一种数据处理方法及装置制造方法及图纸

技术编号:14396510 阅读:87 留言:0更新日期:2017-01-11 10:41
本发明专利技术提供了一种数据处理方法及装置,用于对低密度奇偶校验码译码。在数据结构上,可以利用高码率规格下左子矩阵中的单位子矩阵缩减稀疏矩阵规模;在数据表示上,可以采用数据定点化方案;在指令上,使用constant存储器保存校验矩阵,以及在对全局变量访问时使用软件流水线提升存储器效率等;在平台上,可以设置帧级并行度,增加并发线程数;在算法上,可以采用折中分层译码处理方式。本申请通过多层次多种优化手段的组合实现低密度奇偶校验码的快速解码。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及编码解码
,具体而言,涉及一种数据处理方法及装置
技术介绍
LDPC码是一种逼近香农限的,易实现和系统复杂度低的优秀的线性纠错码,它是由RobertGallager博士于1963年提出的一类具有稀疏校验矩阵的线性分组码,LDPC码不仅有逼近香农限的良好性能,而且译码复杂度较低,结构灵活,是近年信道编码领域的研究热点。目前已广泛应用于深空通信、光纤通信、卫星数字视频和音频广播等领域。LDPC码已成为第四代通信系统(4G)强有力的竞争者,而基于LDPC码的编码方案已经被下一代卫星数字视频广播标准DVB-S2采纳。专利技术人发现,在LDPC码矩阵的译码解码过程中,只能通过串行解码的方式进行,如果LDPC码矩阵中的编码数量较多,串行解码的方式就会耗费大量的时间,解码效率低,占用较多的系统资源。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术提供了一种数据处理方法,可以并行实现对LDPC编码矩阵的解码,解码效率高。本专利技术提供的技术方案如下:一种数据处理方法,用于对低密度奇偶校验码译码,低密度奇偶校验码的校验矩阵包括左子矩阵和右子矩阵,该方法包括:对所述左子矩阵和右子矩阵进行行变换,对所述右子矩阵进行列变换,将所述校验矩阵转换为包含多个n阶方阵的第一矩阵;将所述第一矩阵一维化以形成线性数据结构,从所述第一矩阵中选取所有有效元个数为n的整数倍的循环矩阵,记录所述循环矩阵在所述第一矩阵中的行数、列数和初始移位位置;同时并行提取多个所述循环矩阵,根据所述循环矩阵在所述第一矩阵中的行数、列数和初始移位位置,确定所述第一矩阵。进一步地,所述将所述第一矩阵一维化以形成线性数据结构的步骤包括:采用折中分层方式和最小化迭代次数,以减少总操作数。进一步地,所述校验矩阵的数据表示采用数据定点化表示,具体为将32比特单精度浮点数转换为8比特整数。进一步地,所述校验矩阵的数据表示采用数据定点化表示,具体为:将归一化的输入数据利用第一函数缩减运算到-127至127,所述缩减运算过程中采用饱和操作以防止所述8比特整数溢出。进一步地,在确定所述第一矩阵的步骤中,采用多个并发线程进行确定,具体为:将所述第一矩阵中的线程块映射为一个校验矩阵包含多个循环矩阵的形式,将线程映射为一个单一非叠加的循环矩阵包含m个有效元的形式,m为360。进一步地,所述低密度奇偶校验码为DVB-S2内码或前置交织操作的LDPC码。进一步地,所述数据处理方法采用图形处理器GPU实现。本申请还提供了一种数据处理装置,用于对低密度奇偶校验码译码,低密度奇偶校验码的校验矩阵包括左子矩阵和右子矩阵,该装置包括:转换模块,用于对所述左子矩阵和右子矩阵进行行变换,对所述右子矩阵进行列变换,将所述校验矩阵转换为包含多个n阶方阵的第一矩阵;一维化模块,用于将所述第一矩阵一维化以形成线性数据结构,从所述第一矩阵中选取所有有效元个数为n的整数倍的循环矩阵,记录所述循环矩阵在所述第一矩阵中的行数、列数和初始移位位置;处理模块,用于同时并行提取多个所述循环矩阵,根据所述循环矩阵在所述第一矩阵中的行数、列数和初始移位位置,确定所述第一矩阵。进一步地,所述一维化模块具体用于采用折中分层方式和最小化迭代次数,以减少总操作数。进一步地,所述校验矩阵的数据表示采用数据定点化表示,具体为将32比特单精度浮点数转换为8比特整数。利用本专利技术提供的数据处理方法,在对低密度奇偶校验码矩阵进行解码过程中,通过行变换将低密度奇偶校验码矩阵转换为包含多个n阶方阵的形式,并通过矩阵一维化记录保存数据内容非零的n阶方阵的行数、列数和各自的数据内容。从而在解码时,可以同时并行的提取多个数据内容非零的n阶方阵,通过其行数、列数和数据内容确定低密度奇偶校验码矩阵的数据内容,实现解码。解码过程中,无需对矩阵中所有的数据进行处理,只需处理数据内容非零的数据,数据处理量更少,并且一维化后可以实现并行处理,也不会发生干扰和编码信息的损失。解码速度更快,解码效率更高,可以充分利用图形处理器的并行数据处理能力,提高设备的利用率。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图。图2为本专利技术实施例提供的一种数据处理装置的功能模块示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中附图,对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围,而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本专利技术保护的范围。应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时,在本专利技术的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。低密度奇偶校验码(LowDensityParityCheckCode,LDPC),是一种非常常见的编码方式,LDPC码具有巨大的应用潜力,在深空通信、光纤通信、卫星数字视频、数字水印、磁/光/全息存储、移动和固定无线通信、电缆调制/解调器和数字用户线(DSL)中得到广泛应用。在数据处理过程中,通过低密度奇偶校验码矩阵实现编码的传递和解码。现有技术中,对低密度奇偶校验码矩阵解码时是串行执行的。需要将低密度奇偶校验码矩阵中的所有数据元素进行保存并处理。由于低密度奇偶校验码矩阵可以是稀疏矩阵,稀疏矩阵中包含有大量的零元素,在进行解码时,对零元素的处理过程是没有实际意义的,但由于零元素的数量庞大,使得低密度奇偶校验码矩阵的解码过程效率较低。当使用图形处理器(GraphicsProcessingUnit,GPU)对低密度奇偶校验码矩阵进行解码时,由于只能串行执行解码过程,不能充分利用GPU的并行处理能力,降低了GPU的使用效率,造成了系统资源的浪费。有鉴于此,本申请实施例提供了一种数据处理方法,用于对低密度奇偶校验码矩阵解码,如图1所示,该方法包括:步骤101,对所述左子矩阵和右子矩阵进行行变换,对所述右子矩阵进行列变换,将所述校验矩阵转换为包含多个n阶方阵的第一矩阵。本申请实施例中的低密度奇偶校验码矩阵左子矩阵和右子矩阵,并且左子矩阵和右子矩阵都为稀疏矩阵,矩阵中数值为0的元素的数量要远远多于非零元素的数量。本申请中对左子矩阵和右子矩阵进行行变换,并对右子矩阵进行列变换,将变量节点信息码元矩阵转换为包含多个n阶方阵的形式。经过行列变换后的校验矩阵仍然是稀疏矩阵,但如果从n阶方阵的维度分析该校验矩阵,其复杂程度得到了一定程度的简化。本申请实施例中,经过转换后的低密本文档来自技高网...
一种数据处理方法及装置

