低密度奇偶校验码和积译码运算数值的非均匀量化方法
【专利摘要】本发明涉及低密度奇偶校验码和积译码运算数值的非均匀量化方法，属于通信信道译码技术领域，该方法为：首先对LDPC码第i个码元的软信息、对比特节点i输出到校验节点j的外信息、对校验节点j输出到比特节点i的外信息选定一组以多比特表示的均匀量化参数；再以该均匀量化参数为基础，依次逐步减少所述三种变量的量化值数目，直至得到满足译码性能要求的三种变量所需数目的量化值，这些量化值组成三种不同的非均匀量化参数集合，采用所述三种非均匀量化参数分别对三种变量值进行量化。本发明所提出的非均匀量化方法可以利用3比特量化位宽，达到均匀量化方法6比特量化位宽下的译码性能，有效降低了译码器硬件实现所需资源，具有较好的应用价值。
【专利说明】
低密度奇偶校验码和积谭码运算数值的非均匀量化方法
技术领域
[0001] 本发明属于通信信道译码技术领域，特别设及基于低密度奇偶校验码和积译码运 算数值的非均匀量化方法。
【背景技术】
[0002] 随着我国高分辨率对地观测系统的快速发展，卫星对地观测精度日益提升，需要 传输的数据量飞速增长，星地数传速率需求由数百兆比特每秒提升到了数千兆比特每秒。 而受制于星上射频器件的功率，星地数传链路的传输速率由数百兆比特每秒提升到数千兆 比特每秒面临着巨大的挑战，需要采用高增益的信道编码W缓解链路电平余量紧张的局 面。
[0003] 在现有信道编码方法中，低密度奇偶校验码化OW-Density Parit厂化eck code, W下简称LDP邱马)的具有编码增益最接近香农纠错编码理论极限、同时具有误码平底低、并 行译码适合高速传输等优点，在卫星数传领域具有强烈的应用需求。然而，现有基于FPGA忍 片设计实现的LDPC译码器，速率仅为数百兆比特每秒，要在资源有限的FPGA忍片中实现数 千兆比特每秒速率的高性能LDPC译码器，需要进一步探索降低LDPC译码实现复杂度的方 法。
[0004] 高效的迭代数值量化是实现低复杂度LDPC译码器设计的关键。LDPC码常用的译码 方法主要是基于置信度传播和积译码算法，而和积译码算法在硬件实现上，对每一步译码 运算结果都要进行数值量化处理。数值量化的过程就是把高精度数值集合映射成一个离散 幅度值的有限数集合，用有限位比特数代表若干量化值，数值最大的量化值取为最大量化 值，正最大量化值与负最小量化值代表了量化范围，相邻两个量化值之差为量化间隔，量化 处理用每个量化值代表一个区间范围内的全部数值，此区间取为该量化值对应的量化区 间，最大量化值对应的量化区间取为最大量化区间。目前通常采用的均匀量化方法是指量 化间隔相同的量化方法，其硬件实现复杂度较高，研究高效量化方法能够W更低的硬件资 源代价达到更好的性能，对于解决通信系统中数据传输速率及可靠性问题，具有非常重要 的意义。
[0005] LDPC码是一种分组码，采用超稀疏随机矩阵作为校验矩阵，其矩阵结构可用双向 化nner网格图来表示。图1所示为一个双向化nner图，图中每个黑色小方格代表校验矩阵H 中一行的约束关系，即每行所有非零元素将对应的LDPC码元构成一个相当于校验码的约 束，运种校验关系定义为一个校验节点j。图中每个黑色小圆圈代表校验矩阵H中的一列的 约束关系，即每列所有非零元素都对应着LDPC码字中的同一个码元，它们与接收码元一起 构成了一个相当于重复码的约束，运种约束关系定义为一个比特节点i。校验矩阵H中的每 个非零元素既参与校验节点的约束关系又参与比特节点的约束关系，在Tanner图中映射为 连接两种节点的"连结线"。校验节点和比特节点的输出外信息通过运两种节点间的"连结 线"传递进行互反馈迭代译码。在译码过程中，首先进行比特节点的译码。每个比特节点接 收到来自信道的对应码元软信息，即对应码元符号取"1"的概率除W取"0"的概率得到的值 再取自然对数，同时每个比特节点还收到与该节点相连接的校验节点输出外信息，利用运 些信息按照比特节点约束关系进行译码后，将比特节点输出外信息传递到与之相连接的校 验节点，每个校验节点利用传递来的外信息按照校验节点约束关系进行译码，再将译码结 果输出给相连接的比特节点。外信息沿着"连结线"在比特节点和校验节点之间来回传递， 完成译码的全过程。
[0006] 基于均匀量化方法的LDP邱马和积译码算法实现流程如下：
[0007] 1)对译码初始化：
[000引接收端接收到来自信道的实数序列R = [Ro，Ri，…，Rn-I ]，其中N为LDPC码码字长度， 将LDP邱马每个码元调整成对数似然比的形式，作为该LDP邱马码元的输入软信息：
[0009] LLR(Ri) = 2/〇2Ri，l《i《N
[0010] 其中O2为信道噪声标准方差。对计算出的每个码元软信息进行(Q，Qf)均匀量化处 理：
[0011]
[0012] 其中Q取量化比特数，Qf取软信息小数部分量化比特数，X取码元软信息数值。
