《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于迭代編碼算法的混合構(gòu)造算法
2018年電子技術(shù)應(yīng)用第9期
孟嘉慧,趙旦峰,張 良
哈爾濱工程大學(xué) 信息與通信工程學(xué)院,黑龍江 哈爾濱150001
摘要: 為了確保第五代移動(dòng)通信(5G)技術(shù)的可靠性、穩(wěn)定性、高傳輸速率的優(yōu)勢(shì),基于具有線性編碼復(fù)雜度的迭代編碼算法,提出了混合校驗(yàn)矩陣構(gòu)造算法。該算法首先對(duì)傳統(tǒng)迭代編碼算法進(jìn)行改進(jìn),使其適用于多元低密度奇偶校驗(yàn)(NB-LDPC)碼;然后采用后向迭代法改變編碼方案和校驗(yàn)矩陣構(gòu)造方式使?jié)u進(jìn)邊增長(zhǎng)(PEG)算法具有下三角結(jié)構(gòu),并將其作為基矩陣;最后采用改進(jìn)后具有下三角結(jié)構(gòu)的QC-LDPC算法生成循環(huán)移位矩陣和有限域系數(shù)矩陣,同時(shí)消除短環(huán)影響,從中選取最優(yōu)的校驗(yàn)矩陣。仿真結(jié)果表明,混合構(gòu)造算法所構(gòu)造的多元LDPC碼不僅具有線性的編碼和存儲(chǔ)復(fù)雜度,且有較強(qiáng)的糾錯(cuò)能力。
中圖分類(lèi)號(hào): TN919.3
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.181410
中文引用格式: 孟嘉慧,趙旦峰,張良. 基于迭代編碼算法的混合構(gòu)造算法[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2018,44(9):12-16.
英文引用格式: Meng Jiahui,Zhao Danfeng,Zhang Liang. Hybrid of check matrix construction algorithm based on iteration coding algorithm[J]. Application of Electronic Technique,2018,44(9):12-16.
Hybrid of check matrix construction algorithm based on iteration coding algorithm
Meng Jiahui,Zhao Danfeng,Zhang Liang
School of Information and Communication Engineering,University of Engineering of Harbin,Harbin 150001,China
Abstract: In order to ensure the reliability, stability and high transmission rate of fifth-generation mobile communication technology(5G), this paper proposes a hybrid check matrix construction algorithm based on iterative coding algorithm with linear coding complexity. Firstly, this paper improves the traditional iterative coding algorithm and makes it suitable for non-binary low density parity check(NB-LDPC) codes. Then it adopts backward iterative method to change the coding scheme and the structure of the check matrix so that the progressive edge growth(PEG) algorithm has a lower triangular structure and uses it as the base matrix. Finally, a QC-LDPC algorithm with a lower triangular structure is used to generate a cyclic shift matrix and a finite field coefficient matrix. At the same time, the effect of the short loop is eliminated, and an optimal check matrix is selected from the algorithm. Simulation results show that the non-binary LDPC code constructed by the hybrid construction algorithm not only has linear coding and storage complexity, but also has strong error correction capability.
Key words : 5G;complexity;NB-LDPC code;iterative encoding algorithm;hybrid construction algorithm

0 引言

    隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展,第五代移動(dòng)通信(Fifth-Generation Mobile Communication Technology,5G)面臨移動(dòng)通信爆發(fā)式增長(zhǎng)[1-2]。5G技術(shù)不僅需要大幅度提升頻譜利用效率,而且需要具備支持海量設(shè)備連接的能力[3-6]。由于低密度奇偶校驗(yàn)(Low Density Parity Check,LDPC)碼具有高可靠性、快速收斂性及較強(qiáng)抗突發(fā)錯(cuò)誤能力[7-8],可以提高系統(tǒng)有效性[9-10],使得3GPP RAN1會(huì)議在2016年確定在5G移動(dòng)通信中使用LDPC碼作為移動(dòng)帶寬eMBB業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的長(zhǎng)碼塊編碼方案。

