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    QC-LDPC碼最小環(huán)路檢測(cè)算法

    2020-09-04 10:45:36薛宇叢
    關(guān)鍵詞:檢測(cè)

    薛宇叢,周 華,鐵 鑫

    (南京信息工程大學(xué) 電子與信息工程學(xué)院,江蘇 南京 210044)

    0 引 言

    自從信道編碼理論被提出以來(lái),人們就在尋找一種在性能上能夠無(wú)限接近香農(nóng)極限的編碼。早期的BCH碼、Turbo碼盡管具有結(jié)構(gòu)規(guī)整、復(fù)雜度較低等優(yōu)點(diǎn),但是滿足不了在高信噪比時(shí)低誤碼率的要求,LDPC碼的出現(xiàn)則使信道編碼的發(fā)展有了新的突破。LDPC(low-density parity-check)碼由Gallager提出[1],它因性能逼近香農(nóng)極限而成為近年來(lái)的研究熱點(diǎn),并且被應(yīng)用到DVB2、4G、5G等標(biāo)準(zhǔn)中。

    LDPC碼性能的優(yōu)越性源于其校驗(yàn)矩陣的結(jié)構(gòu),校驗(yàn)矩陣常用Tanner圖表示。Tanner圖是一種雙向圖,當(dāng)LDPC碼校驗(yàn)矩陣對(duì)應(yīng)的雙向圖存在環(huán)路時(shí),從某一節(jié)點(diǎn)發(fā)出的信息經(jīng)過(guò)環(huán)路的傳遞,會(huì)回到自身,破壞了置信傳播中邊信息的獨(dú)立性[2]。所以在LDPC碼的構(gòu)造上,應(yīng)該盡量減小環(huán)路對(duì)于譯碼性能的影響,避免短環(huán)結(jié)構(gòu)出現(xiàn)[3]。對(duì)于碼長(zhǎng)較小的LDPC碼,長(zhǎng)度為4的最小環(huán)路可以由校驗(yàn)矩陣直觀地觀察到,對(duì)于環(huán)路長(zhǎng)度大于4的環(huán),就需要用相關(guān)的算法檢測(cè)。本文提出了一種計(jì)算QC-LDPC碼最小環(huán)路圍長(zhǎng)的方法,基于這種方法,構(gòu)造最小環(huán)路為4、6、8的QC-LDPC碼的校驗(yàn)矩陣,并通過(guò)仿真比較在相同信噪比情況下,最小圍長(zhǎng)不同的QC-LDPC碼的誤碼率和誤幀率。

    1 LDPC碼

    二進(jìn)制LDPC碼是一種線性分組碼,并由稀疏奇偶校驗(yàn)矩陣定義。稀疏指奇偶校驗(yàn)矩陣中“1”的數(shù)量相對(duì)“0”較少。若各行(列)中包含的“1”的個(gè)數(shù)相同,則稱為規(guī)則LDPC碼,否則稱為非規(guī)則LDPC碼[4]。如式(1)所示,以規(guī)則LDPC碼為例給出了對(duì)應(yīng)的校驗(yàn)矩陣H,其中行重為3,列重為2

    (1)

    LDPC碼的常用表示方法,除了矩陣形式,還有Tanner圖形式。Tanner圖是一種雙向圖,且與校驗(yàn)矩陣相對(duì)應(yīng)[5],圖1表示式(1)所給的校驗(yàn)矩陣H對(duì)應(yīng)的Tanner圖。校驗(yàn)矩陣中的行對(duì)應(yīng)Tanner圖中的校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)(check node),記為Ci,用方形來(lái)表示;列對(duì)應(yīng)Tanner圖中的變量節(jié)點(diǎn)(bit node),記為Vj,用圓形來(lái)表示。Tanner圖中的連接特性由校驗(yàn)矩陣表示,若某行某列的位置上是“1”,則表示對(duì)應(yīng)的校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)與變量節(jié)點(diǎn)之間存在一條邊相連[6]。由變量節(jié)點(diǎn)、邊和校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)首尾相連組成的閉合回路稱為環(huán)路。構(gòu)成環(huán)路的邊的總數(shù)稱為圍長(zhǎng)(最小圍長(zhǎng)稱為girth),且圍長(zhǎng)是一個(gè)大于等于4的偶數(shù)。