[0013] 2)进行比特节点译码：
[0014] 每一个比特节点i利用来自信道的每个LDPC码码元软信息W及与之相连的校验节
点输出外^自.4干i圣?S命^占? S命中I 新"的关系：
[0015]
[0016] 其中ColLi」表不校猫矩阵H中第i列中非零元素位置的集合，riW(j)表示第n次迭 代，从校验节点j输出到比特节点i的外信息。若为第一次迭代，迭代次数n=l，初始条件下 校验节点输出外信息设为零，即riW(j)=〇。对计算出的每个比特节点输出外信息进行均 匀量化处理，处理方法与步骤1)相同，其中Q取量化比特数，Qf取比特节点输出外信息小数 部分量化比特数，X取比特节点输出外信息数值。
[0017] 3)进行校验节点译码：
[0018] 每一个校验节点j利用与之相连接的比特节点输出外信息进行译码，输入与输出 为"积'的关系：
[0019]
[0020] 其中Row[j]表示校验矩阵H第j行非零元素位置的集合，函数O(X)定义为
[0021] 对计算出的每个校验节点输出外信息进行均匀量化处理，处理方法与步骤1)相 同，其中Q取量化比特数，Qf取校验节点输出外信息小数部分量化比特数，X取校验节点输出 外信息数值。
[0022] 4)将译码结果硬判决得到硬判决结果：
[0023] 第n次迭代完成后，在每个比特节点将所有输入外信息及相对应的LDPC码码元软 信息求和得到译码结果：
[0024]
[0025] 对该译码结果进行硬判决得到硬判决结果：
[0026]
[0027] 5)若硬判决结果满足校验关系八，11 =化& =阮，。1，...，。^_1]，则为合法码字，将其作 为最终译码结果输出，否则跳到步骤2)，将迭代增加为n = n+l，进行下一轮迭代;若达到设 定的最大迭代次数，则停止迭代，将最后一次迭代硬判决结果输出。
[00%]上述LDP邱马和积译码算法在硬件上实现时，对于接收端接收序列软信息化R(Ri)、 每次迭代过程中比特节点i输出到校验节点j的外信息gf(i)、校验节点j输出到比特节点i 的外信息riW(j)，都需要对其数值做量化处理并进行有限精度运算。通常采用的数值量化 方法是等量化间隔的均匀量化方法，均匀量化参数用(Q，Qf)表示，Q表示均匀量化位数，Qf表 示量化小数位数，若待量化数值超出量化范围I ，则根据待量化实数符号分别 取量化值;若未超出量化范围，贝慢化值取|Vx2& +0.5y2ej，其中X表示待 量化值，[?]表示不超过其值的最大整数。均匀量化方法为达到与未量化运算相近的性能 需要较大的量化范围和较小的量化间隔，要求用较多的比特数来表示所有的量化值，在硬 件实现上需要占用更多的资源。
[0029] 在译码过程中，接收端接收到的软信息、校验节点输出外信息和比特节点输出外 信息其数值大小处于不同区间，而传统的（Q，Qf)均匀量化，对软信息和两种外信息的数值 量化处理采用同样的量化范围和量化间隔，即对软信息及两种外信息采用统一的均匀量化 参数。由于比特节点输出外信息随迭代次数的增加，快速收敛到最大量化值附近，校验节点 输出外信息随迭代次数的增加，缓慢收敛到最大量化值附近，接收序列软信息数值在译码 过程中保持不变，所W在给定迭代次数内，软信息和两种外信息对于均匀量化的每个量化 区间敏感度不同，软信息对特定的量化区间敏感度高，比特节点输出外信息对小别量化区 间敏感度低，而校验节点输出外信息对大别量化区间敏感度低。为保证译码性能，往往需要 选择较多的量化值，表示运些量化值的量化比特数较多，浪费硬件资源，而量化值过少则严 重影响译码性能，因此很难在量化比特数和译码性能之间找到折衷。
【发明内容】
[0030] 本发明的目的在于克服现有低密度奇偶校验码和积译码运算数值的均匀量化方 法的不足，提出一种新的低密度奇偶校验码化DPC)和积译码运算数值的非均匀量化方法， 可W用较少的量化比特数达到与高比特均匀量化参数相近的性能，大大降低硬件资源，具 有较强的工程实用价值。
[0031] 本发明提出的低密度奇偶校验码和积译码运算数值的非均匀量化方法，其特征在 于对码元软信息、从校验节点输出到比特节点的外信息、从比特节点输出到校验节点的外 信息运S种变量分别采用不同的非均匀量化参数;首先对LDPC码第i个码元的软信息、对比 特节点i输出到校验节点j的外信息、对校验节点j输出到比特节点i的外信息选定一组多比 特表示的均匀量化参数;再W该均匀量化参数为基础，依次逐步减少所述=种变量的量化 值数目，最终得到满足译码性能要求的=种变量所需数目的量化值，运些量化值组成=种 不同的非均匀量化参数的集合，采用所述不同的非均匀量化参数分别对=种变量值进行量 化
[0032] 该方法具体包括W下步骤：
