本發(fā)明涉及通信編碼領(lǐng)域，具體為一種基于消除基本陷阱集的ldpc碼構(gòu)造方法。

背景技術(shù)：

1、低密度奇偶校驗(ldpc)碼是一種性能接近香農(nóng)極限的高效信道編碼技術(shù)，具有優(yōu)異的糾錯能力和較低的譯碼復(fù)雜度。它在現(xiàn)代通信系統(tǒng)中得到了廣泛的應(yīng)用，如數(shù)字電視、深空通信、高速光纖通信等領(lǐng)域。ldpc碼通過在發(fā)送端對信息進(jìn)行編碼，在接收端利用迭代譯碼算法對接收信號進(jìn)行譯碼，從而實現(xiàn)對傳輸過程中產(chǎn)生的錯誤進(jìn)行糾正，提高信息傳輸?shù)目煽啃浴?/p>

2、現(xiàn)有的ldpc碼構(gòu)造方法中，通常采用隨機(jī)方式生成校驗矩陣。一方面，隨機(jī)生成的校驗矩陣可能包含大量的基本陷阱集?；鞠葳寮侵冈趌dpc碼的圖結(jié)構(gòu)中，存在一些特定的局部結(jié)構(gòu)，使得譯碼過程容易陷入錯誤的狀態(tài)，無法正確收斂到正確的碼字，從而導(dǎo)致糾錯性能下降。

3、另一方面，現(xiàn)有的構(gòu)造方法在生成校驗矩陣后，缺乏對陷阱集的有效識別和處理機(jī)制，無法針對性地對可能存在陷阱集的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，難以滿足現(xiàn)代通信系統(tǒng)對高可靠性和高性能編碼的需求。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于消除基本陷阱集的ldpc碼構(gòu)造方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種基于消除基本陷阱集的ldpc碼構(gòu)造方法，包括以下步驟：

4、步驟s1，初始化操作，依據(jù)通信系統(tǒng)的具體需求設(shè)定ldpc碼的相關(guān)參數(shù)，并據(jù)此生成初始校驗矩陣；

5、步驟s2，陷阱集識別與標(biāo)記，借助預(yù)先構(gòu)建的陷阱集特征信息，對初始校驗矩陣展開分析，找出可能與陷阱集相關(guān)的節(jié)點(diǎn)并進(jìn)行標(biāo)記；

6、步驟s3，節(jié)點(diǎn)連接優(yōu)化，根據(jù)節(jié)點(diǎn)的多種特性計算其權(quán)重，按照特定權(quán)重規(guī)則為變量節(jié)點(diǎn)選擇與之連接的校驗節(jié)點(diǎn)，并在連接完成后更新相關(guān)節(jié)點(diǎn)的權(quán)重；

7、步驟s4，動態(tài)優(yōu)化調(diào)整，檢查陷阱集的變化狀況，依據(jù)變化結(jié)果動態(tài)調(diào)整優(yōu)化策略，重復(fù)步驟s3，直至達(dá)到預(yù)設(shè)條件；

8、步驟s5，最終確定與性能校驗，確定最終的校驗矩陣，并對所生成的ldpc碼進(jìn)行性能驗證，根據(jù)驗證結(jié)果對優(yōu)化策略和參數(shù)進(jìn)行調(diào)整后再次執(zhí)行上述步驟。

9、本發(fā)明中，所述步驟s1中，初始化操作具體如下：

10、步驟s101，確定ldpc碼的碼長n、碼率r以及校驗矩陣的行數(shù)m，校驗矩陣行數(shù)m的計算公式如下：

11、m＝n(1-r)

12、其中，n表示ldpc碼的碼長，表示編碼后碼字的長度，是一個正整數(shù)；r表示ldpc碼的碼率，定義為信息位長度與碼字長度的比值，取值范圍是(0，1)；m表示校驗矩陣的行數(shù)，代表校驗位的數(shù)量，是一個正整數(shù)。

13、步驟s102，采用隨機(jī)方式生成滿足行列約束條件的初始校驗矩陣h0，所述行列約束條件包括每行每列的非零元素個數(shù)需符合特定的分布要求，以保證矩陣的稀疏性和隨機(jī)性。

14、本發(fā)明中，所述步驟s2中，陷阱集識別與標(biāo)記具體如下：

15、步驟s201，建立陷阱集特征庫，所述特征庫是通過對大量已知的ldpc碼在多種不同信道條件下的陷阱集進(jìn)行深入分析和統(tǒng)計而得到的，包括但不限于各類陷阱集的詳細(xì)結(jié)構(gòu)特征、出現(xiàn)頻率以及對糾錯性能的影響程度；

