CN101325474B - Ldpc码的混合自动请求重传的信道编码及调制映射方法 - Google Patents

Abstract

一种低密度奇偶校验LDPC码的混合自动请求重传的信道编码和调制映射方法，包括以下步骤：(a)对信道编码器输入的长度为K的信息比特序列进行结构化LDPC编码，生成的码字送到混合自动请求重传HARQ缓冲器；(b)重排HARQ缓冲器中LDPC HARQ母码码字比特，然后顺序地选择码字比特，生成HARQ包的二进制序列；(c)将HARQ包的码字比特映射到星座图，保证HARQ包编码块的高位比特被映射到星座图的高可靠性的比特。本发明方法为LDPC码字提供了最大的星座图增益，使得LDPCHARQ信道编码具有最优的性能。

Description

LDPC码的混合自动请求重传的信道编码及调制映射方法

技术领域

本发明涉及低密度奇偶校验(LDPC)码的混合自动请求重传(HARQ)，尤其涉及其中的信道编码及调制映射处理方法。

背景技术

所有的数字通信系统都需要信道编码器，如图1所示。信道编码器是为了抗击传输过程中各种各样的噪声和干扰，通过人为地增加冗余信息，使得系统具有自动纠正差错的能力，从而保证数字传输的可靠性。低密度奇偶校验码是一类可以用非常稀疏的奇偶校验矩阵或者二分图定义的线性分组码，最初由Gallager发现，所以称为Gallager码。经过数十年的沉寂，随着计算机硬件和相关理论的发展，MacKay和Neal重新发现了它，并证明了它具有逼近香农限的性能。最新研究表明，低密奇偶校验码码具有以下特点：低译码复杂度，可线性时间编码，具有逼近香农限的性能，可并行译码，以及在长码长条件下性能优于Turbo码。

LDPC码是一种基于稀疏校验矩阵的线性分组码，正是利用它的校验矩阵的稀疏性，才能实现低复杂度的编译码，从而使得LDPC码走向实用化。前面提到的Gallager码是一种正则的LDPC码(regular LDPCC)，而Luby和Mitzenmacher等人对Gallager码进行了推广，提出非正则的LDPC码(irregular LDPCC)。LDPC码具有很多译码算法，其中，信息传递算法(Message Passing algorithm)或者置信度传播算法(Belief Propagationalgorithm，BP算法)是LDPC码的主流和基础算法，目前出现了很多改进的有效译码算法。

LDPC奇偶校验矩阵的图形表示形式是二分图。二分图和校验矩阵之间具有一一对应的关系，一个M*N的奇偶校验矩阵H定义了每个具有N比特的码字满足M个奇偶校验集的约束。一个二分图包括N个变量节点和M个奇偶校验节点。当第m个校验涉及到第n个比特位，即H中第m行第n列的元素Hm，n＝1时，将有一根连线连接校验节点m和变量节点n。二分图中，任何同一类的节点之间都不会有连接，并且二分图中的总边数和校验矩阵中非零元素的个数相等。

一类特殊LDPC码由于具有结构化的特征，逐渐成为主流应用。设这种LDPC码的奇偶校验矩阵H为(M×z)×(N×z)矩阵，它是由M×N个分块矩阵构成，每个分块矩阵都是z×z的基本置换矩阵的不同幂次，基本置换矩阵为单位阵时，它们都是单位阵的循环移位矩阵(文中默认为右移)。具有如下的形式：

如果幂次 $h_{\mathrm{ij}}^b=-1,$ 有 $P^{h_{\mathrm{ij}}^b}=0.$ 如果h_ij ^b是大于或者等于0的整数，定义 $P^{h_{\mathrm{ij}}^b}={\left(P\right)}^{h_{\mathrm{ij}}^b},$ 在这里P是一个z×z的标准置换矩阵，如下所示：

$P=\left[\begin{array}{ccccc}0& 1& 0& \·\·\·& 0\\ 0& 0& 1& \·\·\·& 0\\ \·\·\·& \·\·\·& \·\·\·& \·\·\·& \·\·\·\\ 0& 0& 0& \·\·\·& 1\\ 1& 0& 0& \·\·\·& 0\end{array}\right]$

