CN101263658A - 解码线性分组码的方法和设备 - Google Patents

Abstract

根据在此教导的一种方法和设备，解码电路和方法在确定接收到的数据块中的一个或多个相关比特子集的联合概率的基础上对线性分组码进行解码。使用联合概率能更快和更可靠地确定接收到的比特，从而例如意味着联合概率解码比可比较的基于单比特概率的解码过程要求更少的解码迭代。作为非限制性实例，在此所教导的解码电路和方法提供了利用低密度奇偶校验(LDPC)码进行操作的优点，而且可以被并入多种通信***和装置中，诸如并入那些与无线通信网络相关联的通信***和装置中。

Description

解码线性分组码的方法和设备

背景技术

本发明通常涉及通信，并且特别是涉及对通过线性分组码(linear blockcode)来编码的数据进行解码，这些线性分组码诸如是低密度奇偶校验(LDPC)码。

原则上，噪声信道通信信道支持以直至该信道的容量限制的任意低差错率的数据传输。提供强壮的和实用的前向纠错编码、同时有效地使用该信道容量提出了极大的挑战。各种已知的编码技术支持相对简单的解码操作，同时提供了接近如由信噪比(SNR)所定义的理论上的信道容量限制的能力。特别是，低密度奇偶校验(LDPC)码提供了实施实践性与良好的信道容量利用的极好组合。

一般地说，LDPC码表示实现实用的解码实施方案的一种类型的线性分组码，同时允许信道容量利用接近理论上的容量限制。在R.G..Gallager于1962年1月在IRE Trans.Info.Theory的第8卷第21-28页上发表的“Low-densityparity-check codes”中可以发现更多有关LDPC码和传统解码的信息，该文献在此通过全文引用作为参考。诸如Turbo码的其他代码提供了类似的优点。

因为可以用相对简单的、迭代的解码操作来对线性分组码进行解码，所以线性分组码提供了实用的解码方法。例如通过迭代地更新接收到的数据块中的各个比特的概率，传统的分组解码方法依赖于逐位概率信息。

发明内容

在如在此所教导的一个或多个实施例中，解码电路和方法在计算接收到的数据块中的一个或多个相关比特子集的联合概率的基础上从接收到的数据块恢复利用线性分组码来编码的数据。例如，在一个实施例中，一种对接收到的数据块进行解码的方法包括初始化该接收到的数据块中的比特子集的联合概率，基于奇偶校验矩阵更新联合概率，以及利用更新后的联合概率来从该接收到的数据块恢复编码数据，其中通过由奇偶校验矩阵表示的线性分组码对该接收到的数据块进行编码。奇偶检验矩阵标识接收到的数据块中的比特关系，并且表示一组奇偶校验等式，这组奇偶校验等式可以在联合概率方面被评估。

在一个或多个实施例中，基于已初始化的值，联合概率计算发生一次。在其他实施例中，已初始化的值被用来在第一次迭代获得重新计算的联合概率。然后，将那些结果用作一个或多个随后的迭代的初始值，或者用作计算最终的联合概率的基础。可以根据迭代度量来控制是否执行迭代和/或要执行的迭代次数。在一个实施例中，迭代度量取决于接收到的信号质量或强度。

虽然并非限制于此，但是在此所教导的方法和电路适用于低密度奇偶校验(LDPC)码和其他的线性分组码。对于LDPC和其他线性分组码，接收到的数据块可以被认为已经利用内(奇偶校验)码和外分组码进行了编码，例如，给定的LDPC可以被认为是表示两个嵌套码或级联码。在这样的实施例中，可以将解码电路配置来利用数目减少了的由给定LDPC码所定义的比特关系来计算初始联合概率，并且然后使用剩余的(或全部)比特关系来更新那些初始联合概率。当然，这样的实施例中的解码器电路配置可应用到其中将给定线性分组码“视”为包含嵌套码的情况，而且可应用到其中实际上使用单独码的情况。

当然，本发明并不限于以上特征和优点。实际上，本领域技术人员在阅读以下的详细描述和在查看附图时会认识到附加的特征和优点。

附图说明

图1是被包含在无线通***的一个实施例中的解码电路的一个实施例的方框图。

图2是利用联合概率对线性分组编码数据进行解码的处理逻辑的一个实施例的逻辑流程图。

图3是利用联合概率对线性分组编码数据进行解码的处理逻辑的另一实施例的逻辑流程图。

具体实施方式

图1示出被配置来在其分组解码操作中利用联合概率估计的解码电路10的一个实施例。相比较于在分组解码中使用单比特概率，使用联合概率尤其是以较少的迭代提供更可靠的解码结果，从而提高了性能，减少了功率损耗等。在该图解说明中，解码电路10被包含在无线通***12内，该无线通***12可以被理解为通常表示无线通信网络或***内的固定或移动接收器。同样地，接收器12可以包括无线电基站或移动站，诸如蜂窝式无线电电话、便携式数字助理、寻呼机或其他无线通信装置。

