本發(fā)明屬于信道編譯碼技術領域，涉及一種用于ldpc碼的混合譯碼方法。

背景技術：

低密度奇偶校驗碼，又稱ldpc碼，是美國麻省理工學院robertgallager在他的博士論文中提出的一種具有稀疏校驗矩陣的分組糾錯碼。ldpc碼被證明是一類糾錯性能逼近shannon限的好碼。針對有限域的二元ldpc碼的譯碼方法，分為硬判決譯碼算法和軟判決譯碼算法。硬判決算法操作簡單，易于硬件實現(xiàn)，但是譯碼性能較差；軟判決譯碼算法性能較好，但是復雜度較高。

在軟判決方面，gallager提出的消息傳播算法，也稱為置信傳播(beliefpropagation，bp)算法。軟判決譯碼迭代算法的主要優(yōu)勢表現(xiàn)在譯碼速度快，譯碼性能優(yōu)良，復雜度同時也比較低。然而，迭代算法在很多情況下，并不能保證算法收斂。即是算法收斂，收斂點也不一定全部有意義。因此采用迭代譯碼，譯碼性能難以分析。

j.feldman等人，利用線性規(guī)劃譯碼(linearprogramming，lp)松弛，對ldpc碼的最大似然(maximum，likehood，ml)譯碼進行近似求解，建立了二進制分組碼的松弛規(guī)劃譯碼模型，從而提出了lp譯碼算法。作為ml譯碼的估計，理論證明該算法具有最大似然保持特性，一旦最優(yōu)解為整數(shù)解，那么該解一定是最大似然碼字。并且，lp譯碼性能不受tanner圖中環(huán)的影響。然而，lp譯碼具有較高的譯碼復雜度。

為了改善lp譯碼的性能，提出了mlp譯碼算法，即當lp譯碼算法的最優(yōu)解不是整數(shù)解的時候，取出碼字中m個最接近0.5的似然值，對m個值進行0，1二進制，比如m＝2，則將取出來的比特分別賦值為{00；01；10；11}，根據(jù)上述的賦值數(shù)組求出線性規(guī)劃等式約束條件，將約束條件加入到線性規(guī)劃譯碼中，從而得到q＝2^m個偽碼字。對q個偽碼字進行驗證，找出滿足如下兩個條件的最優(yōu)解：

⑴在q個偽碼字中，找到使最小的一組偽碼字，其中ri為信道傳遞來的llr，f＝{f1,f2,…fn}為lp譯碼器輸出的比特流

⑵再對找到的這組偽碼字進行判斷，判斷其是否為整數(shù)解，如果是整數(shù)解則輸出，否則進行硬判決后輸出。

若得到的解是整數(shù)解，則該碼字為最大似然碼字。接下來將得到的似然值做折中計算后作為輸入進行bp譯碼。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明旨在提高bp譯碼的譯碼精度，對輸入bp譯碼的對數(shù)似然信息先進行l(wèi)p譯碼處理，得到新的對數(shù)似然信息，這相對于信道輸出的軟信息從置信度的角度上來說會有相應的提升。

本發(fā)明的技術方案為：

如圖1所示，一種用于ldpc碼的混合譯碼方法，其特征在于，包括以下步驟：

a.lp譯碼：將信道輸出的對數(shù)似然比輸入到lp譯碼器中進行l(wèi)p譯碼；

b.判斷l(xiāng)p譯碼器輸出的數(shù)據(jù)是否滿足整數(shù)解條件，若是，則將lp譯碼器的輸出作為譯碼后的碼字輸出并結束譯碼；若否，則進入步驟c；

c.mlp譯碼：對lp譯碼器輸出的數(shù)據(jù)進行mlp譯碼，通過mlp譯碼得到偽碼字；

d.判斷mlp譯碼得到的偽碼字是否為整數(shù)解，若是，則將偽碼字輸出并結束譯碼；若否，則進入步驟e；

e.bp譯碼：將mlp譯碼得到的偽碼字輸入到bp譯碼器，經(jīng)過bp譯碼后結束譯碼。

進一步的，將mlp譯碼得到的偽碼字輸入到bp譯碼器，具體方法為將通過mlp譯碼得到的似然比和信道傳遞的似然比進行折中后再輸入到bp譯碼器：

假設信道輸出的概率值分別為pc(0)和pc(1)，則信道輸出的對數(shù)似然比llrc為：

通過lp譯碼器后，對不滿足整數(shù)解的解，則將其化為概率值后其概率分別為p1p(0)和p1p(1)，對經(jīng)過信道的概率和通過lp譯碼器的概率做折中運算：

將上述已經(jīng)折中的概率換算成似然比輸入到bp譯碼器中：

所述的將lp譯碼器的解化為概率值的方法為：

假設lp譯碼器輸出的比特為0.3，將其為0的概率設定為0.7，為1的概率設定為0.3，同理可得出其他比特數(shù)據(jù)化為概率值的概率；特別的如果比特為1，將其為0的概率設定為0.001，為1的概率設定為0.999；如果比特為0，將其為0的概率為0.999，為1的概率為0.001。