    圖1 校驗(yàn)矩陣H的Tanner圖表示

    圖1中C1→V1→C3→V5→C2→V2→C1就構(gòu)成了完整的環(huán)路,其中路徑長(zhǎng)度為6。

    2 基于循環(huán)置換矩陣的QC-LDPC碼

    LDPC碼可以分為兩大類:隨機(jī)LDPC碼和QC-LDPC碼[7]。在隨機(jī)LDPC碼的校驗(yàn)矩陣中,“1”的分布沒(méi)有規(guī)律,存儲(chǔ)時(shí)需記錄生成矩陣和校驗(yàn)矩陣的所有行向量,在實(shí)現(xiàn)上比較困難[8]。準(zhǔn)循環(huán)低密度奇偶校驗(yàn)(quasi-cyclic low-density parity-check,QC-LDPC)碼是一種高度結(jié)構(gòu)化的LDPC碼,可以由指數(shù)矩陣和擴(kuò)展維數(shù)來(lái)表示得到的碼字結(jié)構(gòu),其自身的準(zhǔn)循環(huán)特性使編碼和解碼的過(guò)程更加高效。由單位矩陣經(jīng)過(guò)循環(huán)移位后的循環(huán)置換矩陣組成QC-LDPC碼的校驗(yàn)矩陣H,矩陣H形式為

    (2)

    其中,I(pn,l)表示將一個(gè)大小為M×M的單位矩陣向左循環(huán)移pn,l位,1≤n≤N,1≤l≤L。每個(gè)循環(huán)置換矩陣都由其維數(shù)M和循環(huán)移位次數(shù)pn,l唯一確定,因此QC-LDPC碼的H矩陣比較容易在硬件中實(shí)現(xiàn),且方便尋址儲(chǔ)存。

    3 QC-LDPC碼最小環(huán)路檢測(cè)算法

    本文以式(1)中的矩陣H為例,提出一種檢測(cè)QC-LDPC碼中最小環(huán)路圍長(zhǎng)的方法。本算法借鑒了比特翻轉(zhuǎn)(bit-flipping,BF)譯碼算法的思想。比特翻轉(zhuǎn)譯碼算法是用于LDPC碼的硬判決消息傳遞算法,首先對(duì)輸入譯碼器的向量數(shù)據(jù)做硬判決,將所得的二進(jìn)制序列帶入全部校驗(yàn)方程。如果校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)所有比特值的模2和為零,則校驗(yàn)方程成立。如校驗(yàn)方程不成立,則找出使其不成立數(shù)目最多的變量節(jié)點(diǎn),把此變量節(jié)點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的比特位進(jìn)行翻轉(zhuǎn),此原理請(qǐng)參見(jiàn)文獻(xiàn)[9]。整個(gè)BF譯碼過(guò)程需要不斷迭代,直至所有奇偶校驗(yàn)方程均成立,或者達(dá)到最大迭代次數(shù)自動(dòng)跳出。BF譯碼算法只進(jìn)行比特翻轉(zhuǎn)、模2加等簡(jiǎn)單的運(yùn)算,沒(méi)有復(fù)雜的算法,而且一旦所有奇偶校驗(yàn)方程滿足就終止解碼器,可以避免額外的迭代。本算法同樣將二進(jìn)制序列在變量節(jié)點(diǎn)和校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)之間迭代交換。不同的是,本算法的硬判決不依靠比特翻轉(zhuǎn)和模2加運(yùn)算,只進(jìn)行簡(jiǎn)單的加法運(yùn)算。下面以式(1)矩陣H為例,檢測(cè)最小環(huán)路的長(zhǎng)度,步驟如下:

    (1)參數(shù)設(shè)定:k=1,初始化長(zhǎng)度為e的輸入序列E=[Ek]1×e為全零序列。

    (2)設(shè)置序列E的第k位為1,即Ek=1,其余位為0。

    (3)變量節(jié)點(diǎn)Vb將Ek發(fā)送到每個(gè)與其連接的校驗(yàn)節(jié)點(diǎn),該消息標(biāo)記為qji,表示從變量節(jié)點(diǎn)Vj到校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)Ci的消息。用Ui表示校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)Ci接收到的信息之和,即

    (3)

    式(1)矩陣H中,變量節(jié)點(diǎn)V1與校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)C1、C3相連,E1從V1被傳遞到C1、C3,序列E中的零元素也沿對(duì)應(yīng)的連線傳遞,得到U1=1,U2=0,U3=1,U4=0。此步驟對(duì)應(yīng)圖2(a)。

    (4)校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)將消息發(fā)送回與之連接的變量節(jié)點(diǎn)。該消息標(biāo)記為rij,表示從校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)Ci到變量節(jié)點(diǎn)Vj的消息。用Dj表示變量節(jié)點(diǎn)Vj接收到的信息之和,即

    (4)

    其中

    (5)

    Nj:與變量節(jié)點(diǎn)Vj相連的校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)的下標(biāo)集合。

    Nj/i:除校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)Ci之外,與變量節(jié)點(diǎn)Vj相連的校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)的下標(biāo)集合。