接收器12包括用于接收输入信号的天线14，所述输入信号包括承载了分组编码过的数据(例如利用LDPC码进行编码的数据块)的通信信号。接收器12进一步包括前端电路16，用于过滤和数字化接收到的信号，还包括解调电路18，该解调电路18在一个或多个实施例中被配置来为解码电路10提供对应于各个或联合比特估计的软值。可以用硬件、软件或其任何组合来实施的解码电路10的一个实施例包括初始化电路20、计算电路22、评估电路24和可选的控制电路26，以支持其对接收到的数据块的处理。解码电路10通过其联合概率评估处理来从接收的数据块恢复的数据传给一个或多个附加的处理电路30。

图2示出通过一个或多个处理电路来实施的处理逻辑的一个实施例，所述处理电路包括用来实现联合概率评估的解码电路10。所示的处理开始于初始化接收到的数据块内的比特子集的联合概率(步骤100)，并继续进行到基于与分组编码过的接收到的数据相关联的奇偶校验矩阵来更新联合概率(步骤102)。如稍后将在此所详述的那样，更新处理可以包括单步(one-shot)操作，其中可以由初始的联合概率估计计算最终的联合概率，或者该更新处理可以包括迭代过程。无论发生哪一种情况，从这样的处理所获得的更新过的联合概率都被用来从该接收到的数据块恢复编码数据(步骤104)。应当理解，可以在进行中的基础上执行这些示出的处理动作，作为接收到的信号处理的部分。

在一个或多个实施例中，初始化接收到的数据块中的比特子集的联合概率包括利用奇偶校验矩阵来将比特子集标识为接收到的数据块中的耦合比特，并初始化每个比特子集中的可能的比特值组合的概率值。换言之，奇偶校验矩阵标识该接收到的数据块中的相关比特。对于固定码，可以预定已知的关系，并当然由解码电路10来使用。然而，解码电路10可以被配置来评估任何给定的奇偶校验矩阵，以标识相关比特并且因此获得辨别和适应不同代码的灵活性。在至少一个实施例中，与接收到的数据块相关联的线性分组码包括LDPC码，并且奇偶校验矩阵包括一组奇偶校验等式，其中每个奇偶校验等式标识该接收到的数据块中的耦合比特。

然而，标识相关比特为的是确定比特子集，估计该比特子集的联合概率，在一个或多个实施例中，更新联合概率的过程包括根据如由奇偶校验矩阵所表示的联合概率的所有相关组合来更新联合概率。

针对实例实施例的更详细的数学解释提供了用于理解以上解释的宽泛的解码方法的基础。因此，通过非限制性实例，以下矩阵H表示实例LDPC码奇偶校验矩阵，其中每行表示奇偶校验等式(PCE)，并且每列表示接收到的数据块中的比特位置：

$H=\left[\begin{array}{c}100010001000\\ 010001000100\\ 001000100010\\ 000100010001\\ 100001000010\\ 010010000001\\ 001000011000\\ 000100100100\end{array}\right]$ 等式(1)

等式(2)表示对应于奇偶校验矩阵H的生成矩阵G。

$\left[\begin{array}{c}100100111010\\ 010100000101\\ 001100110000\\ 000010011001\\ 000001100110\end{array}\right]$ 等式式(2)

从以上矩阵中可见，该实例分组码长12比特，而且由矩阵列表示的8个PCE指示了相关比特。例如，PCE 1指示了比特位置1、5和9相关。更特别地，根据偶校验，PCE 1表示任何接收到的数据块中的比特1、5和9的值必须共计为零。因此，正确的接收到的比特1、5和9的值包括{0，0，0}、{0，1，1}、{1，1，0}和{1，0，1}。类似地，PCE 2指示了比特2、6和10共计为零，PCE 3指示了比特3、7和11共计为零，等等。

值得注意地，从H中还可以看到，PCE 1和PCE 6都包括比特5。使PCE之间以及PCE之内的比特相关联的能力提供了解码电路10的联合概率解码的基础。考虑到这点，考虑联合概率解码的实施方案，该实施方案将相关的比特子集形成为比特对。(本领域技术人员将意识到，还可以使用其他子集，诸如使用三元组等)。PCE 1指示了比特1和5相关联，而且第一对相关比特可以被形成为(1，5)，这在此被表示为d_(1，5)。可以类似地形成其他相关的比特分组，即(2，10)、(3，9)、(4，7)、(6，11)和(8，12)。

对于每个相关的比特对(即，可能的比特值组合)都存在有四种概率，这四种概率对应于模式(pattern)(0，0)、(0，1)、(1，0)和(1，1)。因此，根据解码电路10的联合概率解码操作的概率解码要求为每个相关的比特子集维持多个概率值。(图1中示出的)存储器28可以被包含在解码电路10中或与解码电路10相关联，用于为与每个子集相关联的不同比特组合维持多个概率值。

利用d_(1，5)作为实例，比特1和5的四个对应的本征值为：

$P_{\left(\mathrm{1,5}\right)}^{\mathrm{int}}\left(00\right)=(1-P_1^{\mathrm{int}})(1-P_5^{\mathrm{int}})$ 等式(3)

