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[導(dǎo)讀]目的是為了進(jìn)一步降低低密度奇偶校驗(yàn)(LDPC)碼譯碼算法的復(fù)雜度,基于經(jīng)典置信傳播(BP)譯碼算法,給出了對數(shù)域迭代后驗(yàn)概率對數(shù)似然比(APP LLR)算法。通過概率域的和積算法(SPA)和對數(shù)域的迭代APP LLR算法的性能仿真及分析可見,迭代APP LLR算法能以較小的性能損失換取復(fù)雜度的大幅降低。進(jìn)一步選用迭代APP LLR算法,結(jié)合不同地形條件下的VHF頻段信道模型,仿真了LDPC碼編譯碼系統(tǒng)的性能。

0 引言

信道編譯碼技術(shù)可以檢測并且糾正信號在傳輸過程中引入的錯(cuò)誤,能夠保證數(shù)據(jù)進(jìn)行可靠的傳輸[1].

LDPC碼的校驗(yàn)矩陣具有稀疏的特性,因此存在高效的譯碼算法,其糾錯(cuò)能力非常強(qiáng)。1981年,Tanner提出了基于圖模型描述碼字的概念,將LDPC碼的校驗(yàn)矩陣對應(yīng)到Tanner圖的雙向二部圖上。采用Tanner圖構(gòu)造的LDPC碼,通過并行譯碼可大大降低譯碼復(fù)雜度。Mack-ay 和Neal利用隨機(jī)構(gòu)造的Tanner 圖研究了LDPC 碼的性能,發(fā)現(xiàn)采用和積算法(SPA)的LDPC 碼具有優(yōu)異的譯碼性能,在長碼時(shí)甚至超過了Turbo 碼[2].本文采用Mackay 基于二分圖提出的改進(jìn)方案構(gòu)造LDPC 碼的校驗(yàn)矩陣?;谥眯艂鞑?BP)算法,給出了一種簡化的BP算法--對數(shù)域迭代APP LLR 算法,復(fù)雜度大大降低。目前,LDPC碼是最有希望在廣泛的信道范圍取得香農(nóng)容量的誤差糾正技術(shù)[3],在保證LDPC 碼糾錯(cuò)性能的前提下,降低編譯碼器實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度是研究的重點(diǎn),引發(fā)了信道編碼界的研究熱潮。

1 LDPC 碼編碼

LDPC碼是一種性能非常接近香農(nóng)極限的“好”碼,它是惟一用校驗(yàn)矩陣來表示的線性分組碼。LDPC碼的編碼主要分兩步進(jìn)行,首先構(gòu)造奇偶校驗(yàn)矩陣,然后是基于奇偶校驗(yàn)矩陣的編碼算法。

1.1 校驗(yàn)矩陣的構(gòu)造

根據(jù)式子n*j = m*k 可知,規(guī)則的LDPC碼(n,j,k),當(dāng)參數(shù)n, j, k 確定后,可以得到校驗(yàn)方程的數(shù)目m,則校驗(yàn)矩陣H 的大小就可以定為m × n.構(gòu)造LDPC 碼校驗(yàn)矩陣的一般步驟為:先生成一個(gè)m 行n 列的全0矩陣,然后隨機(jī)地將每列中的j 個(gè)0換成1,每行中的k 個(gè)0換成1.但在隨機(jī)置l的過程中,必須避免出現(xiàn)長度為4的環(huán)[4].

如果最小環(huán)長為4,在迭代中非常容易造成錯(cuò)誤信息的擴(kuò)散傳播,從而導(dǎo)致譯碼性能的下降[5].

Mackay 為了消除校驗(yàn)矩陣中長度為4 的環(huán),基于Tanner圖提出了改進(jìn)的構(gòu)造方案。采取的準(zhǔn)則是:在構(gòu)造時(shí)必須保證任意兩列間的交疊重量不超過1.本文采用的是Mackay的1A構(gòu)造方法,按照此方法構(gòu)造的一個(gè)LDPC碼(3,6)碼如圖1所示。

 

 

Mackay的1A構(gòu)造方法是最基本的一種構(gòu)造方法,它要求保證固定列重為γ ,而行重盡可能均勻的保持為ρ .

利用Mackay構(gòu)造方法得到的LDPC碼距離特性很好,且沒有短環(huán)。

1.2 基于奇偶校驗(yàn)矩陣的編碼算法

LDPC碼的直接編碼方法就是利用高斯消去法,產(chǎn)生一個(gè)下三角矩陣,然后進(jìn)一步初等變換得到右邊單位陣形式H = [P|I] ,由G = [I|P] 得到生成矩陣,再利用信息碼元向量u 和生成矩陣G 相乘可得到完整碼字C,即C = M*G 直接編碼[5].

