CN112260698A

CN112260698A - Ldpc译码器中动态校正因子配置方法

Info

Publication number: CN112260698A
Application number: CN201910660512.3A
Authority: CN
Inventors: 陈澍; 李浩洋
Original assignee: Shanghai High Definition Digital Technology Industrial Corp
Current assignee: Shanghai High Definition Digital Technology Industrial Corp
Priority date: 2019-07-22
Filing date: 2019-07-22
Publication date: 2021-01-22

Abstract

本发明提供了一种LDPC译码器中动态校正因子配置方法，其特征在于，包含以下步骤：读取当前信号的码率，用LDPC译码器进行译码；读入等待处理的LLR信息；迭代次数、信噪比数值与校正因子值之间正相关，使用迭代次数和码率对校正因子值配置表进行配置；读入校正因子值表格，查表所读取的码率和迭代次数对应的校正因子值；以及依据动态配置的校正因子值计算校验比特的信息幅度，利用动态校正因子通过根据不同码率和迭代次数配置较为合理的alpha值来代替之前使用的固定alpha值，可以有效提高LDPC译码器译码能力，进而显著提升整个接收***的工作性能。

Description

LDPC译码器中动态校正因子配置方法

技术领域

本发明涉及LDPC译码领域，具体涉及一种使得LDPC译码器性能有所提升的动态参数配置方法。

背景技术

LDPC码全称低密度奇偶校验码，具有性能良好、描述简单、译码复杂度低、可以并行实现等等优点，目前广泛应用于ATSC3.0、DVB-T等高清数字视频标准与***中。

LDPC码的译码方法可分为两大类：(1)基于硬判决的LDPC码的译码方法和(2)基于软判决的LDPC码的译码方法，其中，软判决译码使用了后验概率信息，通过迭代运算使得LDPC码性能逼近香农极限。在译码过程中，每次迭代过程包括两步：校验节点的处理和变量节点的处理。所有校验节点从相邻的变量节点处接收消息，处理后再传回到相邻的变量节点，然后所有的变量节点进行同样的过程，最后变量节点搜集所有可以利用的消息进行判决。

已知地，ATSC3.0***的发送过程、接收过程主要包含以下步骤：

发送端一侧而言，将每个LDPC码字经过调制等处理之后通过天线发送至信道。经过无线信道后，接收端一侧而言，接收衰减后的信号并进行同步、均衡、解扰等处理，接下来，对星座图解映射得到每个码字块对应的LLR数据(对数似然比)，LDPC译码器利用LLR数据经过一系列的计算和处理，纠正码字中一定数量的错误比特，输出正确的码字。

对于二进制LDPC码来说，消息可以表示为LLR(对数似然比)的形式，相应的译码算法被称之为LLR译码。

变量节点消息处理的公式为：

如果概率消息用似然比表示，经过一系列变换之后，上述公式1可化为公式2：

L(q_ij)＝L(P_i)+ΠL(r_ji)

(公式2)

其中，P_i为信道初始消息，q_ij为变量节点传给校验节点的消息，r_ji为校验节点传给变量节点的消息,L(P_i)代表以LLR形式表现的消息数据。由此可见，传统置信传播概率中的公式1的乘法运算变为了公式2的加法运算，其优点是减少运算的复杂度。

在ATSC3.0样机中，为了进一步优化性能，本领域技术人员通常使用归一化置信(Normalized BP-based)算法。在当前ATSC3.0接收机算法平台中，曾对该归一化置信(Normalized BP-based)算法进行改进，校验节点消息的更新表示为符号和幅度的形式，符号用来进行译码判决，判决的置信度由幅度表示。此改进算法的特色是，在幅度计算中，只选取对结果影响最大的最小值和次小值。从而具有两点优势：(1)校验节点只需要计算最小值，计算过程被简化了；(2)校验节点只需要存储比特节点传来的最小值和次小值，节省了存储空间。但是，此改进算法所带来的问题是，相比于原始置信算法，过高估计了输出校验信息的幅度。

在传统LLR BP(置信)算法中，当进行第n次迭代运算的时候，校验节点的消息处理可表示为：

在ATSC样机使用的Normalized BP-based算法中，校验节点的处理可表示为：

L(r_ij)＝Πsgn(L(q_ij))*min(|L(q_ij)|)

(公式4)

此处，利用“L1”指代上述公式3的运算输出结果，利用“L2”指代上述公式4的运算输出结果。我们可以得出以下结论：

(1)L1、L2具有相同的符号，即sgn(L1)＝sgn(L2).

