本發(fā)明涉及數(shù)字信息傳輸技術(shù)領(lǐng)域的一種混合修正加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)的LDPC譯碼算法（MixedModifiedWeightedBit-Flipping，MM-WBF）技術(shù)，特別涉及一種混合修正加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)的LDPC譯碼算法。

背景技術(shù)：
隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，個(gè)人通信的需求越來越高，不僅要求在“任何時(shí)間、任何地點(diǎn)與任何人”進(jìn)行通話，而且要求通信技術(shù)“寬帶化、實(shí)時(shí)化及多媒體化”；“編解碼”技術(shù)作為通信技術(shù)中的重要組成部分，同樣面臨著更高的要求；Low-DensityParity-Check（LDPC）碼是通過稀疏校驗(yàn)矩陣定義的線性碼，最早在20世紀(jì)60年代由Gallager在其博士論文中提出；但限于當(dāng)時(shí)的技術(shù)條件，無法實(shí)用化，因此一直被人們忽略；直到90年代，MacKay和Neal等人對(duì)LDPC碼重新進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)LDPC碼具有十分優(yōu)越的性能，迅速引起強(qiáng)烈反響和極大關(guān)注；目前LDPC碼已廣泛應(yīng)用于深空通信、光纖通信、衛(wèi)星數(shù)字視頻和音頻廣播等領(lǐng)域；LDPC碼已被下一代衛(wèi)星數(shù)字視頻廣播標(biāo)準(zhǔn)DVB-S2采納，并成為第四代通信系統(tǒng)（4G）糾錯(cuò)碼方案強(qiáng)有力的競(jìng)爭(zhēng)者。LDPC碼的譯碼算法包括以下三大類：硬判決譯碼，軟判決譯碼和混合譯碼。硬判決譯碼實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，解碼速度快，但是性能較差，常見的硬判決譯碼算法有比特翻轉(zhuǎn)（bit-flipping，BF）算法；軟判決譯碼實(shí)現(xiàn)較為復(fù)雜，解碼速度較慢，但性能最佳，常用的軟判決譯碼算法有置信傳播（beliefpropagation，BP）算法等；而混合譯碼結(jié)合了軟判決譯碼和硬判決譯碼的特點(diǎn)，在硬判決譯碼的基礎(chǔ)上，利用部分信道信息進(jìn)行可靠度的計(jì)算；混合譯碼在解碼性能、復(fù)雜度及解碼速度三者間取得了較好的平衡，因此受到廣泛關(guān)注，其代表算法包括加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)（weightedBF，WBF）系列算法。加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)系列算法的基本思路是在每次迭代中找到最有可能出錯(cuò)的比特進(jìn)行糾正，然后重復(fù)迭代過程直至解碼成功或者達(dá)到最大迭代次數(shù)；近年來提出的加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)算法主要有：modifiedweightedbit-flipping（M-WBF），lowcomplexityweightedbit-flipping（LC-WBF），reliabilityratiobasedweightedbit-flipping（RR-WBF），fastmodifiedweightedbit-flipping（FM-WBF），improvedmodifiedweightedbit-flipping（IM-WBF）等；相關(guān)專利有：低密度校驗(yàn)碼的并行加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)解碼方法（CN200710019237.4，有效），一種有限幾何低密度奇偶校驗(yàn)碼的譯碼方法（CN200710120057.5，有效），混合比特翻轉(zhuǎn)和大數(shù)邏輯的LDPC譯碼方法（CN200910067809.5，在審）。然而，上述加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)系列算法的性能與軟判決譯碼算法相比仍有較大差距，尤其對(duì)于非正則LDPC碼。