结构化LDPC码的数据处理方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种结构化LDPC码的数据处理方法及装置，其中，该方法包括：获取结构化LDPC编码的编码块大小；至少根据以下参数之一确定编码扩展因子z：编码块大小、基础校验矩阵的参数kb、正整数值p、mb行和nb列的基础校验矩阵；根据基础校验矩阵和编码扩展因子对待编码数据序列进行编码或者对待译码数据序列进行译码，解决了相关技术中LDPC编译码的数据处理灵活度低的问题，提高了LDPC编译码数据处理的灵活度。

【技术实现步骤摘要】
结构化LDPC码的数据处理方法及装置本申请是申请号为201610879343.9、申请日为2016年9月30日、专利技术名称为“结构化LDPC码的数据处理方法及装置”的分案申请。
本专利技术涉及通信领域，具体而言，涉及一种结构化LDPC码的数据处理方法及装置。
技术介绍
数字通信系统中，一般包括三个部分：发送端、信道和接收端。发送端可对信息序列进行信道编码从而获取编码码字，对编码码字进行交织，并将交织后的比特映射成调制符号，然后可以根据通信信道信息来处理和发送调制符号。在信道中，由于多径、移动等因素导致特定的信道响应，这些都会使数据传输失真，同时由于噪声和干扰也会进一步恶化数据传输。接收端接收通过信道后的调制符号数据，此时的调制符号数据已经失真，需要进行特定处理才能恢复原始信息序列。根据发送端对信息序列的编码方法，接收端可以对接收数据进行相应处理从而可靠地恢复原始信息序列。所述的编码方法必须是收发两端都是可见的。一般地，所述编码处理方法是基于前向纠错(ForwardErrorCorrection，简称为FEC)编码，其中，前向纠错编码在信息序列中添加一些冗余信息。接收端可以利用该冗余信息来可靠地恢复原始信息序列。一些常见的FEC编码包括：卷积码、Turbo码和低密度奇偶校验(LowDensityParityCheck，简称为LDPC)码。FEC编码过程中，对比特数目为k的信息序列进行FEC编码获得n比特的FEC编码码字(冗余比特为n-k)，FEC编码码率为k/n。卷积编码可容易地对任意大小的分组进行编码，以及在Turbo编码中，通过利用对信息序列进行操作处理的两个编码分量以及可支持不同大小的编码交织方法，可支持不同的信息序列大小。LDPC码是一种可以用非常稀疏的奇偶校验矩阵或者二分图定义的线性分组码，正是利用它的校验矩阵的稀疏性，才能实现低复杂度的编译码，从而使得LDPC走向实用化。经过各种实践和理论证明，LDPC码是在加性高斯白噪声(AdditiveWhiteGaussianNoise，简称为AWGN)信道下性能最为优良的信道编码，性能非常靠近香农极限，优于卷积码和Turbo编码。特别是，结构化LDPC码由于具有结构化特征，逐渐成为主流应用，如在IEEE802.11ac、IEEE802.11ad、IEEE802.11aj、IEEE802.16e、IEEE802.11n、DVB、微波通信以及光纤通信等中获得大量应用。这种结构化LDPC码的奇偶校验矩阵H为mb×z行和nb×z列的矩阵，它是由mb×nb个分块矩阵构成，每个分块矩阵都是z×z的基本置换矩阵的不同幂次，它们都是单位阵的循环移位矩阵。具有如下的形式：如果有即z×z的全0矩阵；如果是大于或者等于0的整数，定义在这里P是一个z×z的标准置换矩阵，如下所示：通过这样的幂次就可以唯一标识每一个分块矩阵，如果某一分块矩阵为全0矩阵，矩阵一般用-1来表示，如果是单位阵的循环移位s获得，则等于s，所以所有可以构成一个基础校验矩阵Hb。而z是指示所述标准置换矩阵的维数，在此我们将z称之为扩展因子。此时，结构化LDPC码完全可以由基础校验矩阵Hb和扩展因子z唯一确定。基础校验矩阵包括多个参数：mb、nb和kb，其中，mb是基础校验矩阵行数(可以说是基础校验矩阵的校验列数)，nb基础校验矩阵列数，而kb＝nb-mb是基础校验矩阵的系统列数。例如，基础校验矩阵Hb(2行4列)如下而且扩展因子z等于4：则奇偶校验矩阵为：LDPC码在译码时，可以采用分层译码，即采用部分并行译码方法。如上所述的奇偶校验矩阵有8行，说明有8个奇偶校验码，在译码时，需要每个奇偶校验矩阵分别译码，如果所有8个奇偶校验码都更新数据完则为一个迭代。而在每次迭代过程中，如果采用部分并行(即分层译码)，如并行度为p，即有p个奇偶校验码同时更新，则迭代中当前和下一个p个奇偶校验码运行都是采用同一个更新模块，则译码器的复杂度要低很多，而且分层译码中下一层的数据更新可以采用当前已经更新好的数据，所以需要的迭代次数更低，译码吞吐量要高一些。如以上所示的H，如果并行度为2，则奇偶校验矩阵的每4行(基础校验矩阵的一行)有2个并行度的奇偶校验码同时更新。一般来说，奇偶校验矩阵都是比较大的，存储处理等都不方便，采用基础校验矩阵存储就简单很多。根据数学基本知识，质数(primenumber)又称素数，有无限个。质数定义为在大于1的自然数中，除了1和它本身以外不再有其他因数的数称为质数或者素数，所以一般来说，素数是大于1的整数，例如2、3、5、7、11、13、17、19等等。在几乎所有的FEC编码方法中，编码器复杂度较低，而基本复杂度在于接收端的译码器，LDPC编码由于本身具有并行特性进而可以采用并行译码，所以具有更高译码速度和吞吐量。但是，由于LDPC码的基础校验矩阵一般只是适应一部分长度，可能不易于实现各种灵活长度的编码块，以及对于适应不同长度的编码块时复杂度会比较高。针对相关技术中LDPC编译码的数据序列的处理灵活度低的问题，目前还没有有效地解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种结构化LDPC码的数据处理方法及装置，以至少解决相关技术中LDPC编译码的数据序列的处理灵活度低的问题。根据本专利技术的一个实施例，提供了一种结构化LDPC码的数据处理方法，包括：获取结构化LDPC编码的编码块大小；至少根据以下参数之一确定编码扩展因子z：所述编码块大小、基础校验矩阵的参数kb、正整数值p、mb行和nb列的基础校验矩阵；根据所述基础校验矩阵和所述编码扩展因子对待编码数据序列进行编码或者对待译码数据序列进行译码；其中，kb＝nb-mb，kb、p、mb、z和nb均是大于1的整数。可选地，至少根据所述编码块大小CBS、所述基础校验矩阵的参数kb和所述正整数值p确定所述编码扩展因子包括：通过公式确定所述编码扩展因子，其中，表示向上取整。可选地，获取所述结构化LDPC编码的所述编码块大小包括：所述编码块大小等于基础校验矩阵的参数kb与一组升序自然数中的一个元素相乘所获得的数值。可选地，所述一组升序自然数中包括多个分组，其中，所述多个分组中的分组内相邻元素的第一增加值相等。可选地，所述一组升序自然数中的第i个分组的所述第一增加值小于第i+1个分组的所述第一增加值，其中，所述i为正整数。可选地，根据所述编码块大小确定所述编码扩展因子包括：所述编码块大小为一组编码块大小中的一个元素值，所述一组编码块大小为升序的第一自然数组；所述编码扩展因子为一组编码扩展因子中的一个元素值，所述一组编码扩展因子为升序的第二自然数组。可选地，所述一组编码块大小中包括连续的a个元素，其中，在所述连续的a个元素的首元素值大于z(j)×kb，且尾元素值小于或者等于z(j+1)×kb的情况下，所述连续的a个元素对应的编码扩展因子为z(j+1)，所述a为正整数，所述z(j)为所述一组编码扩展因子中的第j本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种结构化LDPC码的数据处理方法，其特征在于，包括：/n获取结构化LDPC编码的编码块大小；/n根据所述编码块大小和基础校验矩阵的参数kb从一组编码扩展因子中确定编码扩展因子z，其中，所述一组编码扩展因子包括一组自然数；/n根据所述基础校验矩阵和所述编码扩展因子z对待编码数据序列进行编码或者对待译码数据序列进行译码；/n其中，kb和z均是大于1的整数；并且/n其中，所述一组编码扩展因子中的每个值都等于2的正整数次幂再乘以一个素数，所述素数为3、5或7。/n