$P_{\left(\mathrm{1,5}\right)}^{\mathrm{int}}\left(01\right)=(1-P_1^{\mathrm{int}})P_5^{\mathrm{int}}$ 等式(4)

$P_{\left(\mathrm{1,5}\right)}^{\mathrm{int}}\left(10\right)=P_1^{\mathrm{int}}(1-P_5^{\mathrm{int}})$ 等式(5)

$P_{\left(\mathrm{1,5}\right)}^{\mathrm{int}}\left(11\right)=P_1^{\mathrm{int}}{P}_5^{\mathrm{int}}$ 等式(6)

其中，术语“本征”表示开始或初始的联合概率值。单比特概率(诸如P₁ ^int)表示比特采用与“0”相反的值“1”的概率。如在图2的讨论中所提到的那样，初始化电路20可以被配置来在解调电路18所输出的对应的比特软值的基础上设置本征联合概率值。稍后在此的讨论预期了解调器实施例，这些解调器实施例提供了联合解调信息，而不是单比特软值。(8PSK解调充当为解调处理的一个实例，该解调处理产生联合解调信息。利用8PSK，解调过程为每个符号确定3个比特，并可以利用这些本征相关的比特子集来确定联合概率)。

返回到等式(3)-等式(6)，可以看到，如果期望，则仅需计算可能模式中的三种，因为这四种模式在概率方面必须共计为1。无论如何，解码电路10针对每个相关的比特对(d_(1，5)，d_(2，10)，d_(3，9)，d_(4，7)，d_(6，11)和d_(8，12))实现等式(3)-等式(6)的处理。因此，初始化感兴趣的相关比特子集的联合概率，而且联合概率处理继续计算更新过的联合概率。

对于第一次迭代，并且利用d_(1，5)作为实例，针对比特1和5形成三组联合概率，这些概率对应于三个PCE中排除不同的PCE，这三个PCE包括比特1和5中的一个或两个。(比特1和5中的一个或两个出现在PCE 1、5和6中。)对于“01”模式，根据以下等式在第i次迭代时更新联合概率：

$P_{1,\left(\mathrm{1,5}\right)}(01,i)=P_{\left(\mathrm{1,5}\right)}^{\mathrm{int}}\left(01\right)\mathrm{Pr}\left\{\mathrm{PCE}5\mathrm{met}\right|\left(\mathrm{1,5}\right)=01\left\}\mathrm{Pr}\right\{\mathrm{PCE}6\mathrm{met}|\left(\mathrm{1,5}\right)=01\}$ 等式(7)

$=P_{\left(\mathrm{1,5}\right)}^{\mathrm{int}}\left(01\right)(P_{5,\left(\mathrm{6,11}\right)}(00.i-1)+P_{5,\left(\mathrm{6,11}\right)}(11.i-1))\·\left(\frac{1-(1-2P_{\mathrm{6,2}}(i-1))(1-2P_{\mathrm{6,12}}(i-1))}{2}\right)$ 等式(8)

其中P的下标“1，(1，5)”表示从针对比特1和5的联合概率计算中排除PCE 1。这种排除避免了否则会出现的概率偏离。在以下意义上可以理解这种偏离，即额外的有关比特5和9的信息有助于确定PCE 1的环境中的比特1，但是这种信息不应来自PCE 1本身。相反，该附加的知识应当来自包括比特5或9的其他的(剩余的)PCE并来自相关的本征联合概率(或者来自在前迭代的更新过的联合概率)。

因为对d_(6，11)中的两个比特都被包含在PCE 5中，所以可以通过和P_5，(6，11)(00，i-1)+P_5(6，11)(11，i-1)来计算PCE 5中的偶数个比特(排除比特1)的概率。对00、10和11比特模式进行类似的计算更新。还可以观察到的是单比特概率出现，诸如P_6，2(i-1)。解码电路10可以被配置来如需要的那样例如通过对两个联合概率进行求和来获得单比特概率。例如，可以如下所示地计算PCE 6的第二比特的单比特概率：

P_6，2＝P_6，(2，10)(10，i-1)+P_6，(2，10)(11，i-1)    等式(9)

因此，排除PCE 6之外的比特2为1的概率是排除PCE 6之外的对d_(2，10)为10的概率和排除PCE 6之外的对d_(2，10)为11的概率的总和。

对01模式的排除PCE 5之外的联合概率更新稍微有点不同，因为该计算包括PCE 1，该PCE 1本身包括比特1和5。因此，在PCE 1中仅剩余的比特是比特9。所以，如下所示地给出与PCE 1相对应的项：

$P_{5,\left(\mathrm{1,5}\right)}(01.i)=P_{\left(\mathrm{1,5}\right)}^{\mathrm{int}}\left(01\right)\mathrm{Pr}\left\{\mathrm{PCE}1\mathrm{met}\right|\left(\mathrm{1,5}\right)=01\left\}\mathrm{Pr}\right\{\mathrm{PCE}6\mathrm{met}|\left(\mathrm{1,5}\right)=01\}$ 等式(10)