通过这样的幂次h_ij ^b就可以唯一标识每一个分块矩阵，单位矩阵的幂次可用0表示，零矩阵一般用-1来表示。这样，如果将H的每个分块矩阵都用它的幂次代替，就得到一个m_b×n_b的幂次矩阵H_b。这里，定义H_b是H的基础矩阵，H称为H_b的扩展矩阵。在实际编码时，z＝码长/基础矩阵的列数nb，称为扩展因子。

$H=\left[\begin{array}{ccccc}{P}^{h_{00}^b}& P^{h_{01}^b}& P^{h_{02}^b}& \·\·\·& P^{h_{{0n}_b}^b}\\ P^{h_{10}^b}& P^{h_{11}^b}& P^{h_{12}^b}& \·\·\·& P^{h_{{1n}_b}^b}\\ \·\·\·& \·\·\·& \·\·\·& \·\·\·& \·\·\·\\ P^{h_{m_{b}0}^b}& P^{h_{m_{b}1}^b}& P^{h_{m_{b}2}^b}& \·\·\·& P^{h_{m_b{n}_b}^b}\end{array}\right]=P^{H_b}$

例如，矩阵H可以用下面的参数z和一个2×4的基础矩阵Hb扩展得到：z＝3和 $H_b=\left[\begin{array}{cccc}0& 1& 0& -1\\ 2& 1& 2& 1\end{array}\right]$

因此，也可以说本发明的LDPC码的编码器是由基础矩阵Hb，扩展因子z及所选择的基本置换矩阵唯一生成的。

如果对于每个不同的扩展因子LDPC码都采用一个基础矩阵，那么，对于每个不同的码长，所述的LDPC码编译码器都需要存储一个基础矩阵，当码长很多时，就要存储很多基础矩阵，这样会出现表示和存储问题。因此，当需要实现变码长的时候，同一码率的一定范围内多种码长的低密度奇偶校验码会使用统一个形式的基础矩阵，我们定义为统一基础矩阵H_b ^uniform。不同码长时，若对H_b ^uniform进行修正和扩展，可以得到奇偶校验矩阵H，使得生成的编译码器可适用于码长可变的场合。

修正是利用不同码长的扩展因子对基础矩阵Hb中的非负值进行修正，修正后元素值应小于该码长下的扩展因子值。修正算法有很多种，例如，可以采用取模(mod)、取整(scale+floor)或舍入(scale+round)等，设P_ij为基础矩阵H_b第i行第j列的非负1元素，P_ij′为修正以后H_b ^modified的第i行第j列的非负1元素，有：

对于取模(mod)方法：

$P_{\mathrm{ij}}^{\′}\≡P_{\mathrm{ij}}\mathrm{mod}z\≡P_{\mathrm{ij}}\mathrm{mod}\frac{N}{n_b}$

对于取整(scale+floor)方法：

对于舍入(scale+round)方法：

$P_{\mathrm{ij}}^{\′}=\mathrm{Round}(P_{\mathrm{ij}}\×\frac{z}{z_{\max }})=\mathrm{Round}(P_{\mathrm{ij}}\×\frac{N}{N_{\max }})$

其中，z为当前码长对应的扩展因子，即分块方阵的行数或者列数；z_max为最大支持码长对应的扩展因子。mod为取模操作，

为下取整操作，Round为四舍五入操作。

在IEEE802.16e中，LDPC码支持码率1/2、码率2/3、码率3/4、码率5/6，此时出现四个基础矩阵，用唯一的编码器/译码器来实现不同码率的编译码将变得比较困难；如果四个码率需要四个编译码器，硬件成本将成为一个应用瓶颈。而这种特定码率可变码长的低密度奇偶校验码由于具有同一形式的基础矩阵，所以完全可以用一个编码器/译码器。其中的编码方法及编码器可以参见中国专利申请：专利申请号为200710072808.0，专利名称为一种支持递增冗余混合自动重传的低密度奇偶校验码编码装置和方法。

