系统工程与电子技术 ›› 2024, Vol. 46 ›› Issue (12): 4231-4237.doi: 10.12305/j.issn.1001-506X.2024.12.32

• 通信与网络 • 上一篇    

LDPC码的分层自适应最小和译码算法

郑仁乐1,2, 李东阳1,2, 刘文学1,2, 万金涛1,2, 刘学勇1,2, 李金海1,2,*   

  1. 1. 中国科学院微电子研究所通信与信息工程研发中心, 北京 100029
    2. 中国科学院大学集成电路学院, 北京 100049
  • 收稿日期:2023-11-15 出版日期:2024-11-25 发布日期:2024-12-30
  • 通讯作者: 李金海
  • 作者简介:郑仁乐(2000—), 男, 硕士研究生, 主要研究方向为卫星导航、无线通信
    李东阳(1999—), 男, 硕士研究生, 主要研究方向为卫星导航中的信号处理及其硬件实现
    刘文学(1985—), 男, 高级工程师, 博士, 主要研究方向为卫星导航相关的软硬件设计、信号处理
    万金涛(1998—), 男, 硕士研究生, 主要研究方向为卫星导航中的信号处理
    刘学勇(1977—), 男, 副研究员, 博士, 主要研究方向为无线通信、SoC芯片设计
    李金海(1978—), 男, 高级工程师, 博士, 主要研究方向为卫星导航、宽带无线通信

Hierarchical adaptive minimum sum decoding algorithm for LDPC code

Renle ZHENG1,2, Dongyang LI1,2, Wenxue LIU1,2, Jintao WAN1,2, Xueyong LIU1,2, Jinha LI1,2,*   

  1. 1. Communication and Information Engineering Research and Development Center, Institute of Microelectronics of the Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, China
    2. School of Integrated Circuits, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
  • Received:2023-11-15 Online:2024-11-25 Published:2024-12-30
  • Contact: Jinha LI

摘要:

针对归一化最小和译码算法较置信传播译码算法误差较大的问题, 提出自适应最小和译码算法。通过对当前迭代后验概率的硬判决值与前一次迭代后验概率的硬判决值进行计算, 动态调整归一化因子与偏移因子, 使得到的改进算法更接近于置信传播译码算法。在此基础上, 应用分层式调度策略, 提出分层自适应最小和译码算法, 提升译码算法收敛速度。仿真实验结果表明, 在误码率为10-6时, 所提译码算法的误码性能与分层归一化最小和译码算法相比有0.25 dB的增益, 与分层置信传播译码算法的译码性能十分接近, 迭代次数仅有1次的增加, 具有更好的收敛性能。

关键词: 低密度奇偶校验码, 分层自适应最小和译码算法, 归一化因子, 偏移因子

Abstract:

To address the issue of larger errors in the normalized minimum sum decoding algorithm compared to the belief propagation decoding algorithm, an adaptive minimum sum decoding algorithm is proposed. By calculating the hard decision values of the current iteration posterior probability and the previous iteration posterior probability, the normalization factor and offset factor are dynamically adjusted to make the improved algorithm closer to the belief propagation decoding algorithm. Based on this, a hierarchical scheduling strategy is applied to propose a hierarchical adaptive minimum sum decoding algorithm, which improves the convergence speed of the decoding algorithm. Simulation results show that when the bit error rate is 10-6, the proposed decoding algorithm has a gain of 0.25 dB of bit error performance compared to the hierarchical normalized minimum sum decoding algorithm. Compared with the hierarchical belief propagation decoding algorithm, the proposed decoding performance has a similar performance, with only one increase in iteration times sum better convergence performance.

Key words: low-density parity check (LDPC) code, hierarchical adaptive minimum sum decoding algorithm, normalization factor, offset factor

中图分类号: