專利名稱：：Ldpc碼存儲單元劃分方法以及一種ldpc碼存儲器的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及通信系統(tǒng)，更具體地，本發(fā)明涉及一種LDPC碼的存儲方法以及一種LDPC碼存儲器。
背景技術(shù)：
：研究表明，糾錯編碼是逼近可靠通信信道容量的有效方法。隨著信道編譯碼技術(shù)和通信業(yè)務(wù)需求的發(fā)展，現(xiàn)代糾錯編碼技術(shù)受到越來越多的關(guān)注。除糾錯性能之外，編譯碼復(fù)雜度是糾錯碼實(shí)際應(yīng)用中必須考慮的因素。1993年，一類并行級聯(lián)巻積碼，Turbo碼問世，并以其快速的編碼和優(yōu)越的譯碼性能很快得到了廣泛應(yīng)用。與此同時，一種線性分組碼一一低密度奇偶校驗(yàn)(LDPC)碼，以其更為簡單的迭代譯碼算法和更為優(yōu)越的糾錯的性能引起了人們濃厚興趣。信道編碼研究者已經(jīng)證明基于置信傳播(beliefpropagation,簡記為BP)算法的二元低密度奇偶校驗(yàn)(low-densityparity-check,簡記為LDPC)碼的迭代譯碼性能與加性高斯白噪聲信道容量只有0.0045dB(參見參考文獻(xiàn)1:S,Y.Chung,G.D.Forney,Jr.,T.J.Richardson,andR.Urbanke.Feb.2001.Onthedesignoflow-densityparity-checkcodeswithin0.0045dBoftheShannonlimit.Vol.5，pp.58-60.Commw".丄e".)的距離。此外，并行的譯碼結(jié)構(gòu)，也使得LDPC碼在高速編譯碼領(lǐng)域優(yōu)勢明顯。由于LDPC碼性能優(yōu)越、譯碼復(fù)雜度低，已成為一些現(xiàn)代通信系統(tǒng)首選的前向糾錯(forwarderrorcorrecting,簡記為FEC)碼。例如第二代數(shù)字衛(wèi)星視頻廣播系統(tǒng)(Digitalvideobroadcastingsatelliteversion2，簡記為DVB-S2)、清華提出的數(shù)字電視地面廣播系統(tǒng)(Digitaltelevisionterrestrialbroadcasting,簡記為ChinaDVB-T)、泰美(TiMi)公司提出的移動多媒體廣播系統(tǒng)(Mobilemultimediabroadcasting,簡記為ChinaCMMB)都使用了LDPC碼為內(nèi)碼的級聯(lián)碼作為其信道編碼。然而，對于這些廣播系統(tǒng)的移動接收機(jī)來說，要求LDPC碼譯碼器功率、空間復(fù)雜度和時間復(fù)雜度越低越好。這樣，在功耗、譯碼速度、譯碼器復(fù)雜度等方面的折中優(yōu)化成為譯碼器設(shè)計(jì)中必須考慮的問題。為此，這些移動多媒體標(biāo)準(zhǔn)中提出了許多新的LDPC碼構(gòu)造方法和新的碼矩陣。這些LDPC碼可以非常容易的實(shí)現(xiàn)部分并行的譯碼結(jié)構(gòu)，從而在譯碼速度和復(fù)雜度間獲得折中。但是，碼構(gòu)造中規(guī)律性將帶來一定的糾錯性能損失，為了獲得更好的糾錯性能，在一些新的LDPC碼的構(gòu)造方法中，矩陣構(gòu)造的隨機(jī)性得到增強(qiáng)，這導(dǎo)致了譯碼器在并行處理中出現(xiàn)新的問題。另一方面，在傳統(tǒng)BP算法中，所有的信道信息、變量節(jié)點(diǎn)信息和校驗(yàn)信息都需要存儲，如何設(shè)計(jì)有效的存儲器結(jié)構(gòu)和訪問方法成為譯碼器設(shè)計(jì)的關(guān)鍵問題之一，這也將直接決定譯碼器的功耗、速度和復(fù)雜度。