16、步驟s202，通過將初始校驗矩陣h0與陷阱集特征庫中的陷阱集結(jié)構(gòu)模式進(jìn)行匹配，對其進(jìn)行全面掃描分析，從而預(yù)測潛在陷阱集的存在，并將潛在陷阱集所包含的變量節(jié)點(diǎn)和校驗節(jié)點(diǎn)標(biāo)記為“可疑節(jié)點(diǎn)”。

17、本發(fā)明中，所述步驟s3中，節(jié)點(diǎn)連接優(yōu)化具體如下：

18、步驟s301，根據(jù)節(jié)點(diǎn)的度數(shù)、與可疑節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)緊密程度以及在當(dāng)前矩陣結(jié)構(gòu)中的位置重要性，為未被標(biāo)記的變量節(jié)點(diǎn)和校驗節(jié)點(diǎn)計算權(quán)重值，其中節(jié)點(diǎn)的度數(shù)越高，其權(quán)重值相應(yīng)地設(shè)置得越高，而與可疑節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)緊密的節(jié)點(diǎn)權(quán)重值則適當(dāng)降低；

19、節(jié)點(diǎn)權(quán)重值的計算公式如下：

20、wi＝αdi-βai+γpi

21、其中，wi表示節(jié)點(diǎn)i的權(quán)重值，di表示節(jié)點(diǎn)i的度數(shù)，即與該節(jié)點(diǎn)相連的邊的數(shù)量，是一個非負(fù)整數(shù)，ai表示節(jié)點(diǎn)i與可疑節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)程度量化值，pi表示節(jié)點(diǎn)i在當(dāng)前矩陣結(jié)構(gòu)中的位置重要性量化值，位置重要性包括根據(jù)節(jié)點(diǎn)在矩陣中的行列位置以及所在局部結(jié)構(gòu)的特性來確定，α、β、γ分別表示節(jié)點(diǎn)的度數(shù)、與可疑節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)程度、位置重要性的權(quán)重系數(shù)，用于調(diào)整各因素在權(quán)重計算中的相對重要性，是大于0的實數(shù)。

22、步驟s302，按照權(quán)重值從高到低的順序，依次為變量節(jié)點(diǎn)選擇與之連接的校驗節(jié)點(diǎn)，在選擇過程中，優(yōu)先選取權(quán)重值高且尚未與過多其他變量節(jié)點(diǎn)連接的校驗節(jié)點(diǎn)，以確保連接的合理性和有效性；

23、步驟s303，在每次完成節(jié)點(diǎn)連接后，重新計算與該連接相關(guān)的節(jié)點(diǎn)的權(quán)重值，以準(zhǔn)確反映矩陣結(jié)構(gòu)的實時變化。

24、本發(fā)明中，所述步驟s4中，動態(tài)優(yōu)化調(diào)整具體如下：

25、步驟s401，在完成一輪節(jié)點(diǎn)連接優(yōu)化后，再次對校驗矩陣進(jìn)行全面的陷阱集掃描和分析，仔細(xì)檢查是否有新的陷阱集出現(xiàn)，以及原有陷阱集是否得到了有效的消除；

26、步驟s402，根據(jù)陷阱集的具體變化情況，動態(tài)地調(diào)整優(yōu)化策略，若新的陷阱集出現(xiàn)或者原有陷阱集的消除效果未達(dá)到預(yù)期，則對節(jié)點(diǎn)權(quán)重的計算參數(shù)或者連接規(guī)則進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整；

27、步驟s403，重復(fù)執(zhí)行節(jié)點(diǎn)連接優(yōu)化步驟以及陷阱集變化檢查和策略調(diào)整操作，直至陷阱集的數(shù)量和規(guī)模滿足預(yù)設(shè)的性能要求，或者達(dá)到預(yù)先設(shè)定的最大迭代次數(shù)為止。

28、本發(fā)明中，所述步驟s5中，最終確定與性能校驗具體如下：

29、步驟s501，經(jīng)過多次迭代優(yōu)化后，當(dāng)陷阱集的數(shù)量和規(guī)模滿足預(yù)設(shè)要求或者達(dá)到最大迭代次數(shù)時，得到滿足條件的校驗矩陣h，將其確定為最終的ldpc碼校驗矩陣；