    本文對(duì)2004年由王鵬提出的LDPC碼迭代編碼算法[11]進(jìn)行改進(jìn),轉(zhuǎn)變?yōu)檫m用于多元LDPC碼的編碼算法,稱(chēng)為多元迭代編碼算法;2005年,Hu Xiaoyu提出了漸進(jìn)邊增長(zhǎng)(Progressive Edge Growth,PEG)構(gòu)造算法[12],該算法譯碼性能好,但編碼復(fù)雜度較高。本文針對(duì)PEG算法具有高編碼復(fù)雜度這一缺點(diǎn),提出改進(jìn)的PEG算法,即irPEG算法;結(jié)構(gòu)化構(gòu)造算法,即QC-LDPC構(gòu)造算法[13],該算法復(fù)雜,譯碼性能差于隨機(jī)構(gòu)造算法,但復(fù)雜度大幅度下降,硬件實(shí)現(xiàn)性強(qiáng)。本文提出一種改進(jìn)的QC-LDPC算法,使校驗(yàn)矩陣具有下三角結(jié)構(gòu),降低復(fù)雜度,加快收斂速度,構(gòu)造出無(wú)短環(huán)的校驗(yàn)矩陣。然后,從編碼復(fù)雜度和糾錯(cuò)性能兩方面考慮,基于多元迭代編碼算法,提出混合構(gòu)造算法,即HC構(gòu)造算法,將隨機(jī)構(gòu)造和結(jié)構(gòu)化構(gòu)造算法結(jié)合,irPEG算法構(gòu)造基矩陣,改進(jìn)的QC-LDPC算法生成循環(huán)移位矩陣和有限域系數(shù)矩陣,消除短環(huán)影響,設(shè)置校驗(yàn)矩陣個(gè)數(shù),從中選取最優(yōu)校驗(yàn)矩陣。該算法既具有隨機(jī)構(gòu)造的隨機(jī)性,又保持結(jié)構(gòu)化構(gòu)造的低復(fù)雜度,降低結(jié)構(gòu)化構(gòu)造對(duì)誤碼性能帶來(lái)的損失,是比較折中的算法。

1 多元迭代編碼算法

    在圖1中對(duì)角線上的元素全部為GF(q)域上的非“0”元素,并且剩余的非“0”元素全部對(duì)應(yīng)于對(duì)角線左邊。若構(gòu)造出的多元LDPC校驗(yàn)矩陣具有圖1的結(jié)構(gòu),則在編碼過(guò)程中可直接采用迭代編碼算法編碼。

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其中,l∈[0,n-k-1],hi,j表示校驗(yàn)矩陣H中第i行j列上的元素,且k=n-m。由式(1)知,多元迭代編碼算法過(guò)程為利用校驗(yàn)矩陣H中各行約束關(guān)系,采用后項(xiàng)迭代算法,逐次計(jì)算每個(gè)校驗(yàn)位符號(hào)值。

    對(duì)迭代編碼算法改進(jìn),將二元迭代編碼時(shí)采用的與(AND)和異或(XOR)運(yùn)算,改進(jìn)為GF(q)域上乘法和加法運(yùn)算。同時(shí)多元迭代編碼算法的運(yùn)算過(guò)程中引入了GF(q)域上除法運(yùn)算。對(duì)運(yùn)算量簡(jiǎn)化,將對(duì)角線上元素設(shè)置為1,式(1)改為式(2)。

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2 混合構(gòu)造算法

2.1 irPEG構(gòu)造算法

    針對(duì)PEG算法具有較高編碼復(fù)雜度的缺點(diǎn),提出一種具有下三角結(jié)構(gòu)非規(guī)則的PEG算法,即irPEG算法。該算法從編碼方案、構(gòu)造校驗(yàn)矩陣方面改進(jìn),以降低編碼復(fù)雜度,提升糾錯(cuò)性能。具體步驟如下:

    (1)確定基矩陣中各參數(shù)

    行列數(shù)、變量節(jié)點(diǎn)度分布序列,并且初始化基矩陣的信息,包括與變量節(jié)點(diǎn)相互連接的校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)的集合以及它的補(bǔ)集。

