專(zhuān)利名稱：解碼裝置以及解碼方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及解碼裝置以及解碼方法，特別涉及對(duì)利用低密度奇偶校驗(yàn)碼進(jìn)行編碼后的數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼的解碼裝置以及解碼方法。
背景技術(shù)：
低密度奇偶校驗(yàn)(Low-DensityParity-Check =LDPC)碼(以下，稱為 LDPC 碼)是 1962年由Gallager提出來(lái)的利用重復(fù)處理的糾錯(cuò)碼，得到了隨著碼長(zhǎng)變長(zhǎng)而逼近Shannon 極限的解碼特性，具有幾乎不發(fā)生在Turbo碼的解碼中觀測(cè)到的錯(cuò)誤平層(Error Floor) 現(xiàn)象的特征。可在Tarmer圖上通過(guò)基于概率傳播的消息傳遞算法進(jìn)行LDPC碼的解碼，該 Tanner圖是用分支(branch)將與碼字的各比特對(duì)應(yīng)的變量節(jié)點(diǎn)和與奇偶校對(duì)總和對(duì)應(yīng)的 校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)連結(jié)而成的形狀的圖。作為基本的消息傳遞算法，可舉出Sum-Product算法。在Sum-Product算法中，作 為接收信號(hào)概率性的可靠度信息，計(jì)算對(duì)數(shù)似然比(LogLikelihood Ratio =LLR)(以下，稱 為L(zhǎng)LR)，并進(jìn)行重復(fù)運(yùn)算，由此進(jìn)行解碼(例如，參照非專(zhuān)利文獻(xiàn)1)。在Sum-Product算法中，由于進(jìn)行了準(zhǔn)確的運(yùn)算，所以解碼性能較高，但由于需要 使用數(shù)學(xué)函數(shù)的運(yùn)算(實(shí)數(shù)的加法和函數(shù)的評(píng)價(jià))，所以計(jì)算成本變高。因此，當(dāng)在解碼裝 置中安裝Sum-Product算法時(shí)，需要準(zhǔn)備用于保持函數(shù)值的表等來(lái)降低計(jì)算成本。與Sum-Product算法相對(duì)，作為對(duì)安裝時(shí)的電路結(jié)構(gòu)進(jìn)行簡(jiǎn)化的算法，存在 Min-Sum算法。在Min-Sum算法中，使用對(duì)Sum-Product算法中使用的數(shù)學(xué)函數(shù)進(jìn)行近似而 得到的簡(jiǎn)單算式，只進(jìn)行加法、最小值檢測(cè)、正負(fù)判定、符號(hào)的乘法這4種運(yùn)算，因此計(jì)算成 本減小。但是，存在解碼性能受到近似的影響而劣化的缺點(diǎn)。另外，作為與Sum-Product算法相比解碼性能稍微劣化但計(jì)算成本與Min-Sum算 法大致相同的解碼算法，例如存在Normalized_BP (BiiefPropagation，置信傳播)算法和 0ffset_BP算法(例如，參照非專(zhuān)利文獻(xiàn)2)。并且，作為與Min-Sum算法相比計(jì)算量雖然增加，但具有與Sum-Product算法大致 相同程度的解碼性能的解碼算法，提出了 δ-Min算法(例如，參照非專(zhuān)利文獻(xiàn)3)。但是，上述算法產(chǎn)生下述問(wèn)題，即在每次的解碼處理中，在結(jié)束全行處理之后進(jìn) 行全列處理，因此隨著解碼處理的重復(fù)次數(shù)增多，解碼處理花費(fèi)的延遲時(shí)間增大。對(duì)于這樣的問(wèn)題，存在減少了解碼處理的重復(fù)次數(shù)的Shuffled_BP算法。在 ShufflecLBP算法中，逐字進(jìn)行通過(guò)行處理和列處理得到的概率信息的計(jì)算以及更新。因 此，高效地進(jìn)行概率信息的傳播，收斂加速，但需要對(duì)各節(jié)點(diǎn)進(jìn)行保持的存儲(chǔ)器，因此增加 了與行重以及列重的量相當(dāng)?shù)拇鎯?chǔ)容量(例如，參照非專(zhuān)利文獻(xiàn)4)。與此相對(duì)，對(duì)Min-Sum算法進(jìn)行改善，提出了循環(huán)近似min算法(cyclic approximated min algorithm)，該循環(huán)近似min算法只循環(huán)地更新任意個(gè)數(shù)的最小值(表 示以升序從最小值到任意個(gè)數(shù))的LLR的絕對(duì)值，即不是使用準(zhǔn)確的最小值，而是使用近似的最小值進(jìn)行解碼。