本發(fā)明涉及Nand Flash為存儲(chǔ)介質(zhì)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域，尤其是指一種基于Nand Flash的LDPC獲取軟信息譯碼方法及編譯碼器。

背景技術(shù)：

目前，Nand Flash已經(jīng)成為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中最常用的存儲(chǔ)設(shè)備。但是，隨著存儲(chǔ)密度的增大和多位存儲(chǔ)技術(shù)的出現(xiàn)，Nand Flash數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的誤碼率越來越嚴(yán)重。ECC技術(shù)一直是確保Nand Flash數(shù)據(jù)存儲(chǔ)可靠性的關(guān)鍵技術(shù)。近幾年來，性能優(yōu)越的LDPC碼被提出應(yīng)用于Nand Flash上。軟信息譯碼的LDPC碼才能充分展示其接近香農(nóng)限的優(yōu)越性能。然而，目前要從Nand Flash中獲取軟信息并且傳輸仍然存在較大的困難而且實(shí)現(xiàn)的代價(jià)昂貴[1,2]。從Nand Flash中生成軟信息需要對Nand Flash進(jìn)行多次的讀取數(shù)據(jù)。該方案需要Nand Flash實(shí)現(xiàn)更加細(xì)粒度的軟判決存儲(chǔ)電平采樣，通過大量的讀取次數(shù)來實(shí)現(xiàn)，這將導(dǎo)致嚴(yán)重的線上采樣延遲和傳輸延遲。同時(shí)，細(xì)粒度采樣數(shù)據(jù)的暫時(shí)存儲(chǔ)，需要更大的芯片緩存區(qū)，增大芯片的面積。另外，準(zhǔn)確的計(jì)算似然概率，要求得到一個(gè)準(zhǔn)確有效的存儲(chǔ)單元閾值電壓分布模型[3]，近幾年來有學(xué)者在構(gòu)造該電壓分布模型[4,5]，但結(jié)果仍然不夠準(zhǔn)確。

也有學(xué)者提出通過Nand Flash的硬判決信息從輔助碼獲取軟信息的方案。文獻(xiàn)【6】提出通過CC碼給LDPC提供粗糙的軟信息；也有人搭建BCH+LDPC糾錯(cuò)架構(gòu)，通過BCH輔助給LDPC提供軟信息。這兩種方案的輔助碼(CC、BCH)都采用檢錯(cuò)糾錯(cuò)方法給LDPC提供軟信息。然而，糾錯(cuò)將需要實(shí)現(xiàn)輔助碼的譯碼電路，在硬件上實(shí)現(xiàn)勢必耗費(fèi)很多資源，增大芯片面積。

參考文獻(xiàn)：

[1]Guiqiang Dong,Ningde Xie,Tong Zhang.On the use of soft‐decision error correction codes in NAND flash memory[J].IEEE Transactions on Circuits and Systems,2011,58(2):429–439

[2]E.Yeo.An LDPC‐Enabled flash controller in 40nm CMOS[A].2012 Flash Memory Summit[C].Santa Clara,Calif:IEEE Press,2012.335‐360

[3]J.Wang,T.Courtade,H.Shankar,and R.Wesel.Soft information for LDPC decoding in flash:Mutual‐information optimized quantization[A].Global Telecommunications Conference(GLOBECOM 2011)[C].Hoston,USA:IEEE Press,2011:1–6

[4]Cai Y,Haratsch E F,Mutlu O,et al.Error patterns in MLC NAND flash memory:Measurement,characterization,and analysis[A].Design,Automation&Test in Europe Conference&Exhibition(DATE)[C].Dresden:IEEE Press,2012:521‐526

[5]Shi L,Qiu K,Zhao M,et al.Error model guided joint performance and endurance optimization for flash memory[J].IEEE Transactions on Computer‐Aided Design of Integrated Circuits and Systems,2014,33(3):343‐355

[6]M.N.Kaynak,P.R.Khayat and S.Parthasarathy,"Classification Codes for Soft Information Generation from Hard Flash Reads,"in IEEE Journal on Selected Areas in Communications,vol.32,no.5,pp.892‐899,May 2014.