[0033] 1)通过仿真确定满足译码性能要求的最低均匀量化比特数，得到软信息的均匀量 化参数(QuQfL)，比特节点输出外信息的均匀量化参数(Qq，Qfq)，校验节点输出外信息的均 匀量化参数(Qr，Qf r )，其中化，Qq，Qr分别代表S种信息的量化比特数，QfL，Qf q，Qfr分别代表S 种信息的小数部分的量化比特数；
[0034] 2)基于步骤1)得到的均匀量化参数(QuQfL)，（Qq，Qfq)和他，Qfr),依次分别逐步减 少化R(Ri )、(if巧和ri W ( j )的量化值数目至到2&。- 1个，用Qnnn表示非均匀量化值比特数， Qncn取值为不大于化，Qq，Qr最小值的正整数;先从最大量化值开始并通过性能仿真依次确定 每个变量的第-1、-2.....1个非均匀量化值，具体实施步骤如下：
[003引2.1)确定接收到每个码元软信息化R(Ri)的第20。。。-1 -1个非均匀量化值;码元软信 息均匀量化参数（QLiQfL)中将與-1-1个正量化值的正实数分割成狄-1个正向量化区间， -1个负量化值的负实数分割成於-1个负向量化区间，正最小量化区间和负最大量化 区间之间区域的量化值为零;首次将最大量化区间与次大量化区间合并，将合并的量化区 间中最小量化区间的中间值作为第-1个非均匀量化值;用该非均匀量化值，与未合并 量化区间的原均匀量化值，W及变量护(/)和riW(j)的（Qq，Qfq)和(Qr，Qfr)均匀量化参数， 进行性能仿真，若译码性能与步骤1)中=变量均采用均匀量化参数时误码率在同一数量 级，则取消运次量化区间合并;其次将最大=个量化区间合并得到的非均匀量化值，重新进 行性能仿真，若译码性能与S变量均采用均匀量化参数时误码率在同一数量级，则取消运 次量化区间合并，W此类推，逐渐增加合并量化区间的个数，直至第N-I次，最大N个量化区 间合并后，仿真性能比S变量均采用均匀量化参数时误码率增大一个数量级W上，则取消 运次量化区间合并，将第N-2次合并时最小量化区间的中间值作为软信息的第2&?-1 -1个量 化值，N为正整数；
[0036] 2.2)在软信息化R(Ri)采用步骤2.1)确定的非均匀量化值、外信息ri^(j)采用 (Qr，Qfr)均匀量化参数基础上，采用与步骤2.1)的相同方法确定外信息势"(0的第 个非均匀量化值，用该非均匀量化值，与未合并量化区间原均匀量化值，步骤2.1) 确定的化R(Ri)非均匀量化值，W及变量ri^(j)的他，Qfr)均匀量化参数，进行性能仿真，W 此类推，对每次合并后得到的非均匀量化参数进行性能仿真，得到最小量化区间的中间值 作为沪(0的第沪"-1 -1个量化值；
[0037] 2.3)采用与步骤2.1)的相同方法确定外信息^^〇)的第2&。》-1-]个量化值，用该 非均匀量化值，与未合并量化区间原均匀量化值，W及LLR(Ri)采用步骤2.1)确定的非均匀 量化值，采用步骤2.2)确定的非均匀量化值，进行性能仿真，得到合并时最小量化区 间的中间值作为ri W (j)的第沪《-1 -1个量化值；
[003引2.4)对已确定的S个变量1XR(Ri)、(/)、ri(n> (j)第-1个非均匀量化值大 小分别进行l/QfL、l/Qfq和1/Qfr倍数的增加或减少后组合成=个变量的非均匀量化值的多 个组合，对每个组合进行性能仿真，最后，将所有仿真性能进行对比，选择最优性能时的= 个变量非均匀量化值作为新确定的LLR化）、於，村、第梦。。。--1-1个非均匀量化值；
[0039] 2 . 5 )重复步骤 2 . 1 ) - 2 . 4 )，确定 L L R ( R 1 )、(//!1 (/)及 r 1 ( n ) ( j )的第 2&""^ -2:、2&。。-1 -3、...、1个非均匀量化值；
[0040] 3)将确定后的化R(Ri)、共'1(/)讯(。)〇'）的2这。。-1-1个非均匀量化值得到；种非均 匀量化值集合
[0041] 对=种集合的非均匀量化值进行仿真，若译码性能符合要求则作为最终非均匀量 化值，若译码性能不符合要求则返回步骤2)重新确定=变量的非均匀量化值。
[0042] 本发明的特点及效果：
[0043] 本发明的方法基于低密度奇偶校验码和积译码运算过程中，软信息及比特节点输 出外信息和校验节点输出外信息处于不同数值范围的特点，采用W多比特表示的均匀量化 参数为基础，依次逐步减少软信息和外信息量化值数目的方法，对运=个变量分别采用不 同的量化值和量化区间进行量化处理，最终得到最低比特数表示的非均匀量化参数。运种 非均匀量化方法针对LDPC码码元软信息和译码过程中两种外信息所处量化区间不同的特 点，分别将=种变量敏感度低的均匀量化区间合并或者删除，可W更大限度地减少量化值 数目，从而降低用来表示量化值的量化比特数，能够最大限度利用每个量化比特达到接近 原多比特表示的均匀量化参数的译码性能。在初始多比特表示的均匀量化参数基础上，每 一轮捜索都依次将软信息、比特节点输出外信息、校验节点输出外信息最大几个均匀量化 区间合并，去除对性能影响不敏感的量化区间对应的量化值，直至得到Qn。。比特表示的非均 匀量化参数。
