阵列卷积低密度奇偶校验码简介

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  摘要:低密度奇偶校验(LDPC)码作为一种特殊的线性分组码,因其在各种数据传输和存储环境中接近香农极限的优异性能,在现代通信差错控制编码中有着广泛的应用。本文中介绍一种复杂度低,性能良好的正则时不变低密度奇偶校验卷积码(RTI-LDPCC)的设计方法,能够获得相较于传统方法性能更佳、约束长度更短的RTI-LDPCC码的方法。
  关键词:阵列卷积码;低密度奇偶校验码;差错控制编码
  中图分类号:TN911.22 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2018)10-0227-02
  低密度奇偶校验码(LDPC)由于其在置信传播(BP)译码算法下良好的逼近容限性能而成为当代重要的前向纠错技术(FEC)之一。相对于随着码率增加而减小的非正则码,正则码会产生损失,并且在高码率下会变得非常小,这一特性使其在许多实际应用中备受关注。另外,码的正则性将简化置信传播译码器的硬件实现方案,并允许方案使用可扩展的设计,亦可应用于结构化LDPC码,如准循环LDPC码(QC-LDPC)和LDPC卷积码(LDPCC)设计出简单的编码电路。
  在本文中,对正则时不变LDPC卷积码(RTI-LDPCC)、QC-LDPC码、LDPCC码进行分析。同时,使用伴随式变换约束长度作为复杂度的度量,并以设计约束长度小的码为目标。本文将由称为阵列LDPC码的特殊QC-LDPC码出发,着重介绍由此介绍阵列卷积LDPC(AC-LDPC)码,并与经典设计方法作比较,得出评价。
  其中[a]和[b]是两个整数,分别为以[m]为模[n0]的乘法阶数和以[m]为模[r0]的乘法阶数。其中取整数[m>r0n0],使[m-1]能除以[r0]和[n0]。选择满足上述条件的最小[m]值从而尽可能地减小约束长度。使用[Ha][1]中的元素作为酉循环置换矩阵[P]的指数以创建QC-LDPC块码的奇偶校验矩阵,其中,需令矩阵[P]的大小[q=m]。从而由QC-LDPC块码展开获得RTI-LDPCC码[1]。这类LDPCC码通常具有较大的约束长度。
  可以观察到根据式(3.1)中指数矩阵所定义的编码同样可以通过在阵列LDPC碼中令[Δ=1,b,b2,…,br0-1],再进行列重新排序、截短这样的方式获得。因此,可以将其视为基于阵列LDPC码展开的一个特例。受此启发,考虑基于更多更一般的阵列LDPC码来设计RTI-LDPCC码。在确定[Δ]后,可根据式(1.2)中矩阵来进行展开,从而获得相较于基于式(3.1)中矩阵展开而言,更小约束长度的编码。此外,在高码率下,此编码的性能以及它们在某些情况下的最小距离都会进一步改善。进一步地考虑,该方法还可以通过改变[q]的大小以兼顾约束长度和性能。
  4总结
  本文简述了LDPC码以及其性能优异一个分支RTI-LDPCC码。在此基础上,分析与经典设计不同的AC-LDPC码设计方法。着重对该类码组作出研究介绍。发现AC-LDPC码不仅能提供更小的约束长度,而且能够在高码率下实现更好的性能。从而为进一步的投入实践应用奠定基础。
  参考文献:
  [1] Tanner R M, Sridhara D, Sridharan A, et al. LDPC block and convolutional codes based on circulant matrices[J]. IEEE Transactions on Information Theory It, 2004, 50(12):2966-2984.
  [2] Baldi M, Cancellieri G, Chiaraluce F. Array Convolutional Low-Density Parity-Check Codes[J]. IEEE Communications Letters, 2013, 18(2):336-339.
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