自动请求重传HARQ是一种无线通信系统中极其重要的链路自适应技术。

下面就对自动请求重传HARQ方法做一个简单介绍，该方法包括发送机中发送方法和接收机中接收方法两部分，该方法应该是通用的。

发送机(Transmitter)的发送方法包括：

a.发送机在指定的HARQ信道发送第一个HARQ包，一个新的HARQ传输开始，重传次数计数器置1；

b.发送机等待接收机发送的确认/否认(ACK/NAK)；

c.在一定延迟后(取决于同步方式还是异步方式，延迟由系统等决定)，如果发送机收到ACK，则此包已经正确接收，本次HARQ传输结束；否则，重传次数计数器加1，判断重传次数是否超过最大允许传输次数，若超过，则本次HARQ传输结束，若没有超过，则转至d.；

d.发送机在本次HARQ传输的HARQ信道再次做另一个HARQ的尝试，发送时间可以由系统选择，转至b.。

接收机(Reiciver)的接收方法包括：

a.接收HARQ包，确认收到的包是否是第一个HARQ尝试，如果是，转至b.；否则转至d.；

b.丢弃在此HARQ信道下的所有以前收到的HARQ尝试；

c.对包进行解码，转至e.；

d.接收机解码器根据特定合并方法组合原错误的和重传的编码包；

e.如果正确解码，则在一定延迟后，在反馈信道中发送ACK，此信道由系统分配；否则，发送NAK，存储此HARQ包。

上述接收方法的步骤d中，合并的方法可能包括完全递增冗余、部分递增冗余和Chase合并。

如何以支持任意码长任意码率的低密度奇偶校验码为基础，实现对HARQ的支持，并使得LDPC HARQ信道编码具有最优的性能，是目前需要研究和解决的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提出一种低密度奇偶校验码的混合自动请求的信道编码和调制映射方法，为LDPC码字提供了最大的星座图增益，使得LDPC HARQ信道编码具有最优的性能。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种低密度奇偶校验LDPC码的混合自动请求重传的信道编码和调制映射方法，包括以下步骤：

(a)对信道编码器输入的长度为K的信息比特序列进行结构化LDPC编码，生成的码字送到混合自动请求重传HARQ缓冲器；

(b)重排HARQ缓冲器中LDPC HARQ母码码字比特，然后顺序地选择码字比特，生成HARQ包的二进制序列；

(c)将HARQ包的码字比特映射到星座图，其中将HARQ包编码块的高位比特映射到星座图的高可靠性的比特。

进一步地，上述方法还可具有以下特点：所述步骤(a)进一步分为以下子步骤：

(a1)确定一个低密度奇偶校验码的母码集，所述母码集是由有限个不同码长相同码率R₀的低密度奇偶校验码构成，所述母码集具有统一形式的大小为m_b×n_b的基础矩阵H_b ^uniform，k_b＝n_b-m_b；

(a2)根据信息分组长度匹配，确定扩展因子z_k，根据扩展因子和基础矩阵H_b ^uniform，确定编码器所需要的参数和矩阵；

(a3)编码器根据编码所需要的参数和矩阵，对输入的K比特信息分组进行编码，产生N_FIR比特码字并输出。

进一步地，上述方法还可具有以下特点：所述步骤(a1)中采用的码率R₀＝1/2母码集的统一基础矩阵H_b ^uniform如下所示：

$H_b^{\mathrm{uniform}}=$

进一步地，上述方法还可具有以下特点：所述步骤(a2)中，如编码需要采用的码率r小于R₀，分为以下子步骤：

a2A1)利用

确定Δm，在基础矩阵H_b ^uniform的最后一行和最后一列后面分别增加Δm行和增加Δm列，扩张形成(m_b+Δm)×(n_b+Δm)的扩张基础矩阵H_b ^{uniform_extension}，该扩展基础矩阵划分为系统比特部分即信息比特部分、删余校验比特部分和扩张检验比特部分，