上述方案的目的是提高bp譯碼的譯碼精度，從而對本發(fā)明中提出的混合譯碼方法進行改進，如圖3所示。假定lp譯碼器輸出fi，i∈{1,n}，若fi∈[0,1]，則直接輸出作為輸出碼字。反之，其為實數(shù)比特流，如假設為{0.3,0.6,0.7,…,1,0.4}，在這種情況下，其碼字為錯誤碼字，不符合要求。根據(jù)原始lp，需要重新譯碼，直到其碼字符合標準。在本發(fā)明中把其中的每一個比特看作更傾向0還是1的概率，例如0.3，其為0的概率可以看作0.7，為1的概率可以看作0.3，如果比特為1或者0，可以看作概率為0.999或者0.001。這樣，譯碼器輸出的分數(shù)比特流可以等同的看作一組概率，跟信道輸出的類似，如圖2所示?？梢杂猛瑯拥姆绞交癁閷?shù)似然比輸入到bp譯碼器中進行二次譯碼。在這里選擇bp譯碼器作為二次譯碼主要有兩個原因：第一個是根據(jù)上述的原始lp原理和標準形式得出，似然比在lp譯碼中，只是起到一個計算目標函數(shù)的作用，lp的原理是根據(jù)其校驗矩陣的校驗方程進行規(guī)劃，直到規(guī)劃出一組滿足所有校驗方程的解，似然比在譯碼中并沒有起到多大的作用，而bp譯碼器中，其原理是根據(jù)軟信息的傳遞更新迭代來進行譯碼，所以如果軟信息的置信度在進入譯碼器之前就提升的話，bp譯碼器的性能會有相應的提升；第二個原因是相對于lp譯碼器來說，bp譯碼的復雜度要低于lp譯碼復雜度，在混合譯碼中，如果進行了二次譯碼，由于lp譯碼的復雜度為指數(shù)型，bp譯碼的復雜度為線性，因此混合譯碼時bp譯碼復雜度可以基本忽略

本發(fā)明的有益效果為，在不增加復雜度的情況下，有效的提高了對ldpc碼的譯碼性能，降低了譯碼的誤幀率。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的混合譯碼流程示意圖；

圖2為譯碼器輸出分數(shù)比特流的概率取值示意圖；

圖3為本發(fā)明中改進后的混合譯碼流程示意圖；

圖4為lp譯碼，bp譯碼，lp-bp混合譯碼誤幀率比較仿真圖；

圖5為lp譯碼，bp譯碼，lp-bp混合譯碼，mlp譯碼，mlp-bp混合譯碼誤幀率比較仿真圖；

圖6為lp譯碼，bp譯碼，lp-bp混合譯碼，mlp譯碼，mlp-bp混合譯碼，avmlp-bp混合譯碼誤幀率比較仿真示意圖；其中，avmlp-bp混合譯碼為本發(fā)明中改進后的混合譯碼。

具體實施方式

發(fā)明內容部分已經(jīng)對本發(fā)明的技術方案做了詳細描述，下面結合附圖，描述本發(fā)明技術方案的效果：

(1)lp譯碼，bp譯碼，lp-bp混合譯碼比較：

碼長為126，碼率為0.5的ldpc碼，bp迭代50次，分別經(jīng)過lp譯碼，bp譯碼，lp-bp混合譯碼后得到的誤幀率結果如圖4所示。根據(jù)比較可知，lp-bp混合譯碼的性能較bp譯碼提升不明顯。這是由于lp譯碼不需要迭代的譯碼和糾正，從全局的角度直接輸出。有些比特經(jīng)過lp譯碼后可能會發(fā)生比特翻轉，置信度有所降低，因此性能并未改善多少。

(2)lp譯碼，bp譯碼，lp-bp混合譯碼，mlp譯碼，mlp-bp混合譯碼比較：

碼長為126，碼率為0.5的ldpc碼，bp迭代50次，mlp打孔1個點，分別經(jīng)過lp譯碼，bp譯碼，lp-bp混合譯碼，mlp譯碼，mlp-bp混合譯碼后得到的誤幀率結果如圖5所示。

mlp譯碼原理由上可知，本次仿真打孔一個比特。根據(jù)圖5可以看出，混合譯碼方式的性能要遠好于mlp譯碼，原因是通過mlp譯碼使其似然比的置信度提升，再經(jīng)過bp譯碼后，成為最優(yōu)碼字的概率更大。而如果初始解為整數(shù)解，則不需要進行二次譯碼，直接輸出。lp譯碼的最大似然保證特性會保證其為最大似然碼字。所以，譯碼器輸出的碼字的最大似然特性會很大。

(3)lp譯碼，bp譯碼，lp-bp混合譯碼，mlp譯碼，mlp-bp混合譯碼，avmlp-bp混合譯碼比較：

碼長為126，碼率為0.5的ldpc碼，bp迭代50次，mlp打孔1個點，分別經(jīng)過lp譯碼，bp譯碼，lp-bp混合譯碼，mlp譯碼，mlp-bp混合譯碼，avmlp-bp混合譯碼后得到的誤幀率結果如圖6所示。

avmlp-bp譯碼較于mlp-bp譯碼，修正了bp譯碼輸入的似然值置信度。原因在于，lp譯碼從全局的角度去考慮比特的取值，其譯碼后的碼字會產(chǎn)生比特翻轉的情況。比如其中一個比特本身是0，但是通過lp譯碼后變?yōu)?。這種狀況使得某些比特的置信度經(jīng)過lp譯碼后反而會降低，最后的性能會受到影響。因此，本發(fā)明提出了一種折中運算(見發(fā)明內容部分)，能有效的提升譯碼的性能。

如圖6可知，經(jīng)過折中后，基于mlp-bp譯碼的性能要優(yōu)于不經(jīng)過折中的mlp-bp譯碼。這說明lp譯碼中確實存在原始比特反轉的問題，而這一方法確實能改善這個問題，使得bp譯碼的輸入似然值置信度更高，獲得更好的譯碼性能。