$=P_{\left(\mathrm{1,5}\right)}^{\mathrm{int}}\left(01\right)P_{1,9}(i-1)\·\left(\frac{1-(1-2P_{\mathrm{6,2}}(i-1))(1-2P_{\mathrm{6,12}}(i-1))}{2}\right)$ 等式(11)

当解码电路10排除PCE 6时，解码电路10执行类似的更新，而且将理解的是，对于该实例，针对六个比特对中的每个出现类似的更新，这六个比特对即d_(1，5)、d_(2，10)、d_(3，9)、d_(4，7)、d_(6，11)和d_(8，12)。

在第一次迭代中，等式右侧的概率是初始值、即本征值。在随后的迭代(在此也称为中间迭代)中，右手侧的概率表示在之前的迭代中所确定的值。在最后的迭代中，解码电路10对每个相关的比特对计算单独一组最终的联合概率，评估这些相关的比特对的联合概率。例如：

$P_{\left(\mathrm{1,5}\right)}(01,I)=$

$P_{\left(\mathrm{1,5}\right)}^{\mathrm{int}}\left(01\right)\mathrm{Pr}\left\{\mathrm{PCE}1\mathrm{met}\right|\left(\mathrm{1,5}\right)=01\left\}\mathrm{Pr}\right\{\mathrm{PCE}5\mathrm{met}|\left(\mathrm{1,5}\right)=01\}\mathrm{Pr}\left\{\mathrm{PCE}5\mathrm{met}\right|\left(\mathrm{1,5}\right)=01\}$

等式(12)

$=P_{\left(\mathrm{1,5}\right)}^{\mathrm{int}}\left(01\right)P_{\mathrm{1,9}}(I-1)(P_{5,\left(\mathrm{6,11}\right)}(00,I-1)+P_{5,\left(\mathrm{6,11}\right)}(11.I-1))\·\left(\frac{1-(1-2P_{\mathrm{6,2}}(I-1))(1-2P_{\mathrm{6,12}}(I-1))}{2}\right)$

等式(13)

一旦已获得以上联合概率，就可以以各种方式来使用这些联合概率。例如，解码电路10可以评估每个联合概率并选择具有最大概率的模式。在以上实例的环境中，针对每个评估过的比特对(d_(1，5)，d_(2，10)，d_(3，9)，d_(4，7)，d_(6，11)和d_(8，12))，联合概率处理展开每个可能的比特对模式(00，01，10，11)的概率值。针对每个比特对拾取具有最高概率值的模式联合地确定了该对比特。因此可以联合地确定对于接收到的数据块比特的硬判决。可替换地，可以根据联合概率来确定单比特概率，并且可以基于单比特概率(例如参见等式(9))对每个比特进行硬判决。

值得注意地，在拾取“最佳”联合概率的基础上对接收到的数据块进行解码通常使连续的差错率最小化，而拾取最佳单比特概率通常使各个比特差错最小化。因此，正被接收的数据的特性(以及可能所涉及的通信***和应用的类型)可以使一种方法比另一种更优选。

作为进一步的替换方案，联合概率可以被用作用于为其他比特设置初始联合概率值的基础，而不是利用最终计算的联合概率来驱动对接收到的数据比特的硬判决。例如，可以通过为内码比特确定联合概率，并且然后利用那些联合概率来初始化外码比特的联合概率确定过程，对级联码或内/外分组码进行解码。因此，例如，如果利用内码对接收到的数据块进行编码，并且然后是利用LDPC码来编码，则解码电路10可以利用内码为相关的比特子集计算联合概率，并且然后将那些联合概率传给外码LDPC解码。

如果期望，则即使当没有利用级联码对接收到的数据块进了编码时，解码电路10也可以应用以下方法，即将针对内码所确定的联合概率馈送为外码比特的联合概率确定的初始化值。例如，可将等式(1)的奇偶校验矩阵视为包含第一分组码和伴随的奇偶校验比特。利用该方法，将PCE 1中的比特9看作比特1和5的奇偶校验，而比特10起到比特2和6的奇偶校验的作用。以下在等式(14)中的下划线表示了一种方法，即把H矩阵中的奇偶校验比特中的所选的比特作为该矩阵中的其他比特子集的奇偶校验比特来对待。

$H=\left[\begin{array}{c}10001000\underset{\‾}{1}000\\ 010001000\underset{\‾}{1}00\\ 0010001000\underset{\‾}{1}0\\ 00010001000\underset{\‾}{1}\\ 1000010000\underset{\‾}{1}0\\ 01001000000\underset{\‾}{1}\\ 00100001\underset{\‾}{1}000\\ 000100100\underset{\‾}{1}00\end{array}\right]$ 等式(14)

更详细地继续以上实例，对应于奇偶校验矩阵H的LDPC码被分成内码和外码，其中比特9充当比特1和5的奇偶校验，等等。因此，可以利用简单比率2/3码(输入比特1和5，输出比特1、5和9)来创建比特(1，5，9)。相同的编码关系延伸到(比特2，6，10)，(3，7，11)和(4，8，12)。因此，解码电路10的这个实施例的内解码过程利用比特9、10、11和12来为比特(1，5)、(2，6)、(3，7)和(4，8)确定联合概率。例如，(1，5)是01的概率会是比特1为0、比特5为1且比特9为1的概率乘积的“A”倍。确定A的值，以致这些联合概率共计为1。在这样的处理之后，丢弃内码比特9至12，而且“剩余的”外码会是如下给出的LDPC码：