表示向上取整；

a2A2)利用扩展因子公式 $z_t=\frac{K}{k_b}$ 确定扩展因子z_t，假定z_t与Zset中元素有如下关系：z_k-1＜z_t≤z_k，其中z_k-1，z_k是Zset中大小相邻的元素，则编码器所需扩展因子是z_k。

a2A3)基于扩张后统一的扩展基础矩阵H_b ^{uniform_extension}和扩展因子z＝z_k，根据预先设定好的修正算法对H_b ^{uniform_extension}进行修正，计算出大小为(N＝n_b+Δm)×z_k，K＝k_b×z_k)的LDPC编码所需的修正的扩展基础矩阵H_b ^{modified_extension}，修正的扩展基础矩阵就是编码所需要的矩阵，扩展因子和矩阵大小参数就是编码所需要的参数。

如编码需要采用的码率r大于等于R₀，执行以下分步骤：

a2B1)利用扩展因子公式 $z_t=\frac{K}{k_b}$ 确定扩展因子z_t，假定z_t与Zset中元素有如下关系：z_k-1＜z_t≤z_k，其中z_k-1，z_k是Zset中大小相邻的元素，则编码器所需扩展因子是z_k；

a2B2)基于统一的基础矩阵H_b ^uniform和扩展因子z_k，根据设定的修正算法和扩展因子计算矩阵大小为(m_b×z_k，n_b×z_k)的编码所需的修正后的基础矩阵，该修正的基础矩阵就是编码所需要的矩阵，扩展因子和矩阵大小参数就是编码所需要的参数。

进一步地，上述方法还可具有以下特点：步骤a2A1)中具体的扩展方法如下：

在H_b ^{uniform_extension}中新增矩阵部分，对于行索引i＝m_b+1，总有：

$H_b^{\mathrm{uniform}\_\mathrm{extension}}(i,i-m_b)=0$

$H_b^{\mathrm{uniform}\_\mathrm{extension}}(i,i-m_b+1)=0$

$H_b^{\mathrm{uniform}\_\mathrm{extension}}(i,i-m_b+n_b)=0$

对于任何满足m_b+2≤i≤m_b+Δm行索引i，都有

$H_b^{\mathrm{uniform}\_\mathrm{extension}}(i,i-m_b+1)=0$

$H_b^{\mathrm{uniform}\_\mathrm{extension}}(i,i-m_b+n_b-1)=0$

$H_b^{\mathrm{uniform}\_\mathrm{extension}}(i,i-m_b+n_b)=0$

新增矩阵部分的其它元素均为-1。

进一步地，上述方法还可具有以下特点：步骤(a3)进一步分为以下步骤：

a31)添加x＝k_b·z_k-K个零比特到K个信息比特之前，形成编码所需要的k_b·z_k信息分组；然后进行(N＝n_b+Δm)×z_k，K＝k_b×z_k)LDPC编码，形成(n_b+Δm)×z_k个编码码字比特；

a32)在上述编码码字中，删除添加的x个零比特，如果删除后的码字比特数目和所需要的分组大小N_FIR不匹配，则在删除零比特后，继续删除码字中y＝(m_b+Δm)×z_k-N_FIR+K个比特，形成长度为N_FIR的编码码字。

进一步地，上述方法还可具有以下特点：步骤a32)中，所述N_FIR具有如下定义：

$N_{\mathrm{FIR}}=\left\{\begin{array}{cc}{N}_{\mathrm{BUF}}& N_{\max }\&GreaterEqual;N_{\mathrm{BUF}}\\ N_{\max }& N_{\max }<N_{\mathrm{BUF}}\end{array}\right.,$

这里N_BUF是虚拟缓冲器可存储的接收软比特信息的最大值，该值在每次HARQ传输时由上层信令确定。

进一步地，上述方法还可具有以下特点：

步骤(b)中重排HARQ缓冲器中LDPC HARQ母码码字比特时，是重排HARQ缓冲器中LDPC HARQ母码码字比特，保持信息比特、扩张校验比特顺序不变，改变删余校验比特顺序，即令排列前码字比特为

排列后码字比特是

排列的公式定义如下：

其中，

表示下取整，k＝0，1，…，N_FIR-1，PV是删余图样向量，有m_b个元素，是由从k_b到n_b-1的整数构成，PV(l)是删余向量PV的索引为l个元素。

进一步地，上述方法还可具有以下特点：

步骤(b)中从重排后HARQ母码码字中顺序地选择码字比特时，是从第一次传输从第一个系统比特开始，以后每次传输的开始位置紧跟上一次传输结束的位置，生成的HARQ包的二进制序列，公式如下：

