CN107204780A - polar‑LDPC级联码的合并BP解码算法及装置 - Google Patents

polar‑LDPC级联码的合并BP解码算法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种polar‑LDPC级联码的合并BP解码算法及装置。本发明包括：初始化模块、迭代计算模块和硬判决模块，所述的初始化模块包含把信道观察向量初始化为对数似然比信息的乘法器；所述迭代计算模块包含相对于Tanner图和因子图的变量、校验节点、基本计算单元以及影响因子的乘法器组；所述硬判决模块包含得到译码结果的硬判决单元。本发明在与传统算法迭代次数相同的情况下，通过设置影响因子，能够获得明显优于传统方法的误码性能，并且计算复杂度并没有很大差别。

Description

polar-LDPC级联码的合并BP解码算法及装置
技术领域：
本发明涉及一种polar-LDPC级联码的合并BP解码算法及装置，属于计算机通信领域。
背景技术：
在AWGN信道环境中，前人已分别对极化码和Low Density Parity Check(LDPC)码的 Belief Propagation(BP)译码算法有过广泛且深入的研究。此外，级联码方案也因其误码性 能具有安全距离较小的优点而被广泛研究。在前人的研究中，很多种不同的码组合包括本发 明中的极化码和LDPC码的不同级联方案都被讨论过。但是前人未能把两级解码器的相似性 利用起来，本发明中，我们利用两级码的BP译码方法的相似性，提出了一种创新点思路，通 过图的级联，将解码器合并为一个，让LDPC和极化码的一码循环依次顺序进行，形成一个 完整的循环过程。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术中存在的问题，提出一种polar-LDPC级联码的合并BP解 码算法及装置，改变信息的迭代路径，并提高译码的精确度。
上述的目的通过以下技术方案实现：
一种polar-LDPC级联码的合并BP解码算法，该方法包括如下步骤：
(1)将信道观察向量y通过公式(1)初始化为每一位码字的概率信息，
公式(1)中：L(xj)为每一码比特的对数似然比， N0为信道的平均噪声功率；
(2)将L(sj)作为Tanner图上变量节点的信息，并在校验节点上用min-sum方法计算一 次，并把计算后的值返回所有变量节点，变量节点收集所有与之连接的校验节点传来的 信息；
(3)与因子图相连的一部分变量节点，将其概率信息作为因子图最右(n+1)一阶的左信息Ln+1,j，因子图根据公式(2)、公式(3)、公式(4)、公式(5)计算除第一阶 外因子图上所有阶的左、右信息；
Li,j＝g(Li+1,2j-1,Li+1,2j+Ri,j+N/2)，公式(2)，
Li,j+N/2＝g(Ri,j,Li+1,2j-1)+Li+1,2j，公式(3)，
Ri+1,2j-1＝g(Ri,j,Li+1,2j+Ri,j+N/2)，公式(4)，
和Ri+1,2j＝g(Ri,j,Li+1,2j-1)+Ri,j+N/2，公式(5)，
公式(2)、公式(3)、公式(4)、公式(5)中对码长为N(N＝2n)的polar码， 每个节点都有两种互信息，其n+1阶因子图的第i阶的第j个节点的信息，分别称为左信 息(Li,j)和右信息(Ri,j)；函数g(x,y)＝sign(x)sign(y)min(|x|,|y|)；
(4)在图的连接处通过公式L(sj)＝a×Rn+1,j+L(sj)更新码字的信息，其中a是一个调 整两部分信息占比的影响因子；
(5)将步骤(2)、步骤(3)、步骤(4)作为一次整体的循环迭代，计算I次，最后在 因子图左侧计算出第一阶的左信息L1,j并对它进行一次硬判决，得到译码结果。
所述的polar-LDPC级联码的合并BP解码算法，步骤(2)中的L(sj)＝L(xj+M-N)，此L(sj) 和L(xj+M-N)仍为之前定义过的对数似然比。
一种polar-LDPC级联码的合并BP解码装置，该装置包括：初始化模块、迭代计算模块 和硬判决模块，所述的初始化模块包含把信道观察向量初始化为对数似然比信息的乘法器； 所述迭代计算模块包含相对于Tanner图和因子图的变量、校验节点、基本计算单元以及影响 因子的乘法器组；所述硬判决模块包含得到译码结果的硬判决单元。
有益效果：
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明的优势在于提出了一种基于图的合并的译码方案，并且保留了BP算法复杂度低的 优点，在与传统算法迭代次数相同的情况下，通过设置影响因子，能够获得明显优于传统方 法的误码性能，并且计算复杂度并没有很大差别。
附图说明
图1：本发明提供的基于polar-LDPC级联码的合并BP解码算法的合并译码示意图；