    (2)構(gòu)造基矩陣對(duì)角線右側(cè)下三角部分

    首先采用后項(xiàng)迭代算法從最后一列變量節(jié)點(diǎn)構(gòu)造,根據(jù)變量節(jié)點(diǎn)度分布[14]向前連接校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)。每列中第一個(gè)非“0”元素位置必須與對(duì)角線上校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)連接,其余非“0”元素需添加在對(duì)角線左側(cè)。尋找所有與該變量節(jié)點(diǎn)連接的校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)集合,從中篩選度數(shù)最小的校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)集合。若該集合含有多元素,則從中刪除構(gòu)成短環(huán)的校驗(yàn)節(jié)點(diǎn),隨機(jī)連接剩余某校驗(yàn)節(jié)點(diǎn),若只有一個(gè)元素,則直接連接該校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)。

    (3)構(gòu)造基矩陣的前n-m列

    從第n-m個(gè)變量節(jié)點(diǎn)依次向前構(gòu)造。根據(jù)初始化變量節(jié)點(diǎn)度分布序列選擇度數(shù)最小的校驗(yàn)節(jié)點(diǎn),保證每行行重相比于平均行重相差不大。刪除構(gòu)成短環(huán)的校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)后,從剩余校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)中隨機(jī)連接。

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    由于構(gòu)造出的矩陣具有下三角結(jié)構(gòu),構(gòu)造時(shí)在滿(mǎn)足式(4)度分布的基礎(chǔ)上,將矩陣最后一列列重設(shè)置為1,校驗(yàn)部分對(duì)角線上元素均為1,下三角部分均為0元素。由此可見(jiàn),可以利用式(2)直接采用后多元迭代編碼算法進(jìn)行編碼。

2.2 混合構(gòu)造算法

    雖然irPEG算法結(jié)合多元迭代編碼算法可大大降低編碼復(fù)雜度,但更適用于中短碼硬件實(shí)現(xiàn),對(duì)于長(zhǎng)碼來(lái)說(shuō),硬件實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度依然較高。此時(shí)犧牲多元LDPC碼一定糾錯(cuò)性能,在改進(jìn)的QC-LDPC算法的基礎(chǔ)上使其具有下三角結(jié)構(gòu),同時(shí)采用irPEG算法構(gòu)造基矩陣WJ×L,提高多元LDPC碼隨機(jī)性,降低結(jié)構(gòu)化構(gòu)造對(duì)糾錯(cuò)性能帶來(lái)的損失。將改進(jìn)的QC-LDPC構(gòu)造算法與irPEG算法結(jié)合,稱(chēng)為混合構(gòu)造算法,即HC構(gòu)造算法。HC構(gòu)造算法步驟如下:

    (1)irPEG算法構(gòu)造基矩陣WJ×L。

    給定多元LDPC碼度分布,根據(jù)irPEG算法構(gòu)造出具有下三角結(jié)構(gòu)二元基矩陣,大小為J×L。

    (2)確定有限域元素系數(shù)矩陣GcJ×L,根據(jù)基矩陣非“0”元素位置,在(0,q-1)間隨機(jī)選擇gcj,l值。

    (3)基矩陣WJ×L確定循環(huán)移位系數(shù)矩陣SJ×L。

    將循環(huán)移位系數(shù)矩陣SJ×L對(duì)角線上系數(shù)設(shè)為0,隨機(jī)選擇移位系數(shù)sj,l,通過(guò)WJ×L結(jié)合避免長(zhǎng)度為2i的充分必要條件,如式(5)所示,確定移位系數(shù)矩陣SJ×L中移位系數(shù)sj,l

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其中,0表示p×p維的零矩陣,P表示p×p維的單位陣,碼長(zhǎng)為n=p×L,碼率為r=(1-J/L)。HC構(gòu)造算法的流程圖如圖2所示。