【技术特征摘要】
20160513 CN 20161032240941.一种结构化LDPC码的数据处理方法，其特征在于，包括：
获取结构化LDPC编码的编码块大小；
根据所述编码块大小和基础校验矩阵的参数kb从一组编码扩展因子中确定编码扩展因子z，其中，所述一组编码扩展因子包括一组自然数；
根据所述基础校验矩阵和所述编码扩展因子z对待编码数据序列进行编码或者对待译码数据序列进行译码；
其中，kb和z均是大于1的整数；并且
其中，所述一组编码扩展因子中的每个值都等于2的正整数次幂再乘以一个素数，所述素数为3、5或7。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述编码块大小基于以升序组织的一组编码块大小而被确定。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述编码块大小为一组编码块大小中的一个元素值，其中，所述一组编码块大小为升序的自然数组。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基础校验矩阵包括mb行和nb列，所述kb＝nb-mb。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述一组编码扩展因子z是6，12，24，48，96，192或384。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述一组编码扩展因子z是10，20，40，80，160或320。


7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述一组编码扩展因子z是14，28，56，112或224。


8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述一组编码扩展因子包括多个分组，多个分组中的第h个分组的增加值小于第h+1个分组的增加值，h为正整数。


9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
发送编码数据序列的子集合，所述子集合不包括与所述基础校验矩阵的q列对应的q*Z个系统比特，q是正整数。


10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，还包括：
所述基础校验矩阵的q列中的任意两列的列重之间的差值等于1，所述列重是基础校验矩阵的列中用于指示单位阵循环移位的元素数目，其中q＝2。


11.一种结构化LDPC码的数据处理装置，其特征在于，包括处理器及存储器；
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行以下方法：
获取结构化LDPC编码的编码块大小；
根据所述编码块大小和基础校验矩阵的参数kb从一组编码扩展因子中确定编码扩展因子z，其中，所述一组编码扩展因子包括一组自然数；
根据所述基础校验矩阵和所述编码扩展因子z对待编码数据序列进行编码或者对待译码数据序列进行译码；
其中，kb和z均是大于1的整数；并且
其中，所述一组编码扩展因子中的每个值都等于2的正整数次幂再乘以一个素数，所述素数为3、5或7。


12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述编码块大小基于以升序组织的一组编码块大小而被确定。


13.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述编码块大小为一组编码块大小中的一个元素值，其中，所述一组编码块大小为升序的自然数组。


14.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述基础校验矩阵包括mb行和nb列，所述kb＝nb-mb。


15.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：李立广，徐俊，许进，
申请(专利权)人：中兴通讯股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44