$\left(\begin{array}{c}10100110\\ 01011001\\ 10101001\\ 01010110\end{array}\right)$ 等式(15)

利用所确定的这些联合概率，解码电路10将这些联合概率用作迭代重新计算的初始化值，或作为针对(1，5)、(2，6)、(3，7)和(4，8)相关比特对的最终的联合概率计算的基础。

虽然内/外解码增强表示了解码电路10的特定处理实施例，但是图3示出了联合概率确定方法的宽泛实施例，该联合概率确定方法可以在一个或多个包含解码电路10的处理电路中被实施。应当理解，例如，解码电路10可以包括所有基带处理电路或部分基带处理电路，诸如数字信号处理器或专用集成电路(ASIC)，而且解码电路10可以基于硬件或软件或者是其任意组合。在至少一个实施例中，解码电路10包括计算机产品，诸如计算机程序指令代码或可综合的(synthesizable)逻辑文件。在其他实施例中，解码电路10作为硬件或软件被固定在集成电路装置内。

在任何情况下，以下处理都为在比特对环境中的联合概率确定(该方法直接延伸到其他大小的相关比特子集)提供了通用的公式。虽然图解说明提供了针对01比特模式确定的等式，但是应当理解，解码电路10也针对其他对模式(00，10，11)执行这种等式。因此，可将γ(n₁，n₂)定义为PCE的集合，以致或

都在该等式中。

处理开始于如下所示为每个对(n₁，n₂)计算本征联合概率值(步骤110)：

$P_{(n_1,n_2)}^{\mathrm{int}}\left(01\right)=(1-P_{n_1}^{\mathrm{int}})P_{n_2}^{\mathrm{int}}$ 等式(16)

然后在一次或多次迭代之上更新这些被初始化的联合概率(步骤112和114)。对于第一次这样的迭代，联合概率的软值被设置为在步骤110中所确定的初始值。即，对于j∈γ(n₁，n₂)，

$P_{j(n_1,n_2)}\left(\mathrm{01,0}\right)=P_{(n_1,n_2)}^{\mathrm{int}}\left(01\right)$ 等式(17)

其中，符号

表示针对第0次(第一次)迭代的01比特模式的概率确定。对于每个随后的第i次迭代，i＝1，...I-1，针对正被评估的相关子集中的所有可能的比特组合(模式)，解码电路10通过根据等式(8)和等式(11)重新计算联合软概率来更新这些联合软概率。

解码电路10的某些实施例总是通过迭代重新计算来执行对联合概率的更新。即使如此，还是可以将这样的实施例配置来根据迭代度量限制或者以其他方式确定迭代重新计算的数目。在一个实施例中，迭代度量是所定义的数目，诸如可以被保持在接收器12中的非易失性存储器中。在另一实施例中，解码电路10基于逐个迭代结果(例如，在一次或多次迭代上的联合概率软估计的变化)导出迭代度量。另一迭代度量是确定硬判决并检验外差错检测码(诸如CRC)，以查看是否剩余任何差错。在另一实施例中，解码电路10根据由图1的信道质量估计电路32所估计的信道质量或强度来调节迭代度量。

在这样的实施例中，如果相对较低的信道质量(或信号强度)情况占优势，则解码电路10可以实现多于一次的迭代。然而，如果所估计的信道质量(或强度)超出了预定的阈值，这可以根据有效数据或业务类型来设置，则解码电路10可以“转换”成单步联合概率确定，其中利用初始化过的值来初始化这些联合概率，并直接执行最终的联合概率计算。

无论如何，对于最终迭代(来自于步骤114的“是”)，解码电路10通过根据等式(13)执行最终计算来更新联合概率(步骤116)。解码电路10和可能是接收器12内的其他电路执行所期望的后处理(步骤118)。例如，解码电路10可以基于联合概率对接收到的数据块中的比特执行硬判决估计，如之前在此所解释的那样。附加的处理电路30可以进一步处理这些硬比特，这些硬比特可以包括控制/信令信息、用户/应用数据、语音等。

在一个或多个实施例中，解码电路10通过将一个或多个近似并入其联合概率确定方法中来提高其性能和/或简化其在以上处理环境中的操作。例如，解码电路10可以通过利用对应的单比特概率来近似联合概率而简化其计算，而不是利用相关子集中的所有比特的联合概率，针对该相关子集评估联合概率。例如，在作为联合概率评估基础的两比特子集的环境中，如下所示地给出等式(8)的单比特近似：