图2：码率为0.25，内码码长为1024，外码码长为2048时，采用本发明合并译码算法在 不同影响因子取值下和传统译码算法的误码率曲线图；
图3：码率为0.6，内码码长为1024，外码码长为1280时，采用本发明合并译码算法在 不同影响因子取值下和传统译码算法的误码率曲线图；
图4：本发明提供的基于polar-LDPC级联码的合并BP解码算法的合并译码硬件架构示 意图；
图5：本发明合并译码算法和传统分离译码算法每次迭代的计算复杂度比较。
具体实施方式
下面结合具体实施方式，进一步阐明本发明，应理解下述具体实施方式仅用于说明本发 明而不用于限制本发明的范围。
实施例1：
一种polar-LDPC级联码的合并BP解码算法，该方法包括如下步骤：
(1)将信道观察向量y通过公式(1)初始化为每一位码字的概率信息，
公式(1)中：L(xj)为每一码比特的对数似然比，
N0为信道的平均噪声功率；
(2)将L(sj)作为Tanner图上变量节点的信息，并在校验节点上用min-sum方法计算一 次，并把计算后的值返回所有变量节点，变量节点收集所有与之连接的校验节点传来的 信息；
(3)与因子图相连的一部分变量节点，将其概率信息作为因子图最右(n+1)一阶的左信息Ln+1,j，因子图根据公式(2)、公式(3)、公式(4)、公式(5)计算除第一阶 外因子图上所有阶的左、右信息；
Li,j＝g(Li+1,2j-1,Li+1,2j+Ri,j+N/2)，公式(2)，
Li,j+N/2＝g(Ri,j,Li+1,2j-1)+Li+1,2j，公式(3)，
Ri+1,2j-1＝g(Ri,j,Li+1,2j+Ri,j+N/2)，公式(4)，
和Ri+1,2j＝g(Ri,j,Li+1,2j-1)+Ri,j+N/2，公式(5)，
公式(2)、公式(3)、公式(4)、公式(5)中对码长为N(N＝2n)的polar码， 每个节点都有两种互信息，其n+1阶因子图的第i阶的第j个节点的信息，分别称为左信 息(Li,j)和右信息(Ri,j)；函数g(x,y)＝sign(x)sign(y)min(|x|,|y|)；
(4)在图的连接处通过公式L(sj)＝a×Rn+1,j+L(sj)更新码字的信息，其中a是一个调 整两部分信息占比的影响因子；
(5)将步骤(2)、步骤(3)、步骤(4)作为一次整体的循环迭代，计算I次，最后在 因子图左侧计算出第一阶的左信息L1,j并对它进行一次硬判决，得到译码结果。
所述的polar-LDPC级联码的合并BP解码算法，步骤(2)中的L(sj)＝L(xj+M-N)，此L(sj) 和L(xj+M-N)仍为之前定义过的对数似然比。
一种polar-LDPC级联码的合并BP解码装置，该装置包括：初始化模块、迭代计算模块 和硬判决模块，所述的初始化模块包含把信道观察向量初始化为对数似然比信息的乘法器； 所述迭代计算模块包含相对于Tanner图和因子图的变量、校验节点、基本计算单元以及影响 因子的乘法器组；所述硬判决模块包含得到译码结果的硬判决单元。
本实施例中建立一个在AWGN信道上的polar-LDPC级联码编码和译码模型进行模拟操 作。在此编译码模型中，内码(polar码)s的码长为N，待编码向量u中信息位数量为K，因 此内码码率为K/N，其余N-K位作为冻结位(frozen bits)全部设置为0。因子图的阶数为n+1，其中N＝2n。内码的编码过程可以表示为
s＝uGN，
其生成矩阵GN可以用因子图表示，构造生成矩阵的公式为(是n次 Kronecker积运算)。外码x的编码需要构造用于LDPC码的m×M的校验矩阵H，其中M为外 码码长，m为校验位数量(m＝M-N)。校验矩阵的构造我们采用单位阵循环移位的方法构 造。码字通过BPSK调制并在AWGN信道上传输，在模拟信道环境的时候，选取几种Eb/N0的情况作为仿真信道环境参数。译码时，把同一码字分别通过两个分离的译码器的译码情况和 在几种不同影响因子取值的合并译码器的情况下的译码情况进行比较，比较仿真下的误码率 情况(如图2、3)。
硬件架构方面，本实施例中采用的基于polar-LDPC级联码的合并BP解码算法的硬件架 构见图1，其中包括信道观察信息初始化部分、迭代计算部分和硬判决部分。
具体来说，译码器接收到信道观察信息后，先对他们进行一次初始化，对每一位乘以 -4/N0以获得其对数似然比信息的初始值。
在迭代计算部分，码字的信息首先传给右侧的Tanner图模块进行一次校验计算，再向左 传入因子图中的基本计算单元进行每一节点左、右信息的计算，其中，第一阶的右信息通过 编码时信道容量信息进行初始化，冻结位的信息初始化为无穷大，信息位初始化为0。当信 息回到图的连接处时，要在码字的节点处做一次所有信息的收集，在这里设置一个影响因子， 调节两部分信息占比，并以此信息作为下一次迭代的初始值。