因此，迫切需要一種性能更佳，收斂更快的加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)算法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)與不足，提供一種混合修正加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)的LDPC譯碼算法。該算法選取兩種現(xiàn)有的加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)算法進(jìn)行混合，但是較現(xiàn)有加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)算法的解碼性能更佳，收斂速度更快。該算法基于現(xiàn)有的兩種加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)算法在解碼過程中對(duì)錯(cuò)誤比特定位相異的特點(diǎn)，采用其中一種算法作為主算法，另外一種算法作為輔助算法進(jìn)行混合構(gòu)造而成。該算法在復(fù)雜度總體基本無變化的情況下，較現(xiàn)有的其他加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)算法提升了0.3～0.6dB的編碼增益，解碼速度提升近一倍。本發(fā)明的目的通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：混合修正加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)的LDPC譯碼算法，選取兩種現(xiàn)有的加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)算法進(jìn)行混合，所述主算法采用對(duì)于待解的碼組現(xiàn)有加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)算法中性能最佳的算法，所述輔助算法選取性能次佳的算法，并設(shè)置最大迭代次數(shù)；解碼過程中，解碼器首先對(duì)接收到的碼字進(jìn)行硬判決，得到判決后的碼字序列作為解碼的輸入信息（如附圖1所示），此處所述主算法采用RR-WBF算法，所述輔助算法采用IM-WBF算法；所述RR-WBF的表達(dá)式為：所述IM-WBF算法的表達(dá)式為：其中，|yn|表示信道輸出值的絕對(duì)值。sm表示校驗(yàn)矩陣的伴隨式。α為數(shù)值且可調(diào)，n∈N(m)m=1,2,…,W。最大迭代次數(shù)（MaximumNumberofIterations）指在譯碼過程中允許迭代次數(shù)的最大值。當(dāng)達(dá)到最大迭代次數(shù)時(shí)，不管是否成功譯碼，將中止譯碼過程，輸出當(dāng)前的譯碼結(jié)果。本發(fā)明的譯碼算法包括以下步驟：步驟1：解碼器初始化，測(cè)算用于步驟3的相關(guān)參數(shù)，即用于計(jì)算主算法及輔助算法的判決標(biāo)準(zhǔn)En1、En2的相關(guān)參數(shù)；步驟2：通過計(jì)算校驗(yàn)矩陣的伴隨式，得到當(dāng)前輸入的碼字序列的校驗(yàn)結(jié)果。如果伴隨式為全0，譯碼成功并結(jié)束；否則，進(jìn)入步驟3。步驟3：根據(jù)步驟1的參數(shù)及步驟2的伴隨式結(jié)果，計(jì)算主算法判決標(biāo)準(zhǔn)值En1以及輔助算法判決標(biāo)準(zhǔn)值En2。步驟4：根據(jù)主算法判決標(biāo)準(zhǔn)值En1得到此算法所認(rèn)定的碼字序列中最可能錯(cuò)誤的比特位置p；根據(jù)輔助算法判決標(biāo)準(zhǔn)值En2得到此算法所認(rèn)定的碼字序列中最可能錯(cuò)誤的比特位置q；步驟5：如果p≠q，且位置q對(duì)應(yīng)的比特zq之前沒有被主算法翻轉(zhuǎn)過，那么可判定位置p對(duì)應(yīng)的比特zp和位置q對(duì)應(yīng)的比特zq都是錯(cuò)誤比特，同時(shí)進(jìn)行糾正；否則，只糾正zp；重復(fù)步驟2至步驟5，當(dāng)成功解碼或者達(dá)到最大迭代次數(shù)時(shí)，停止迭代，輸出解碼序列。