通過(guò)使用循環(huán)近似min算法，與ShufflecLBP算法相比可大幅度縮 小存儲(chǔ)容量(例如，參照專(zhuān)利文獻(xiàn)1)。專(zhuān)利文獻(xiàn)1 國(guó)際公開(kāi)W02007/018066A1號(hào)(第9_1圖)非專(zhuān)利文獻(xiàn)1 和田山正著，“低密度"'J r ^検查符號(hào)i O復(fù)號(hào)法LDPC(Low Density Parity Check)符號(hào)/sum-product 復(fù)號(hào)法，，，卜，J 夕’義 7° 7，2002 年 6 月 5 日， P. 76-99非專(zhuān)利文獻(xiàn)2Jinghu Chen等，“Reduced-Complexity Decoding ofLDPC Codes，，， [online],[平成 20 年 12 月 22 日檢索]，互聯(lián)網(wǎng) <URL :http //www-ee. eng. hawaii. edu/ jinghu/FILES/tcom02v3p2. pdf>非專(zhuān)利文獻(xiàn)3 :R. Sakai 等，“Low Complexity Decoding Algorithm forLDPC Codes and Its Discretized Density Evolution”，RCS2005—42(2005—7)Okayama，2005 年 7 月，p. 13-18__ 專(zhuān)禾U 文獻(xiàn) 4 :Juntari Zhang ^,"Shuffled Belief PropagationDecoding", [online],[平成 16年9 月 28 日檢索]，互聯(lián)網(wǎng) <URL :http //lester. univ-ubs. fr:8080/ boutillon/Journee_GDR_LDPC/Fossorierl_GDR_LDPC. pdf>在使用上述解碼算法的現(xiàn)有解碼裝置以及解碼方法中，存在下述問(wèn)題，即為了獲 得較高的解碼性能，需要增加解碼處理的重復(fù)次數(shù)，隨著重復(fù)次數(shù)增加，解碼延遲也增大。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明正是為了解決這些問(wèn)題而完成的，其目的在于提供通過(guò)進(jìn)行高效率的概率 傳播加快運(yùn)算結(jié)果的收斂，能夠減少解碼處理的重復(fù)次數(shù)的解碼裝置以及解碼方法。為了解決上述問(wèn)題，本發(fā)明的解碼裝置對(duì)利用低密度奇偶校驗(yàn)(Low-Density Parity-Check =LDPC)碼編碼后的數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼處理，其特征在于，該解碼裝置具有解碼 部，其針對(duì)作為處理對(duì)象的數(shù)據(jù)，重復(fù)進(jìn)行遵循Sum-Product算法的行處理以及列處理的 運(yùn)算，由此計(jì)算概率信息值并更新該值；以及可靠度變化部，其根據(jù)在解碼部中計(jì)算或更新 的一個(gè)概率信息值即第1值與作為處理對(duì)象的數(shù)據(jù)的概率性可靠度信息值即第2值之間的 比較，來(lái)改變第2值，將該改變后的第2值反映在第1值上來(lái)對(duì)第1值進(jìn)行校正。根據(jù)本發(fā)明，具有解碼部以及可靠度變化部，因此進(jìn)行高效率的概率傳播來(lái)加快 運(yùn)算結(jié)果的收斂，由此可減少解碼處理的重復(fù)次數(shù)，其中，該解碼部針對(duì)作為處理對(duì)象的數(shù) 據(jù)，重復(fù)進(jìn)行遵循Sum-Product算法的行處理以及列處理的運(yùn)算，由此計(jì)算概率信息值并 更新該值，該可靠度變化部根據(jù)在解碼部中計(jì)算或更新的一個(gè)概率信息值即第1值 與作為 處理對(duì)象的數(shù)據(jù)的概率性可靠度信息值即第2值之間的比較，來(lái)改變第2值，將該改變后的 第2值反映在第1值上來(lái)對(duì)第1值進(jìn)行校正。


圖1是本發(fā)明實(shí)施方式的解碼裝置的框圖。圖2是本發(fā)明實(shí)施方式的解碼裝置的動(dòng)作流程圖。標(biāo)號(hào)說(shuō)明1解碼部；2可靠性變化部；IlLLR計(jì)算部；12概率信息計(jì)算結(jié)果保持部；13行處理部；14列處理部；15控制部；16解碼結(jié)果判定部。
具體實(shí)施例方式以下，使用