    由步驟(3)可知,式(1)矩陣H中有U1=1,U2=0,U3=1,U4=0。變量節(jié)點(diǎn)V1此刻的信息為之前變量節(jié)點(diǎn)V2,V4傳遞到校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)C1的信息之和,即D1=0。最初傳遞的E1=1并沒(méi)有返回變量節(jié)點(diǎn)V1,也就是沒(méi)有形成完整環(huán)路,需要繼續(xù)進(jìn)行迭代。此步驟對(duì)應(yīng)圖2(b)。

    (5)變量節(jié)點(diǎn)將不同的消息發(fā)送回每個(gè)連接的校驗(yàn)節(jié)點(diǎn),定義以下變量:

    Ni:與校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)Ci相連的變量節(jié)點(diǎn)的下標(biāo)集合。

    Ni/j:除變量節(jié)點(diǎn)Vj之外,與校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)Ci相連的變量節(jié)點(diǎn)的下標(biāo)集合。

    定義校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)Cj接收到的信息值qji為其它校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)傳遞到與之相連的變量節(jié)點(diǎn)的信息之和,即

    (6)

    以校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)C1為例,校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)C1接收到的信息來(lái)自變量節(jié)點(diǎn)V1、V2和V4,根據(jù)式(3)和式(6)可知,此時(shí)C1的信息值U1=0。此步驟對(duì)應(yīng)圖2(c)。

    (6)校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)將不同的消息發(fā)送回每個(gè)與之連接的變量節(jié)點(diǎn)。變量節(jié)點(diǎn)V1接收到的信息來(lái)自校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)C1、C3,根據(jù)式(6)可知,V1此時(shí)的信息值D1=0,最初傳遞的E1=1沒(méi)有返回變量節(jié)點(diǎn)V1,需要繼續(xù)迭代。此步驟對(duì)應(yīng)圖2(d)。

    (7)步驟(5)和步驟(6)完成一個(gè)迭代過(guò)程。重復(fù)步驟(5)和步驟(6),直到最初傳遞的E1=1回到變量節(jié)點(diǎn)V1,即D1=1時(shí),迭代結(jié)束(如圖2(e)、圖2(f)所示),環(huán)路長(zhǎng)度等于2倍的迭代次數(shù)。

    (8)依次設(shè)置全零序列E的第k位為1(k=2,3,…,e),其余位為0,重復(fù)步驟(2)至步驟(7),并根據(jù)Ek的取值更新Ui、Dj取值,得到各序列在上述迭代算法中的環(huán)路長(zhǎng)度。最終在各環(huán)路長(zhǎng)度中取最小值,則得到LDPC碼校驗(yàn)矩陣H所對(duì)應(yīng)的Tanner圖中的最小環(huán)路圍長(zhǎng)。

    圖2 當(dāng)k=1時(shí),本算法對(duì)式(1)中H的環(huán)路檢測(cè)步驟

    為了便于理解,下面給出算法流程如圖3所示。設(shè)置循環(huán)次數(shù)為k,存放數(shù)據(jù)的集合為g。初始化令k=1,g=?。

    圖3 最小環(huán)路檢測(cè)算法流程

    4 性能仿真及分析

    校驗(yàn)矩陣中的環(huán)路是影響LDPC碼性能的重要因素之一,本文的算法已經(jīng)可以準(zhǔn)確的檢測(cè)出校驗(yàn)矩陣中的最小環(huán)路圍長(zhǎng)。為了驗(yàn)證算法的正確性和合理性,以表明矩陣最小環(huán)路圍長(zhǎng)對(duì)誤碼性能的影響,基于最小環(huán)路檢測(cè)算法,構(gòu)造一組QC-LDPC碼,并進(jìn)行仿真。

    定義單位矩陣I(pn,l)的大小M=64。按照式(2)構(gòu)造由I(pn,l)構(gòu)成的3行5列的矩陣H,即矩陣H由15個(gè)經(jīng)過(guò)循環(huán)移位的單位矩陣I(pn,l)組成。利用上述的最小環(huán)路圍長(zhǎng)檢測(cè)算法,在MATLAB R2014a軟件中輸入矩陣H并隨機(jī)改變各移位次數(shù)pn,l的值,其中0

    (7)

    (8)

    (9)

    譯碼方式選擇傳統(tǒng)BP譯碼算法,BP算法的主要思路是將接收到的信息在校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)與變量節(jié)點(diǎn)之間迭代[10]。設(shè)置最大迭代次數(shù)為100,信噪比Eb/No為1.5 dB,2.0 dB,2.5 dB,3.0 dB,3.5 dB。

    不同信噪比下,矩陣H1,H2,H3誤碼率(BER)及誤幀率(FER)性能曲線如圖4所示,其中實(shí)線表示BER,虛線表示FER。矩陣H1的數(shù)值點(diǎn)用圓形表示,矩陣H2的數(shù)值點(diǎn)用星形表示,矩陣H3的數(shù)值點(diǎn)用方形表示。