(2)L2的幅度大于L1的幅度，即|L2|>|L1|.

我们的解决方案是乘以一个小于1的校正因子alpha，则可以更接近LLR BP算法，提高译码性能。我们通过计算|L1|，|L2|的均值来计算校正因子alpha，即：

在当前的接收机算法平台中，我们是这样实现校验节点的处理过程的：

L(r_ij)＝alpha*Πsgn(L(q_ij))*min(|L(q_ij)|)

(公式6)

如公式6所示,在公式4的基础上，将公式4的校验节点的处理过程乘以alpha值，便可以正确算出校验节点传递出的信息。

通过上述分析可知，Normalized BP-based算法的性能与alpha的取值直接相关，只要选择合适的alpha，标准化最小值置信算法就能获得接近甚至超过算法的性能。

发明内容

本发明涉及ATSC3.0接收***的LDPC译码器中动态校正因子配置方法，使得LDPC译码器性能有所提升，通过根据不同码率配置较为合理的alpha值来代替之前使用的固定alpha值，可以有效提高LDPC译码器译码能力，进而显著提升整个接收***的工作性能。

本发明提供了一种LDPC译码器中动态校正因子配置方法，具有这样的特征：包含，读取当前信号的码率，用LDPC译码器进行译码；读入等待处理的LLR信息；迭代次数、信噪比数值与校正因子值之间正相关，使用迭代次数和码率对校正因子值配置表进行配置；读入校正因子值表格，查表所读取的码率和迭代次数对应的校正因子值；以及依据动态配置的校正因子值计算校验比特的信息幅度。

在本发明所提供的LDPC译码器中动态校正因子配置方法中，进一步地，还可以具有这样的特征，通过以下校验节点处理公式算出校验节点传递出的信息：

L(r_ij)＝alpha*Πsgn(L(q_ij))*min(|L(q_ij)|)

其中，alpha为一个小于1的校正因子值，q_ij为变量节点传给校验节点的消息，r_ji为校验节点传给变量节点的消息,L(q_ij)代表以LLR形式表现的变量节点传给校验节点的消息。

在本发明所提供的LDPC译码器中动态校正因子配置方法中，进一步地，还可以具有这样的特征，接收机算法平台采用归一化置信算法，校验节点消息的更新表示为符号和幅度，其中，符号用来进行译码判决，判决的置信度由幅度表示。

在本发明所提供的LDPC译码器中动态校正因子配置方法中，进一步地，还可以具有这样的特征，在幅度计算中，选择对结果影响最大的最小值和次小值。

在本发明所提供的LDPC译码器中动态校正因子配置方法中，进一步地，还可以具有这样的特征，

在归一化置信算法中，当进行第n次迭代运算的时候，校验节点的消息处理公式表示为：

校验节点处理公式表示为：

L(r_ij)＝Πsgn(L(q_ij))*min(|L(q_ij)|)

其中，q_ij为变量节点传给校验节点的消息，r_ji为校验节点传给变量节点的消息,L(q_ij)代表以LLR形式表现的变量节点传给校验节点的消息。

在本发明所提供的LDPC译码器中动态校正因子配置方法中，进一步地，还可以具有这样的特征，校验节点的消息处理公式得到第一结果，校验节点处理公式得到第二结果。

在本发明所提供的LDPC译码器中动态校正因子配置方法中，进一步地，还可以具有这样的特征，第一结果和第二结果具有相同的符号，第二结果的幅度大于第一结果的幅度。

在本发明所提供的LDPC译码器中动态校正因子配置方法中，进一步地，还可以具有这样的特征，通过计算第一结果，第二结果的均值来计算校正因子值alpha，即：

在本发明所提供的LDPC译码器中动态校正因子配置方法中，进一步地，还可以具有这样的特征，LDPC译码器中迭代次数、信噪比SNR数值，和相对应的alpha值之间正相关，接收机软件算法仿真平台上，根据码率和迭代次数配置动态alpha值。

