一种LDPC码的基于排序TEPs的OSD译码方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，具体涉及一种LDPC码的基于排序测试错误模式(TestError Patterns，TEPs)的OSD译码方法，可用于LDPC码信道编码的通信系统场景。

背景技术

随着通信技术的不断发展，为保证通信系统的可靠性，性能优越的信道编码技术是降低传输误码率的关键技术之一。低密度奇偶校验(Low-Density Parity-Check,LDPC)码作为一种在纠错性能与时延上均有一定优势的信道编码，已被广泛应用于各大通信系统中。尽管以置信传播(Belief Propagation，BP)算法为代表的迭代译码算法在对LDPC长码进行译码时表现优异，但当LDPC码长较短时，BP类译码算法易出现错误平层。针对该问题，1995年由Fossorier等人提出分阶统计译码(Ordered Statistic Decoding，OSD)，随着阶数的增加，OSD可达到最大似然译码的性能。但由于OSD译码时涉及高斯消元、排序、重编码等，导致算法复杂度较高，限制其大规模实现。尤其随着阶数的增加，OSD的复杂度将越来越高，因此一般应用较多的为低阶OSD。然而低阶OSD译码的误码性能距离实现最大似然译码仍有一定的差距。

发明内容

在对LDPC码进行译码时，针对低阶OSD译码仍有误码性能提升空间的问题，本发明提出一种LDPC码的基于排序TEPs的OSD译码方法，目的在于提升低阶OSD译码的误码性能。对于LDPC码，在提出的基于排序TEPs的OSD译码方法中，相比原始OSD译码方法，主要有两处不同：(1)提出对TEPs进行排序的准则，令出现可能性大的TEP优先参与OSD译码中的重编码等环节。从TEPs似然度角度分析，提出TEPs的索引和重量计算方法。在对所有的TEPs进行排序时，首先计算其汉明重量，令汉明重量小的TEPs优先参与重编码；若TEPs的汉明重量相同，则计算其索引和重量，令索引和重量大的TEPs优先参与重编码。(2)引入CRC校验。在接收端利用OSD方法进行译码时，对于根据某个TEP对应得到的候选码字估计，首先提取出带有CRC校验位的信息估计，进行CRC校验，并设置一个长度为Len的列表(List)，仅存储通过CRC校验的码字估计，最后，分别计算列表内的Len个码字估计与接收序列的欧氏距离，并选取欧氏距离最小的码字估计作为最终译码输出。

某个TEPe的加权汉明重量

显然最大似然译码相当于是在寻找使得加权汉明重量

根据OSD译码方法中只采用K位的TEP，可将加权汉明重量

当确定采用某一TEP后，其似然度

利用该估计，式(2)转变为式(6)。由于系数β>0，且只要接收序列确定，β为一常数，所以有

由式(3)可得，TEP的似然度由取值为1的位置所对应的可靠度值相加得到。为简化实值运算，利用OSD在寻找MRB过程中已经按照接收序列的可靠度值进行降序排列，即已知各可靠度值在所有接收符号可靠度值中的排序，用该序号(索引)代替可靠度值运算。如，完成MRB寻找后，所得到的可靠度降序序列为

由于仅仅当TEP取汉明重量(TEP中取值为1数量)相同时，才存在似然度

本发明的技术方案如下：

设长为K的信息序列m＝[m

具体步骤为：

S1、将信息序列在传输前进行CRC编码，然后进行LDPC编码；

S2、将LDPC编码得到的序列通过AWGN信道传输；

S3、接收端接收到被传送的信息后进行译码，具体方法为：

a.按照OSD译码方法得到MRB序列m

b.根据MRB长度K+r、阶数L生成所有测试错误模式TEP，共生成

c.按照汉明重量

d.从列表Z中提取TEPe

e.将信息序列

f.对当前码字估计

g.从

h.判断预备输出码字列表P中的码字序列数量是否已达到设定的列表长度Len，若列表P中码字数量已达到Len，或已将列表Z中所有TEP检验完毕，则转至步骤l；若列表P中码字数量小于Len，且列表Z中尚有TEP未检验，则转至步骤d提取TEPe

l.计算列表P中所有候选码字

本发明的有益效果为主要体现为两点：

1、在本发明提出的基于排序TEPs的OSD译码方法，通过对TEPs进行似然度估计并排序，令最有可能出现的TEP优先参与重编码。对MRB中的比特进行翻转前，对TEPs进行排序的原则主要确定为两步：汉明重量不同，优先选择汉明重量小的TEP参与重编码；汉明重量相同的情况下优先选择索引和重量较大的TEP参与重编码。按照此原则生成排序的TEPs列表，将最有可能出现的TEP排在最前端，随后的TEP出现的可能性依次降低，从而可更准确地定位正确的TEP与相应的码字估计，提升误码性能。