30、步驟s502，使用生成的ldpc碼在多種不同的信道條件和信噪比下進(jìn)行大量的仿真實驗，全面驗證其糾錯性能和錯誤平層改善效果，若性能未達(dá)到預(yù)期目標(biāo)，根據(jù)詳細(xì)的仿真結(jié)果，進(jìn)一步有針對性地調(diào)整優(yōu)化策略和參數(shù)，然后重新執(zhí)行上述所有步驟，直至ldpc碼的性能滿足實際應(yīng)用需求。

31、本發(fā)明中，在策略調(diào)整時，若在檢查過程中發(fā)現(xiàn)某一類陷阱集仍然頻繁出現(xiàn)，通過加大與該類陷阱集相關(guān)節(jié)點(diǎn)的權(quán)重懲罰系數(shù)，使得這些節(jié)點(diǎn)在后續(xù)的連接過程中被選中的概率降低，從而更不容易被選中；

32、權(quán)重懲罰系數(shù)的計算公式如下：

33、wnew＝woriginal×(1+δ)

34、其中，wnew表示調(diào)整后的節(jié)點(diǎn)權(quán)重值，woriginal表示節(jié)點(diǎn)原來的權(quán)重值，δ表示權(quán)重懲罰系數(shù)，是一個大于0的實數(shù)，表示對陷阱相關(guān)節(jié)點(diǎn)的權(quán)重懲罰程度，δ越大，懲罰越嚴(yán)重，該節(jié)點(diǎn)在后續(xù)連接中被選中的概率越低。

35、本發(fā)明中，在計算節(jié)點(diǎn)與可疑節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)緊密程度時，通過統(tǒng)計節(jié)點(diǎn)與可疑節(jié)點(diǎn)之間的直接連接邊數(shù)量以及間接關(guān)聯(lián)路徑的長度和數(shù)量來確定，關(guān)聯(lián)的直接連接邊數(shù)量越多、間接關(guān)聯(lián)路徑越短且數(shù)量越多，則該節(jié)點(diǎn)與可疑節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)緊密程度越高。

36、本發(fā)明中，在建立陷阱集特征庫時，對不同信道條件下的陷阱集進(jìn)行分類統(tǒng)計，針對不同類型的信道分別分析陷阱集的特征，使得陷阱集特征庫能夠更準(zhǔn)確地適應(yīng)不同的通信環(huán)境。

37、本發(fā)明中，所述特定的分布要求是指每行每列的非零元素個數(shù)服從均勻分布或者高斯分布，以確保生成的初始校驗矩陣具有良好的結(jié)構(gòu)特性，有利于后續(xù)的優(yōu)化操作。

38、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

39、1、本發(fā)明通過陷阱集識別與標(biāo)記、節(jié)點(diǎn)連接優(yōu)化以及動態(tài)優(yōu)化調(diào)整等步驟，能夠有效識別并消除基本陷阱集，在實際的通信系統(tǒng)中，當(dāng)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)受到噪聲干擾時，ldpc碼能夠更準(zhǔn)確地糾正錯誤，減少誤碼率，使得接收端能夠更可靠地恢復(fù)原始信息，在一些特定的低信噪比場景下，相較于傳統(tǒng)方法，本發(fā)明的糾錯性能可能會提高數(shù)倍甚至更多，大大提高了通信系統(tǒng)的可靠性和數(shù)據(jù)傳輸質(zhì)量；

40、2、本發(fā)明通過建立陷阱集特征庫，針對不同信道條件下的陷阱集進(jìn)行分類統(tǒng)計和分析，能夠更準(zhǔn)確地識別和處理潛在的陷阱集，在不同的信道條件下，ldpc碼都能夠根據(jù)信道特性進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，確保在各種復(fù)雜信道環(huán)境下都能保持較好的糾錯性能，在無線通信中，信道條件可能會受到多徑衰落、陰影效應(yīng)等多種因素的影響，本發(fā)明能夠自適應(yīng)地調(diào)整ldpc碼的構(gòu)造，使其在復(fù)雜的無線信道環(huán)境中依然能夠穩(wěn)定可靠地工作；

41、3、本發(fā)明采用動態(tài)優(yōu)化調(diào)整機(jī)制，在每一輪節(jié)點(diǎn)連接優(yōu)化后，都會對校驗矩陣進(jìn)行再次掃描分析，根據(jù)陷阱集的變化情況動態(tài)調(diào)整優(yōu)化策略，迭代優(yōu)化過程能夠逐步減少陷阱集的數(shù)量和規(guī)模，使ldpc碼的性能不斷逼近最優(yōu)值。與傳統(tǒng)的固定構(gòu)造方法相比，本發(fā)明不需要大量的試錯和重新設(shè)計，能夠在較短的時間內(nèi)得到性能較好的ldpc碼。