LDPC码即低密度奇偶校验码(Low Density Parity Check Code,LDPC)
LDPC码最早在20世纪60年代由Gallager在他的博士论文中提出,但限于当时的技术条件,缺乏可行的译码算法,此后的35年间基本上被人们忽略,其间由Tanner在1981年推广了LDPC码并给出了LDPC码的图表示,即后来所称的Tanner图。1993年Berrou等人发现了Turbo码,在此基础上,1995年前后MacKay和Neal等人对LDPC码重新进行了研究,提出了可行的译码算法,从而进一步发现了LDPC码所具有的良好性能,迅速引起强烈反响和极大关注。经过十几年来的研究和发展,研究人员在各方面都取得了突破性的进展,LDPC码的相关技术也日趋成熟,甚至已经开始有了商业化的应用成果,并进入了无线通信等相关领域的标准。
LDPC码是通过校验矩阵定义的一类线性码,为使译码可行,在码长较长时需要校验矩阵满足“稀疏性”,即校验矩阵中1的密度比较低,也就是要求校验矩阵中1的个数远小于0的个数,并且码长越长,密度就要越低。
LDPC码即低密度奇偶校验码(Low Density Parity Check Code,LDPC),它由Robert G.Gallager博士于1963年提出的一类具有稀疏校验矩阵的线性分组码,不仅有逼近Shannon限的良好性能,而且译码复杂度较低, 结构灵活,是近年信道编码领域的研究热点,目前已广泛应用于深空通信、光纤通信、卫星数字视频和音频广播等领域。LDPC码已成为第四代通信系统(4G)强有力的竞争者,而基于LDPC码的编码方案已经被下一代卫星数字视频广播标准DVB-S2采纳。
对同样的LDPC码来说,采用不同的译码算法可以获得不同的误码性能。优秀的译码算法可以获得很好的误码性能,反之,采用普通的译码算法,误码性能则表现一般。
LDPC码的译码算法包括以下三大类:硬判决译码,软判决译码和混合译码。
1. 硬判决译码将接收的实数序列先通过解调器进行解调,再进行硬判决,得到硬判决0,1序列,最后将得到的硬判决序列输送到硬判决译码器进行译码。这种方式的计算复杂度固然很低,但是硬判决操作会损失掉大部分的信道信息,导致信道信息利用率很低,硬判决译码的信道信息利用率和译码复杂度是三大类译码中最低的。常见的硬判决译码算法有比特翻转(bit-flipping, BF)算法、一步大数逻辑(one-step majority-logic, OSMLG)译码算法。
2. 软判决译码可以看成是无穷比特量化译码,它充分利用接收的信道信息(软信息),信道信息利用率得到了极大的提高,软判决译码利用的信道信息不仅包括信道信息的符号,也包括信道信息的幅度值。信道信息的充分利用,极大地提高了译码性能,使得译码可以迭代进行,充分挖掘接收的信道信息,最终获得出色的误码性能。软判决译码的信道信息利用率和译码复杂度是三大类译码中最高的。最常用的软判决译码算法是和积译码算法,又称置信传播 (belief propagation, BP)算法。
3. 与上述的硬判决译码和软判决译码相比,混合译码结合了软判决译码和硬判决译码的特点,是一类基于可靠度的译码算法,它在硬判决译码的基础上,利用部分信道信息进行可靠度的计算。常用的混合译码算法有、加权比特翻转(weighted BF, WBF)算法、加权OSMLG(weighted OSMLG, WMLG)译码算法。