本发明属于无线通信中的信道译码，具体涉及适用于低密度奇偶校验ldpc(low density parity check,)码的软判决迭代译码方法。
背景技术：
1、低密度奇偶校验码是gallager在1962年提出的一类纠错码，由于其接近信道容量的纠错能力，目前已经广泛应用于通信领域的信道编码中，使用ldpc编码能够有效对抗复杂信道条件带来的突发错误。对ldpc码的译码方式可以分为两类，软判决译码与硬判决译码。其中软判决译码方法的经典代表为置信传播bp(belief propagation,)译码方法，它虽然具有优异的译码能力，通常能够在加性高斯白噪声信道上提供最优的性能，但该方法计算复杂度很高，难以得到实际应用。为了解决这个问题，通过添加双曲正切函数并且将整个算法切换至对数域来替换为加法运算的对数似然比置信传播llr-bp(log likelihoodratio-bp,)译码方法被提出了。为了进一步降低运算复杂度，对llr-bp译码方法的校验节点概率信息更新操作进行了近似估计，得到了最小和ms(min-sum,)译码方法。ms译码方法大大降低了运算的复杂度，但也降低了译码能力，因此在最小和译码方法的基础上提出了偏移最小和oms(offset min-sum,)译码方法和归一化最小和nms(normalized min-sum,)译码方法等优化方法。但两种译码方法的校正因子是通过仿真确定的固定值，它们的校正能力有限，不能有效地解决最小和译码方法在任意情况下对校验节点的信息值过估的问题，因此很难对最小和译码方法的译码性能产生显著的优化。
技术实现思路
1、技术问题：本发明针对上述问题，提出了一种基于自适应指数辅助的最小和译码方法，该方法在保留最小和译码方法结构简单的优势的同时，以指数形式引入一个自适应的校正因子，并且使校验节点的信息值过估校正与算法迭代过程产生联系，从而提高所引入的校正指数的校正能力，最终提升整体译码算法的性能，适用于实际通信应用。
2、技术方案本发明的目的是提出一种基于自适应指数辅助的最小和译码方法，通过以指数形式引入一个自适应的校正因子，解决对校验节点的信息值过估计问题；
3、记一个长度为n的ldpc码字为c＝[c0,c1,...,cn-1]，其对应的校验矩阵为h，该矩阵的大小为m×n，它包含了ldpc码的全部校验信息，校验矩阵的每一列对应一个变量节点，记为vn，校验矩阵的每一行对应一个校验节点，记为cn；同类型的节点之间不相连，而不同类型的节点之间的连接状态由校验矩阵h的元素hij决定；当hij为1时，表示校验节点ci与变量节点vj之间存在连接；当hij为0时，表示两者之间无连接；由ldpc码的定义，编码完成的码字与校验矩阵存在如下关系：
4、h·ct＝0 (7)
5、编码后的码字通过相移键控调制，然后通过信道传输至接收端。
6、该方法具体包括如下步骤：
7、第一步：接收端初始化：对该方法使用的码字信息、初始概率分布状态信息、变量节点到校验节点的概率信息、校验节点到变量节点的概率信息和迭代次数进行定义，并对这些变量进行初始化赋值；
8、第二步：迭代计算：通过迭代次数判断后进入下一次迭代，引入指数校正因子计算更新校验节点到变量节点的概率信息，计算更新变量节点到校验节点的概率信息；
9、第三步：计算迭代后变量节点的后验概率信息：计算完成一次迭代后每个变量节点的后验概率；
10、第四步：判决译码：根据迭代计算得到的变量节点的后验概率进行硬判决译码；
11、第五步：校验译码结果：将临时译码结果带入奇偶校验方程进行检验，若通过检验，则停止迭代输出结果；若未通过检验，则返回第二步继续迭代。
12、其中，
13、所述第一步：接收端初始化具体为：
14、令向量r＝[r0,r1,…,rn-1]表示接收到并经过解调的码字信息，
15、定义变量节点vi的初始概率信息为：
16、
17、其中p(ci＝0|ri)表示接受端接收码字为ri时，发送码字为0时的条件概率，p(ci＝1|ri)表示接受端接收码字为ri时，发送码字为1时的条件概率；ci为第i个发送符号；