$P_{\left(\mathrm{1,}(\mathrm{1,5}\right)}\left(01\right)=P_{\left(\mathrm{1,5}\right)}^{\mathrm{int}}\left(01\right)\mathrm{Pr}\left\{\mathrm{PCE}5\mathrm{met}\right|\left(\mathrm{1,5}\right)=01\left\}\mathrm{Pr}\right\{\mathrm{PCE}6\mathrm{met}|\left(\mathrm{1,5}\right)=01\}$ 等式(18)

$=P_{\left(\mathrm{1,5}\right)}^{\mathrm{int}}\left(01\right)\left(\frac{1+(1-2P_{5,6})(1-2P_{5,11})}{2}\right)\left(\frac{1-(1-2P_{\mathrm{6,2}})(1-2P_{\mathrm{6,12}})}{2}\right)$ 等式(19)

还可以将解码电路10配置来利用对数概率和对数似然比(LLR)来工作，而不是直接利用概率值来工作。利用为了简单起见而省略的迭代指数，以下等式提供了用于在解码电路10中实现联合概率解码的一个或多个实施例的基础，但是使用了基于对数的计算，应当理解，这些等式使用了比特1和5以及来自等式(1)的之前的奇偶校验矩阵H作为实例环境：

$\log P_{\left(\mathrm{1,5}\right)}\left(01\right)=\log P_{\left(\mathrm{1,5}\right)}^{\mathrm{int}}\left(01\right)+\log P_{\mathrm{1,9}}+\log \left(\frac{1+(1-2P_{\mathrm{5,6}})(1-2P_{\mathrm{5,11}})}{2}\right)$

$+\log \left(\frac{1-(1-2P_{\mathrm{6,2}})(1-2P_{\mathrm{6,12}})}{2}\right)$

$=\log P_{\left(\mathrm{1,5}\right)}^{\mathrm{int}}\left(01\right)+\log P_{\mathrm{1,9}}+\log \left(\frac{1+\tanh (\mathrm{LL}{R}_{\mathrm{5,6}}/2)\tanh (\mathrm{LL}{R}_{\mathrm{5,11}}/2)}{2}\right)$

$+\log \left(\frac{1-\tanh (\mathrm{LL}{R}_{\mathrm{6,2}}/2)\tanh (\mathrm{LL}{R}_{\mathrm{6,12}}/2)}{2}\right)$ 等式(20)

如果n为(n₁，n₂)中的n₁，则

$\mathrm{LL}{R}_{j,n}=\log \left(\frac{e^{\log P_{(n1,n2)}\left(00\right)}+e^{\log P_{(n1,n2)}\left(01\right)}}{e^{\log P_{(n1,n2)}\left(10\right)}+e^{\log P_{(n1,n2)}\left(11\right)}}\right)$ 等式(22)

$=\log \left(\frac{e^{\log P_{(n1,n2)}\left(00\right)}(1+e^{\log P_{(n1,n2)}\left(01\right)-\log P_{(n1,n2)}\left(00\right)})}{e^{\log P_{(n1,n2)}\left(10\right)}(1+e^{\log P_{(n1,n2)}\left(11\right)-\log P_{(n1,n2)}\left(10\right)})}\right)$ 等式(23)

$=\log P_{(n1,n2)}\left(00\right)+\log (1+\frac{P_{(n1,n2)}\left(01\right)}{P_{(n1,n2)}\left(00\right)})$

$-\log P_{(n1,n2)}\left(10\right)-\log (1+\frac{P_{(n1,n2)}\left(11\right)}{P_{(n1,n2)}\left(10\right)})$ 等式(24)

而且，如果n为(n₁，n₂)中的n₂，则

$\mathrm{LL}{R}_{j,n}=\log \left(\frac{e^{\log P_{(n1,n2)}\left(00\right)}+e^{\log P_{(n1,n2)}\left(10\right)}}{e^{\log P_{(n1,n2)}\left(01\right)}+e^{\log P_{(n1,n2)}\left(11\right)}}\right)$ 等式(25)

$=\log \left(\frac{e^{\log P_{(n1,n2)}\left(00\right)}(1+e^{\log P_{(n1,n2)}\left(10\right)-\log P_{(n1,n2)}\left(00\right)})}{e^{\log P_{(n1,n2)}\left(01\right)}(1+e^{\log P_{(n1,n2)}\left(11\right)-\log P_{(n1,n2)}\left(01\right)})}\right)$ 等式(26)

$=\log P_{(n1,n2)}\left(00\right)+\log (1+\frac{P_{(n1,n2)}\left(10\right)}{P_{(n1,n2)}\left(00\right)})$

$-\log P_{(n1,n2)}\left(01\right)-\log (1+\frac{P_{(n1,n2}\left(11\right)}{P_{(n1,n2)}\left(01\right)})$ 等式(27)

此外，解码电路10可以被配置来通过根据以下等式来近似项

的乘积而减少以上基于对数的计算的复杂性：

$\mathrm{\Π}\tanh (\mathrm{LL}{R}_{n1,n2}/2)\≈\mathrm{sgn}\left(\mathrm{\Π}\tanh (\mathrm{LL}{R}_{n1,n2}/2)\right)\underset{n1,n2}{\min }\left|\tanh (\mathrm{LL}{R}_{n1,n2}/2)\right|$ 等式(28)

