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        基于PC-PEG算法構(gòu)造的QC-LDPC碼性能研究

        2013-08-13 03:55:16袁梅冷雷海軍
        電視技術(shù) 2013年15期
        關(guān)鍵詞:譯碼數(shù)目校驗

        楊 張,袁梅冷,雷海軍

        (1.深圳職業(yè)技術(shù)學(xué)院,廣東 深圳 518055;2.深圳大學(xué)計算機與軟件學(xué)院廣東省普及型高性能計算機重點實驗室,廣東 深圳 518060)

        責(zé)任編輯:時 雯

        1 LDPC簡述

        LDPC(Low Density Parity Check)碼即為低密度奇偶校驗碼,它是 Gallager[1-2]在1963 年提出的具有稀疏校驗矩陣的線性分組碼,Turbo碼的迭代譯碼思想在LDPC碼中的應(yīng)用使其對較長的LDPC碼在BPSK調(diào)制性能中接近AWGN信道下的Shannon限。LDPC碼的優(yōu)良性能已被公認(rèn)為將代替Turbo碼應(yīng)用在分布式視頻編碼(DVC)及下一代通信技術(shù)等領(lǐng)域。

        目前,對于性能優(yōu)良的LDPC碼均采用隨機構(gòu)造方法,這種碼具有兩個缺點:碼字無規(guī)則,需要較大的存儲空間;隨機構(gòu)造方法在參數(shù)控制方面不是很靈活,必須在構(gòu)造出校驗矩陣后才可根據(jù)校驗矩陣計算碼長、碼率[3]。文獻(xiàn)[4]中PEG算法雖然可以使參數(shù)構(gòu)造方便靈活,并且可以在每次添加一條邊時使局部圈長都保持最大,但是PEG算法以及后來人們在其基礎(chǔ)上修改的其他算法都只考慮了圈長,忽視了小環(huán)的數(shù)目,如果小環(huán)的數(shù)目偏多,即使圈長較大,也將嚴(yán)重影響譯碼性能。文獻(xiàn)[5]為了實現(xiàn)LDPC部分并行譯碼的特點,以PEG算法為基礎(chǔ)引入了QC特性[6-7],該方法構(gòu)造的LDPC碼可以保證局部圈長最大,并且準(zhǔn)循環(huán)特性可以減小存儲空間,同時可以實現(xiàn)工程上的部分并行譯碼性能,但是該方法在保證局部圈長最大情況下仍然沒有使小環(huán)數(shù)目最小。本文充分分析了構(gòu)造LDPC碼的校驗矩陣,得知各種算法存在的優(yōu)缺點,對文獻(xiàn)[6]使用的PEG算法采用PC標(biāo)記法修改,使PEG算法同時滿足局部圈長最大、小環(huán)數(shù)目最小,然后引入QC特性,在保證譯碼性能相當(dāng)?shù)那疤嵯聦崿F(xiàn)工程上的部分并行譯碼。

        2 PC(Polynomial of Cycle)標(biāo)記法原理

        PEG算法是一種逐邊增加的算法,每增加一條邊時按照 Tanner圖展開[8-9],展開終止的條件為當(dāng)前校驗節(jié)點的集合的補集不為空集,再展開一步則校驗節(jié)點集合的補集為空集則終止,或者展開到校驗節(jié)點數(shù)目不再隨展開而增加時停止,這樣雖然可以保證每增加一條邊局部圈長最大,但是該構(gòu)造方法小環(huán)數(shù)目較多,較多的小環(huán)數(shù)目將嚴(yán)重影響譯碼性能,因此本文將引入一種PC標(biāo)記法減少小環(huán)的數(shù)目。

        圖1是以變量節(jié)點Vi為根節(jié)點展開的樹形圖,具體PC標(biāo)記法描述如下。

        圖1 樹形Tanner展開

        定義一,初始化根節(jié)點Vi的PC值為1,若C2和C3是從Vi展開得到,Vi是父節(jié)點,C2和C3是子節(jié)點,在下一次展開式子節(jié)點必須排除父節(jié)點。