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)和不足，提供了一種基于Nand Flash的LDPC獲取軟信息譯碼方法及編譯碼器，該方法以犧牲一定的冗余位保存檢錯(cuò)碼信息來獲取粗糙的軟信息，提高Nand Flash數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的糾錯(cuò)性能。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所提供的技術(shù)方案，如下：

一種基于Nand Flash的LDPC獲取軟信息譯碼方法，包括以下步驟：

1)獲取K個(gè)信息比特c_m，m＝1,2,...,K，K為信息比特長度，K位信息比特c_m經(jīng)LDPC編碼得到N位編碼后的碼字x_i，

x_i＝c_m×G

其中，G為K×N的LDPC生成矩陣，i＝1,2,...,N；

2)確定檢錯(cuò)碼的維度w、檢錯(cuò)碼的類型，對N位的碼字x_i進(jìn)行分行列分塊生成相應(yīng)的檢錯(cuò)碼p₁,p₂,...,p_w；

3)將N位的LDPC編碼后的碼字x_i和檢錯(cuò)碼p_t，t＝1,2,...,w整個(gè)比特序列{x_i|p₁|p₂|...|p_w}寫入Nand Flash；

4)從Nand Flash獲取經(jīng)過硬判決的N位碼字Y_i＝{0,1}，i＝1,2,...,N和檢錯(cuò)碼p_t，按照檢錯(cuò)碼的維度w、檢錯(cuò)碼的類型對Y_i進(jìn)行分行列分塊檢錯(cuò)，得到各維度的檢錯(cuò)信息Q₁,Q₂,...,Q_w；

5)通過對各維度的檢錯(cuò)信息Q₁,Q₂,...,Q_w進(jìn)行分析，對N位碼字Y_i＝{0,1}的每一位比特按可靠程度D_j，j＝1,2,3...,2^w進(jìn)行劃分，給予相應(yīng)的軟信息y_i，i＝1,2,...,N；不同可靠程度D_j都有一個(gè)相對應(yīng)的基準(zhǔn)值D_refj，j＝1,2,...,2^w；在基準(zhǔn)值基礎(chǔ)上再加上一個(gè)隨機(jī)偏移量R_i，i＝1,2,...,N，模擬實(shí)際的軟信息輸入；其中，軟信息y_i計(jì)算如下：

6)對N位的軟信息y_i進(jìn)行軟判決迭代譯碼，每次迭代譯碼得到N位的譯碼結(jié)果z_i，i＝1,2,...,N，譯碼正確或者達(dá)到最大的迭代次數(shù)則跳到下面步驟7)；若譯碼迭代次數(shù)達(dá)到預(yù)先設(shè)置的閾值f，則將N位z_i替換Y_i，回到上面步驟4)，更新生成檢錯(cuò)信息Q₁,Q₂,...,Q_w，進(jìn)而更新軟信息y_i，重新迭代譯碼；

7)輸出譯碼結(jié)果z_i，結(jié)束譯碼。

一種基于Nand Flash的編譯碼器，包括編碼部分和譯碼部分：

所述編碼部分包括：

LDPC編碼單元，將輸入的K位信息進(jìn)行編碼，得到包含檢驗(yàn)信息的N位碼字；

檢錯(cuò)碼生成單元，將N位的碼字按照選擇的維度w進(jìn)行分塊并生成相應(yīng)的檢錯(cuò)碼，然后將N位的碼字和檢錯(cuò)碼傳輸給Nand Flash；

所述譯碼部分包括：

檢錯(cuò)單元，將從Nand Flash得到的N位碼字和檢錯(cuò)碼按照選擇的維度w進(jìn)行相應(yīng)的檢錯(cuò)，得到每個(gè)維度的檢錯(cuò)信息；

軟信息單元，通過多維檢錯(cuò)信息自適應(yīng)地對碼字的每一位產(chǎn)生相應(yīng)的軟信息以更新軟信息；

LDPC譯碼單元，接收軟信息單元的軟信息進(jìn)行軟判決迭代譯碼，并進(jìn)行校驗(yàn)判決輸出或者返回給檢錯(cuò)單元。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下優(yōu)點(diǎn)與有益效果：