由于矩陣構(gòu)造上的差別，參考文獻(xiàn)2(J.Dielissen，A.Hekstra，andV.Berg.LowcostLDPCdecoderforDVB-S2.2006.PhilipsResearch,HighTechCampus5，5656AEEindhoven,TheNetherlands)禾口參考文獻(xiàn)3(K.Shimizu,T.Ishikawa,N.Togawa,T.IkenagaandS.Goto,Partially-ParallelLDPCDecoderBasedonHigh-EfficiencyMessage-PassingAlgorithm,"inProc.Int.Conf.onComputerDesign(ICCD)，pp.503—510，Oct.2005.)中提出的適用于DVB-S2所采用的移位LDPC碼的存儲器結(jié)構(gòu)和訪問方法不再適用于如STiMi標(biāo)準(zhǔn)中采用的LDPC碼。為了進(jìn)一步降低存儲單元的使用，降低譯碼器的計(jì)算復(fù)雜度，不僅需要提出新的譯碼算法和消息存儲方法，如參考文獻(xiàn)2所提出方法，同時，也需要提出更為有效的存儲器的結(jié)構(gòu)和訪問方法。為了減少存儲器的使用量，已經(jīng)提出了很多譯碼算法和消息存儲方法，其中，以校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)為中心的(checknodecentral,簡記為CN—C)的BP算法能有效的降低迭代次數(shù)，降低功耗。同時，由于處理中以校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)為中心進(jìn)行計(jì)算，因此，不需要存儲校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)信息，而只需存儲變量節(jié)點(diǎn)信息，這可以大大降低存儲單元的使用。這兩項(xiàng)技術(shù)非常符合移動多媒體終端對低功耗和低復(fù)雜度的要求。對于BP譯碼算法，需要存儲所有的信道信息、變量消息和校驗(yàn)消息，所耗的存儲單元巨大，必須合理的設(shè)計(jì)存儲器結(jié)構(gòu)才能有效的進(jìn)行消息的讀寫和運(yùn)算。事實(shí)上，無論選擇何種譯碼算法，存儲單元的結(jié)構(gòu)和讀寫方法將最終決定譯碼器的速度和復(fù)雜度。在前面，已經(jīng)對STiMi標(biāo)準(zhǔn)采用的LDPC碼校驗(yàn)矩陣進(jìn)行了分析。值得注意的是，在圖2基矩陣的選取可以是任意的，而圖l子矩陣的擴(kuò)展方式也并不唯一，可以推廣為一種校驗(yàn)矩陣構(gòu)造方法。與之前DVB-S2中所用的矩陣不同，通過這種方法構(gòu)造的矩陣隨機(jī)性更強(qiáng)，在存儲器的訪問中會遇到更多的訪問沖突。特別是對于只存儲變量節(jié)點(diǎn)信息的算法，由于信息存儲量的降低，存儲器的訪問量相對增加，現(xiàn)有的存儲結(jié)構(gòu)和訪問方法無法再滿足需要，而目前，還沒有對STiMi所用LDPC譯碼器的存儲結(jié)構(gòu)和訪問方法的相關(guān)專利。因此，為了獲得適用于移動多媒體終端的高效LDPC譯碼器，必須針對這類矩陣的一般特點(diǎn)設(shè)計(jì)存儲器結(jié)構(gòu)和訪問方法。
發(fā)明內(nèi)容因此，本發(fā)明通過分析STiMi標(biāo)準(zhǔn)中使用的LDPC碼校驗(yàn)矩陣結(jié)構(gòu)，利用其中的規(guī)律，提出了一種LDPC碼的存儲方法及一種存儲器，以在移動多媒體廣播系統(tǒng)中獲得更好性能。本發(fā)明提出的方法并不局限于STiMi標(biāo)準(zhǔn)，通過對這些規(guī)律的推廣，并獲得其它的LDPC碼構(gòu)造方法，本發(fā)明提出的方法可以適用于更為廣泛的LDPC碼。根據(jù)本發(fā)明的一方面，一種低密度奇偶校驗(yàn)LDPC碼的存儲方法，包括以LDPC碼的校驗(yàn)矩陣的基矩陣包含的變量節(jié)點(diǎn)個數(shù)C為單位，將存儲空間劃分為多個子塊，其中每一個子塊用于存儲對應(yīng)的變量節(jié)點(diǎn)信息；將所述多個子塊進(jìn)行組合，形成并行處理分支，以便用于所述LDPC碼的譯碼。