本发明专利技术涉及一种能将操作频率抑制在足以实现的范围内、并在抑制电路大小的同时容易地执行存储器存取控制的解码方法、解码装置和程序。利用对ＬＤＰＣ（低密度奇偶校验）码的校验矩阵元素执行行置换和列置换中的一种或两种所获得的变换校验矩阵来解码ＬＤＰＣ码。在这种情况下，变换校验矩阵可以表示为多个构成矩阵的组合，例如，该构成矩阵是Ｐ×Ｐ单位矩阵、其中单位矩阵的一个或多个元素１变成０的准单位矩阵、其中单位矩阵或准单位矩阵被循环移位的移位矩阵、作为至少两个单位矩阵、准单位矩阵和移位矩阵的和的和矩阵、以及Ｐ×Ｐ的０矩阵。校验节点计算部件（３０２）同时执行ｐ个校验节点计算。可变节点计算部件（３０４）同时执行ｐ个可变节点计算。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种解码方法、解码装置以及程序。具体地说，本专利技术涉及用于对利用低密度奇偶校验码执行编码的码进行解码的解码方法和解码装置，及其程序。
技术介绍
近年来，在诸如移动通信和外层空间通信等通信领域，以及在诸如陆地波或卫星数字广播等广播领域的研究已经取得了显著进步。随着这种进展，积极地进行了对使纠错编码和解码更为有效的编码理论的研究。作为代码性能的理论极限，公知由所谓香农(C.E.Shannon)信道编码理论表示的香农极限。为了开发能显示出该香农极限附近性能的码，已经进行了对编码理论的研究。近年来，作为能显示香农极限附近性能的编码方法，例如，已经开发了通常称为“turbo编码”的技术，例如并行级联卷积码(PCCC)和串行级联卷积码(SCCC)。此外，随着该turbo编码的开发，已公知较长时间的编码方法——低密度奇偶校验码(此后称为“LDPC码”)也引起了关注。LDPC码在R.G.Gallager的“Low Density Parity Check Codes”，Cambridge，MassachusettsM.I.T Press，1963中首次提出。此后，在D.J.C.Mackay的“Gooderror correcting codes based on very sparse matrices”，IEEE Trans.Inf.Theory，IT-45，pp.399-431，1999中，以及在M.G.Luby，M.Mitzenmacher、M.A.Shokrollahi和D.A.Spielman的“Analysis of low density codes and improved designs usingirregular graphs”，Proceeding of ACM Symposium on Theory of Computing，pp.249-258，1998中，LDPC码重新引起关注。从目前的这些研究中开始知道，对于LDPC码，随着码长增加，可以类似于turbo编码那样获得香农极限附近的性能。此外，由于LDPC码具有最小长度与码长成比例的性能，因此LDPC码具有块出错概率特性很好的优点，并且几乎不出现在turbo编码的解码特性中观察到的所谓误差平底(error floor)现象。下面详细描述这种LDPC码。LDPC码是线性码，并且不需要总是二维的，但在此，假定LDPC码是二维的来进行以下描述。LDPC码的最大特性是定义LDPC码的奇偶校验矩阵是稀疏矩阵。在此，稀疏矩阵按照矩阵元素中的1的个数很小的方式形成。如果将该稀疏校验矩阵标记为H，则其例子包括如图1所示的校验矩阵，其中每一列的汉明权重(Hamming weight)(1的个数；权重)是“3”，而每一行的汉明权重是“6”。如上所述，由其中每一行和每一列的汉明权重都固定的校验矩阵H所定义的LDPC码，称为“规则LDPC码”。另一方面，由其中每一行和每一列的汉明权重都不固定的校验矩阵H定义的LDPC码，称为“不规则LDPC码”。通过基于校验矩阵H产生世代矩阵G和将该世代矩阵G乘以二维信息消息来产生码字，可以实现用该LDPC码进行的编码。具体地说，用于以LDPC码执行编码的编码装置计算其中等式GHT＝0始终成立的世代矩阵G，其中HT是校验矩阵H的转置矩阵。在此，当世代矩阵G是k×n矩阵时，该编码装置将该世代矩阵G乘以一个k位的信息矩阵(向量u)，并产生一个n位的码字c(＝uG)。