本發(fā)明基于Nand Flash獲取軟信息困難，代價(jià)昂貴情況，提供一種通過檢錯(cuò)碼(CRC、奇偶校驗(yàn)等)獲取軟信息的方法及編譯碼器，本發(fā)明以犧牲一定的冗余位保存檢錯(cuò)碼信息來獲取粗糙的軟信息，提高Nand Flash數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的糾錯(cuò)性能。粗糙的軟信息譯碼相對LDPC無量化譯碼在性能方面有一定退化。本發(fā)明的編譯碼器主要從三個(gè)方面來減少性能退化：一是通過檢錯(cuò)單元維度、檢錯(cuò)碼類型有效合理選擇，使得到的軟信息更接近原始軟信息。二是通過軟信息單元對檢錯(cuò)信息可靠性程度的不同進(jìn)行相應(yīng)隨機(jī)產(chǎn)生軟信息，模擬原始軟信息的輸入。三是采用軟信息更新策略，通過自適應(yīng)地更新軟信息，重新迭代，使譯碼的誤碼率降低，提高譯碼性能。

附圖說明

圖1是本發(fā)明編譯碼器的架構(gòu)圖。

圖2是本發(fā)明的檢錯(cuò)碼生成單元示意圖。

圖3是本發(fā)明的檢錯(cuò)單元示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合具體實(shí)施例對本發(fā)明做進(jìn)一步的說明。

本實(shí)施例以(8608，8192)LDPC碼為例對本發(fā)明所提供的基于Nand Flash的LDPC獲取軟信息譯碼方法及編譯碼器進(jìn)行詳細(xì)的說明。

如圖1所示，所述編譯碼器由編碼部分和譯碼部分組成，編碼部分包括LDPC編碼單元、檢錯(cuò)碼生成單元，譯碼部分包括檢錯(cuò)單元、軟信息單元、LDPC譯碼單元。LDPC編碼單元主要將輸入的K位信息進(jìn)行編碼，得到包含檢驗(yàn)信息的N位碼字；檢錯(cuò)碼生成單元主要將N位的碼字按照選擇的維度(w)進(jìn)行分塊并生成相應(yīng)的檢錯(cuò)碼，然后將N位的碼字和檢錯(cuò)碼傳輸給Nand Flash；檢錯(cuò)單元將從Nand Flash得到的N位碼字和檢錯(cuò)碼按照選擇的維度(w)進(jìn)行相應(yīng)的檢錯(cuò)，得到每個(gè)維度的檢錯(cuò)信息；軟信息單元主要通過多維檢錯(cuò)信息自適應(yīng)地對碼字的每一位產(chǎn)生相應(yīng)的軟信息以更新軟信息；LDPC譯碼單元主要接收軟信息單元的軟信息進(jìn)行軟判決迭代譯碼，并進(jìn)行校驗(yàn)判決輸出或者返回給檢錯(cuò)單元。

所述基于Nand Flash的LDPC獲取軟信息譯碼方法，包含以下步驟：

步驟1：獲取8192個(gè)信息比特c_m(m＝1,2,...,8192)。8192位信息比特c_m經(jīng)LDPC編碼單元得到8608位編碼后的碼字x_i(i＝1,2,...,8608)。

x_i＝c_m×G(G為8192×8608的LDPC生成矩陣)

步驟2：確定檢錯(cuò)碼的維度w＝3，記為X、Y和Z維,如圖2所示。X維采用CRC4檢錯(cuò)碼，Y、Z維采用奇偶校驗(yàn)碼。對x_i補(bǔ)全96個(gè)0構(gòu)成8704＝68×128位比特，然后劃分為68行128列，同時(shí)將每4行16列劃分為一塊，共136塊。X維的校驗(yàn)碼生成為p_Xr(r＝1,2,...,68),p_Xr生成過程如下：X維總共68行,每行128bits。對于第r行(r＝1,2,...,68)；CRC4的生成多項(xiàng)式取g(x)＝x⁴+x+1；p_Xr＝Remainder(M_r×x⁴/g(x))

(M_r表示第r行的信息,Remainder表示余式)。同理,Y維的校驗(yàn)碼生成為p_Yc(c＝1,2,...,128)；Z維的校驗(yàn)碼生成為p_Zs(s＝1,2,...,136)。則有：

p_X＝{p_X1|p_X2|···|p_X68}

p_Y＝{p_Y1|p_Y2|···|p_Y128}

p_Z＝{p_Z1|p_Z2|···|p_Z136}

步驟3：將8608位的LDPC編碼后的碼字x_i和檢錯(cuò)碼p_t(t＝X,Y,Z)整個(gè)比特序列{x_i|p_X|p_Y|p_Z}寫入Nand Flash。