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，一種用于低密度奇偶校驗(yàn)LDPC碼的存儲器，包括多個第一區(qū)，以LDPC碼的校驗(yàn)矩陣的基矩陣包含的變量節(jié)點(diǎn)個數(shù)為單位，將存儲器的存儲空間劃分為多個第一區(qū)，其中每一個第一區(qū)用于存儲對應(yīng)的變量節(jié)點(diǎn)信息；將所述多個第一區(qū)進(jìn)行組合，形成并行處理分支，以便用于所述LDPC碼的譯碼。針對LDPC碼矩陣的特點(diǎn)，利用本發(fā)明的LDPC碼的存儲方法，能夠簡便地實(shí)現(xiàn)部分并行譯碼結(jié)構(gòu)，在保證譯碼速度的前提下，有效降低LDPC碼譯碼器的空間復(fù)雜度。圖l:STiMi標(biāo)準(zhǔn)LDPC碼子矩陣結(jié)構(gòu)；圖2:由圖1的標(biāo)準(zhǔn)子矩陣結(jié)構(gòu)得到的STiMi標(biāo)準(zhǔn)LDPC基矩陣結(jié)構(gòu)；圖3演示了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的并行訪問存儲器劃分；圖4演示了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的并行存儲結(jié)構(gòu)；圖5演示了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的并行訪問存儲結(jié)構(gòu)尋址格式；圖6演示了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的串行訪問存儲器劃分；圖7演示了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的串行訪問存儲結(jié)構(gòu)。具體實(shí)施例方式已知LDPC碼的高速譯碼特性來源于并行處理，而并行結(jié)構(gòu)的實(shí)現(xiàn)與校驗(yàn)矩陣的結(jié)構(gòu)密切相關(guān)。雖然全并行的LDPC碼譯碼器對于實(shí)際應(yīng)用系統(tǒng)來說是不可接受的，但是在分析中，仍然以全并行為目標(biāo)進(jìn)行分析，從而在實(shí)現(xiàn)時可以自由選擇。首先對已有的STiMi標(biāo)準(zhǔn)中所給LDPC碼校驗(yàn)矩陣進(jìn)行分析。以STiMi使用的LDPC碼校驗(yàn)矩陣為例來描述本發(fā)明。圖1給出了STiMi使用的LDPC碼校驗(yàn)矩陣的子矩陣索引形式，該碼碼長為9216，碼率1/2。矩陣中每行代表一個校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)所連接的變量節(jié)點(diǎn)，其中每個元素代表構(gòu)成該行校驗(yàn)關(guān)系的變量節(jié)點(diǎn)序號，即與該行表示的校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)相連的變量節(jié)點(diǎn)非零元素的列位置。以圖l第一行為例，其6個元素0、6、12、18、25和30表示與第一個校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)相連的變量節(jié)點(diǎn)分別是第1、7、13、19、26、31個。對應(yīng)與校驗(yàn)矩陣，在第一行的第l、7、13、19、26、31列上的元素為1，其他為0。進(jìn)一步觀察可以發(fā)現(xiàn)，圖l矩陣可以由圖2矩陣擴(kuò)展而來。這里定義圖2矩陣為基矩陣，其中元素記為Bi，圖1矩陣為校驗(yàn)矩陣的子矩陣，其中元素記為E,。那么，通過選擇一組擴(kuò)展因子(ki，0Sk^255，iez+〉，將圖2索引形式的基矩陣中各元素按E「Bi+36xki進(jìn)行擴(kuò)展，就可得到圖1的子矩陣。