该等式进一步被简化为：

$\mathrm{sgn}(\mathrm{\ΠLL}{R}_{n1,n2})\underset{n1,n2}{\min }\left|\tanh (\mathrm{LL}{R}_{n1,n2}/2)\right|$ 等式(29)

以致解码电路10可以基于等式(29)中所给出的函数的符号来近似其概率评估。

无论是否将解码电路10配置来使用等式(24)、等式(27)和/或等式(29)的简化数学过程，都可以将该解码电路10配置来并入其他处理变量，这些处理变量在至少某些情况下提供了被提高的或被简化的性能。例如，可以将解码电路10配置为“混合的”解码器。在混合的解码情形的情况下，解码电路10将联合概率确定并入其某些解码计算中，而不是其他的解码计算。例如，概率确定的第一次迭代使用了联合概率，并且然后解码电路10从那些结果中提取单比特概率。在随后的迭代中，解码电路10使用这些所导出的单比特概率，而不是通过该迭代过程来推进更多的被涉及的联合概率计算。

当然，本发明并不限于上述讨论，也不限于附图。实际上，本发明仅由以下的权利要求书及其具有同等法律效应的内容来限制。

Claims (32)

1、一种对接收到的数据块进行解码的方法，所述接收到的数据块通过由奇偶校验矩阵表示的线性分组码来编码，该方法包括：

初始化所述接收到的数据块中的比特子集的联合概率；

基于奇偶校验矩阵来更新所述联合概率；以及

利用更新过的联合概率来从所述接收到的数据块恢复编码数据。

2、根据权利要求1所述的方法，其中，初始化所述接收到的数据块中的比特子集的联合概率包括：利用奇偶校验矩阵将比特子集标识为所述接收到的数据块中的耦合比特，并初始化每个比特子集中的可能的比特值组合的概率值。

3、根据权利要求1所述的方法，其中，线性分组码包括低密度奇偶校验(LDPC)码，并且其中奇偶校验矩阵包括一组奇偶校验等式，每个奇偶校验等式标识了所述接收到的数据块中的耦合比特。

4、根据权利要求1所述的方法，其中，基于奇偶校验矩阵来更新所述联合概率包括根据奇偶校验矩阵所表示的所有相关的联合概率组合来更新所述联合概率。

5、根据权利要求1所述的方法，其中，基于奇偶校验矩阵来更新所述联合概率包括：对于一次或多次迭代，重新计算联合概率；并且将重新计算过的联合概率用作下一迭代的初始值；以及在最后迭代中计算最终的联合概率。

6、根据权利要求5所述的方法，其中，在每次中间迭代中，重新计算联合概率包括：对于每个联合概率，从该重新计算中排除奇偶校验等式中的对应等式，以避免重新计算偏差。

7、根据权利要求6所述的方法，其中，在最后迭代中计算最终的联合概率包括：对于每个联合概率，通过在最终的联合概率计算中包含奇偶校验等式中的对应等式来计算最终的联合概率。

8、根据权利要求1所述的方法，其中，利用更新过的联合概率来从所述接收到的数据块恢复编码数据包括以下操作之一：在选择最大联合概率的基础上确定所述接收到的数据块的硬比特判决；在选择最大单比特概率的基础上确定所述接收到的数据块的硬比特判决；或者提供更新过的联合概率作为用于对所述接收到的数据块进行外码解码的软信息。

9、根据权利要求1所述的方法，进一步包括把联合概率表示成对数似然。

10、根据权利要求9所述的方法，进一步包括把单比特概率表示成根据对数似然所确定的对数似然比，并且其中基于奇偶校验矩阵来更新所述联合概率包括：对于一次或多次更新迭代中的每次，通过根据用来表示对数似然比的双曲正切函数的符号值来标识最大概率而修正联合概率估计。

11、根据权利要求1所述的方法，其中，基于奇偶校验矩阵来更新所述联合概率包括评估接收到的信号情况，并基于所述评估，有选择地根据奇偶校验矩阵来执行联合概率的迭代或非迭代的重新计算。

12、根据权利要求1所述的方法，其中，基于奇偶校验矩阵来更新所述联合概率包括：利用奇偶校验矩阵所提供的相关比特信息来迭代地重新计算联合概率，并在评估迭代度量的基础上终止所述迭代的重新计算。

13、根据权利要求1所述的方法，其中，初始化所述接收到的数据块中的比特子集的联合概率包括以下操作之一：根据解调过程所提供的单比特软值生成初始的联合概率；或者根据解调过程所提供的联合比特软值生成初始的联合概率。

14、根据权利要求1所述的方法，其中，基于奇偶校验矩阵来更新所述联合概率包括：根据期望数目的迭代而利用奇偶校验矩阵中的相关比特信息来更新联合概率，利用由迭代更新获得的更新过的联合概率来确定单比特概率，并基于单比特概率来恢复编码数据。

15、一种解码电路，其被配置来对接收到的数据块进行解码，所述接收到的数据块通过由奇偶校验矩阵表示的线性分组码来编码，该解码电路包括一个或多个处理电路，所述处理电路被配置来：