$C_{k,i}=B_{(L_{\mathrm{total}}(k-1)+i)\mathrm{mod}\left(N_{\mathrm{FIR}}\right)}$

其中，k表示HARQ子包的索引，当应用HARQ时，k＝0表示第一次传输，往后传输的子包索引依次递增1，当不采用HARQ时，k＝0。L_k表示第k个子包的长度， $L_{\mathrm{total}}\left(k\right)=\underset{j=0}{\overset{k-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{L}_j$ 并且设L_total(-1)为

为第k个子包的码字比特，

为即为HARQ母码码字。

进一步地，上述方法还可具有以下特点：

步骤(c)将HARQ包的码字比特映射到星座图时，先进行交织，然后再进行映射，包括以下步骤：

(c1)用一个交织器将对HARQ包的码字比特进行交织，行读入列读出，保证HARQ包的编码块的高位比特被映射到星座图的高可靠性的比特；

(c2)顺序地将上述的码字比特映射到星座图上，对于BPSK或者QPSK或者8PSK或者16QAM或者64QAM，一组输入比特b_m-1，…，b₀被调制为一个复数符号。

进一步地，上述方法还可具有以下特点：

所述步骤(c1)中，采用的N_cpc×L行列交织器，N_cpc对于QPSK，8PSK，16QAM和64QAM调制方式，分别是2，6，4和6；L＝2N_cbps/N_cpc，其中交织长度N_cbps等于第k个HARQ包的长度L_k，这个交织以下面的排列公式来表示：

排列前的码字比特为

排列后的码字比特是

公式定义如下：

所述步骤(c2)中，即将上述码字比特从0开始，每m＝log2(M)个比特为一组，映射到一个调制符号，M表示调制阶数。

进一步地，上述方法还可具有以下特点：

所述步骤(c1)中，令调制前编码的比特序列是调制后复数符号序列是

其中，第k个符号S_k对应二进制序列(b_m-1，k，…，b_0，k)，S_k包括实数部分S_k ^I和虚数部分S_k ^Q，

对于QPSK，8PSK，16QAM和64QAM，调制阶数分别是2，3，4，6。交织以后。调制输入的二进制数据

将按照下列公式映射到星座图上：

如果调制方式是QPSK：

(b_1，k，b_0，k)＝(D_2k，D_2k+1)k＝0，1，…，N_cbps/2-1

如果调制方式是8PSK：

(b_2，k，b_1，k，b_0，k)＝(D_k，D_k+Ncbps/3，D_k+2·Ncbps/3)k＝0，1，…，N_cbps/3-1

如果调制方式是16QAM：

(b_2，k，b_1，k，b_1，k，b_0，k)＝(D_k，D_k+N/4，D_k+N/2，D_k+3·N/4)k＝0，1，…，N_cbps/4-1

如果调制方式是64QAM：

$(b_{5,k},b_{4,k},b_{3,k},b_{2,k},b_{1,k},b_{0,k})=$

$(D_k,D_{k+N_{\mathrm{cbps}}/6},D_{k+N_{\mathrm{cbps}}/3},D_{k+N_{\mathrm{cbps}}/2},D_{k+{2\&CenterDot;N}_{\mathrm{cbps}}/3},D_{k+5\&CenterDot;N_{\mathrm{cbps}}/6}).$

k＝0，1，…，N_cbps/6-1

本发明要解决的另一技术问题是提出一种低密度奇偶校验码的混合自动请求的调制映射方法，能为结构化LDPC编码得到的码字提供了最大的星座图增益。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种低密度奇偶校验LDPC码的混合自动请求重传的调制映射方法，包括以下步骤：

(c1)用一个交织器将对HARQ包中经结构化LDPC编码得到的码字比特进行交织，行读入列读出，保证HARQ包的编码块的高位比特被映射到星座图的高可靠性的比特；

(c2)顺序地将上述的码字比特映射到星座图上，对于BPSK或者QPSK或者8PSK或者16QAM或者64QAM，一组输入比特b_m-1，…，b₀被调制为一个复数符号。