需要強(qiáng)調(diào)的是，步驟5是在“p≠q”、“且位置q對(duì)應(yīng)的比特zq之前沒有被主算法糾正過”兩個(gè)條件同時(shí)成立時(shí)，方可判定位置p和位置q對(duì)應(yīng)的比特都是錯(cuò)誤比特，同時(shí)進(jìn)行糾正。主要原因是主算法具有比輔助算法更佳的解碼性能，因此通過主算法判定的錯(cuò)誤比特，其可靠性比通過輔助算法判定的錯(cuò)誤比特更大。如果僅當(dāng)p≠q就糾正zp和zq，則有可能出現(xiàn)zp糾錯(cuò)正確而zq糾錯(cuò)失敗的情況，導(dǎo)致MM-WBF的解碼性能被輔助算法拖累，而最終性能遜于主算法。因此，當(dāng)p≠q時(shí)，需要確保位置q的比特本身并沒有被主算法糾正過，才同時(shí)糾正兩個(gè)比特；否則，只允許糾正zp，以確保MM-WBF的解碼性能。所述校驗(yàn)矩陣H具有W行L列，Hmn表示校驗(yàn)矩陣第m行的第n個(gè)元素。所述步驟(2)中，計(jì)算所述校驗(yàn)矩陣的伴隨式的方法為：m=1,2,…,W。所述步驟(4)中，所述把p定位為最可能錯(cuò)誤的比特位置的方法為：所述把q定位為最可能錯(cuò)誤的比特位置的方法為：其中，En1為主算法的判決標(biāo)準(zhǔn)值，En2為輔助算法的判決標(biāo)準(zhǔn)值。本發(fā)明的工作原理：由于主算法與輔助算法用于選取錯(cuò)誤比特的判定標(biāo)準(zhǔn)不同（如圖2所示），兩種算法在每次迭代過程中選取的錯(cuò)誤比特不盡相同（見圖3、圖4所示）；因此，較其他加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)算法在每個(gè)迭代周期中翻轉(zhuǎn)1個(gè)比特，MM-WBF在每個(gè)迭代周期中很有可能翻轉(zhuǎn)2個(gè)比特，從而能夠?qū)⒔獯a速度提升將近一倍。大部分加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)算法解碼失敗的原因在于陷入錯(cuò)誤比特判定失敗的循環(huán)，也就是說，算法無法正確解碼，只是不斷地在錯(cuò)誤比特中進(jìn)行反復(fù)翻轉(zhuǎn)。而MM-WBF采用兩種用于尋找錯(cuò)誤比特的判決標(biāo)準(zhǔn)，有助于打破錯(cuò)誤的糾錯(cuò)循環(huán)，從而提升解碼性能；例如，當(dāng)主算法En1陷入錯(cuò)誤的糾錯(cuò)循環(huán)時(shí)，輔助算法En2通過糾正另一個(gè)錯(cuò)誤比特，可以幫助主算法打破錯(cuò)誤的循環(huán)；反之亦然，當(dāng)輔助算法En2陷入錯(cuò)誤的糾錯(cuò)循環(huán)時(shí)，主算法En1通過糾正另一個(gè)錯(cuò)誤比特，可以幫助輔助算法打破錯(cuò)誤的循環(huán)。本發(fā)明相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)具有如下的優(yōu)點(diǎn)及效果：（1）在總體復(fù)雜度變化不大的情況下，較現(xiàn)有的其他加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)算法提升了0.3～0.6dB的編碼增益。（2）譯碼收斂速度較現(xiàn)有的其他加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)算法提升近一倍。（3）該發(fā)明的核心是加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)算法，與軟判決譯碼算法比較，計(jì)算復(fù)雜度低，硬件實(shí)現(xiàn)方便。附圖說明圖1為本發(fā)明的工作流程圖。圖2為本發(fā)明的依據(jù)之一：幾種現(xiàn)有加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)算法判決標(biāo)準(zhǔn)的公式構(gòu)造單元對(duì)比。圖3為本發(fā)明的依據(jù)之二：IM-WBF和RR-WBF定位錯(cuò)誤比特的不重疊率的示意圖。圖4為本發(fā)明的依據(jù)之二：IM-WBF和LC-WBF定位錯(cuò)誤比特的不重疊率的示意圖。圖5為本發(fā)明的仿真驗(yàn)證圖：(1008,504)非正則LDPC碼的誤碼率對(duì)比示意圖。圖6為本發(fā)明的仿真驗(yàn)證圖：(1008,504)非正則LDPC碼的平均迭代次數(shù)對(duì)比示意圖。