步驟4：從Nand Flash獲取經(jīng)過硬判決的8608位碼字Y_i＝{0,1}(i＝1,2,...,8608)和檢錯(cuò)碼p_X,p_Y,p_Z。按照檢錯(cuò)碼的維度w＝3、檢錯(cuò)碼的類型(X維為CRC4、Y、Z維為奇偶校驗(yàn))對Y_i補(bǔ)全96個(gè)0構(gòu)成8704＝68×128位比特，然后劃分為68行128列,同時(shí)將每4行16列劃分為一塊，共136塊，如圖3所示。X、Y和Z維的檢錯(cuò)信息為:

Q_Xr＝{true,false}(r＝1,2,...,68)

Q_Yc＝{true,false}(c＝1,2,...,128)

Q_Zs＝{true,false}(s＝1,2,...,136)。

假設(shè)數(shù)據(jù)經(jīng)過閃存后出現(xiàn)兩個(gè)錯(cuò)誤(圖3所示的五角星處)，假設(shè)錯(cuò)誤1在第2行(Q_X2)第63列(Q_Y63)第4塊(Q_Z4)，即檢錯(cuò)模塊會(huì)檢錯(cuò)到Q_X2＝＝false,Q_Y63＝＝false,Q_Z4＝＝false。錯(cuò)誤2在第5行(Q_X5)第23列(Q_Y23)第10塊(Q_Z10)，即檢錯(cuò)模塊會(huì)檢錯(cuò)到Q_X5＝＝false,Q_Y23＝＝false,Q_Z10＝＝false。其余的檢錯(cuò)信息為true。

步驟5：通過對各維度的檢錯(cuò)信息Q_X,Q_Y,Q_Z進(jìn)行分析，對8608位碼字Y_i＝{0,1}(i＝1,2,...,8608)的每一位比特的可靠程度D_j(j＝1,2,...,8)進(jìn)行劃分，給予相應(yīng)的軟信息y_i(i＝1,2,...,8608)。不同可靠程度D_j(j＝1,2,...,8)都有一個(gè)相對應(yīng)的基準(zhǔn)值D_refj(j＝1,2,...,8)。在基準(zhǔn)值基礎(chǔ)上加上一個(gè)隨機(jī)偏移量R_i(i＝1,2,...,8608),模擬實(shí)際的軟信息輸入。軟信息y_i計(jì)算如下：

步驟6：對8608位的軟信息y_i(i＝1,2,...,8608)進(jìn)行軟判決迭代譯碼，每次迭代譯碼得到8608位的譯碼結(jié)果z_i(i＝1,2,...,8608),譯碼正確或者達(dá)到最大的迭代次數(shù)則跳到步驟7)。否則譯碼迭代次數(shù)達(dá)到預(yù)先設(shè)置的閾值f，將8608位z_i替換Y_i，回到步驟4)，更新生成檢錯(cuò)信息Q_X,Q_Y,Q_Z,進(jìn)而更新軟信息Q_X,Q_Y,Q_Z，重新迭代譯碼，使譯碼的誤碼率降低，提高譯碼性能。

步驟7：輸出譯碼結(jié)果z_i，結(jié)束譯碼。

在上述步驟過程中，LDPC編碼單元完成步驟1,完成對信息的編碼操作；檢錯(cuò)碼生成單元主要完成步驟2和步驟3，產(chǎn)生相應(yīng)的檢錯(cuò)碼，把檢錯(cuò)碼和碼字一起寫入Nand Flash；檢錯(cuò)單元完成步驟4，產(chǎn)生相應(yīng)的檢錯(cuò)信息；軟信息單元完成步驟5，主要負(fù)責(zé)將檢錯(cuò)信息自適應(yīng)地生成相應(yīng)的軟信息以更新軟信息；LDPC譯碼單元主要完成步驟6和步驟7，基于軟信息進(jìn)行迭代譯碼，結(jié)合軟信息更新策略，使譯碼的誤碼率降低，提高譯碼性能。