在本发明所提供的LDPC译码器中动态校正因子配置方法中，进一步地，还可以具有这样的特征，根据码率和迭代次数配置的修正因子值的修正因子值配置表，包含：

发明的作用和效果

现有技术中，固定alpha值可以根据Monte Carlo仿真计算，也可以利用有关概率理论公式进行计算得到的，利用本发明所提供的LDPC译码器中动态校正因子配置方法中，动态校正因子即alpha的取值和码率，SNR(信噪比)有关系，通过根据不同码率和/或迭代次数配置较为合理的alpha值来代替之前使用的固定alpha值，可以有效提高LDPC译码器译码能力，进而显著提升整个接收***的工作性能。

附图说明

本发明的上述的以及其他的特征、性质和优势将通过下面结合附图对实施例的描述而变得更加明显，其中，

图1是本发明实施例中动态alpha配置流程图。

具体实施方式

[实施例一]

本发明涉及ATSC3.0接收***的LDPC译码器中动态校正因子配置方法，包含以下步骤：

步骤S1:读取当前信号的码率，用LDPC译码器进行译码；

步骤S2:读入等待处理的LLR信息；

步骤S3:迭代次数、信噪比数值与校正因子值之间正相关，使用迭代次数和码率对校正因子值配置表进行配置；

步骤S4:读入校正因子值表格，查表所读取的码率和迭代次数对应的校正因子值；以及

步骤S5:依据动态配置的校正因子值计算校验比特的信息幅度。

其中，通过以下校验节点处理公式算出校验节点传递出的信息：L(r_ij)＝alpha*Πsgn(L(q_ij))*min(|L(q_ij)|)

接收机算法平台采用归一化置信算法，校验节点消息的更新表示为符号和幅度，其中，符号用来进行译码判决，判决的置信度由幅度表示。在幅度计算中，选择对结果影响最大的最小值和次小值。

校验节点处理公式表示为：

L(r_ij)＝Πsgn(L(q_ij))*min(|L(q_ij)|)

校验节点的消息处理公式得到第一结果，校验节点处理公式得到第二结果。第一结果和第二结果具有相同的符号，第二结果的幅度大于第一结果的幅度。

通过计算第一结果，第二结果的均值来计算校正因子值alpha，即：

由于在实际应用中，信源和信道环境千差万别，我们无法获得稳定SNR进行参数配置。取而代之,使用迭代次数进行alpha配置。LDPC译码器中迭代次数越高，SNR数值就越高，相对应的alpha值就越高。在ATSC3.0接收机软件法仿真平台上，我们根据码率和迭代次数配置动态alpha值，***根据当前码率和迭代次数查询数据表中alpha值进行计算。

表1是根据码率和迭代次数配置的alpha值的表格，具体配置如下：

表1

在软件算法仿真平台中，使用码率和迭代次数配置alpha是可行的，并有效的提升了***的性能。然而在硬件开发平台当中，根据迭代次数动态提升alpha值相当繁琐困难。开发人员需要添加顶层接口，并且需要解决麻烦的时序问题，大大增加计算量，总体来说相当困难。

[实施例二]

为了解决硬件开发平台当前的问题和需求，我们提出的另一种技术方案是：对于每一种码率都设定一个alpha值，不随迭代次数变化，alpha值随码率可变。

表2是根据码率配置的alpha值的表格，具体配置如下：

表2

根据码率单独设定alpha值是完全可行的，也是易于硬件开发实现的。我们选取了几种常见信道环境的样例进行了仿真模拟，我们发现相较于固定alpha值的仿真样例，可变alpha值的仿真样例都获得了0.5dB左右的性能提升。

表3是不同信道环境下LDPC译码器中动态校正因子配置方法的性能提升对比表。表3中数值为***稳定工作时的SNR(信噪比)，单位为dB(分贝)。

表3

如说明书附图1所示，动态alpha配置流程如图所示：

LDPC译码器中动态校正因子配置方法，包含四个步骤：

S1：在ATSC3.0接收机的BICM模块中，***调用LDPC译码器进行译码。在前级模块中，***读取了当前PLP(物理层管道)的信号码率。

S2：LDPC译码器读入码率信息，并读入等待处理的LLR信息。

S3：寄存器读入alpha表格，查表获得码率对应的alpha值。

S4：使用alpha带入经过alpha配置的校验节点的处理公式,例如上述公式6，计算校验比特的信息幅度。

综上所述，在当前的ATSC3.0样机的硬件开发中，我们动态alpha配置，性能有较大提升空间。本发明在尽量少增加复杂度的前提下，引入动态alpha值，提升LDPC译码器的性能。