2、在本发明提出的基于排序TEPs的OSD译码方法中，通过CRC校验，利用列表保存Len个能够通过CRC校验的码字估计，并在通过CRC校验的码字估计中选择欧氏距离最小的作为译码输出。这样的选择输出码字的方式，既通过了CRC校验，又采用欧式距离进行比较判断，因而在定位正确码字输出上比原始OSD译码方法更准确，从而提升误码性能。另外，通过设置列表长度Len，可决定参与重编码的TEPs数量，从而影响译码复杂度。因此在本发明提出的方法中，可根据实际需要，设置列表长度Len，以平衡译码复杂度与误码性能。

附图说明

图1为本发明提出的基于排序TEPs的OSD译码方法实现流程图；

图2为(64,32)LDPC码在不同译码方法下的误块率性能曲线；

图3为(64,48)LDPC码在不同译码方法下的误块率性能曲线；

图4为(128,96)LDPC码在不同译码方法下的误块率性能曲线。

具体实施方式

下面结合附图以及仿真实例，详细描述本发明的技术方案：

图1展示了本发明提出基于排序TEPs的OSD译码方法的实现流程图，即在译码开始前，需设置预备输出码字列表长度为Len，并按照原始OSD译码方法找到MRB序列。随后根据MRB长度、OSD阶数等参数生成所有TEPs，并分别计算其汉明重量与索引和重量，并按照汉明重量递增、汉明重量相同时索引和重量递减的顺序对所有TEPs进行排序。在每次执行基于排序TEPs的OSD译码方法时，按顺序提取TEP，并与MRB序列进行模二加，计算候选信息序列。对候选信息序列进行重编码，并反置换，得到对应码字估计。对码字估计进行CRC校验，仅将通过CRC校验的码字估计存入列表中，直到列表被存满。待列表被存满，不再计算新的码字估计，而是分别计算列表中码字估计与接收序列的欧式距离，获取欧式距离最小的码字作为译码输出。

这里仿真采用PEG构造的LDPC码，信道模型采用均值为0，方差为σ

图2和图3分别展示了(64,32)LDPC码和(64,48)LDPC码采用OSD译码方法、基于排序TEPs的OSD译码方法时的误块率性能曲线。其中基于排序TEPs的OSD译码方法中所采用的CRC校验位为11位，对应的CRC生成多项式为[1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1]。采用的列表长度根据信噪比有所不同，(64,32)LDPC码在信噪比小于等于4dB时，所采用的列表长度Len＝4；当信噪比大于4时，所采用的列表长度Len＝3；(64,48)LDPC码在信噪比小于等于4dB时，所采用的列表长度Len＝10；当信噪比大于4时，所采用的列表长度Len＝3。

从图2和图3可以看出，在大部分信噪比条件下，对于LDPC码，采用基于排序TEPs的OSD译码方法的误块率低于OSD译码方法。取误块率为10

表1和表2分别统计了(64,32)LDPC码和(64,48)LDPC码采用两种OSD类译码方法时参与重编码过程的TEPs数量，从表中可以发现，OSD译码方法的TEPs数量由阶数确定，在各信噪比点下相同，而基于排序TEPs的OSD译码方法参与重编码的TEPs数量主要由列表长度Len确定，列表长度越小，参与重编码的TEPs数量越少，则在译码重编码环节的计算复杂度越小。从表1和表2的数据发现，码长为64的LDPC码采用基于排序TEPs的OSD译码方法在低信噪比条件下要达到比OSD更好的误码性能，所需的TEPs数量比原始OSD要稍多一些，而在高信噪比条件下，只需比原始OSD更少的TEPs参与重编码，便可获取更好的译码性能。

表1(64,32)LDPC码采用不同译码方法时参与重编码的TEPs数量

表2(64,48)LDPC码采用不同译码方法时参与重编码的TEPs数量

表3(128,96)LDPC码采用不同译码方法时参与重编码的TEPs数量

图4和表3分别统计了(128,96)LDPC码采用两种OSD类译码方法时的误块率性能曲线和参与重编码过程的TEPs数量，其中基于排序TEPs的OSD译码方法中所采用的CRC校验位为11位，对应的CRC生成多项式为[1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1]。从图4可以发现其误块率的趋势与码长为64的LDPC码基本一致，基于排序TEPs的OSD译码方法误块率性能优于原始OSD译码方法。从表3可以发现，通过设置合理的列表长度Len，(128,96)LDPC码采用基于排序TEPs的OSD译码方法只需比原始OSD更少的TEPs参与重编码，也能获得更好的译码性能，此时可以降低OSD类译码方法在重编码环节的复杂度。

综上，由以上几组仿真结果数据可知，对于LDPC码，本发明提出的基于排序TEPs的OSD译码方法可取得比相同阶数的OSD译码方法更好的误码性能。同时，在本发明提出的基于排序TEPs的OSD译码方法中，可以通过设置合理的列表长度Len，使得该方法只需比原始OSD更少数量的TEPs参与重编码，即可实现更好的误码性能，同时降低OSD类译码重编码环节的复杂度。