18、定义从变量节点vi传递到校验节点cj的概率分布状态信息为qij；
19、初始化从变量节点vi传递到校验节点cj的概率分布状态信息为变量节点vi的初始概率信息，即qij＝l(pi)；
20、定义向量x＝[x0,x1,…,xn-1]为随迭代更新的临时译码结果向量，因此有x∈{0,1}n；n为一个发送码字中包含的符号个数；
21、定义迭代次数t与迭代次数上限tmax，该值由仿真结果综合译码性能与资源消耗确定；
22、初始化迭代次数t＝0；
23、所述第二步：迭代计算具体为：
24、判断迭代次数t，若到达了迭代译码次数上限则停止迭代输出译码结果x＝[x0,x1,…,xn-1]，若未迭代次数未到达迭代上限则继续进行迭代；
25、定义从校验节点cj传递到变量节点vi的概率分布状态信息为rji；
26、逐元素遍历校验矩阵h，若遍历到的元素hji为0，则令对应的rji＝0；若遍历到的元素hji为1，则从校验节点cj传递到变量节点vi的概率分布状态信息的更新公式如下：
27、
28、其中表示所有与第j个校验节点相连的变量节点集合，对应的表示所有与第i个变量节点相连的校验节点的集合，qi′j为从变量节点vi′传递到校验节点cj的概率分布状态信息；sgn()表示符号函数，若其中内容为正，则符号函数取值为1，反之若其中内容为负则符号函数取值为-1，λ是引入的指数校正因子，其取值表达式为：
29、
30、其中|qi′j|min1表示公式(3)中qi′j的绝对值最小项，|qi′j|min2表示公式(3)中qi′j的绝对值次小项；
31、计算从变量节点传递到校验节点的概率分布状态信息，逐元素遍历校验矩阵h，若遍历到的元素hji为0，则令对应的qij＝0，若hji为1，则从变量节点vi传递到校验节点cj的概率分布状态信息的更新公式如下：
32、
33、rj′i为从校验节点cj′传递到变量节点vi的概率分布状态信息。
34、所述第三步：计算迭代后变量节点的后验概率信息具体为：
35、定义完成一次迭代后变量节点vi的后验概率信息为qi；
36、计算迭代后变量节点的后验概率信息公式如下：
37、
38、rj′i为从校验节点cj′传递到变量节点vi的概率分布状态信息。
39、所述第四步：判决译码具体为：
40、根据上一步计算得到的各变量节点的后验概率信息进行硬判决译码，即若qi符号为正，则译码码字xi判决为0；反之若qi符号为负，则译码码字xi判决为1。
41、所述第五步：校验译码结果具体为：
42、计算hxt，若结果为0向量则通过奇偶校验，译码成功输出译码结果x＝[x0,x1,…,xn-1]，若不满足条件则令t＝t+1并回到第二步继续进行迭代译码。
43、有益效果：本发明中提出的基于自适应指数辅助的最小和译码方法具有以下优势：相较于以往传统的最小和译码方法，本发明通过以指数形式引入可随迭代过程自适应变化的校正因子，在保持简单译码结构和低计算复杂度的前提下有效解决了校验节点概率信息过估计的问题，显著提高了译码误码率性能。此外，本发明通过在自适应指数中引入双曲正弦函数，为计算过程增加了非线性，进一步提高了性能与效率。
1.一种基于自适应指数辅助的最小和译码方法，其特征在于，通过以指数形式引入一个自适应的校正因子，解决对校验节点的信息值过估计问题；
2.根据权利要求1所述的一种基于自适应指数辅助的最小和译码方法，其特征在于，该方法具体包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于自适应指数辅助的最小和译码方法，其特征在于，所述第一步：接收端初始化具体为：
4.根据权利要求2所述的一种基于自适应指数辅助的最小和译码方法，其特征在于，所述第二步：迭代计算具体为：
5.根据权利要求2所述的一种基于自适应指数辅助的最小和译码方法，其特征在于，所述第三步：计算迭代后变量节点的后验概率信息具体为：
6.根据权利要求2所述的一种基于自适应指数辅助的最小和译码方法，其特征在于，所述第四步：判决译码具体为：
7.根据权利要求1所述的一种基于自适应指数辅助的最小和译码方法，其特征在于，所述第五步：校验译码结果具体为：