2 LDPC 碼譯碼[4,6-7]

BP 算法是在Gallager提出的概率譯碼算法基礎(chǔ)上發(fā)展而來的。BP算法每次迭代包括2步:變量節(jié)點(diǎn)的處理和校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)的處理。概率域就是在節(jié)點(diǎn)間傳遞的是概率信息,采用很多乘法運(yùn)算,運(yùn)算量大;而對數(shù)域的和積算法實(shí)現(xiàn)是將概率值通過對數(shù)似然比變化為軟信息值(LLR),再進(jìn)行傳遞,這樣就將大量乘法運(yùn)算變?yōu)榧臃ㄟ\(yùn)算,大大簡化了譯碼復(fù)雜度,利于硬件實(shí)現(xiàn)。下面重點(diǎn)介紹對數(shù)域迭代APP LLR譯碼算法。

2.1 迭代APP LLR譯碼算法的變量定義

對于(N,K) LDPC碼,定義變量U 取值為0和1時(shí)的對數(shù)似然比(LLR)為:

 

 

設(shè)發(fā)端發(fā)送的碼字為u = [u1,u2 ,…,uN ] ,接收碼字為y = [y1,y2 ,…,yN ] ,由此可以得出在迭代中傳遞的校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)和信息節(jié)點(diǎn)的軟信息為:

 

 

 

 

2.2 迭代APP LLR譯碼算法

迭代APP LLR譯碼算法的迭代過程如下:

(1)初始化:設(shè)每個(gè)變量節(jié)點(diǎn)n 的軟信息為:

 

 

對于矩陣中H(m,n) = 1,相應(yīng)的變量節(jié)點(diǎn)的軟信息初始化為信道輸出的軟信息,即λmn (un ) = L(un ),Λmn (un ) = 0.

(2)校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)更新:根據(jù)每個(gè)變量節(jié)點(diǎn)n,向與該變量節(jié)點(diǎn)相連的所有校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)傳遞更新的軟信息,計(jì)算校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)信息:

 

 

(3)判決:當(dāng)λn (un ) ? 0,則u-n = 0 ,否則u-n = 1,此時(shí)判決出的碼為:u- ={u-1,u-2 ,…,u-N}.最后根據(jù)校驗(yàn)矩陣來判斷所譯出的碼字是否正確。如果u-H T = 0,那么譯碼正確,此時(shí),停止迭代;否則繼續(xù)迭代進(jìn)行譯碼,直到迭代次數(shù)達(dá)到所設(shè)定的最大次數(shù)。如果此時(shí)仍未正確譯碼,則譯碼失敗。

由以上所述可見,在變量節(jié)點(diǎn)更新時(shí)只有加法運(yùn)算,但是還可以再進(jìn)一步降低算法的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度。采用迭代APP LLR 算法,將LLR BP 算法中的λn (un ) 代替λmn′(u ) n′ 參與校驗(yàn)信息的迭代。即λn (un ) 不僅用于硬判決,還用于校驗(yàn)信息的更新。這樣所傳遞的變量消息之間便引進(jìn)了相關(guān)性,傳遞的變量消息就不再是外部消息,僅僅需要計(jì)算和存儲(chǔ)一個(gè)變量消息的數(shù)值,可以大大地降低算法的復(fù)雜度。

3 LDPC 碼在高斯信道下不同譯碼算法的仿真結(jié)果和分析

基于Matlab按照上述的編譯碼方法,在高斯信道下分別對LDPC 碼概率域的SPA 和對數(shù)域的迭代APPLLR 譯碼算法進(jìn)行了誤碼性能仿真。然后由所得到的性能仿真圖形進(jìn)行分析比較。

3.1 概率域的SPA的仿真結(jié)果和分析高斯信道下,用BPSK 調(diào)制,采用概率域的迭代譯碼算法,迭代次數(shù)為20,該程序的優(yōu)點(diǎn)是譯碼效率高,其關(guān)鍵地方利用了LOG 函數(shù),提高了譯碼效率。相同碼率均為1 2,碼長分別為36,256,512,用概率域的迭代譯碼算法時(shí)的編譯碼系統(tǒng)的誤碼率隨信噪比變化的曲線如圖2所示。

 

 

由圖2 可見,譯碼前的誤碼率最高,采用概率域的迭代譯碼算法后,誤碼率大幅度降低,譯碼性能較好。碼長為512的LDPC碼糾錯(cuò)性能最好,碼長為36的LDPC碼糾錯(cuò)性能最差。由此可得:在相同碼率下,隨著碼長的增加,LDPC碼的糾錯(cuò)性能逐漸改善。