進(jìn)一步對圖1的子矩陣中的元素按照Pp，「mod(Ei+36xp，9216)進(jìn)行擴(kuò)展，這里p表示校驗(yàn)矩陣中第p個子矩陣，對于本例中的LDPC碼p為0255之間的正整數(shù)。Pi表示擴(kuò)展后校驗(yàn)矩陣中的元素。由于本例LDPC碼是(3，6)規(guī)則碼，因此，經(jīng)過上述兩次擴(kuò)展后得到的校驗(yàn)矩陣的索引形式是一個4608x6的矩陣，為了觀察方便，我們對該校驗(yàn)矩陣的每一行元素按數(shù)值大小升序排列，得到最終STiMi所使用的LDPC碼校驗(yàn)碼。根據(jù)BP迭代算法，校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)軟信息和變量節(jié)點(diǎn)軟信息都需要存儲在存儲器中。這里我們考慮以校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)為中心的BP迭代算法。對于這種算法，所有的譯碼迭代運(yùn)算都以校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)為中心，尋找相應(yīng)的變量節(jié)點(diǎn)信息進(jìn)行運(yùn)算。因此，只需考慮變量節(jié)點(diǎn)信息的存儲和訪問情況，而校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)信息只需順序存儲即可。更進(jìn)一步，在有些更為簡單的譯碼算法中，只需要存儲變量節(jié)點(diǎn)信息，而不需要存儲校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)信息?；谏鲜隹紤]，本發(fā)明中，給出變量節(jié)點(diǎn)信息的存儲方法。該方法不局限于某種特定的譯碼算法，但特別適用于以校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)為中心的BP迭代算法。從上述校驗(yàn)矩陣擴(kuò)展方法可知，校驗(yàn)矩陣中所有元素都是由一個子矩陣按Pp,「mod(Ej+36xp,9216)的關(guān)系擴(kuò)展而來。這意味著，如果將變量節(jié)點(diǎn)存儲空間以36為單位劃分為若干子塊。在譯碼時，只需獲得一個子矩陣中某個元素的存儲單元地址，就可以根據(jù)上述擴(kuò)展關(guān)系，獲得其它子矩陣中相應(yīng)元素的地址，這將大大減少尋址的復(fù)雜度和存儲地址信息所需的空間，同時實(shí)現(xiàn)并行運(yùn)算。進(jìn)一步，注意到圖2基矩陣中元素都不大于36，而圖1子矩陣是由圖2基矩陣按E「Bi+36xki的關(guān)系擴(kuò)展而得，如果對每個存儲子塊再次以6為單位劃分成6個小子塊，那么，如圖2可示，除了陰影部分的兩個元素外，其它各行中元素都分別處于不同的小子塊中。例如，將第一個變量節(jié)點(diǎn)存儲子塊劃分為6個小子塊，即將元素035劃分為05，611，1217，1823，2429，3035六個存儲小塊，那么圖2第一行元素分別處于在六個存儲小子塊中，以此類推，可以將存儲器以6為單位劃分成1536個小子塊。我們知道，要實(shí)現(xiàn)并行訪問，必須保證所訪問的內(nèi)容在獨(dú)立的存儲塊中。因此，根據(jù)上述方法，把一個大存儲器劃分為1563個獨(dú)立的小子塊，再利用一些沖突處理方法，就可以同時訪問1536個存儲小子塊。O并行訪問存儲器結(jié)構(gòu)為了實(shí)現(xiàn)并行訪問，將存儲器劃分成若干獨(dú)立的單元塊。在前面的分析中，已經(jīng)得到了對STiMi所用LDPC碼譯碼器存儲器劃分的方法。但是，全并行訪問1536個小子塊控制邏輯復(fù)雜，計(jì)算單元太多，對于實(shí)際應(yīng)用來說是無法接受的。因此，這里給出一種部分并行的存儲器結(jié)構(gòu)，在保證譯碼速度的同時，大大降低控制復(fù)雜度。本發(fā)明提出的存儲方法并不單獨(dú)針對STiMi標(biāo)準(zhǔn)，而是對一類符合某些共同規(guī)律的LDPC碼通用。