初始化所述接收到的数据块中的比特子集的联合概率；

基于奇偶校验矩阵来更新所述联合概率；以及

利用更新过的联合概率来从所述接收到的数据块恢复编码数据。

16、根据权利要求15所述的解码电路，其中，解码电路被配置来：通过利用奇偶校验矩阵将比特子集标识为所述接收到的数据块中的耦合比特，并通过初始化每个比特子集中的可能的比特值组合的概率值，初始化所述接收到的数据块中的比特子集的联合概率。

17、根据权利要求15所述的解码电路，其中，线性分组码包括低密度奇偶校验(LDPC)码，并且其中，奇偶校验矩阵包括一组奇偶校验等式，每个奇偶校验等式标识所述接收到的数据块中的耦合比特。

18、根据权利要求15所述的解码电路，其中，解码电路被配置来：通过根据奇偶校验矩阵所表示的所有相关的联合概率组合来更新所述联合概率，基于奇偶校验矩阵来更新所述联合概率。

19、根据权利要求15所述的解码电路，其中，解码电路被配置来：通过针对一次或多次迭代重新计算联合概率，并通过将重新计算过的联合概率用作下一迭代的初始值，以及通过在最后迭代中计算最终的联合概率，基于奇偶校验矩阵来更新所述联合概率。

20、根据权利要求19所述的解码电路，其中，解码电路被配置来：通过针对每个联合概率从重新计算中排除奇偶校验等式中的对应等式以避免重新计算偏差，在一次或多次中间迭代中的每次中间迭代中重新计算联合概率。

21、根据权利要求20所述的解码电路，其中，解码电路被配置来：通过针对每个联合概率而通过在最终的联合概率计算中包含奇偶校验等式中的对应等式来计算最终的联合概率，在最后迭代中计算最终的联合概率。

22、根据权利要求15所述的解码电路，其中，解码电路被配置来通过执行以下操作之一而利用更新过的联合概率从所述接收到的数据块恢复编码数据：(a)在选择最大联合概率的基础上确定所述接收到的数据块的硬比特判决；(b)在选择最大单比特概率的基础上确定所述接收到的数据块的硬比特判决；或者(c)提供更新过的联合概率作为用于对所述接收到的数据块进行外码解码的软信息。

23、根据权利要求15所述的解码电路，其中，解码电路被配置来将联合概率表示成对数似然。

24、根据权利要求23所述的解码电路，其中，解码电路被配置来：把单比特概率表示成根据对数似然所确定的对数似然比；并针对一个或多个更新迭代中的每个迭代，通过基于标识最大概率来修正联合概率估计来基于奇偶校验矩阵更新所述联合概率，其中根据由解码电路用来表示对数似然比的双曲正切函数的符号值来标识最大概率。

25、根据权利要求15所述的解码电路，其中，解码电路被配置来：通过评估接收到的信号情况，并基于所述评估通过有选择地根据奇偶校验矩阵来执行对联合概率的迭代或非迭代的重新计算，基于奇偶校验矩阵来更新所述联合概率。

26、根据权利要求15所述的解码电路，其中，解码电路被配置来：通过利用奇偶校验矩阵所提供的相关比特信息来迭代地重新计算联合概率，并通过在评估迭代度量的基础上终止该迭代的重新计算，基于奇偶校验矩阵来更新所述联合概率。

27、根据权利要求15所述的解码电路，其中，解码电路被配置来通过执行以下操作之一而初始化所述接收到的数据块中的比特子集的联合概率：(a)由解调过程所提供的单比特软值生成初始的联合概率；或者(b)由解调过程所提供的联合比特软值生成初始的联合概率。

28、根据权利要求15所述的解码电路，其中，解码电路包括初始化电路，该初始化电路被配置来初始化一组值，所述组值表示每个联合概率，所述组值对应于每个联合概率中所包含的假定的比特组合。

29、根据权利要求28所述的解码电路，其中，解码电路进一步包括被配置来更新所述联合概率的计算电路和被配置来提供软或硬判决的评估电路，所述软或硬判决用于在评估来自于计算电路的更新过的联合概率的基础上恢复编码数据。

30、根据权利要求29所述的解码电路，其中，计算电路包括迭代控制电路或与迭代控制电路相关联，该迭代控制电路被配置来控制由计算电路所执行的多个联合概率重新计算迭代。

31、根据权利要求15所述的解码电路，其中，解码电路被配置来：通过根据期望数目的迭代而利用奇偶校验矩阵中的相关比特信息来迭代更新联合概率，基于奇偶校验矩阵来更新所述联合概率；并且利用由迭代更新获得的更新过的联合概率来确定单比特概率；以及基于单比特概率来恢复编码数据。

32、一种对线性分组码进行解码的方法，其包括：

基于由奇偶校验矩阵的第一部分所标识的比特关系，确定接收到的数据块中的相关比特的第一子集的第一联合概率；以及

把第一联合概率用作初始值，用于确定接收到的数据块中的相关比特的第二子集的第二联合概率。

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