【技术保护点】
一种数据处理方法,其特征在于,用于对低密度奇偶校验码译码,低密度奇偶校验码的校验矩阵包括左子矩阵和右子矩阵,该方法包括:对所述左子矩阵和右子矩阵进行行变换,对所述右子矩阵进行列变换,将所述校验矩阵转换为包含多个n阶方阵的第一矩阵;将所述第一矩阵一维化以形成线性数据结构,从所述第一矩阵中选取所有有效元个数为n的整数倍的循环矩阵,记录所述循环矩阵在所述第一矩阵中的行数、列数和初始移位位置;同时并行提取多个所述循环矩阵,根据所述循环矩阵在所述第一矩阵中的行数、列数和初始移位位置,确定所述第一矩阵。

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法,其特征在于,用于对低密度奇偶校验码译码,低密度奇偶校验码的校验矩阵包括左子矩阵和右子矩阵,该方法包括:对所述左子矩阵和右子矩阵进行行变换,对所述右子矩阵进行列变换,将所述校验矩阵转换为包含多个n阶方阵的第一矩阵;将所述第一矩阵一维化以形成线性数据结构,从所述第一矩阵中选取所有有效元个数为n的整数倍的循环矩阵,记录所述循环矩阵在所述第一矩阵中的行数、列数和初始移位位置;同时并行提取多个所述循环矩阵,根据所述循环矩阵在所述第一矩阵中的行数、列数和初始移位位置,确定所述第一矩阵。2.根据权利要求1所述的数据处理方法,其特征在于,所述将所述第一矩阵一维化以形成线性数据结构的步骤包括:采用折中分层方式和最小化迭代次数,以减少总操作数。3.根据权利要求2所述的数据处理方法,其特征在于,所述校验矩阵的数据表示采用数据定点化表示,具体为将32比特单精度浮点数转换为8比特整数。4.根据权利要求3所述的数据处理方法,其特征在于,所述校验矩阵的数据表示采用数据定点化表示,具体为:将归一化的输入数据利用第一函数缩减运算到-127至127,所述缩减运算过程中采用饱和操作以防止所述8比特整数溢出。5.根据权利要求1所述的数据处理方法,其特征在于,在确定所述第一矩阵的步骤中,采用多个并发线程进行确定,具体为:将所述第一矩阵中...

【专利技术属性】
技术研发人员:史伟仁戴荣吕春阴陶林峰
申请(专利权)人:成都傅立叶电子科技有限公司
类型:发明
国别省市:四川;51

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