這類LDPC碼至少符合以下規(guī)律a)LDPC碼的MXN校驗(yàn)矩陣由某個MeXNB的基矩陣兩次擴(kuò)展而成，其索引形式可寫成MBXd。的矩陣，其元素組成集合B;b)基矩陣的一次擴(kuò)展子矩陣元素Ei符合公式E尸CXk,，其中，ki為擴(kuò)展系數(shù)化i,iEZ+}，C為基矩陣包含的變量節(jié)點(diǎn)個數(shù)，KXC=N;c)基矩陣的二次擴(kuò)展校驗(yàn)矩陣中每行元素P(0:de，n)符合公式尸(0:《,"^mod(["/Mg」xC+五(0:《,mod("/MJ),AO，其中L」表示取下限，mod()為取模運(yùn)算；d)基矩陣符合如下規(guī)律定義集合Me(d)cB，且當(dāng)d^d，時，M。(d)nMe(d，)EO;D{d|0S必C/dJ，MC(D)=B;I{I|OSSC/dc-l};J{J|O^^MB};b(i,j)為基矩陣中元素，貝廿Vi,j,如果b(i，j)eMc(d)，那么，ViEI&j=j,b(i,j)gMe(d)&b(i,j)GMc(d，)，d，e{D\d}.根據(jù)BP算法，對一個連接《個變量節(jié)點(diǎn)的校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)c，其消息的更新需要獲得與之相關(guān)的《個變量節(jié)點(diǎn)信息。為了獲得實(shí)現(xiàn)高速譯碼，必須保證一個計(jì)算單元能同時獲得de個變量節(jié)點(diǎn)信息。為了達(dá)成這一目的，給出如下變量節(jié)點(diǎn)信息存儲方法。這里，每個變量節(jié)點(diǎn)信息的存儲地址與校驗(yàn)矩陣中相應(yīng)元素的值一一對應(yīng)1.以C為單位將變量節(jié)點(diǎn)存儲器存儲空間順序劃分為多個子塊；2.根據(jù)上述LDPC碼符合的規(guī)律d，若將MeXNe的基矩陣中元素集合劃分為連續(xù)的de子集，基矩陣中每一行的各個元素都將分別處于某一個小塊中，不存在同一行兩個元素處于同一小塊中的情況。因此，可以按將第一子塊進(jìn)一步劃分為d/j、塊，每個小塊所含存儲單元的個數(shù)與上述基矩陣元素集合劃分成子集中元素個數(shù)相同。對其它子塊，以與第一子塊相同方法進(jìn)行劃分。這里，也可以根據(jù)并行的需要，對每個子塊劃分成的小塊進(jìn)行適當(dāng)合并。3.以子塊為單位，根據(jù)并行處理單元的多少，將不同子塊重新組合，形成并行處理分支，每個分支包含de個獨(dú)立的存儲單元塊，每塊包含若干小塊。相鄰兩個并行分支相應(yīng)位置變量節(jié)點(diǎn)序號的差值(gap)相同。譯碼器在節(jié)點(diǎn)計(jì)算時，計(jì)算節(jié)點(diǎn)對每個分支的d。個獨(dú)立存儲單元塊同時進(jìn)行訪問，獲取所需變量節(jié)點(diǎn)信息，由此提高譯碼速度。根據(jù)上述劃分方法，可以自由地對存儲空間進(jìn)行劃分，適應(yīng)各種譯碼速度的要求。利用劃分后形成的存儲空間結(jié)構(gòu)，每個并行分支可以同時訪問與某個校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)相連的de個變量節(jié)點(diǎn)信息，而不會產(chǎn)生沖突，這大大加快了譯碼速度。在滿足譯碼速度要求的前提下，可以減少并行分支數(shù)，降低譯碼器復(fù)雜度。本發(fā)明提出的方法并不局限于特定的譯碼算法或消息存儲形式，具有普適性。因?yàn)榭梢砸淮瓮瓿梢粋€校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)處理所需的所有信息，并且不產(chǎn)生沖突，該方法特別適用于以校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)為中心的BP算法和只存儲節(jié)點(diǎn)信息的消息存儲方式。