        定義二,子節(jié)點的PC值等于父節(jié)點乘以x,所以C2和C3的PC值為x,如果一個子節(jié)點有兩個或者更多的父節(jié)點,則PC值計算如下:首先把所有父節(jié)點的PC值相加;然后把得到的值再乘以x,即為該子節(jié)點的PC值,例如C7有兩個父節(jié)點,則C7的值為2x3。

        PC的表達(dá)式wxk中,w和k代表2個重要信息,k代表當(dāng)前展開節(jié)點的環(huán)長,w代表當(dāng)前展開節(jié)點的小環(huán)數(shù)目。若C5,C1和C4為集合中待選校驗節(jié)點,則此時可以根據(jù)計算得到的PC值選擇C5,從而保證小環(huán)的數(shù)目最小,因為C5有2個小環(huán),C1有3個小環(huán),C4有3個小環(huán)。

        同一個校驗節(jié)點可能在展開的樹形圖中多次出現(xiàn),則校驗節(jié)點Cj的PC多項式值可以表示為

        式中:w1x2k-1表示添加w1條2k的環(huán);w2x2(k+1)-1表示添加w2條2(k+1)的環(huán)。如果校驗節(jié)點Cp在樹形圖中沒有出現(xiàn),則Cp的環(huán)多項式為0,選擇Cp建立邊,那么將不會出現(xiàn)環(huán)長比2(l+1)短的環(huán),l為樹形圖展開的最大層數(shù)。

        最優(yōu)節(jié)點選擇方法:比較校驗節(jié)點的環(huán)多項式,選擇冪次最小的校驗節(jié)點,然后從冪次最小校驗節(jié)點集合中選擇冪次最大的,這樣可以保證該校驗節(jié)所形成的最小環(huán)最大,如果冪次最大的校驗節(jié)點不唯一,進(jìn)一步比較系數(shù)值,選擇系數(shù)值最小的可以保證該小環(huán)的數(shù)目最小。這里不直接在校驗節(jié)點環(huán)多項式中選擇冪次最大的理由在于:最大的冪次雖然保證了有較大的環(huán),但是不能保證最小環(huán)的大小。

        3 基于PC-PEG的QC-LDPC碼的構(gòu)造算法

        PC-PEG算法是在PEG算法上基礎(chǔ)上改進(jìn)的,也是一種逐漸增加邊的算法,以變量節(jié)點按樹形圖展開,由于是要選擇最優(yōu)的校驗節(jié)點,所以按上述方法分別計算所有校驗節(jié)點的PC值wxk,k代表當(dāng)前展開的節(jié)點的環(huán)長,w代表當(dāng)前展開節(jié)點的小環(huán)數(shù)目,所以需要選擇k最大、w最小的校驗節(jié)點。由于LDPC譯碼算法本質(zhì)上是一種并行譯碼,可以通過構(gòu)造具有QC特性的LDPC碼使其實現(xiàn)工程上的部分并行譯碼,且可以節(jié)省存儲空間。

        綜上所述,采用PC-PEG算法構(gòu)造具有準(zhǔn)循環(huán)特性的QC-LDPC碼,并對并行譯碼性能進(jìn)行分析。要構(gòu)造QC-LDPC碼首先要確定參數(shù):矩陣大小、循環(huán)移位矩陣、度分布。分析本文提出的PC-PEG算法并對QC-LDPC碼進(jìn)行構(gòu)成,具體過程如下:

        1)構(gòu)造矩陣H,大小為m×n,循環(huán)移位矩陣Q,大小為L×L,確定基矩陣的大小c=m/L,t=n/L。

        2)采用PC-PEG算法構(gòu)造基矩陣Hb,可以保證較大圈長的同時具有較少的小環(huán)數(shù)目。

        對于每一個變量節(jié)點Vi(i=1,…,n),有:

        (1)為變量節(jié)點Vi添加第一條邊時,選擇度最小的校驗節(jié)點連接,其他邊時轉(zhuǎn)(2);

        (2)變量節(jié)點和校驗節(jié)點PC值初始化;

        ①變量節(jié)點PC值初始化,即

        ②校驗節(jié)點PC值初始化,即

        (3)按第1節(jié)的方法樹形展開,并逐層更新變量節(jié)點和校驗節(jié)點的PC值;

        ①若校驗節(jié)點Cj由變量節(jié)點Vi展開得到,校驗節(jié)點Cj的PC值更新為

        ②若變量節(jié)點Vq由校驗節(jié)點Cp展開得到,變量節(jié)點Vq的PC值更新為

        (4)根據(jù)第1節(jié)介紹的最優(yōu)節(jié)點選擇方法尋找最優(yōu)校驗節(jié)點Ci建立邊,即

        (5)返回(2)完成變量節(jié)點Vi其他邊的建立。

        3)根據(jù)步驟2)構(gòu)造的基矩陣Hb采用式(7)計算得到循環(huán)移位參數(shù)矩陣P,即

        式中,aij是已知的,z是一個從0開始的記號,它表示在基矩陣Hb中每一行1的相對位置,例如z=0每一行首先出現(xiàn)1的位置,z=1表示每一行其次出現(xiàn)1的位置。

        4)根據(jù)步驟3)計算得到的循環(huán)移位參數(shù)矩陣P和循環(huán)移位矩陣Q,得到最終的校驗矩陣H。

        4 實驗性能測試

        4.1 實驗小環(huán)數(shù)目統(tǒng)計

        實驗采用Mackay構(gòu)造算法、PEG構(gòu)造算法、基于PC的PEG算法(PC-PEG)。PEG算法構(gòu)造的QC-LDPC碼(PEG QC-LDPC)、改進(jìn) PEG算法構(gòu)造的 QC-LDPC碼(PC-PEG QC-LDPC)的校驗矩陣為256 ×512,變量節(jié)點的度為3,校驗節(jié)點的度為6(少數(shù)校驗節(jié)點的度為5或者7),環(huán)的個數(shù)統(tǒng)計如表1所示??梢钥闯霾捎肞C-PEG算法構(gòu)造的校驗矩陣中8環(huán)的數(shù)目為407,PEG算法構(gòu)造的校驗矩陣中8環(huán)個數(shù)為897,8環(huán)數(shù)目減少了54.6%。在引入QC特性后PEG QC-LDPC算法增加了6環(huán)數(shù)目(192個),8環(huán)數(shù)目(1 304個),雖然引入了QC特性有利于并行譯碼和存儲,但小環(huán)的加入必將影響其性能,所以必須減少小環(huán)的數(shù)目,本文采用的PC-PEG QC-LDPC算法比PEG QC-LDPC算法減少了6環(huán)數(shù)目103個(53.6%),減少了8環(huán)數(shù)目711個(54.5%),即使它與PEG算法相比還是有一定的小環(huán),但它具有QC特性。

