0 引言

    隨著移動互聯網和物聯網的不斷發展，第五代移動通信(Fifth-Generation Mobile Communication Technology，5G)面臨移動通信爆發式增長^[1-2]。5G技術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備連接的能力^[3-6]。由于低密度奇偶校驗(Low Density Parity Check，LDPC)碼具有高可靠性、快速收斂性及較強抗突發錯誤能力^[7-8]，可以提高系統有效性^[9-10]，使得3GPP RAN1會議在2016年確定在5G移動通信中使用LDPC碼作為移動帶寬eMBB業務數據的長碼塊編碼方案。

    本文對2004年由王鵬提出的LDPC碼迭代編碼算法^[11]進行改進，轉變為適用于多元LDPC碼的編碼算法，稱為多元迭代編碼算法；2005年，Hu Xiaoyu提出了漸進邊增長（Progressive Edge Growth，PEG）構造算法^[12]，該算法譯碼性能好，但編碼復雜度較高。本文針對PEG算法具有高編碼復雜度這一缺點，提出改進的PEG算法，即irPEG算法；結構化構造算法，即QC-LDPC構造算法^[13]，該算法復雜，譯碼性能差于隨機構造算法，但復雜度大幅度下降，硬件實現性強。本文提出一種改進的QC-LDPC算法，使校驗矩陣具有下三角結構，降低復雜度，加快收斂速度，構造出無短環的校驗矩陣。然后，從編碼復雜度和糾錯性能兩方面考慮，基于多元迭代編碼算法，提出混合構造算法，即HC構造算法，將隨機構造和結構化構造算法結合，irPEG算法構造基矩陣，改進的QC-LDPC算法生成循環移位矩陣和有限域系數矩陣，消除短環影響，設置校驗矩陣個數，從中選取最優校驗矩陣。該算法既具有隨機構造的隨機性，又保持結構化構造的低復雜度，降低結構化構造對誤碼性能帶來的損失，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”元素全部對應于對角線左邊。若構造出的多元LDPC校驗矩陣具有圖1的結構，則在編碼過程中可直接采用迭代編碼算法編碼。

其中，l∈[0，n-k-1]，h_i，j表示校驗矩陣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程為利用校驗矩陣H中各行約束關系，采用后項迭代算法，逐次計算每個校驗位符號值。

    對迭代編碼算法改進，將二元迭代編碼時采用的與(AND)和異或(XOR)運算，改進為GF(q)域上乘法和加法運算。同時多元迭代編碼算法的運算過程中引入了GF(q)域上除法運算。對運算量簡化，將對角線上元素設置為1，式(1)改為式(2)。

2 混合構造算法

2.1 irPEG構造算法

    針對PEG算法具有較高編碼復雜度的缺點，提出一種具有下三角結構非規則的PEG算法，即irPEG算法。該算法從編碼方案、構造校驗矩陣方面改進，以降低編碼復雜度，提升糾錯性能。具體步驟如下：

    (1)確定基矩陣中各參數

    行列數、變量節點度分布序列，并且初始化基矩陣的信息，包括與變量節點相互連接的校驗節點的集合以及它的補集。

    (2)構造基矩陣對角線右側下三角部分

    首先采用后項迭代算法從最后一列變量節點構造，根據變量節點度分布^[14]向前連接校驗節點。每列中第一個非“0”元素位置必須與對角線上校驗節點連接，其余非“0”元素需添加在對角線左側。尋找所有與該變量節點連接的校驗節點集合，從中篩選度數最小的校驗節點集合。若該集合含有多元素，則從中刪除構成短環的校驗節點，隨機連接剩余某校驗節點，若只有一個元素，則直接連接該校驗節點。

    (3)構造基矩陣的前n-m列

    從第n-m個變量節點依次向前構造。根據初始化變量節點度分布序列選擇度數最小的校驗節點，保證每行行重相比于平均行重相差不大。刪除構成短環的校驗節點后，從剩余校驗節點中隨機連接。

    由于構造出的矩陣具有下三角結構，構造時在滿足式(4)度分布的基礎上，將矩陣最后一列列重設置為1，校驗部分對角線上元素均為1，下三角部分均為0元素。由此可見，可以利用式(2)直接采用后多元迭代編碼算法進行編碼。