本發(fā)明的實(shí)施方式。在本發(fā)明的實(shí)施方式中，以與作為L(zhǎng)DPC碼的 解碼算法的，Sum-Product算法適應(yīng) 的解碼裝置以及解碼方法為例進(jìn)行說(shuō)明。圖1是本發(fā)明實(shí)施方式的解碼裝置的框圖。如圖1所示，本實(shí)施方式的解碼裝置 對(duì)利用LDPC碼編碼后的數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼處理，其特征在于，該解碼裝置具有解碼部1，其針 對(duì)作為處理對(duì)象的數(shù)據(jù)，重復(fù)進(jìn)行遵循Sum-Product算法的行處理以及列處理的運(yùn)算，由 此計(jì)算概率信息值以及更新該值；以及可靠度變化部2，其根據(jù)在解碼部1中計(jì)算或更新的 一個(gè)概率信息值即第1值與作為處理對(duì)象的數(shù)據(jù)的概率性可靠度信息值即第2值之間的比 較，來(lái)改變第2值，將該改變后的第2值反映在第1值上，來(lái)對(duì)第1值進(jìn)行校正。另外，解碼 部1具有LLR計(jì)算部11、概率信息計(jì)算結(jié)果保持部12、行處理部13、列處理部14、控制部15 以及解碼結(jié)果判定部16，輸入到LLR計(jì)算部11中的輸入信息在由解碼部1以及可靠度變化 部2進(jìn)行解碼處理之后，作為解碼結(jié)果從解碼結(jié)果判定部16輸出。接著，對(duì)本發(fā)明的實(shí)施方式的解碼裝置的動(dòng)作進(jìn)行說(shuō)明。圖2是本發(fā)明實(shí)施方式的解碼裝置的動(dòng)作流程圖。如圖2所示，LDPC編碼后的輸 入信息(作為處理對(duì)象的數(shù)據(jù))被輸入到LLR計(jì)算部11中(步驟Si)。LLR計(jì)算部11根據(jù) 所輸入的輸入信息，計(jì)算LLR值(步驟S2)。所計(jì)算的LLR值分別輸出到概率信息計(jì)算結(jié)果 保持部12以及可靠度變化部2。LLR計(jì)算部11所計(jì)算的LLR值在概率信息計(jì)算結(jié)果保持 部12中被設(shè)定為初始值，同時(shí)，解碼處理的重復(fù)次數(shù)在控制部15中被初始化為I = 1(步 馬聚S3) ο在步驟S3之后，行處理部13根據(jù)式(1)從LDPC碼的校驗(yàn)矩陣的第1行起依次針 對(duì)各行進(jìn)行行處理運(yùn)算(步驟S4)。 以下，示出式(1)中的定義。i 重復(fù)次數(shù)A(m)在校驗(yàn)矩陣H的第m行，矩陣元素為1的列編號(hào)η的集合A (m) \n 從集合A (m)中去除元素η后的集合α ω 在第i次重復(fù)中，從第m行的校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)傳遞給第η列的變量節(jié)點(diǎn)的概率信 息β ω 在第i次重復(fù)中，從第η列的變量節(jié)點(diǎn)傳遞給第m行的校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)的概率信 息這里，式(1)是基于Sum-Product算法的算式，在其它解碼算法中，成為與式(1) 不同的算式，但不會(huì)有本質(zhì)上的差異，因此即使是基于其它解碼算法的算式，也可以應(yīng)用。在步驟S4之后，列處理部14根據(jù)行處理部13進(jìn)行行處理而得到的概率信息，根據(jù)式(2)從LDPC碼的校驗(yàn)矩陣的第1列起依次針對(duì)各列進(jìn)行列運(yùn)算處理(步驟S5)。作為 列運(yùn)算處理的結(jié)果計(jì)算出的值被輸出到可靠度變化部2。此時(shí)，同時(shí)也進(jìn)行式(3)的運(yùn)算。
以下，示出式⑵以及式⑶中的定義。其中，對(duì)于與上述定義相同的定義，省略記載。B (η)在校驗(yàn)矩陣H的第η行，矩陣元素為1的行編號(hào)m的集合B (n) \m:從集合B (η)中去除元素m后的集合β ηω 第i次重復(fù)中的后驗(yàn)概率信息在可靠度變化部2中，與列處理部14根據(jù)式(2)計(jì)算的值(第1值)相比，LLR計(jì) 算部11所計(jì)算的LLR值(第2值)的可靠度較低。因此，當(dāng)該兩個(gè)值相差較大時(shí)，如以下 示出的具體例那樣，改變LLR計(jì)算部11所計(jì)算的LLR值的可靠度(即，改變對(duì)運(yùn)算的影響 力)，將改變后的LLR值與根據(jù)式(2)計(jì)算出的值相加，使得成為如式(4)所示那樣，保持在 概率信息計(jì)算結(jié)果保持部12中(步驟S6)。此時(shí)，同時(shí)也進(jìn)行式(5)的運(yùn)算。