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3 編碼復(fù)雜度分析

    PEG算法、irPEG算法、HC算法的編碼復(fù)雜度如表1所示。其中,w是生成矩陣的平均列重,n是碼長(zhǎng),k是信息位長(zhǎng)。

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    在存儲(chǔ)復(fù)雜度方面,HC算法構(gòu)造的LDPC碼存儲(chǔ)矩陣時(shí)存儲(chǔ)一個(gè)p×p維目標(biāo)方陣P、一個(gè)J×L維多元系數(shù)矩陣GcJ×L及一個(gè)J×L循環(huán)移位系數(shù)矩陣SJ×L。irPEG算法構(gòu)造同樣大小校驗(yàn)矩陣,存儲(chǔ)一個(gè)p×J×p×L大小的校驗(yàn)矩陣??梢?jiàn),HC算法與irPEG算法相比具有更簡(jiǎn)單的矩陣存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)。

    在編碼復(fù)雜度方面,PEG算法采用高斯消去編碼算法,irPEG算法和HC算法采用多元迭代編碼算法。高斯消去編碼復(fù)雜度包含預(yù)處理,運(yùn)算復(fù)雜度為o(n3),編碼復(fù)雜度為o(n2),整個(gè)編碼過(guò)程需wn次乘法,(w-1)n次加法。多元迭代編碼算法整個(gè)編碼過(guò)程用到(w-1)(n-k)次加法,w(n-k)次乘法。

    irPEG算法和HC算法能直接構(gòu)造出下三角校驗(yàn)矩陣,避免了校驗(yàn)矩陣預(yù)處理的同時(shí)保證了校驗(yàn)矩陣的稀疏性。因此,w相對(duì)于n可以看成非常小的常數(shù),實(shí)現(xiàn)多元LDPC碼的線性復(fù)雜度編碼,與傳統(tǒng)的構(gòu)造算法相比,大幅度地降低了編碼的復(fù)雜度。

4 仿真結(jié)果及分析

    仿真參數(shù)設(shè)置:度分布服從式(4)的多元LDPC碼,矩陣通過(guò)PEG算法和irPEG算法生成,在十六進(jìn)制1/2碼率(Code1)和3/4碼率(Code2)下進(jìn)行仿真,Code1時(shí),信息位長(zhǎng)為512 bit;Code2時(shí),信息位長(zhǎng)為176 bit。譯碼采用Mixed Log-FFT-BP譯碼算法[15],迭代次數(shù)25,BPSK調(diào)制,AWGN信道。

    圖3和圖4分別為Code1和Code2時(shí)不同碼率下的糾錯(cuò)性能。由圖3和圖4可知,irPEG算法與PEG算法誤碼率相比,性能相差不大,表明irPEG算法構(gòu)造具有下三角結(jié)構(gòu)的多元LDPC碼在大幅度降低硬件實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度的同時(shí),具有較強(qiáng)的糾錯(cuò)能力。

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    對(duì)Code1和Code2譯碼時(shí)間進(jìn)行測(cè)量,保持仿真環(huán)境一致性,如表2和表3所示。由表2可知,irPEG算法時(shí)間明顯比PEG算法少,當(dāng)誤比特?cái)?shù)較少時(shí),時(shí)間節(jié)省量少于50%,隨著誤比特?cái)?shù)增加,時(shí)間節(jié)省量穩(wěn)定在50%,因此,irPEG算法耗費(fèi)時(shí)間僅為PEG算法50%。Code2在信噪比為4 dB時(shí)的仿真測(cè)試結(jié)果如表3所示,同樣表明譯碼所需時(shí)間減少一半。

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    參數(shù)設(shè)置如下:碼率1/2、2/3、3/4、4/5、6/7,矩陣通過(guò)PEG和HC生成,十六進(jìn)制(Code3)下仿真,1/2碼率時(shí),基矩陣16列,目標(biāo)矩陣P為24×24單位陣;2/3碼率時(shí),基矩陣18列,P為16×16單位陣;3/4碼率時(shí),基矩陣16列,P為16×16單位陣;4/5碼率時(shí),基矩陣20列,P為12×12單位陣;6/7碼率時(shí),基矩陣14列,P為16×16單位陣,固定信息位長(zhǎng)768 bit。圖5為Code3情況時(shí),PEG算法與HC算法在不同碼率下的誤比特率性能。

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    由圖5可知,HC算法與PEG算法構(gòu)造的多元LDPC碼在低信噪比時(shí)沒(méi)有明顯差別;在高信噪比下HC算法性能略差于PEG算法構(gòu)造的多元LDPC碼,因此兩種算法具有一致的編碼增益。