[0044] 本发明可W用较少比特数表示的非均匀量化参数达到优于多比特表示的均匀量 化参数的译码性能，在译码性能和复杂度上达到折衷，明显降低硬件资源，具有较强的应用 前景。
【附图说明】
[0045] 图1是LDPC码双向化nner表示图。
[0046] 图2是实现本发明的非均匀量化方法的流程图。
【具体实施方式】
[0047] 本发明提出的基于低密度奇偶校验码和积译码运算数值的非均匀量化方法结合 实施例详细说明如下：
[0048] 本发明提出的基于低密度奇偶校验码和积译码运算数值的非均匀量化方法如图2 所示，该方法具体包括对码元软信息、从校验节点输出到比特节点的外信息、从比特节点输 出到校验节点的外信息运=种变量分别采用不同的非均匀量化参数;非均匀量化参数的选 择W多比特表示的均匀量化参数为基础，依次逐步减少所述=种变量的量化值数目，最终 得到=种变量所需数目的量化值，运些量化值的集合为非均匀量化参数，采用不同的非均 匀量化参数分别对=种变量值进行量化。
[0049] 该方法具体包括W下步骤：
[0050] 1)选择LDPC和积译码运算数值的均匀量化参数：
[0051] 通过仿真确定满足译码性能要求的最低均匀量化比特数，得到软信息的均匀量化 参数(QuQfL)，比特节点输出外信息的均匀量化参数(Qq，Qfq)，校验节点输出外信息的均匀 量化参数他，Qfr )，其中化，Qq，Qr分别代表立种信息的量化比特数，QfL，Qfq，Qfr分别代表立种 信息的小数部分的量化比特数;具体实现为：
[0052] 接收端接收到的实数序列R=[Ro，Ri，R2,…，Rn-I],其第i，i = 0，l，…i，…，N-I个码 元软信息LLR(Ri)的量化值为：
[0化3]
[0化4]
[0化5]
[0化6] ； 为：
[0化7]
[005引其中[?]表示不超过其值的最大整数；
[0059] 2)基于步骤1)得到的均匀量化参数(QuQfL)，（Qq，Qfq)和他，Qfr),依次分别逐步减 少化R(Ri)、gf (。和riW(j)的量化值数目至2&。"-1个，用Qnnn表示非均匀量化值比特数， Qncn取值为不大于化，Qq, Qr最小值的正整数；（由于正向及负向量化值是完全对称的，第 I个量化值为零，故对于每个变量的非均匀量化参数需要确定-1个量化值），通过 性能仿真从最大量化值开始依次确定每个变量的第-1、-2、...、1个非均匀量 化值，具体步骤如下：
[0060] 2.1)确定接收到每个码元软信息化R(Ri)的第2&。。-1 -1个非均匀量化值;码元软信 息均匀量化参数（QLiQfL)中将2&-1-1个正量化值的正实数分割成2&-1个正向量化区间， 2&-1-I个负量化值的负实数分割成:2&-1个负向量化区间，正最小量化区间和负最大量化区 间之间区域的量化值为零;首次将最大量化区间与次大量化区间合并，将合并的量化区间 中最小量化区间的中间值作为第个非均匀量化值;用该非均匀量化值，与未合并量 化区间的原均匀量化值，W及变量护(/)和riW(j)的（Qq，Qfq)和(Qr，Qfr)均匀量化参数，进 行性能仿真，若译码性能与步骤1)中=变量均采用均匀量化参数时误码率在同一数量级， 则取消运次量化区间合并;其次将最大=个量化区间合并得到的非均匀量化值，重新进行 性能仿真，若译码性能与=变量均采用均匀量化参数时相近，则取消运次量化区间合并，W 此类推，逐渐增加合并量化区间的个数，直至第N-I次，最大N个量化区间合并后，仿真性能 比S变量均采用均匀量化参数时误码率增大一个数量级W上，则取消运次量化区间合并， 将第N-2次合并时最小量化区间的中间值作为软信息的第-1个量化值，N为正整数； [0061] 2.2)在软信息化R(Ri)采用步骤2.1)确定的非均匀量化值、外信息ri^(j)采用 (Qr ,Qfr )均匀量化参数基础上，采用与步骤2.1)的相同方法确定外信息的第 沪胃^ -1个量化值，具体为:首次将最大量化区间与次大量化区间合并，将合并的量化区间 中最小量化区间的中间值作为第梦《?-1-1个非均匀量化值，用该非均匀量化值，与未合并量 化区间原均匀量化值，步骤2.1)确定的化R(Ri)非均匀量化值，W及变量riW(j)的他，Qfr) 均匀量化参数，进行性能仿真，同样若译码性能与步骤1)中=变量均采用均匀量化参数时 误码率在同一数量级，则取消运次量化区间合并;其次将最大=个量化区间合并，重新进行 性能仿真，若译码性能与S变量均采用均匀量化参数时误码率在同一数量级，则取消运次 量化区间合并，W此类推，直至第N-I次，最大N个量化区间合并后，仿真性能比S变量均采 用均匀量化参数时误码率增大一个数量级W上，则取消运次量化区间合并，将第N-2次合并 时最小量化区间的中间值作为C//" (0的第-1个量化值；