进一步地，上述方法还可具有以下特点：

所述步骤(c1)中，采用的N_cpc×L行列交织器，N_cpc对于QPSK，8PSK，16QAM和64QAM调制方式，分别是2，6，4和6；L＝2N_cbps/N_cpc，其中交织长度N_cbps等于第k个HARQ包的长度L_k，这个交织以下面的排列公式来表示：

排列前的码字比特为

排列后的码字比特是

公式定义如下：

所述步骤(c2)中，即将上述码字比特

从0开始，每m＝log2(M)个比特为一组，映射到一个调制符号，M表示调制阶数。

为了解决上述技术问题，本发明又提供了一种低密度奇偶校验LDPC码的混合自动请求重传的调制映射方法，一种低密度奇偶校验LDPC码的混合自动请求重传的调制映射方法，令调制前经结构化LDPC编码的比特序列是调制后复数符号序列是

其中，第k个符号S_k对应二进制序列(b_m-1，k，…，b_0，k)，S_k包括实数部分S_k ^I和虚数部分S_k ^Q，

对于QPSK，8PSK，16QAM和64QAM，调制阶数分别是2，3，4，6。交织以后。调制输入的二进制数据

将按照下列公式映射到星座图上：

如果调制方式是QPSK：

$(b_{1,k},b_{0,k})=(D_{2k},D_{2k+1}),k=\mathrm{0,1},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,N_{\mathrm{cbps}}/2-1$

如果调制方式是8PSK：

(b_2，k，b_1，k，b_0，k)＝(D_k，D_k+Ncbps/3，D_k+2·Ncbps/3)k＝0，1，…，N_cbps/3-1如果调制方式是16QAM：

(b_2，k，b_1，k，b_1，k，b_0，k)＝(D_k，D_k+N/4，D_k+N/2，D_k+3·N/4)k＝0，1，…，N_cbps/4-1如果调制方式是64QAM：

$(b_{5,k},b_{4,k},b_{3,k},b_{2,k},b_{1,k},b_{0,k})=$

$(D_k,D_{k+N_{\mathrm{cbps}}/6},D_{k+N_{\mathrm{cbps}}/3},D_{k+N_{\mathrm{cbps}}/2},D_{k+2\&CenterDot;N_{\mathrm{cbps}}/3},D_{k+5\&CenterDot;N_{\mathrm{cbps}}/6}).$

k＝0，1，…，N_cbps/6-1

可以看出，本发明提出的低密度奇偶校验(LDPC)码的混合自动请求重传(HARQ)的信道编码和调制映射方法，其处理链包括LDPC编码、码字排列、比特选择、信道交织、调制映射，本发明还根据LDPC码结构给出了一种新的信道交织器，使得HARQ子包的编码块的高位映射到星座图的高位，所以HARQ子包的编码块的高位映射得到更加可靠的保护，而编码块的低位得到了低可靠的保护。最终，信道交织器为LDPC码字提供了最大的星座图增益，保证了LDPC HARQ信道编码链具有最优的性能。

附图说明

图1是本发明装置所在的系统示意图；

图2是本发明实施例基于LDPC码的混合自动请求重传的信道编码处理链示意图；

图3是本发明提出的基础矩阵扩张(extension)的示意图；

图4是本发明提出的信道交织器交织的示意图；

图5(a)，5(b)，5(c)，5(d)分别是依照本发明实施例，QPSK，8PSK，16QAMand 64QAM调制的星座图。

具体实施方式

本发明的基本思路是，以支持任意码长任意码率的低密度奇偶校验码为基础，实现对HARQ的支持，码字排列保证比特选择产生的码字具有最优的删余分布，码字选择可以通过一个非常简单的循环缓存器来实现，信道交织和调制映射能结合LDPC码字的特点，为码字提供最大的星座图增益。

下面结合附图及具体实施例对本发明进行详细说明。

本实施例的支持任何码率/码长的结构化LDPC码的HARQ的信道编码和调制映射方法，其处理链包括LDPC编码、码字排列、比特选择、信道交织、调制映射。如图2所示，所述方法具体包括如下步骤：