圖7為本發(fā)明的仿真驗(yàn)證圖：(2048,1018)非正則LDPC碼的誤碼率對(duì)比示意圖。圖8為本發(fā)明的仿真驗(yàn)證圖：(2048,1018)非正則LDPC碼的平均迭代次數(shù)對(duì)比示意圖。圖9為本發(fā)明的仿真驗(yàn)證圖：(4000,2000)正則LDPC碼的誤碼率對(duì)比示意圖。圖10為本發(fā)明的仿真驗(yàn)證圖：(4000,2000)正則LDPC碼的平均迭代次數(shù)對(duì)比示意圖。具體實(shí)施方式下面結(jié)合實(shí)施例及附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的描述，但本發(fā)明的實(shí)施方式不限于此。實(shí)施例本發(fā)明屬于數(shù)字信息傳輸技術(shù)領(lǐng)域的一種混合修正加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)的LDPC譯碼算法（MixedModifiedWeightedBit-Flipping，MM-WBF），現(xiàn)對(duì)該算法的具體實(shí)施方式進(jìn)行說明。如圖1所示，是本發(fā)明算法對(duì)(L,K)LDPC碼的具體實(shí)施方式，其中L表示碼字長(zhǎng)度，K表示信息比特長(zhǎng)度。設(shè)定H=[Hmn]是LDPC碼的校驗(yàn)矩陣，即由0和1組成的W行L列的矩陣，W≥L-K。N(m)={n:Hmn=1}表示參與校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)m的所有比特節(jié)點(diǎn)，M(n)={m:Hmn=1}表示有比特節(jié)點(diǎn)n參與的所有校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)。N(m)\n表示除n以外參與校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)m的所有其他比特節(jié)點(diǎn)，M(n)\m表示除m以外比特節(jié)點(diǎn)n參與的所有其他校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)。設(shè)LDPC碼字c={c1,c2,…,cL}經(jīng)過xn=2cn-1調(diào)制后，變成x={x1,x2,…,xL}，信道為高斯白噪聲（AWGN）信道，接收到的碼字序列為x+w=y={y1,y2,…,yL}，其中yn=xn+wn，wn為獨(dú)立的高斯白噪聲變量。譯碼后的比特序列為z={z1,z2,…,zL}。根據(jù)現(xiàn)有加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)算法，我們選取RR-WBF作為主算法，IM-WBF作為輔助算法對(duì)MM-WBF的具體實(shí)施方式進(jìn)行說明：步驟1：如圖1中步驟1所示，解碼器初始化，測(cè)算用于計(jì)算主算法及輔助算法判決標(biāo)準(zhǔn)En1及En2的相關(guān)參數(shù)。因RR-WBF為主算法，IM-WBF為輔助算法，因此根據(jù)其判決標(biāo)準(zhǔn)的公式，需計(jì)算：n∈N(m)m=1,2,…,W，步驟2：如圖1中步驟2所示，計(jì)算當(dāng)前碼字的伴隨式得到當(dāng)前輸入的碼字序列的校驗(yàn)結(jié)果。如果伴隨式為全0，譯碼成功并結(jié)束，否則，進(jìn)入步驟3。步驟3：如圖1中步驟3所示，計(jì)算主算法及輔助算法的判決標(biāo)準(zhǔn)En1及En2。（1）主算法RR-WBF為：（2）輔助算法IM-WBF為：步驟4：如圖1中步驟4所示，根據(jù)En1中的最大值定位最可能錯(cuò)誤的比特位置p，根據(jù)En2中最大值定位最可能錯(cuò)誤的比特位置q；步驟5：如果p≠q，且位置q對(duì)應(yīng)的比特zq之前沒有被主算法糾正過，那么同時(shí)糾正比特zp和zq；否則，只糾正zp；重復(fù)步驟2至步驟5，當(dāng)成功解碼或者達(dá)到最大迭代次數(shù)時(shí)，停止迭代，輸出解碼序列。由于主算法與輔助算法用于選取錯(cuò)誤比特的判定標(biāo)準(zhǔn)不同（如圖2所示），兩種算法在每次迭代過程中選取的錯(cuò)誤比特不盡相同；如圖3和圖4所示，是分別為對(duì)于（2048，1018）非正則LDPC碼，IM-WBF與RR-WBF算法定位錯(cuò)誤比特的不重疊率以及IM-WBF與LC-WBF算法定位錯(cuò)誤比特的不重疊率。