[00创 2.3)采用与步骤2.1)的相同方法确定外信息riW(j)的第妒。。。-1-1个量化值，具体 为:首次将最大量化区间与次大量化区间合并，将合并的量化区间中最小量化区间的中间 值作为第:2&。，1-1个非均匀量化值，用该非均匀量化值，与未合并量化区间原均匀量化值， W及化R(Ri)采用步骤2.1)确定的非均匀量化值，妒)巧采用步骤2.2)确定的非均匀量化 值，进行性能仿真，若译码性能与步骤1)中=变量均采用均匀量化参数时误码率在同一数 量级，则取消运次量化区间合并，其次将最大=个量化区间合并，重新进行性能仿真，若译 码性能与S变量均采用均匀量化参数时误码率在同一数量级，则取消运次量化区间合并， W此类推，直至第N-I次，最大N个量化区间合并后，仿真性能比S变量均采用均匀量化参数 时误码率增大一个数量级W上，则取消运次量化区间合并，将第N-2次合并时最小量化区间 的中间值作为riW(j)的第-1个量化值；
[0063] 24)在确定S个变量化3化）、於>(/)、。^〇'）第22""'-1-1个非均匀量化值后，对该 S个变量的第沪'《-1-1个非均匀量化值的大小分别进行l/QfL、l/Qfq和1/Qfr倍数的增加或 减少后组合成=个变量的非均匀量化值的多个组合，对每个组合进行性能仿真，最后，将所 有仿真性能进行对比，选择最优性能时的S个变量非均匀量化值作为最后确定的化R(Ri)、 皆;灼、riW (j)第妒《-1 -1个非均匀量化值；
[0064]
【具体实施方式】可为:首先前两个变量(例如为化R(Ri)、妒巧)第沪。。-1-1个非均匀 量化值保持不变，第=个变量(例如为变量ri W (j))第2&。。-I -1个非均匀量化值增加1/Qfr的 1-4倍大小，进行性能仿真;其次前两个变量第-1个非均匀量化值保持不变，将第立个 变量第20?。。^-1个非均匀量化值减少1/Qfr的1-4倍大小，再进行性能仿真;再次，第一个变 量第2&。。-1-1个非均匀量化值保持不变，将第二个变量第个非均匀量化值增加1/ Qfq的1-4倍大小，第立个变量第梦《。。-1-1个非均匀量化值增加或减少1/Qfr的1-4倍大小，进 行性能仿真；再次，第一个变量第梦个非均匀量化值保持不变，将第二个变量第 2?…1-1个非均匀量化值减少1/Qfq的1-4倍大小，第立个变量第2&。。-1-1个非均匀量化值增 加或减少1/Qfr的1-4倍大小，进行性能仿真;再次，第一个变量第个非均匀量化值 增加1/QfL的1-4倍大小，将第二个变量第妒个非均匀量化值增加或减少1/Qfq的1-4倍 大小，第立个变量第妒<-1-1个非均匀量化值增加或减少1/Qfr的1-4倍大小，进行性能仿 真;再次，第一个变量第个非均匀量化值减少1/QfL的1-4倍大小，将第二个变量第 个非均匀量化值增加或减少1/Qfq的1-4倍大小，第立个变量第妒。。^1-1个非均匀 量化值增加或减少1/Qfr的1-4倍大小，进行性能仿真;最后，将所有仿真性能进行对比，选择 最优性能时的S变量非均匀量化值作为更新后的化R(Ri)、ff巧、ri^(j)第梦''。。个非 均匀量化值。再放或缩均匀量化参数下量化间隔的1-4倍大小并联合进行确定，选择性能最 优的参数组合作为最后确定的LLR化）、皆j)第沪。"-1-1个非均匀量化值。
[0065] 2.5)重复步骤2.1)-2.4)，确定1^1^1?川1)、皆>(〇及。（。）（^的第 -2、20胃I -3、...、1个非均匀量化值；（在确定；变量的每个非均匀量化值时，都要 在上一步已确定的非均匀量化值基础之上进行性能仿真，当进行到确定软信息化R(Ri)、外 信息及外信息riW(j)的第1个量化值时，在合并最大几个量化区间确定第1个量化参 数时，未合并量化区间的量化值取0，将最佳合并方法中合并的最小量化区间的中间值作为 =变量的第1个非均匀量化值。）
[0066] 3)在化R(Ri)、式j)的辨。"-1-1个非均匀量化值都确定后就得到了非均 匀里化参数（Qncmun-L , Qncmim-q , Qnonim-r )，其中
[0067] ]代表1XR(Ri)的非均匀量化 值集合
[00側 [代表皆)(0的非均匀量化 值集合
[0069] 代表nW(j)的非均匀量化 值集合，
[0070] LLR(Ri)的非均匀量化值为：
[0071]
[0073]
[0072] 势:(0的非均匀量化值为：
[0074]
[0075]
[0076] 针对此非均匀量化值进行仿真，若译码性能符合要求则作为最终非均匀量化值， 若译码性能不符合要求则返回步骤2)重新确定=变量的非均匀量化值。
[0077] 本发明提出一种低密度奇偶校验码和积译码运算数值的非均匀量化方法的实施 例具体说明如下：