2.2 混合構造算法

    雖然irPEG算法結合多元迭代編碼算法可大大降低編碼復雜度，但更適用于中短碼硬件實現，對于長碼來說，硬件實現復雜度依然較高。此時犧牲多元LDPC碼一定糾錯性能，在改進的QC-LDPC算法的基礎上使其具有下三角結構，同時采用irPEG算法構造基矩陣W_J×L，提高多元LDPC碼隨機性，降低結構化構造對糾錯性能帶來的損失。將改進的QC-LDPC構造算法與irPEG算法結合，稱為混合構造算法，即HC構造算法。HC構造算法步驟如下：

    (1)irPEG算法構造基矩陣W_J×L。

    給定多元LDPC碼度分布，根據irPEG算法構造出具有下三角結構二元基矩陣，大小為J×L。

    (2)確定有限域元素系數矩陣Gc_J×L，根據基矩陣非“0”元素位置，在(0，q-1)間隨機選擇gc_j，l值。

    (3)基矩陣W_J×L確定循環移位系數矩陣S_J×L。

    將循環移位系數矩陣S_J×L對角線上系數設為0，隨機選擇移位系數s_j，l，通過W_J×L結合避免長度為2ⁱ的充分必要條件，如式(5)所示，確定移位系數矩陣S_J×L中移位系數s_j，l。

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

3 編碼復雜度分析

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

    在存儲復雜度方面，HC算法構造的LDPC碼存儲矩陣時存儲一個p×p維目標方陣P、一個J×L維多元系數矩陣GcJ×L及一個J×L循環移位系數矩陣S_J×L。irPEG算法構造同樣大小校驗矩陣，存儲一個p×J×p×L大小的校驗矩陣?？梢姡琀C算法與irPEG算法相比具有更簡單的矩陣存儲結構。

    在編碼復雜度方面，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。高斯消去編碼復雜度包含預處理，運算復雜度為o(n³)，編碼復雜度為o(n²)，整個編碼過程需wn次乘法，(w-1)n次加法。多元迭代編碼算法整個編碼過程用到(w-1)(n-k)次加法，w(n-k)次乘法。

    irPEG算法和HC算法能直接構造出下三角校驗矩陣，避免了校驗矩陣預處理的同時保證了校驗矩陣的稀疏性。因此，w相對于n可以看成非常小的常數，實現多元LDPC碼的線性復雜度編碼，與傳統的構造算法相比，大幅度地降低了編碼的復雜度。

4 仿真結果及分析

    仿真參數設置：度分布服從式(4)的多元LDPC碼，矩陣通過PEG算法和irPEG算法生成，在十六進制1/2碼率（Code1）和3/4碼率（Code2）下進行仿真，Code1時，信息位長為512 bit；Code2時，信息位長為176 bit。譯碼采用Mixed Log-FFT-BP譯碼算法^[15]，迭代次數25，BPSK調制，AWGN信道。

    圖3和圖4分別為Code1和Code2時不同碼率下的糾錯性能。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算法構造具有下三角結構的多元LDPC碼在大幅度降低硬件實現復雜度的同時，具有較強的糾錯能力。

    對Code1和Code2譯碼時間進行測量，保持仿真環境一致性，如表2和表3所示。由表2可知，irPEG算法時間明顯比PEG算法少，當誤比特數較少時，時間節省量少于50%，隨著誤比特數增加，時間節省量穩定在50%，因此，irPEG算法耗費時間僅為PEG算法50%。Code2在信噪比為4 dB時的仿真測試結果如表3所示，同樣表明譯碼所需時間減少一半。

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

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

5 結論

    本文提出基于多元LDPC碼迭代編碼算法的混合校驗矩陣構造算法，首先對迭代編碼算法改進，使其適用于多元LDPC碼；然后采用后項迭代法使PEG算法具有下三角結構，并將其作為混合構造算法基矩陣；最后采用改進后具有下三角的QC-LDPC碼算法生成循環移位矩陣和有限域系數矩陣，設置校驗矩陣的個數，從中選取最優的校驗矩陣，該校驗矩陣消除了短環影響，形成混合構造算法。仿真結果表明，本文提出的算法可以更好地適用于5G移動通信系統且滿足譯碼算法的需求，對于高速通信設備來說是一種很好的候選校驗矩陣構造算法。

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作者信息:

孟嘉慧，趙旦峰，張  良

(哈爾濱工程大學 信息與通信工程學院，黑龍江 哈爾濱150001)