发送由该编码装置产生的码字，其中值为“0”的码位映射为“+1”，而值为“1”的码位映射为“1”，并通过预定通信信道在接收方接收该码字。另一方面，通过对所谓Tanner图的信任传播(belief propagation)的消息传送算法(message passing algorithm)来执行LDPC码的解码，其中Tanner图是由可变节点(也称为消息节点)和校验节点形成的；该消息传送算法由Gallager提出，并作为“概率解码”公知。下面，可变节点和校验节点也在合适的情况下简称为节点。但是，在概率解码中，由于在节点间交换的消息是实数值，因此为了找到解析解，需要跟踪具有连续值的消息的概率分布。这使得解析具有很大难度。因此，Gallager提出将算法A或算法B作为解码LDPC码的算法。通常，LDPC码的解码根据图2所示的过程来进行。在此，接收值(接收的码序列)标记为U0(u0i)，从校验节点输出的消息标记为uj，从可变节点输出的消息标记为vi。在此，该消息是实数值，使得该值的“0”似然度由所谓的对数似然比表示。在解码LDPC码时，首先，如图2所示，在步骤S11中接收到接收值U0(u0i)，将消息uj初始化为0，将取整数作为迭代过程计数器的变量k初始化为0。该过程然后前进到步骤S12。在步骤S12中，基于所接收的值U0(u0i)，通过执行等式(1)所示的计算(可变节点的计算)来确定消息vi。此外，根据该消息vi，通过执行等式(2)所示的计算(校验节点的计算)来确定消息uj。vi=u0i+Σj=1dv-1uj----(1)]]>tanh(uj2)=Πi=1dc-1tanh(vi2)----(2)]]>在此，等式(1)和(2)中的dv和dc分别是表示校验矩阵H的垂直方向(列)和水平方向(行)的1的个数的参数，并且可以按照需要进行选择。例如，在(3，6)码的情况下，dv＝3和dc＝6。在计算每一个等式(1)和(2)时，由于从输出消息的边缘(连接可变节点和校验节点的线)输入的消息不能用作和求或乘积计算的参数，因此求和或乘积计算的范围是从1到dv-1或从1到dc-1。实际上，通过事先创建如等式(3)所示的函数R(v1，v2)的表来执行等式(2)所示的计算，等式(3)由一个涉及两个输入v1和v2的输出定义，并且是连续(递归)地采用该表来定义的，如等式(4)所示。x＝2tanh-1{tanh(v1/2)tanh(v2/2)}＝R(v1，v2) (3)uj=R(v1,R(v2,R(v3,...R(vdc-2,vdc-1))))----(4)]]>此外，在步骤S12，变量k增加1，该处理然后前进到步骤S13。在步骤S13，确定变量k是否大于迭代解码的预定次数N。如果在步骤S13中确定变量k不大于N，则该过程返回到步骤S12，并再次执行同样的处理。当在步骤S13确定变量k大于N时，该过程前进到步骤S14，在此确定和输出作为解码结果的消息vi，该消息vi最后作为执行等式(5)所示计算的结果输出。这就完成了LDPC码的解码过程。vi=u0i+Σj=1dvuj----(5)]]>在此，与等式(1)的计算不同，采用来自连接到可变节点的所有边缘的输入消息来执行等式(5)的计算。在这种LDPC码的解码中，例如在(3，6)码的情况下，如图3所示，在节点之间交换消息。在图3由“＝”表示的节点(可变节点)中，执行等式(1)所示的计算。在由“+”表示的节点(校验节点)中，执行等式(2)所示的计算。具体地说，在算法A中，消息被形成为二维的；在由“+”表示的节点中，执行dc-1个输入消息的异或运算；在由“＝”表示本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种解码ＬＤＰＣ（低密度奇偶校验）码的解码方法，所述解码方法包括：解码步骤，利用对初始校验矩阵执行行置换和列置换中的一种或两种所获得的变换校验矩阵来解码所述ＬＤＰＣ码。
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...
【专利技术属性】
技术研发人员：横川峰志，菅真纪子，饭田康博，菊池敦，
申请(专利权)人：索尼株式会社，
类型：发明
国别省市：JP[日本]
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。