一种分层自适应归一化最小和译码算法制造技术

本发明专利技术公开一种分层自适应归一化最小和译码算法，属于LDPC译码技术。本发明专利技术包括：将LDPC码的校验矩阵H分为s层，保证每层列重最大为1；系统接收信道信息初始值，初始化校验节点信息和后验概率信息；根据上一层得到的后验概率信息和校验节点信息更新变量节点信息；根据更新后的变量节点信息更新当前层的校验节点信息；根据更新后的变量节点信息与校验节点信息更新后验概率信息；对后验概率信息进行硬判决，并判断硬判决得到的码字是否满足终止标准。本发明专利技术通过采用动态归一化因子，使最小和算法中的校验消息幅度更逼近BP算法中校验消息幅度，从而使其译码性能优于普通分层归一化最小和算法。

A layered adaptive normalized minimum sum decoding algorithm

The invention discloses a layered adaptive normalized minimum sum decoding algorithm, which belongs to LDPC decoding technology. The invention includes: dividing the verification matrix H of LDPC code into s layers, ensuring the maximum column weight of each layer is 1; the system receives the initial value of channel information, initializes the verification node information and the posteriori probability information; updates the variable node information according to the posteriori probability information and the verification node information obtained from the previous layer; updates the verification node information of the current layer according to the updated variable node information; and The new variable node information and verification node information update the posteriori probability information; make a hard decision on the posteriori probability information, and judge whether the code word obtained by the hard decision meets the termination criteria. By adopting the dynamic normalization factor, the verification message amplitude in the minimum sum algorithm is closer to that in the BP algorithm, so that its decoding performance is superior to that of the ordinary layered normalization minimum sum algorithm.

【技术实现步骤摘要】
一种分层自适应归一化最小和译码算法
本专利技术属于LDPC译码
，具体涉及一种分层自适应归一化最小和译码算法。
技术介绍
LDPC码公认的标准软判决方法是置信传播算法(BP算法)，通过外信息在校验节点与变量节点之间迭代传递来提高最终译码结果的准确性，从而达到译码的目的。然而BP译码的复杂度较高，处理过程运算极为复杂，硬件实现困难。最小和算法是一种对BP算法的近似简化算法，在校验节点信息处理过程中用求最小值的方法近似于标准BP算法中的复杂运算，大幅减少了运算量，但最小和算法的性能与BP算法相比会有0.5dB到1dB的损失。目前有两种最小和修正算法在几乎不增加运算量的前提下，改善最小和算法的译码性能，即归一化最小和算法(NormalizedBP-Based算法)和偏移最小和算法(OffsetBP-Based算法)。归一化最小和算法的校验节点信息处理方法为：L1＝αL2,偏移最小和算法的校验节点信息处理方法为：L1＝max(L2-β,0),β＝E(L2)-E(L1)(2)上述两种算法式中，L1为BP算法中本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种分层自适应归一化最小和译码算法，其特征在于，包含以下步骤：/n步骤一：将LDPC码的校验矩阵H分为s层，保证每层列重最大为1；/n步骤二：系统接收信道信息初始值，初始化校验节点信息和后验概率信息；/n步骤三：根据上一层得到的后验概率信息和校验节点信息更新变量节点信息；/n步骤四：根据更新后的变量节点信息更新当前层的校验节点信息，其中归一化因子随迭代次数与当前层数的变化而变化；/n步骤五：根据更新后的变量节点信息与校验节点信息更新后验概率信息，作为下一层的后验概率信息；/n步骤六：判断当前层是否为最后一层，若当前层是最后一层则进入步骤七，否则重复步骤三到步骤六；/n步骤七：对后验概率信息...

【技术特征摘要】
1.一种分层自适应归一化最小和译码算法，其特征在于，包含以下步骤：
步骤一：将LDPC码的校验矩阵H分为s层，保证每层列重最大为1；
步骤二：系统接收信道信息初始值，初始化校验节点信息和后验概率信息；
步骤三：根据上一层得到的后验概率信息和校验节点信息更新变量节点信息；
步骤四：根据更新后的变量节点信息更新当前层的校验节点信息，其中归一化因子随迭代次数与当前层数的变化而变化；
步骤五：根据更新后的变量节点信息与校验节点信息更新后验概率信息，作为下一层的后验概率信息；
步骤六：判断当前层是否为最后一层，若当前层是最后一层则进入步骤七，否则重复步骤三到步骤六；
步骤七：对后验概率信息进行硬判决，并判断硬判决得到的码字是否满足终止标准；如满足停止标准或达到最大迭代次数，则译码结束，否则重复步骤三到步骤七。


2.根据权利要求1所述的一种分层自适应归一化最小和译码算法，其特征在于，所述的步骤二包括：
系统接收到的初始值序列为λ；初始化校验节点信息R和后验概率信息Y，即：



Y0＝λnj(2)
式中，代表第一次迭代时各校验节点的信息，j为层号，nj表示与第j层校验节点Cj相连的变量节点，Y0代表第一次迭代第一层的初始概率信息。


3.根据权利要求1所述的一种分层自适应归一化最小和译码算法，其特征在于，所述的步骤三包括：
第i次迭代第j层变量节点信息更新：根据上一层得到的后验概率信息Yj-1和校验节点信息Rj,nj更新变量节点信息Qj,nj：变量节点信息等于后验概率信息与校验节点信息的差；当前层为第一层时，后验概率信息为上一次迭代的第s层更新后的后验概率信息；即：



式中，Qj,nj表示变量节点所含信息，表示第i-1次迭代更新后校验节点信息，j为层号，nj表示与第j层校验节点Cj相连的变量节点，代表第i次...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭立民，李剑凌，禹永植，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙;23