以下，示出式(4)以及式(5)中的定義。其中，對(duì)于與上述定義相同的定義，省略記載。λ ‘ η 改變LLR計(jì)算部11所計(jì)算的LLR值的可靠度后的LLR值例如，當(dāng)從LLR計(jì)算部11輸出的LLR值(第2值)與列處理部14根據(jù)式⑵計(jì) 算出的值(第1值)符號(hào)相同、且從LLR計(jì)算部11輸出的LLR值(第2值)的絕對(duì)值遠(yuǎn)小 于列處理部14根據(jù)式⑵計(jì)算出的值(第1值)的絕對(duì)值時(shí)，增大(即，校正)從LLR計(jì) 算部11輸出的LLR值(第2值)的值。另一方面，當(dāng)從LLR計(jì)算部11輸出的LLR值(第2 值)與列處理部14根據(jù)式(2)計(jì)算出的值(第1值)符號(hào)不同、且從LLR計(jì)算部11輸出 的LLR值(第2值)的絕對(duì)值遠(yuǎn)大于列處理部14根據(jù)式(2)計(jì)算出的值(第1值)的絕 對(duì)值時(shí)，減小(即，校正)從LLR計(jì)算部11輸出的LLR值的值。并且，在改變LLR值的值時(shí)，既可以使用固定值，也可以通過(guò)對(duì)一定數(shù)量的LLR值 進(jìn)行加減乘除運(yùn)算中的任意一種或組合多種運(yùn)算來(lái)進(jìn)行LLR值的改變。另外，也可以通過(guò) 寄存器進(jìn)行任意的改變。上述的例子是本實(shí)施方式示出的一例，但本發(fā)明不限于此。并且， 關(guān)于上述LLR值的改變，也可以預(yù)先制定規(guī)則來(lái)進(jìn)行“在遠(yuǎn)小于時(shí)增大”或“在遠(yuǎn)大于時(shí)減 小”的動(dòng)作。解碼結(jié)果判定部16對(duì)可靠度變化部2根據(jù)式(5)計(jì)算出的后驗(yàn)概率信息(其中，當(dāng)可靠度變化部2不進(jìn)行校正時(shí)，根據(jù)式(5)使用LLR計(jì)算部11所計(jì)算的初始LLR值而計(jì) 算的后驗(yàn)概率信息)進(jìn)行硬判決，計(jì)算解碼結(jié)果，并根據(jù)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行奇偶校驗(yàn)。解碼結(jié)果 判定部16判定是否滿足“奇偶校驗(yàn)結(jié)果正確(校驗(yàn)矩陣與解碼序列的內(nèi)積=0)”或者“重 復(fù)次數(shù)為最大值(I = Imax) ”的條件，如果滿足任意一個(gè)條件，則結(jié)束解碼處理，輸出解碼 結(jié)果。另外，如果不滿足判定條件，則使重復(fù)次數(shù)I增加1次，重復(fù)執(zhí)行從步驟S4到步驟S7 的處理(步驟S7)。根據(jù)以上，在Sum-Product算法的列處理中改變根據(jù)輸入信息計(jì)算出的LLR值的影響力，由此可進(jìn)行比以往更高效率的概率傳播來(lái)加快運(yùn)算結(jié)果的收斂，減少解碼處理的 重復(fù)次數(shù)。另外，由于減少了解碼處理的重復(fù)次數(shù)，因此減少了解碼延遲。在本發(fā)明的實(shí)施方式中，作為L(zhǎng)DPC碼的解碼算法，對(duì)Sum-Product算法進(jìn)行了 說(shuō)明，但無(wú)論使用Min-Sum算法、Normalized_BP算法、0ffset_BP算法、δ -Min算法、 Shuffled_BP算法或循環(huán)近似min算法中的哪一個(gè)來(lái)替代Sum-Product算法，都能得到與本 實(shí)施方式相同的效果。應(yīng)當(dāng)認(rèn)為此次公開(kāi)的實(shí)施方式在所有方面只是例示，而并不是限制性的。本發(fā)明 的范圍由權(quán)利要求的范圍示出而不是上述說(shuō)明，并且旨在包含與權(quán)利要求的范圍等同含義 以及范圍內(nèi)的全部變更。
權(quán)利要求
一種解碼裝置，其對(duì)利用低密度奇偶校驗(yàn)碼編碼后的數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼處理，該解碼裝置具有解碼部，其針對(duì)作為處理對(duì)象的所述數(shù)據(jù)，重復(fù)進(jìn)行遵循Sum-Product算法的行處理以及列處理的運(yùn)算，由此計(jì)算概率信息值并更新該值；以及可靠度變化部，其根據(jù)在所述解碼部中計(jì)算或更新的一個(gè)概率信息值即第1值與作為所述處理對(duì)象的數(shù)據(jù)的概率性可靠度信息值即第2值之間的比較，來(lái)改變所述第2值，將該改變后的第2值反映在所述第1值上來(lái)對(duì)所述第1值進(jìn)行校正。