5 結(jié)論

    本文提出基于多元LDPC碼迭代編碼算法的混合校驗(yàn)矩陣構(gòu)造算法,首先對(duì)迭代編碼算法改進(jìn),使其適用于多元LDPC碼;然后采用后項(xiàng)迭代法使PEG算法具有下三角結(jié)構(gòu),并將其作為混合構(gòu)造算法基矩陣;最后采用改進(jìn)后具有下三角的QC-LDPC碼算法生成循環(huán)移位矩陣和有限域系數(shù)矩陣,設(shè)置校驗(yàn)矩陣的個(gè)數(shù),從中選取最優(yōu)的校驗(yàn)矩陣,該校驗(yàn)矩陣消除了短環(huán)影響,形成混合構(gòu)造算法。仿真結(jié)果表明,本文提出的算法可以更好地適用于5G移動(dòng)通信系統(tǒng)且滿(mǎn)足譯碼算法的需求,對(duì)于高速通信設(shè)備來(lái)說(shuō)是一種很好的候選校驗(yàn)矩陣構(gòu)造算法。

參考文獻(xiàn)

[1] TANG B,YANG S H.An LDPC approach for chunked network codes[J].IEEE-ACM Transactions on Networking,2018,26(1):605-617.

[2] MENG J H,ZHAO D F,TIAN H,et al.Sum of the Magnitude for hard decision decoding algorithm based on loop update detection[J].Sensors,2018,18(1):236.

[3] ZHANG C,HUANG Y H,SHEIKH F.Advanced baseband processing algorithm[J].Circuits, and Implementations for 5G Communication.IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems,2017,7(4):477-490.

[4] DJORDJEVIC I B.Multidimensional OAM-Based secure high-speed wireless communications[J].IEEE Access,2017,5(4):16416-16428.

[5] MALANDRINO F,CHIASSERINI C F,KIRKPATRICK C.Cellular network traces towards 5G:using,analysis and generation[J].IEEE Transactions on Mobile Computing,2018,17(3):529-542.

[6] SOTELO M,MARCO A,MAESTRE V,et al.Reasoning and knowledge acquisition framework for 5G network analytics[J].Sensors,2017,17(10):2405.

[7] YU Y,CHEN W.Design of low complexity non-binary LDPC codes with an approximated performance-complexity tradeoff[J].IEEE Communications Letters,2012,16(4):514-517.

[8] SONG L Y,HUANG Q,WANG Z L.Two enhanced reliability-based decoding algorithm for nonbinary LDPC codes[J].IEEE Transactions on Communications,2016,64(2):479-489.

[9] ZHAO S C,MA X.Construction of high-performance array-based non-binary LDPC codes with moderate rates[J].IEEE Communications Letters,2016,20(1):13-16.

[10] XIA T,WU H C.Blind identification of nonbianry LDPC codes using average LLR of syndrome a posteriori proba-bility[J].IEEE Communications Letters,2013,17(7):1301-1304.

[11] 王鵬,王新梅.LDPC碼的快速編碼研究[J].西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào),2004,6(31):934-938.

[12] Hu Xiaoyu,EVANGELOS E,DIETER M A.Progressive edge growth tanner graphs[J].IEEE Transactions on Information Theory,2005,51(1):995-1001.

[13] DRAGOI V,KALACHI H T.Cryptanalysis of a public key encryption scheme based on QC-LDPC and QC-MDPC codes[J].IEEE Transactions on Information Theory,2018,22(2):264-267.

[14] TONG N N.Research of encode and decode algorithm optimization and application for non-binary LDPC codes[D].Harbi:Harbin Engineering University,2014.

[15] SONG H,CRUZ J R.Reduced-complexity decoding of Qary LDPC codes for magnetic recording[J].IEEE Transactions on Magnetics,2003,39(2):1081-1087.



作者信息:

孟嘉慧,趙旦峰,張  良

(哈爾濱工程大學(xué) 信息與通信工程學(xué)院,黑龍江 哈爾濱150001)

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