在這種情況下將獲得最小的存儲器使用量，進(jìn)一步降低了譯碼器規(guī)模。利用一些沖突處理手段，上述方法同樣適用于某些并不完全符合規(guī)律的LDPC碼。例如，STiMi標(biāo)準(zhǔn)采用的LDPC碼，根據(jù)上述劃分，將在處理中出現(xiàn)少量沖突。通過對沖突的特殊處理，本方法仍然適用。在后面，將以此為實(shí)例，對本發(fā)明所述方法進(jìn)行描述。2)串行訪問存儲結(jié)構(gòu)在校驗(yàn)矩陣中引入規(guī)律性，將損失糾錯性能。為了獲得更好的糾錯性能，LDPC碼的設(shè)計(jì)將趨隨機(jī)化。在某些應(yīng)用中，并不需要非常高的譯碼速度，而需要更好的譯碼性能。為此，在利用上述規(guī)律生成了一個比較規(guī)則的矩陣后，通過某些變換，打亂其中的一些規(guī)律，達(dá)到滿足一定的度分布設(shè)計(jì)的目的。或者在選取基矩陣時，選用了更為隨機(jī)的矩陣，這樣，采用上述并行訪問存儲結(jié)構(gòu)時會出現(xiàn)較多的沖突，使譯碼器復(fù)雜化。為了解決這一問題，獲得在更廣泛的LDPC碼上適用的存儲結(jié)構(gòu)，本發(fā)明提出了一種針對串行訪問的存儲方法。只需符合并行存儲結(jié)構(gòu)中定義的規(guī)則(a)—(c)的LDPC碼，都能適用該方法。這類LDPC碼的校驗(yàn)矩陣，可以看成是由基矩陣一次擴(kuò)展后的子矩陣根據(jù)Pp,「mod(Ei+36xp,9216)擴(kuò)展而來，子矩陣中元素間沒有其他規(guī)律可尋。由此可見，串行訪問的LDPC碼存儲方法針對更為一般的LDPC碼而設(shè)計(jì)。針對串行訪問的LDPC碼存儲方法如下1.以C為單位將存儲器順序劃分為若干子塊，每個子塊含有N/Q個變量節(jié)點(diǎn)消息，Q為并行分支數(shù)；2.根據(jù)并行處理單元的多少，將若干子塊進(jìn)行組合，形成新的存儲單元塊，形成并行分支數(shù)。相鄰兩個并行分支對應(yīng)的存儲單元塊相應(yīng)位置變量節(jié)點(diǎn)序號的差值(gap)相同。B卩，設(shè)并行分支數(shù)為Q，Rj，,表示第j個并行分支，即第j個存儲單元塊中第i個變量信息的地址，則Rj'i=mod(R0,,+rgap,N)0狄(1)3.在譯碼運(yùn)算時，每個并行分支連續(xù)讀取或?qū)懭雂。個變量節(jié)點(diǎn)信息。利用上述方法，可以方便的根據(jù)譯碼速度的需要劃分存儲單元，形成Q個并行分支。每個并行分支對應(yīng)一個計(jì)算單元。因?yàn)榛仃嚇?gòu)造的隨機(jī)性，每個計(jì)算單元都可能訪問到所有的存儲單元塊。因此，在存儲單元劃分中，要求相鄰兩個并行分支對應(yīng)的存儲單元塊相應(yīng)位置變量節(jié)點(diǎn)需要差值相等，這樣，只需通過簡單的移位，就可由一個并行分支的相對訪問地址，計(jì)算得到其它分支所需信息的地址。下面利用具體實(shí)例來闡述根據(jù)本發(fā)明的LDPC碼存儲方法。以STiMi標(biāo)準(zhǔn)中1/2碼率LDPC碼為例，其基矩陣如圖2所示，擴(kuò)展得到如圖l所示的子矩陣。注意圖2矩陣中陰影部分，由于這兩個特殊點(diǎn)的存在，使得該LDPC碼并不完全符合碼規(guī)律d)，因此在適用并行訪問存儲結(jié)構(gòu)時需要考慮沖突處理。這里，給出了一種通過額外存儲單元來處理沖突的方法。在下面的實(shí)例中，都以Q^16個并行分支數(shù)為例，但是，本發(fā)明所提算法不局限與此，并行分支數(shù)可以根據(jù)實(shí)際譯碼器需要任意選擇。根據(jù)針對并行訪問的存儲方法，首先將存儲器劃分為如圖3所示結(jié)構(gòu)，圖中NB=36，de=6，K=256?？梢?，存儲器被劃分為1536個小子塊，每個小子塊含有6個存儲單元。每6個相鄰的小子塊組成一個子塊。然后，根據(jù)并行訪問存儲器劃分準(zhǔn)則3，對子塊進(jìn)行組合，形成譯碼器最終的存儲結(jié)構(gòu)如圖4所示。