Claims (3)

1.一种polar-LDPC级联码的合并BP解码算法，其特征在于：该方法包括如下步骤：
(1)将信道观察向量y通过公式(1)初始化为每一位码字的概率信息，
公式(1)中：L(xj)为每一码比特的对数似然比，
N0为信道的平均噪声功率；
(2)将L(sj)作为Tanner图上变量节点的信息，并在校验节点上用min-sum方法计算一次，并把计算后的值返回所有变量节点，变量节点收集所有与之连接的校验节点传来的信息；
(3)与因子图相连的一部分变量节点，将其概率信息作为因子图最右(n+1)一阶的左信息Ln+1,j，因子图根据公式(2)、公式(3)、公式(4)、公式(5)计算除第一阶外因子图上所有阶的左、右信息；
Li,j＝g(Li+1,2j-1,Li+1,2j+Ri,j+N/2)，公式(2)，
Li,j+N/2＝g(Ri,j,Li+1,2j-1)+Li+1,2j，公式(3)，
Ri+1,2j-1＝g(Ri,j,Li+1,2j+Ri,j+N/2)，公式(4)，
和Ri+1,2j＝g(Ri,j,Li+1,2j-1)+Ri,j+N/2，公式(5)，
公式(2)、公式(3)、公式(4)、公式(5)中对码长为N(N＝2n)的polar码，
每个节点都有两种互信息，其n+1阶因子图的第i阶的第j个节点的信息，分别称为左信息(Li,j)和右信息(Ri,j)；函数g(x,y)＝sign(x)sign(y)min(|x|,|y|)；
(4)在图的连接处通过公式L(sj)＝a×Rn+1,j+L(sj)更新码字的信息，其中a是一个调整两部分信息占比的影响因子；
(5)将步骤(2)、步骤(3)、步骤(4)作为一次整体的循环迭代，计算I次，最后在因子图左侧计算出第一阶的左信息L1,j并对它进行一次硬判决，得到译码结果。
2.根据权利要求1所述的polar-LDPC级联码的合并BP解码算法，其特征在于：步骤(2)中的L(sj)＝L(xj+M-N)，此L(sj)和L(xj+M-N)仍为之前定义过的对数似然比。
3.一种polar-LDPC级联码的合并BP解码装置，其特征在于：该装置包括：初始化模块、迭代计算模块和硬判决模块，所述的初始化模块包含把信道观察向量初始化为对数似然比信息的乘法器；所述迭代计算模块包含相对于Tanner图和因子图的变量、校验节点、基本计算单元以及影响因子的乘法器组；所述硬判决模块包含得到译码结果的硬判决单元。
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108055044A (zh) * 2018-01-19 2018-05-18 中国计量大学 一种基于ldpc码和极化码的级联***
CN108809329A (zh) * 2018-05-03 2018-11-13 东南大学 一种能同时处理极化码和ldpc码的bp译码器的配置方法
CN109547156A (zh) * 2018-10-18 2019-03-29 北京理工大学 polar短码的非相干检测方法、装置与电子设备
CN110166167A (zh) * 2018-02-14 2019-08-23 华为技术有限公司 编码的方法、译码的方法、编码设备和译码设备
CN110890896A (zh) * 2018-09-11 2020-03-17 上海大学 可重构的极化码与低密度奇偶校验码联合译码单元
WO2020052537A1 (zh) * 2018-09-14 2020-03-19 华为技术有限公司 极化码的译码方法及设备
CN112104412A (zh) * 2020-11-17 2020-12-18 四川九洲电器集团有限责任公司 一种适用于低轨卫星宽带通信的加速器