[0078] 本实施例的LDPC码字参数为:码长15330，信息位长度12775，码率为5/6，本实施例 要选择出针对上述码字和积译码运算数值的=比特表示的非均匀量化参数，具体实施步骤 如下：
[0079] 1)选择LDPC和积译码运算数值的均匀量化参数：
[0080] 通过仿真确定满足译码性能要求的最低均匀量化比特数，得到软信息的均匀量化 参数(也，QfL)为(6，1)，比特节点输出外信息的均匀量化参数(Qq，Qfq)为(6，2)，校验节点输 出外信息的均匀量化参数(Qr，Qfr)为(6,5)，其中化=6,9。=6,9, = 6分别代表^种信息的量 化比特数，9化=1，(^。= 2,9& = 5分别代表；种信息的小数部分的量化比特数。具体实现为 对于接收端接收到的实数序列R= [Rq，Ri，R2，…，虹5329]，其第i，i = 0，1，…，i，…，15329个码 元的软信息化R(Ri)、译码过程中对比特节点i输出到校验节点j的外信息对校验节 点j输出到比特节点i的外信息riW(j)量化为：
[0081]
[0082] 其中[?]表示不超过其值的最大整数，对于软信息的量化X =化R(Ri),Qf=I,对于 变量节点输出外信息的量化x = w(i)，Qf = 2,对于校验节点输出外信息的量化x = ri(j)，Qf =5，n代表迭代次数。
[0083] 2)基于步骤1)得到的均匀量化参数(6，1)、（6,2)和(6,5)，依次分别逐步减少化1? (Ri)、和riW(j)的量化值数目至到7个，用Qnon=3表示非均匀量化值比特数;先从最 大量化值开始并通过性能仿真依次确定每个变量的第3、2、1个非均匀量化值;具体实施步 骤如下：
[0084] 2.1)确定接收到每个码元软信息化R(Ri)的第3个非均匀量化值;码元软信息均匀 量化参数(6,1)中将31个正量化值的正实数分割成32个正向量化区间，31个负量化值的负 实数分割成32个负向量化区间，正最小量化区间和负最大量化区间之间区域的量化值为 零;首次将第32、31个量化区间合并，将第31个量化区间的中间值15作为第3个非均匀量化 值；用该非均匀量化值15，与未合并量化区间的原均匀量化值[0，0.5，1.0，1.5，…，14.5]， W及变量皆1(0和ri(n>(j)的（6,2)和(6, 5)均匀量化参数，进行性能仿真，译码性能与步骤 1)中=变量均采用均匀量化参数时误码率在同一数量级，取消运次量化区间合并；其次将 将第32、31、30个量化区间合并，将第30个量化区间的中间值14.5作为第3个非均匀量化值； 用该非均匀量化值14.5,与未合并量化区间的原均匀量化值[0,0.5,1.0,1.5,…，14]，W 及变量护片)和riW(j)的（6,2)和(6,5)均匀量化参数，重新进行性能仿真，译码性能与立 变量均采用均匀量化参数时误码率在同一数量级，取消运次量化区间合并，W此类推，逐渐 增加合并量化区间的个数，直至第21次，最大22个量化区间合并后，仿真性能比=变量均采 用均匀量化参数时误码率增大一个数量级W上，则取消运次量化区间合并，将第20次合并 时第12个量化区间的中间值5.5作为软信息的第3个量化值；
[0085] 2.2)在软信息化R(Ri)采用步骤2.1)确定的非均匀量化值、外信息ri^a)采用(6， 5)均匀量化参数基础上，采用与步骤2.1)的相同方法确定外信息的第3个量化值，具 体为:首次将第32、31个量化区间合并，将第31个量化区间的中间值7.5作为第3个非均匀量 化值，用该非均匀量化值，与未合并量化区间原均匀量化值[0,0. 25,0.5,0.75,…，7.25]， 步骤2.1)确定的化R(Ri)非均匀量化值，W及变量riW(j)的(6,5)均匀量化参数，进行性能 仿真，译码性能与步骤1)中=变量均采用均匀量化参数时误码率在同一数量级，取消运次 量化区间合并；其次将第32、31、30个量化区间合并，将第30个量化区间的中间值7.25作为 第3个非均匀量化值，用该非均匀量化值，与未合并量化区间原均匀量化值[0,0.25,0.5， 0.75,…，7]，步骤2.1)确定的化R(Ri)非均匀量化值，W及变量riW(j)的（6,5)均匀量化参 数，重新进行性能仿真，译码性能与=变量均采用均匀量化参数时误码率在同一数量级，取 消运次量化区间合并，W此类推，直至第12次，最大13个量化区间合并后，仿真性能比=变 量均采用均匀量化参数时误码率增大一个数量级W上，则取消运次量化区间合并，将第11 次合并时第21个量化区间的中间值5.0作为gf (/；)的第3个量化值；