如下所示，表l給出了每個子塊的最終存儲結(jié)構(gòu)表1:子塊C(m，n)的存儲結(jié)構(gòu)B+0B+6B+12B+18B+24B+30<table>tableseeoriginaldocumentpage13</column></row><table>B=576*m+36*n①當(dāng)mod(m，3)==0時，②當(dāng)mod(m，3)==1時，①當(dāng)mod(m，3)==2日寸可見，為了避免沖突，增加了2列存儲單元，將可能出現(xiàn)沖突的節(jié)點(diǎn)信息存儲在這兩個額外的沖突處理存儲單元中。在計(jì)算時，當(dāng)計(jì)數(shù)器技術(shù)到相應(yīng)位置時，進(jìn)行沖突處理，將訪問地址指向沖突處理存儲單元。由于，B+22節(jié)點(diǎn)的沖突較為復(fù)雜，因此，適用了兩個沖突處理存儲單元來分別存儲不同情況下的節(jié)點(diǎn)信息，具體參見表1。為了方便尋址，設(shè)計(jì)了圖5所示的地址結(jié)構(gòu)。利用這種結(jié)構(gòu)，只需對地址各字段進(jìn)行簡單的判斷和加減運(yùn)算，即可處理沖突。具體地說，在處理表l中B+29的沖突時，判斷第2和第4字段，當(dāng)分別指示為各并行分支中第5個獨(dú)立存儲單元塊的個小塊中第6個存儲單元時，將第2字段地址加2，再訪問存儲器，由此避免了B+29與B+24的沖突。在處理B+22沖突時，對于第2和第4字段，當(dāng)分別指示為各并行分支中第4個獨(dú)立存儲單元塊的個小塊中第5個存儲單元時，根據(jù)第3字段區(qū)分表1中①②③情況，表中m即為第3字段值。最后，根據(jù)這三種情況分別將第2字段地址加0，1，或2后訪問存儲器，由此避免B+22的沖突。譯碼器每個并行處理分支的存取地址a都可根據(jù)圖1子矩陣中的個元素對應(yīng)的地址，定義為b，通過下式計(jì)算得到a(0:(dc-1),m,n)=sort(mod(576*m+36*n+mod(b(0:(dc-1),j),36)，9216))0Sm,n^16,0^18(2)公式中sort()表示升序排序。同樣，根據(jù)串行訪問方法，可以將存儲器劃分成如圖6所示的若干小子塊，之后根據(jù)準(zhǔn)則2)獲得如圖7所示串行訪問存儲器結(jié)構(gòu)。其中每個子塊包含576個存儲單元，分別存儲連續(xù)的576個變量節(jié)點(diǎn)信息。相鄰兩個RAM塊相同位置的變量節(jié)點(diǎn)序號相差576。每次讀寫地址計(jì)算由公式(3)給出。a(0:(dc-1),m,n)=sort(mod(576*m+n+mod(b(0:(dc-1)，j)，36)，9216》0Sm，，0^iS575，0敘8(3)將公式(3)中n值劃分為16等分后，公式(3)與公式(2)相同。這是因?yàn)樵诖性L問存儲器劃分中，由于每個并行分支每次只讀取一個變量節(jié)點(diǎn)信息，這樣，獨(dú)立存儲單元塊中的變量節(jié)點(diǎn)信息可以順序排放。而在并行訪問存儲器劃分中，每個并行處理支路一次讀寫de個變量節(jié)點(diǎn)信息，因此，每個獨(dú)立存儲單元塊中的變量節(jié)點(diǎn)不是順序排放的。由表1可知，順序的36個變量節(jié)點(diǎn)信息被分散到了8個獨(dú)立存儲單元塊中。上述給出的兩種存儲器結(jié)構(gòu)并不是唯一的，根據(jù)本發(fā)明提供的方法，可以獲得其它的存儲器結(jié)構(gòu)，這里不再一一描述。由上述實(shí)例可見，利用沖突處理方法，本發(fā)明提出的存儲方法可以擴(kuò)展到更廣的范圍。從上面的論述中可以看到，該方法不局限于特定的譯碼算法，并且也不局限于STiMi標(biāo)準(zhǔn)，適用于一類LDPC碼。本發(fā)明提出的算法特別適用于CN_CBP算法，對于這種算法，無需存儲校驗(yàn)消息便可進(jìn)行消息的迭代更新計(jì)算，所需存儲單元較少。本發(fā)明所提供的存儲結(jié)構(gòu)和訪問方法在保證譯碼速度的同時，有效的解決了存儲器訪問中的沖突問題，降低譯碼器空間和計(jì)算復(fù)雜度。