因此，較單個(gè)加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)算法在每個(gè)迭代周期中翻轉(zhuǎn)1個(gè)比特，MM-WBF在每個(gè)迭代周期中很有可能翻轉(zhuǎn)2個(gè)比特，從而能夠?qū)⒔獯a速度提升將近一倍。同時(shí),大部分加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)算法解碼失敗的原因在于陷入錯(cuò)誤比特判定失敗的循環(huán)，也就是說，算法無法正確解碼，只是不斷地在錯(cuò)誤比特中進(jìn)行反復(fù)翻轉(zhuǎn)。而MM-WBF采用兩種用于尋找錯(cuò)誤比特的判決標(biāo)準(zhǔn)，有助于打破錯(cuò)誤的糾錯(cuò)循環(huán)，從而提升解碼性能；例如，當(dāng)主算法En1陷入錯(cuò)誤的糾錯(cuò)循環(huán)時(shí)，輔助算法En2通過糾正另一個(gè)錯(cuò)誤比特，可以幫助主算法打破錯(cuò)誤的循環(huán)；反之亦然，當(dāng)輔助算法En2陷入錯(cuò)誤的糾錯(cuò)循環(huán)時(shí)，主算法En1通過糾正另一個(gè)錯(cuò)誤比特，可以幫助輔助算法打破錯(cuò)誤的循環(huán)。在高斯白噪聲（AWGN）信道及BPSK調(diào)制的情況下，以（1008,504）非正則碼、（2048,1018）非正則碼以及（4000,2000）正則碼為例，對(duì)比MM-WBF與LC-WBF、RR-WBF、IM-WBF等加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)算法的性能及平均迭代次數(shù)。（1）如圖5和圖6所示：對(duì)于（1008,504）非正則碼，在誤碼率為10-4附近，MM-WBF相比RR-WBF有0.4dB增益，相比IM-WBF有0.6dB增益，相比LC-WBF的增益更大。而MM-WBF的平均迭代次數(shù)約為RR-WBF及IM-WBF的50%～60%，僅為L(zhǎng)C-WBF的1/3，即迭代收斂速度至少增加了將近一倍；（2）如圖7和圖8所示：對(duì)于（2048,1018）非正則碼，在誤碼率為10-4附近，MM-WBF相比RR-WBF及IM-WBF有0.3dB增益，相比LC-WBF的增益更大。而MM-WBF的平均迭代次數(shù)約為RR-WBF及IM-WBF的50%～60%，僅為L(zhǎng)C-WBF的1/3，即迭代收斂速度至少增加了將近一倍；（3）如圖9和圖10所示：對(duì)于（4000,2000）正則碼，在誤碼率為10-4附近，MM-WBF相比RR-WBF及IM-WBF有0.3dB增益，相比LC-WBF的增益更大。而MM-WBF的平均迭代次數(shù)約為RR-WBF、IM-WBF及LC-WBF的50%～60%，即迭代收斂速度增加了將近一倍；由于MM-WBF基于兩種加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)算法進(jìn)行混合構(gòu)造，因此在每個(gè)迭代周期中，MM-WBF的計(jì)算復(fù)雜度是其他加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)算法的兩倍。但是由于MM-WBF的平均迭代次數(shù)約為其他加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)算法的50%～60%。因此總的復(fù)雜度變化不大。且其主算法及輔助算法均源于現(xiàn)有加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)算法，與軟判決譯碼算法比較，計(jì)算復(fù)雜度低，硬件實(shí)現(xiàn)方便,實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單。上述實(shí)施例為本發(fā)明較佳的實(shí)施方式，但本發(fā)明的實(shí)施方式并不受上述實(shí)施例的限制，其他的任何未背離本發(fā)明的精神實(shí)質(zhì)與原理下所作的改變、修飾、替代、組合、簡(jiǎn)化，均應(yīng)為等效的置換方式，都包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。