[0086] 2.3)采用与步骤2.1)的相同方法确定外信息riW(j)的第3个量化值，具体为：首 次将第32、31个量化区间合并，将第31个量化区间的中间值0.9375作为第3个非均匀量化 值，用该非均匀量化值，与未合并量化区间原均匀量化值[0，0.03125，0.0625，0.09375，…， 0.9062引，W及化R(Ri)采用步骤2.1)确定的非均匀量化值，皆，(0:采用步骤2.2)确定的非 均匀量化值，进行性能仿真，译码性能与步骤1)中=变量均采用均匀量化参数时误码率在 同一数量级，取消运次量化区间合并，其次将第32、31、30个量化区间合并，将第30个量化区 间的中间值0.90625作为第3个非均匀量化值，用该非均匀量化值，与未合并量化区间原均 匀量化值[0,0.03125,0.0625,0.09375,…，0.875]，W 及IXR(Ri)采用步骤2.1)确定的非 均匀量化值，抑。(/)采用步骤2.2)确定的非均匀量化值，重新进行性能仿真，译码性能与S 变量均采用均匀量化参数时误码率在同一数量级，取消运次量化区间合并，W此类推，直至 第3次，最大4个量化区间合并后，仿真性能比=变量均采用均匀量化参数时误码率增大一 个数量级W上，则取消运次量化区间合并，将第2次合并时第30个量化区间的中间值 0.90625作为ri(n> (j)的第3个量化值；
[0087] 2.4)在确定S个变量IXR(Ri)、皆，(0、ri(n> (j)第3个非均匀量化值后，对该S个变 量的第3个非均匀量化值的大小分别进行0.5、0.25和0.03125的1-4倍数量的增加或减少后 组合成=个变量的非均匀量化值的多个组合，对每个组合进行性能仿真，最后，将所有仿真 性能进行对比，选择最优性能时的S个变量非均匀量化值作为最后确定的LLR(Ri)、 势'1 (0(j)第3个非均匀量化值；
[008引【具体实施方式】可为：首先前两个变量化R(Ri)和gy"巧第3个非均匀量化值保持不 变，第=个变量riW(j)第3个非均匀量化值增加0.03125的1-4倍大小，进行性能仿真;其次 前两个变量第3个非均匀量化值保持不变，将第=个变量第3个非均匀量化值减少0.03125 的1-4倍大小，再进行性能仿真;再次，第一个变量第3个非均匀量化值保持不变，将第二个 变量第3个非均匀量化值增加0.25的1-4倍大小，第=个变量第3个非均匀量化值增加或减 少0.03125的1-4倍大小，进行性能仿真;再次，第一个变量第3个非均匀量化值保持不变，将 第二个变量第3个非均匀量化值减少0.25的1-4倍大小，第=个变量第3个非均匀量化值增 加或减少0.03125的1-4倍大小，进行性能仿真;再次，第一个变量第3个非均匀量化值增加 0.5的1-4倍大小，将第二个变量第3个非均匀量化值增加或减少0.25的1-4倍大小，第=个 变量第3个非均匀量化值增加或减少0.03125的1-4倍大小，进行性能仿真;再次，第一个变 量第3个非均匀量化值减少0.5的1-4倍大小，将第二个变量第3个非均匀量化值增加或减少 0.25的1-4倍大小，第=个变量第3个非均匀量化值增加或减少0.03125的1-4倍大小，进行 性能仿真;最后，将所有仿真性能进行对比，选择最优性能时的=变量非均匀量化值作为更 新后的LLR化）、种第3个非均匀量化值，结果为7.0、6.0和0.96875。
[0089] 2.5)重复步骤2.1)_2.4)，确定化R(Ri)、皆，(/)及ri (n>(j)的第2个非均匀量化值为 4.0、3.25和0.25;重复步骤2.1)-2.4)，确定化3(扣）、《尸巧及^(。)〇'）的第1个非均匀量化 值，在合并最大几个量化区间确定第1个量化参数时，未合并量化区间的量化值取0,确定 =变量第1个非均匀量化值为2.5、1.75和0.03125。
[0090] 3)在化的3个非均匀量化值都确定后就得到了非均匀量化 ( Qnonun-L , Qnonun-q , Qnonun-r )，其中 Qnonun-L= [-7.0,-4.0,-2.5,0,2.5,4.0,7.0]代表1XR (Ri)的非均匀量化值集合，0。。醜-。=[-6.0，-3.25，-1. 75,0，1.75,3.25,6.0]代表皆 )的的 非均匀量化值集合，Qnonun-r= [-0.96875 ,-0.25 ,-0.03125,0,0.03125,0.25,0.96875]代表 Tl W (j)的非均匀量化值集合，LLR化)的非均匀量化值为：
[0091]
[0092] 势:(0的非均匀量化值为：
[0093]
[0094]
[0095]
[0096] 针对此非均匀量化值进行仿真，在Eb/No为3.7地时误码率达到9.860 X 1(T8，在误 码率达到IXlCT7时未出现误码平底，译码性能符合要求，作为最终3比特非均匀量化参数。
[0097] 表1LDPC码不同量化方案在AWGN信道下的性能
[009引
[0099]
[0100] 表2LDPC码不同量化方案FPGA实现资源对比(FPGA型号:X口 VX485T)
[0101]
【主权项】