權(quán)利要求1.一種低密度奇偶校驗(yàn)LDPC碼的存儲方法，包括以LDPC碼的校驗(yàn)矩陣的基矩陣包含的變量節(jié)點(diǎn)個數(shù)為單位，將存儲空間劃分為多個子塊，其中每一個子塊用于存儲對應(yīng)的變量節(jié)點(diǎn)信息；將所述多個子塊進(jìn)行組合，形成并行處理分支，以便用于所述LDPC碼的譯碼。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，將所述多個子塊分別細(xì)分為若干小塊，以使基矩陣中同一行的各個元素分別處于不同小塊中。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，將基矩陣中元素集合劃分為連續(xù)的子集，將每一子塊進(jìn)一步劃分為d。個小塊，每個小塊所含存儲單元的個數(shù)與上述基矩陣元素集合劃分成子集中元素個數(shù)相同，其中d。是校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)所連接的變量節(jié)點(diǎn)的個數(shù)。4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，根據(jù)譯碼并行處理單元的個數(shù)，將所述多個子塊重新組合，形成并行處理分支，每個分支包含與連接到一個校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)的變量節(jié)點(diǎn)的個數(shù)相對應(yīng)的獨(dú)立存儲單元塊。5.根據(jù)權(quán)利要求l所述的方法，其中，針對存儲空間的串行訪問，所述多個子塊中的第一子塊含有N/Q個變量節(jié)點(diǎn)信息，其它子塊含有相應(yīng)擴(kuò)展后的其他變量節(jié)點(diǎn)信息。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，相鄰兩個并行處理分支對應(yīng)的存儲單元塊的相應(yīng)位置變量節(jié)點(diǎn)序號的差值相同。7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，增加一個或多個存儲單元，將可能出現(xiàn)沖突的節(jié)點(diǎn)信息存儲在所述一個或多個存儲單元中。8.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，根據(jù)校驗(yàn)矩陣的一個子矩陣中變量節(jié)點(diǎn)地址得到每個并行分支的存取地址。9.一種用于低密度奇偶校驗(yàn)LDPC碼的存儲器，包括多個第一區(qū)，以LDPC碼的校驗(yàn)矩陣的基矩陣包含的變量節(jié)點(diǎn)個數(shù)C為單位，將存儲空間劃分為多個第一區(qū)，其中每一個第一區(qū)用于存儲對應(yīng)的變量節(jié)點(diǎn)信息；將所述多個第一區(qū)進(jìn)行組合，形成并行處理分支，以便用于所述LDPC碼的譯碼。全文摘要一種低密度奇偶校驗(yàn)LDPC碼的存儲方法，包括以LDPC碼的校驗(yàn)矩陣的基矩陣包含的變量節(jié)點(diǎn)個數(shù)C為單位，將存儲空間劃分為多個子塊，其中每一個子塊用于存儲對應(yīng)的變量節(jié)點(diǎn)信息；將所述多個子塊進(jìn)行組合，形成并行處理分支，以便用于所述LDPC碼的譯碼。針對LDPC碼矩陣的特點(diǎn)，利用本發(fā)明的LDPC碼的存儲方法，能夠簡便地實(shí)現(xiàn)部分并行譯碼結(jié)構(gòu)，在保證譯碼速度的前提下，有效降低LDPC碼譯碼器的空間復(fù)雜度。文檔編號H03M13/00GK101471673SQ20071030782公開日2009年7月1日申請日期2007年12月28日優(yōu)先權(quán)日2007年12月28日發(fā)明者樸盛鎮(zhèn),樸范鎮(zhèn),汝聰翀,單王,魏立軍申請人:三星電子株式會社;北京三星通信技術(shù)研究有限公司