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101534166A (zh) * 2008-03-10 2009-09-16 上海明波通信技术有限公司 准循环低密度奇偶校验码解码器及解码方法
CN103414674A (zh) * 2013-07-18 2013-11-27 西安空间无线电技术研究所 一种mapsk自适应解调***
CN103957015A (zh) * 2014-05-12 2014-07-30 福州大学 用于ldpc码解码的非均匀量化编码方法及其在解码器的应用
CN105262494A (zh) * 2015-10-13 2016-01-20 东南大学 一种具有迭代早停止机制的极化码bp译码方法
US20160336966A1 (en) * 2013-03-15 2016-11-17 Western Digital Technologies, Inc. System and method for dynamic scaling of ldpc decoder in a solid state drive
CN106559171A (zh) * 2015-09-25 2017-04-05 中兴通讯股份有限公司 Cqi信息接收方法、发送方法、接收装置及发送装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101534166A (zh) * 2008-03-10 2009-09-16 上海明波通信技术有限公司 准循环低密度奇偶校验码解码器及解码方法
US20160336966A1 (en) * 2013-03-15 2016-11-17 Western Digital Technologies, Inc. System and method for dynamic scaling of ldpc decoder in a solid state drive
CN103414674A (zh) * 2013-07-18 2013-11-27 西安空间无线电技术研究所 一种mapsk自适应解调***
CN103957015A (zh) * 2014-05-12 2014-07-30 福州大学 用于ldpc码解码的非均匀量化编码方法及其在解码器的应用
CN106559171A (zh) * 2015-09-25 2017-04-05 中兴通讯股份有限公司 Cqi信息接收方法、发送方法、接收装置及发送装置
CN105262494A (zh) * 2015-10-13 2016-01-20 东南大学 一种具有迭代早停止机制的极化码bp译码方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
WENJIAO XIE,ET AL.: "Performances Analysis of Polar Codes Decoding Algorithms over Variant Binary-Input Channels", 《ICSPCC2015》 *
张大伟等: "一种改善LDPC译码性能的新方法", 《电子测量技术》 *

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108055044A (zh) * 2018-01-19 2018-05-18 中国计量大学 一种基于ldpc码和极化码的级联***
CN110166167A (zh) * 2018-02-14 2019-08-23 华为技术有限公司 编码的方法、译码的方法、编码设备和译码设备
CN110166167B (zh) * 2018-02-14 2022-05-10 华为技术有限公司 编码的方法、译码的方法、编码设备和译码设备
CN108809329A (zh) * 2018-05-03 2018-11-13 东南大学 一种能同时处理极化码和ldpc码的bp译码器的配置方法
CN110890896A (zh) * 2018-09-11 2020-03-17 上海大学 可重构的极化码与低密度奇偶校验码联合译码单元
CN110890896B (zh) * 2018-09-11 2023-04-07 上海大学 可重构的极化码与低密度奇偶校验码联合译码单元
WO2020052537A1 (zh) * 2018-09-14 2020-03-19 华为技术有限公司 极化码的译码方法及设备
CN110912567A (zh) * 2018-09-14 2020-03-24 华为技术有限公司 极化码的译码方法及设备
CN109547156A (zh) * 2018-10-18 2019-03-29 北京理工大学 polar短码的非相干检测方法、装置与电子设备
CN112104412A (zh) * 2020-11-17 2020-12-18 四川九洲电器集团有限责任公司 一种适用于低轨卫星宽带通信的加速器
CN112104412B (zh) * 2020-11-17 2021-02-02 四川九洲电器集团有限责任公司 一种适用于低轨卫星宽带通信的加速器

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