1. 一种低密度奇偶校验码和积译码运算数值的非均匀量化方法，其特征在于，对码元 软信息、从校验节点输出到比特节点的外信息、从比特节点输出到校验节点的外信息运Ξ 种变量分别采用不同的非均匀量化参数;首先对LDPC码第i个码元的软信息、对比特节点i 输出到校验节点j的外信息、对校验节点j输出到比特节点i的外信息选定一组多比特表示 的均匀量化参数;再W该均匀量化参数为基础，依次逐步减少所述Ξ种变量的量化值数目， 最终得到满足译码性能要求的Ξ种变量所需数目的量化值，运些量化值组成Ξ种不同的非 均匀量化参数的集合，采用所述不同的非均匀量化参数分别对Ξ种变量值进行量化。2. 如权利要求1所述低密度奇偶校验码和积译码运算数值的非均匀量化方法，其特征 在于，该方法具体包括W下步骤： 1) 通过仿真确定满足译码性能要求的最低均匀量化比特数，得到软信息的均匀量化参 数(QL，QfL)，比特节点输出外信息的均匀量化参数(Qq，Qfq)，校验节点输出外信息的均匀量 化参数(Qr，Qfr)，其中化，Qq，Qr分别代表立种信息的量化比特数，QfL，Qfq，Qfr分别代表立种信 息的小数部分的量化比特数； 2) 基于步骤1)得到的均匀量化参数诚，9化），诚，9:。)和沁，9&)，依次分别逐步减少 LLR化）、护'(0和…的量化值数目至到妒。"-1个，用Qn。。表示非均匀量化值比特数，Qnnn 取值为不大于化，Qq，Qr最小值的正整数;先从最大量化值开始并通过性能仿真依次确定每 个变量的第-1、- 2、...、1个非均匀量化值； 3) 将确定后的化R(Ri)、皆1(/)、；;(。>以)的20.--1-1个非均匀量化值得到Ξ种非均匀量 化值集合，对Ξ种集合的非均匀量化值进行仿真，若译码性能符合要求则作为最终非均匀 量化值，若译码性能不符合要求则返回步骤2)重新确定Ξ变量的非均匀量化值。3. 如权利要求2所述低密度奇偶校验码和积译码运算数值的非均匀量化方法，其特征 在于，所述步骤2)具体实施步骤如下： 2.1) 确定接收到每个码元软信息化R(Ri)的第个非均匀量化值;码元软信息均 匀量化参数（QL，QfL)中将2&-1-1个正量化值的正实数分割成2&-I个正向量化区间， 2&-1-1个负量化值的负实数分割成个负向量化区间，正最小量化区间和负最大量化区 间之间区域的量化值为零;首次将最大量化区间与次大量化区间合并，将合并的量化区间 中最小量化区间的中间值作为第梦《。。-1 _1个非均匀量化值;用该非均匀量化值，与未合并量 化区间的原均匀量化值，W及变量共"(0和严(J)的（Qq，Qfq)和(Qr，Qfr)均匀量化参数进行 性能仿真，若译码性能与步骤1)中Ξ变量均采用均匀量化参数时误码率在同一数量级，贝U 取消运次量化区间合并;其次将最大Ξ个量化区间合并得到的非均匀量化值，重新进行性 能仿真，若译码性能与Ξ变量均采用均匀量化参数时误码率在同一数量级，则取消运次量 化区间合并，W此类推，逐渐增加合并量化区间的个数，直至第N-1次，最大N个量化区间合 并后，仿真性能比Ξ变量均采用均匀量化参数时误码率增大一个数量级W上，则取消运次 量化区间合并，将第N-2次合并时最小量化区间的中间值作为软信息的第2&M-1-1个量化 值，N为正整数； 2.2) 在软信息化3化)采用步骤2.1)确定的非均匀量化值、外信息於)(对采用沁，9&) 均匀量化参数基础上，采用与步骤2.1)的相同方法确定外信息势'>(/)的第沪"《-|-1个非均 匀量化值，用该非均匀量化值，与未合并量化区间原均匀量化值，步骤2.1)确定的LLR(Ri) 非均匀量化值，W及变量护"以)的(Qr，Qfr)均匀量化参数，进行性能仿真，W此类推，对每次 合并后得到的非均匀量化参数进行性能仿真，得到最小量化区间的中间值作为的第 :沪。》-1^1个量化值； 2.3) 采用与步骤2.1)的相同方法确定外信息，严切的第2??-1 -1个量化值，用该非均匀 量化值，与未合并量化区间原均匀量化值，W及LLR(Ri)采用步骤2.1)确定的非均匀量化 值，采用步骤2.2)确定的非均匀量化值进行性能仿真，得到合并时最小量化区间的 中间值作为/;"> y)的第妒。。-1 -1个量化值； 2.4) 对已确定的^个变量化3(扣）、掉'>(/)、#)(乃第班"。"-1-1个非均匀量化值大小分 别进行l/QfL、l/Qfq和1/Qfr倍数的增加或减少后组合成Ξ个变量的非均匀量化值的多个组 合，对每个组合进行性能仿真，最后，将所有仿真性能进行对比，选择最优性能时的Ξ个变 量非均匀量化值作为新确定的LLR化）、矿(〇、护。以)第沪''-1-l个非均匀量化值； 2.5) 重复步骤2.1 )-2.4)，确定IXR(Ri)、护)(0及心)的第沪。"-1 -2、2斯。-1 -3_____ 1个非均匀量化值。
【文档编号】H03M13/11GK105978578SQ201610282279
【公开日】2016年9月28日
【申请日】2016年4月29日
【发明人】殷柳国, 曲欣茹
【申请人】清华大学