    圖4 不同信噪比下矩陣H1,H2,H3的BER及FER性能曲線

    由圖4中可以看出,對(duì)于行列數(shù)相同的校驗(yàn)矩陣H1、H2、H3,在信噪比較低的情況下,3個(gè)矩陣的誤碼率曲線接近,誤幀率曲線也接近。但是隨著信噪比的增加,在相同信噪比下,最小環(huán)路數(shù)越大,對(duì)應(yīng)的誤碼率和誤幀率就越小,即誤碼性能更優(yōu)越。如圖4所示,誤碼率BER=5×10-4時(shí),矩陣H3的信噪比值比矩陣H2的信噪比值小0.06 dB,矩陣H2的信噪比值比矩陣H1的信噪比值小0.2 dB。誤幀率FER=5×10-3時(shí),矩陣H3的信噪比值比矩陣H2的信噪比值小0.06 dB,矩陣H2的信噪比值比矩陣H1的信噪比值小0.25 dB。

    為驗(yàn)證算法的適用性,構(gòu)造4行8列的矩陣H,矩陣H由32個(gè)經(jīng)過(guò)左循環(huán)移位的單位矩陣I(pn,l)組成,其中單位矩陣的大小為64×64?;诃h(huán)路檢測(cè)算法得到一組大小相同、最小環(huán)路長(zhǎng)度不同的校驗(yàn)矩陣H4、H5、H6, 且H4,H5,H6的最小環(huán)路圍長(zhǎng)依次為4、6、8,構(gòu)造方法同校驗(yàn)矩陣H1、H2、H3

    (10)

    (11)

    (12)

    設(shè)置最大迭代次數(shù)為100,信噪比Eb/No為1.5 dB,2.0 dB,2.5 dB,3.0 dB,3.5 dB,3.75 dB。不同信噪比下,矩陣H4,H5,H6誤碼率(BER)及誤幀率(FER)性能曲線如圖5所示,其中實(shí)線表示BER,虛線表示FER。矩陣H4的數(shù)值點(diǎn)用圓形表示,矩陣H5的數(shù)值點(diǎn)用星形表示,矩陣H6的數(shù)值點(diǎn)用方形表示。

    圖5 不同信噪比下矩陣H4,H5,H6的BER及FER性能曲線

    類似于H1,H2,H3,兩組仿真的結(jié)果均驗(yàn)證了在相同信噪比下,增加最小環(huán)路圍長(zhǎng)能夠改進(jìn)QC-LDPC碼的誤碼率和誤幀率。

    對(duì)比圖4及圖5可以發(fā)現(xiàn),在相同信噪比下,對(duì)于最小環(huán)路圍長(zhǎng)相同的校驗(yàn)矩陣,隨著矩陣的增大,誤碼率和誤幀率的值變大,即譯碼性能降低。以最小圍長(zhǎng)均為4的校驗(yàn)矩陣H1和H4為例,當(dāng)信噪比為2.0 dB時(shí),矩陣H4的誤碼率約為矩陣H1誤碼率的5倍,矩陣H4的誤幀率約為矩陣H1誤幀率的5倍,這會(huì)影響QC-LDPC碼在實(shí)際中的應(yīng)用。如何在減少短環(huán)和擴(kuò)大校驗(yàn)矩陣結(jié)構(gòu)的同時(shí),提高譯碼性能,還需要進(jìn)一步研究。

    5 結(jié)束語(yǔ)

    本文在比特翻轉(zhuǎn)譯碼算法的基礎(chǔ)上,提出了一種QC-LDPC碼最小環(huán)路圍長(zhǎng)的檢測(cè)算法,該算法將輸入的二進(jìn)制序列在變量節(jié)點(diǎn)和校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)之間迭代交換,把得到的輸出序列做硬判決,計(jì)算特定的標(biāo)識(shí)信息回傳至起始節(jié)點(diǎn)的迭代數(shù),環(huán)路長(zhǎng)度為2倍的迭代次數(shù),最小環(huán)路圍長(zhǎng)即各節(jié)點(diǎn)所在環(huán)路圍長(zhǎng)集合的最小值。利用上述算法構(gòu)造最小環(huán)路圍長(zhǎng)遞增的QC-LDPC碼組,借助MATLAB R2014a軟件對(duì)碼組進(jìn)行性能仿真,驗(yàn)證了最小環(huán)路圍長(zhǎng)對(duì)于QC-LDPC碼譯碼性能的影響:增大最小環(huán)路圍長(zhǎng),有利于降低譯碼的誤碼率和誤幀率。

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