3.2 迭代APP LLR譯碼算法的仿真結(jié)果和分析

高斯信道下,用BPSK 調(diào)制,采用對數(shù)域的迭代譯碼算法,迭代次數(shù)為10,可以設(shè)置誤碼碼字的最大數(shù)量來計(jì)算每個(gè)信噪比點(diǎn),程序簡明了,容易理解,而且譯碼效率非常高。相同碼率為1/2,碼長分別為36、256、512,用對數(shù)域的迭代APP LLR譯碼算法時(shí)的編譯碼系統(tǒng)的誤碼率隨信噪比變化的曲線如圖3所示。[!--empirenews.page--]

 

 

由圖3可見,碼長為512的LDPC碼糾錯(cuò)性能最好,碼長為36的LDPC碼糾錯(cuò)性能最差。即在相同碼率下,隨著碼長的增加,LDPC碼的糾錯(cuò)性能逐漸改善。

3.3 概率域的SPA和對數(shù)域的迭代APP LLR譯碼算法的誤碼性能比較及分析

高斯信道下,用BPSK調(diào)制,分別對碼率為1/2,碼長為256 的LDPC 碼概率域的SPA 和對數(shù)域的迭代APPLLR譯碼算法的性能比較,如圖4所示。

 

 

由圖4 可見,概率域的SPA 算法復(fù)雜,需耗費(fèi)較多的硬件資源和時(shí)間,仿真性能略好;對數(shù)域的迭代APPLLR算法將大量乘法運(yùn)算變?yōu)榧臃ㄟ\(yùn)算,大大簡化了譯碼復(fù)雜度,算法收斂所需的迭代次數(shù)減少一半,譯碼器的延時(shí)也比較小,更利于硬件實(shí)現(xiàn)。對數(shù)域譯碼算法運(yùn)算量的下降是以犧牲一部分的性能為代價(jià)的,在復(fù)雜度降低的同時(shí),抗干擾能力也在下降,但性能的惡化并不大。

4 LDPC 碼在VHF 頻段信道下的仿真結(jié)果和分析[8-10]

VHF頻段小尺度模型信道的仿真場景為鄉(xiāng)村、城市、沿海、郊區(qū)。所仿真的信道基本上是相關(guān)的,即是平穩(wěn)衰落過程。其中相關(guān)時(shí)間是由時(shí)延相關(guān)時(shí)間(單位:ns)和移動(dòng)速度來計(jì)算。一般情況下,將VHF頻段劃分為三個(gè)子頻段:高頻段(67.3~108 MHz)、中頻段(47.4~67.3 MHz)、低頻段(30~47.4 MHz)。本文只對低頻段信道進(jìn)行仿真,為了針對更惡劣的情況,在瑞利多徑衰落信道下進(jìn)行仿真,在四種不同的場景下的時(shí)延及功率如表1~表4所示。

 

 

 

 

LDPC 碼在瑞利多徑衰落信道(低頻)下,用BPSK調(diào)制,采用對數(shù)域的迭代APP LLR 譯碼算法進(jìn)行性能仿真,碼率為1/2,碼長為256 的LDPC 碼的編譯碼系統(tǒng)分別在鄉(xiāng)村、城市、沿海和郊區(qū)四種不同場景的誤碼率隨信噪比變化的曲線,如圖5所示。

 

 

由圖5 可見,LDPC 碼在比高斯信道更加惡劣的瑞利信道下,其誤碼率隨信噪比變化的曲線呈下降的趨勢。LDPC碼在信道條件相對較好的鄉(xiāng)村場景下的誤碼性能最好,在信道條件最惡劣的城市場景下的誤碼性能最差。由此可以得到,其誤碼性能與時(shí)延、功率及四種場景的環(huán)境、地形等因素有著密切的關(guān)系。時(shí)延越小,功率越小,地形越平坦開闊,障礙物越少,LDPC碼的糾錯(cuò)性能越好。即LDPC 碼隨著信道條件惡劣程度的增加,其譯碼性能也在逐漸降低。

5 結(jié)束語

信道編譯碼技術(shù)已成為現(xiàn)代通信系統(tǒng)不可缺少的關(guān)鍵技術(shù),基于圖模型的LDPC 碼使人們以較低的復(fù)雜度實(shí)現(xiàn)了可靠通信,對LDPC碼的研究不僅具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值和理論指導(dǎo)意義,更具有強(qiáng)烈的應(yīng)用背景及十分顯著的經(jīng)濟(jì)效益。LDPC碼是近年來信道編碼領(lǐng)域一個(gè)里程碑式的進(jìn)展,優(yōu)異的糾錯(cuò)性能和自然并行的譯碼算法使得它在多個(gè)國際性通信標(biāo)準(zhǔn)中得到應(yīng)用。理論分析及仿真結(jié)果均表明,基于迭代APP LLR算法的LDPC碼,實(shí)現(xiàn)簡單,性能優(yōu)異,具有良好的工程應(yīng)用前景。

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