        表1 變量節(jié)點環(huán)個數(shù)統(tǒng)計

        4.2 并行譯碼性能分析

        在并行譯碼方面,結(jié)合LDPC譯碼特點:信息在變量節(jié)點和校驗節(jié)點之間根據(jù)Tanner圖上的邊連接來回傳遞,可知LDPC在理論上是一種并行算法,但在工程運用中很難實現(xiàn)。若有多個CNU(Check Node Update),VNU(Variable Node Update)計算節(jié)點,當(dāng)CNU更新時需要用到變量節(jié)點信息(Qij),且當(dāng)需要的所有Qij都準(zhǔn)備好時才可以進(jìn)行運算,同理當(dāng)VNU進(jìn)行更新時需要校驗節(jié)點信息(Rij),且當(dāng)所有校驗節(jié)點信息準(zhǔn)備好時才可以進(jìn)行計算,對于全部并行實現(xiàn)來說可以將每一個Qij和Rij都用一個寄存器來存儲,此時再對VNU或者CNU進(jìn)行運算時可以讀取所有數(shù)據(jù),實現(xiàn)完全并行譯碼,但這種方法會耗費大量的存儲空間,在實際應(yīng)用中對于碼長較長的情況則不能實現(xiàn)。面對以上問題可以通過時分復(fù)用有限存儲空間,實現(xiàn)部分并行譯碼,但對于不規(guī)則的LDPC碼,在進(jìn)行VNU或者CNU計算時,可能讀取的Qij或Rij不在同一列或同一行上,從而導(dǎo)致大量節(jié)點運算處于等待狀態(tài),并行譯碼效率也很低。當(dāng)引入QC特性后根據(jù)校驗矩陣分塊結(jié)構(gòu)的特點,Qij和Rij的信息可以根據(jù)分塊矩陣的結(jié)構(gòu)分別存儲在L×(n/L)個存儲空間上,每個時鐘可以讀取L×(n/L)個數(shù)據(jù),從而也保證了讀取的數(shù)據(jù)剛好在L行或者m/L列上,使變量節(jié)點或者校驗節(jié)點的更新無須一直處于等待所需數(shù)據(jù),再通過復(fù)用計算單元實現(xiàn)部分并行譯碼。

        4.3 譯碼性能分析

        本節(jié)實驗采用PEG算法、PEG QC-LDPC算法、PCPEG QC-LDPC算法構(gòu)造的校驗矩陣分別為(256,512)和(512,1 024),循環(huán)移位矩陣大小為8×8和16×16,變量節(jié)點的度為3,校驗節(jié)點的度大多為6,只有少數(shù)分布為5和7。仿真條件采用BPSK調(diào)制、AWGN信道,采用對數(shù)域和積譯碼算法,最大迭代次數(shù)為50,每次測試至少收集到200個錯誤比特時停止仿真,分別計算在各個信噪比下的BER,如圖2~3所示。

        圖2 (256,512)L=8在不同信噪比下的誤碼率

        圖3 (512,1 024)L=16在不同信噪比下的誤碼率

        從表1統(tǒng)計的小環(huán)數(shù)目可知PC-PEG QC-LDPC和PEG QC-LDPC相對于PEG算法都有小環(huán)(6環(huán)),分別為89個和192個,從而導(dǎo)致在相同信噪比下其誤碼率要高于PEG算法(見圖2、圖3),但是其QC特性可使它在并行譯碼、存儲空間上發(fā)揮很大作用。PC-PEG QC-LDPC算法誤碼率要低于PEG QC-LDPC算法,因為其減少了6環(huán)數(shù)目103個(53.6%),8環(huán)數(shù)目減少了711個(54.5%)。從圖3可知,當(dāng)碼長增加時PEG算法誤碼率要明顯低于PEG QC算法,但在高信噪比下PC-PEG QC算法的誤碼率接近PEG算法。

        5 結(jié)論

        本文提出的PC-PEG算法在保證Girth最大的條件下減少了小環(huán)的數(shù)目,實驗測得PC-PEG相比PEG算法在8環(huán)數(shù)目中減少了490個(54.6%),并且引入了QC特性,雖然引入了QC特性增加了小環(huán)的數(shù)目,但是它使得LDPC部分并行譯碼得以實現(xiàn),解決了工程上并行實現(xiàn)的問題,并且節(jié)省了很多的存儲空間,對于較長的LDPC碼可在工程中實現(xiàn)。由實驗可知,PC-PEG QC-LDPC比PEG QC-LDPC的譯碼性能好,當(dāng)碼長增加時,在高信噪比下,與PEG算法性能相當(dāng)。

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