本發(fā)明通過檢錯(cuò)碼方法給LDPC生成粗糙軟信息。然而，粗糙軟信息譯碼相對LDPC原始軟信息譯碼在性能方面有一定退化。本發(fā)明編譯碼器主要從以下三個(gè)方面來減少性能退化。

(1)檢錯(cuò)碼維度、類型的合理選擇

本發(fā)明通過檢錯(cuò)碼來生成粗糙軟信息，用來模擬原始軟信息的輸入。為了減少譯碼性能的退化，就盡可能地使生成的粗糙軟信息更接近原始軟信息。本發(fā)明是通過不同維度的檢錯(cuò)碼的檢錯(cuò)信息來生成軟信息，通過合理選擇檢錯(cuò)碼的維度以及檢錯(cuò)碼的類型，使之盡可能接近原始軟信息。

如果選擇的維度較少(例如2維)，檢錯(cuò)碼檢錯(cuò)能力差(例如奇偶檢驗(yàn)(偶數(shù)個(gè)錯(cuò)誤無法檢錯(cuò)))的方案，則碼率較高，但譯碼性能較差；如果選擇的維度較高(例如5維)，檢錯(cuò)碼檢錯(cuò)能力強(qiáng)(例如CRC16)的方案，則譯碼性能較好，但碼率降低。可見，可以通過檢錯(cuò)碼的維度和類型的合理選擇，在這兩種方案中折中，使得到的軟信息更接近原始軟信息的較高碼率的譯碼方案。

(2)自適應(yīng)生成軟信息

盡可能模擬原始軟信息的輸入，是減少性能退化的方法。本發(fā)明通過對各維度的檢錯(cuò)信息Q_X,Q_Y,Q_Z進(jìn)行綜合分析，對于碼字的每一位比特，在各個(gè)維度上都對應(yīng)一個(gè)檢錯(cuò)信息值{true,false}兩種情況。則對于w＝3維檢錯(cuò)信息，就會(huì)有8種可靠性D_j(j＝1,2,...,8)。碼字Y_i＝{0,1}(i＝1,2,...,8608)對應(yīng)每個(gè)維度的檢錯(cuò)信息為:Q_X,Q_Y,Q_Z。獲取可靠程度D_j(j＝1,2,...,8)方法如下：

以AWGN信道模擬Nand Flash信道，給每個(gè)可靠性D_j(j＝1,2,...,8)確定一個(gè)相對應(yīng)的基準(zhǔn)值D_refj(j＝1,2,...,8)。編碼后的比特經(jīng)過BPSK調(diào)整后，0、1映射為1、-1。D_refj(j＝1,2,...,8)取值如下：

在基準(zhǔn)值基礎(chǔ)上加上一個(gè)隨機(jī)偏移量R_i(i＝1,2,...,8608),給予碼字每個(gè)信息比特相應(yīng)的軟信息y_i(i＝1,2,...,8608)，模擬實(shí)際的軟信息輸入。軟信息y_i計(jì)算如下：

隨機(jī)偏移量R_i的選擇，應(yīng)盡可能保持y_i在相應(yīng)可靠性基準(zhǔn)值D_ref附近,此處選擇R_i＜0.2的隨機(jī)正數(shù)。本發(fā)明通過在基準(zhǔn)值基礎(chǔ)上，加入隨機(jī)偏移量，更好的模擬原始的軟信息，在一定程度上有效地減少性能退化。

(3)軟信息更新策略

通過檢錯(cuò)碼生成的軟信息是粗糙的，本發(fā)明采用軟信息更新策略，通過自適應(yīng)地更新軟信息，重新迭代，使譯碼的誤碼率降低，提高譯碼性能。LDPC譯碼單元設(shè)置一個(gè)迭代次數(shù)的閾值f，當(dāng)譯碼單元迭代到閾值還沒校驗(yàn)成功輸出碼字，將8608位譯碼結(jié)果z_i替換Y_i，傳回檢錯(cuò)單元，更新生成檢錯(cuò)信息Q_X,Q_Y,Q_Z，進(jìn)而更新軟信息y_i(i＝1,2,...,8608)，重新迭代譯碼。通過軟信息更新策略，在一定程度上有效地減少性能退化。

以上所述實(shí)施例只為本發(fā)明之較佳實(shí)施例，并非以此限制本發(fā)明的實(shí)施范圍，故凡依本發(fā)明之形狀、原理所作的變化，均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。