LDPC码的对偶码字搜索方法、装置、设备和存储介质

本发明涉及通信系统中编码的盲识别，具体是一种ldpc码的对偶码字搜索方法、装置、设备和存储介质。

背景技术：

1、使用备选集实现编码的盲识别通常被认为是一种闭集盲识别方法，其技术实现必须要一个预先设置的备选集，这类方法将接收机的感知能力限制在了备选集规定的范围内。然而，未来的智能通信系统可能是一个复杂且实时变化的动态网络，接收机随时可能接收到由全新的编码方案生成的码字序列，这使得人为地更新备选集变成了一项繁杂且低效的工作。更重要的是，随着备选集中校验矩阵数量的增多，接收机的检测能力会不断下降，也就是说，仅仅以增加备选集大小的方式来扩展接收机的接入能力是远远不够的。因此，不借助备选集的编码开集盲识别方法是智能通信系统中的一项亟待突破的关键技术。

2、ldpc码的开集盲识别是指在只有接收编码数据流的情况下，从该数据流中恢复出所使用ldpc码的校验矩阵，其中最为核心的就是寻找到足够多的稀疏对偶码字。大多数实用的ldpc码通常具有较大的码长，这增加了传输错误在单个码字中发生的概率，从而给ldpc码的开集盲识别带来了极大的困难。并且，传输错误在接收序列中出现的位置通常无法预测。因此，开集盲识别时往往只能通过多次迭代，并期望在某次迭代时算法关注的数据流位置没有出现错误。

技术实现思路

1、针对上述现有技术中的不足，本发明提供一种ldpc码的对偶码字搜索方法、装置、设备和存储介质，该方法可以应用于卫星、深空、光纤、无线、5g等通信领域，在不需要控制信道的情况下，无需预先设置备选集，即可从接收数据中直接恢复系统所使用的任意ldpc码的对偶码字，可有效缓解现有技术通常需要备选集辅助识别的问题，可用于任意ldpc码的开集盲识别。

2、为实现上述目的，本发明提供一种ldpc码的对偶码字搜索方法，包括如下步骤：

3、步骤1，接收一段ldpc码编码数据流，将其按行重新排列为似然比重排矩阵，并对似然比重排矩阵中的每个元素执行判决，得到同样大小的二进制重排矩阵；

4、步骤2，设置所需搜索的对偶码字重量ω，并基于对偶码字重量ω计算构建哈希表所需的参与异或的列数l1、构建哈希表所需的参与异或的列数l2以及碰撞检测位数s；

5、步骤3，计算二进制重排矩阵所有l1和l2列的异或，并将其分别存入哈希表和中；

6、步骤4，令s＝0，并新建一个空的哈希表以如下方式输出疑似对偶码字：

7、对于哈希表中的所有元素x，从哈希表中寻找与的前s位构成碰撞的元素y，并将存入哈希表中；

8、寻找哈希表中的所有碰撞，将其存入列表中；

9、步骤5，重复步骤4，直到s遍历完0到2s-1之间的所有整数，此时列表内包含了所有的疑似对偶码字；

10、步骤6，对于列表内的任一疑似对偶码字h，计算其与似然比重排矩阵的平均似然差以及平均似然差的理论期望μ0；

11、步骤7，若疑似对偶码字h对应平均似然差与平均似然差的理论期望μ0满足则判定疑似对偶码字h判定为ldpc码的对偶码字；

12、步骤8，重复步骤6至步骤7，直到列表内的所有元素均完成检测。

13、在其中一个实施例，步骤1中，所述似然比重排矩阵为：

14、

15、式中，σ2表示零均值加性高斯白噪声的方差，m表示似然比重排矩阵的行数，n表示似然比重排矩阵的列数，r表示似然比重排矩阵的元素。

16、在其中一个实施例，步骤1中，所述对似然比重排矩阵中的每个元素执行判决，具体为：

17、

18、式中，z表示二进制重排矩阵的元素。

19、在其中一个实施例，步骤2中，基于对偶码字重量ω计算l1、l2以及s具体为：

20、

21、

22、

23、式中，n表示似然比重排矩阵的列数。

24、在其中一个实施例，步骤3中，构建哈希表和时，哈希表和的键为二进制重排矩阵所有l1和l2列异或结果的前s位；而哈希表和的值为一个数组，其元素为与二进制重排矩阵所有l1和l2列异或结果的前s位相对应的列索引集合φ。

25、在其中一个实施例，哈希表和的值数组存在一个排序规则，具体为：

26、比较集合φ的最小值，最小值越小，则其在值数组中的位置越靠前；

27、若最小值相同，则比较第二小的值；

28、如此继续直到排序完成，以保证集合φ的最小值在值数组中按照升序排列。

29、在其中一个实施例，步骤4中，在寻找元素y时，只将满足以下条件的元素存入哈希表中：

30、min(φy)>max(φx)

31、式中，φy表示哈希表中键y对应值数组中的元素，φx表示哈希表中键x对应值数组中的元素。

32、在其中一个实施例，步骤6中，所述平均似然差为：

33、

34、式中，m表示似然比重排矩阵的行数，d表示疑似对偶码字h的行重，σ2表示零均值加性高斯白噪声的方差，表示似然比重排矩阵的第j行中，与疑似对偶码字g的第l个非零元所对应位置的元素。

35、在其中一个实施例，步骤6中，所述平均似然差的理论均值μ0为：

36、μ0＝ηd

37、式中，d表示疑似对偶码字g的行重，η表示单个码字对应平均似然差的期望。

38、在其中一个实施例，所述η具体为：

39、

40、式中，σ2表示零均值加性高斯白噪声的方差，r表示似然比重排矩阵的元素，p(r|c＝0)表示发送码字c＝0时信道的转移概率。

41、为实现上述目的，本发明还提供一种ldpc码的对偶码字搜索装置，采用上述的方法，所述对偶码字搜索装置包括：

42、矩阵重排模块，设置为根据接收码流，重排似然比重排矩阵，并将似然比重排矩阵判决为二进制重排矩阵；

43、初始化模块，设置为根据所设置的对偶码字重量ω，计算构建哈希表所需的参与异或的列数l1、构建哈希表所需的参与异或的列数l2以及碰撞检测位数s；

44、异或运算模块，设置为根据二进制重排矩阵，计算所有l1和l2列的异或，并将其分别存入哈希表和中；

45、哈希表碰撞检测模块，设置为根据新建空的哈希表从哈希表和哈希表中寻找与的前s位构成碰撞的元素y，并将存入哈希表中；寻找哈希表中的所有碰撞，将其存入列表中；

46、平均似然差计算模块，设置为根据列表内的任一疑似对偶码字h，计算其与似然比重排矩阵的平均似然差以及平均似然差的理论期望μ0；

47、判决模块，设置为根据平均似然差和平均似然差的理论期望μ0，判定满足条件的对偶码字h为ldpc码的对偶码字。

48、为实现上述目的，本发明还提供一种终端设备，所述终端设备上设有：

49、存储器，用于存储程序；

50、处理器，用于执行所述存储器存储的所述程序，当所述程序被执行时，所述处理器用于执行如上述的方法的部分或全部步骤。

51、为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令；所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上述的方法的部分或全部步骤。

52、与现有技术相比，本发明具有如下有益技术效果：

53、本发明提供的ldpc码的对偶码字搜索方法，不需要预先构建备选集，可以直接从接收编码数据流中恢复ldpc码的对偶码字，可用于ldpc码的开集盲识别。