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的解碼裝置，其特征在于，所述解碼部使用Min-Sum算法來(lái)替代所述Sum-Product算法。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的解碼裝置，其特征在于，所述解碼部使用NormalizecLBP算法來(lái)替代所述Sum-Product算法。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的解碼裝置，其特征在于，所述解碼部使用0fTset_BP算法來(lái)替代所述Sum-Product算法。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的解碼裝置，其特征在于，所述解碼部使用S -Min算法來(lái)替代所述Sum-Product算法。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的解碼裝置，其特征在于，所述解碼部使用ShufTled_BP算法來(lái)替代所述Sum-Product算法。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的解碼裝置，其特征在于，所述解碼部使用循環(huán)近似min算法來(lái)替代所述Sum-Product算法。
8.一種解碼方法，其對(duì)利用低密度奇偶校驗(yàn)碼編碼后的數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼處理，該解碼方 法包括(a)針對(duì)作為處理對(duì)象的所述數(shù)據(jù)，重復(fù)進(jìn)行遵循Sum-Product算法的行處理以及列 處理的運(yùn)算，由此計(jì)算概率信息值并更新該值的步驟；以及(b)根據(jù)在所述步驟(a)中計(jì)算或更新的一個(gè)概率信息值即第1值與作為所述處理對(duì) 象的數(shù)據(jù)的概率性可靠度信息值即第2值之間的比較，來(lái)改變所述第2值，將該改變后的第 2值反映在所述第1值上來(lái)對(duì)所述第1值進(jìn)行校正的步驟。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的解碼方法，其特征在于，在所述步驟(a)中，使用Min-Sum算法來(lái)替代所述Sum-Product算法。
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的解碼方法，其特征在于，在所述步驟(a)中，使用NormalizecLBP算法來(lái)替代所述Sum-Product算法。
11.根據(jù)權(quán)利要求8所述的解碼方法，其特征在于，在所述步驟(a)中，使用0fTset_BP算法來(lái)替代所述Sum-Product算法。
12.根據(jù)權(quán)利要求8所述的解碼方法，其特征在于，在所述步驟(a)中，使用5 -Min算法來(lái)替代所述Sum-Product算法。
13.根據(jù)權(quán)利要求8所述的解碼方法，其特征在于，在所述步驟(a)中，使用Shuffled_BP算法來(lái)替代所述Sum-Product算法。
14.根據(jù)權(quán)利要求8所述的解碼方法，其特征在于，在所述步驟(a)中，使用循環(huán)近似min算法來(lái)替代所述Sum-Product算法。
全文摘要
一種解碼裝置以及解碼方法。本發(fā)明的目的在于提供進(jìn)行高效率的概率傳播來(lái)加快運(yùn)算結(jié)果的收斂，由此可減少解碼處理的重復(fù)次數(shù)的解碼裝置以及解碼方法。本發(fā)明的解碼裝置的特征在于，具有解碼部(1)，其針對(duì)作為處理對(duì)象的數(shù)據(jù)，重復(fù)進(jìn)行遵循Sum-Product算法的行處理以及列處理的運(yùn)算，由此計(jì)算概率信息值并更新該值；以及可靠度變化部(2)，其根據(jù)在解碼部(1)中計(jì)算或更新的一個(gè)概率信息值即第1值與作為處理對(duì)象的數(shù)據(jù)的概率性可靠度信息值即第2值之間的比較，來(lái)改變第2值，將該改變后的第2值反映在第1值上來(lái)對(duì)第1值進(jìn)行校正。
文檔編號(hào)H03M13/11GK101860370SQ20101015996
公開(kāi)日2010年10月13日 申請(qǐng)日期2010年4月1日 優(yōu)先權(quán)日2009年4月3日
發(fā)明者朝比奈努 申請(qǐng)人:三菱電機(jī)株式會(huì)社