1)LDPC编码，对信道编码器输入的任意长度为K的信息比特序列进行编码，然后输出任意长度为N_FIR的码字比特序列，生成的码字送到HARQ缓冲器，校验位长度M＝N_FIR-K，码率r＝K/N_FIR；

2)码字排列，重排HARQ缓冲器中LDPC HARQ母码码字比特，保持信息比特、扩张校验比特顺序不变，改变删余校验比特顺序；

3)比特选择，从重排后HARQ母码码字中顺序地选择码字比特，即第一次传输从第一个系统比特开始，以后每次传输的开始位置紧跟上一次传输结束的位置，生成的HARQ包的二进制序列；

4)信道交织，一个N_cpc×L行列交织器将对HARQ包的码字比特进行交织，行读入列读出。这个排列保证了HARQ包的编码块的高位比特被映射到星座图的高可靠性的比特；

5)调制映射，顺序地将上述的码字比特映射到星座图上，对于BPSK或者QPSK或者8PSK或者16QAM或者64QAM，一组输入比特b_m-1，…，b₀被调制为一个复数符号。

上述的LDPC码的信道编码链中，步骤1)即LDPC编码的步骤又可分为下面三个子步骤：

11)确定一个结构化低密度奇偶校验码的母码集，所述母码集是由有限个不同码长相同码率R₀的低密度奇偶校验码构成，所述母码集具有统一形式的基础矩阵H_b ^uniform；

所述低密度奇偶校验码母码集合定义了P个不同码长相同码率R₀的(N＝z×n_b，K＝z×k_b)LDPC码(这里的N表示LDPC码字长度，K表示信息分组长度，对于LDPC码来说，其校验位个数为M，它的奇偶矩阵H的大小为M*N)。其中，Zset为扩展因子集合，扩展因子z可以是Zset中任何一个元素，Zset是由P个大于零的正整数z₁＜z₂＜…＜z_k-1＜z_k＜…＜z_P构成的集合，P是某个大于1的整数，且基础矩阵H_b ^uniform的码率R₀满足：

$R_0=\frac{(n_b-m_b)}{n_b}$

其中，n_b是基础矩阵的总列数，是大于2的确定整数；m_b是基础矩阵的行数也即基础矩阵中校验比特部分的列数，是大于1的确定整数；k_b是基础矩阵中信息比特(或称为系统比特)部分的列数，k_b＝n_b-m_b。

12)根据信息分组长度匹配，确定扩展因子，根据扩展因子和基础矩阵H_b ^uniform，确定编码器所需要的参数和矩阵；

该步骤又分为以下两种情况：

A，如比较确定后面编码需要采用的码率r小于R₀，计算编码所需参数和矩阵时，执行以下分步骤：

12A1)利用

确定Δm，在基础矩阵H_b ^uniform的最后一行和最后一列后面分别增加Δm行和增加Δm列，扩张形成(m_b+Δm)×(n_b+Δm)的扩张基础矩阵H_b ^{uniform_extension}；这里，表示向上取整；

具体扩展方法如下：

在H_b ^{uniform_extension}中新增矩阵部分，对于行索引i＝m_b+1，总有：

$H_b^{\mathrm{uniform}\_\mathrm{extension}}(i,i-m_b)=0$

$H_b^{\mathrm{uniform}\_\mathrm{extension}}(i,i-m_b+1)=0$

$H_b^{\mathrm{uniform}\_\mathrm{extension}}(i,i-m_b+n_b)=0$

如图3所示，这里定义了扩展基础矩阵中扩展部分第一行的三个零元素，其它元素均为-1。

对于任何满足m_b+2≤i≤m_b+Δm行索引i，都有

$H_b^{\mathrm{uniform}\_\mathrm{extension}}(i,i-m_b+1)=0$

$H_b^{\mathrm{uniform}\_\mathrm{extension}}(i,i-m_b+n_b-1)=0$

$H_b^{\mathrm{uniform}\_\mathrm{extension}}(i,i-m_b+n_b)=0$

如图3所示，这里定义了扩展基础矩阵中扩展部分第二、三、四、……行的三个零元素，其它元素均为-1。

在这里，行列索引都是从1开始的。在列方面扩展基础矩阵可以划分为系统比特部分即信息比特部分(列数为k_b)、删余校验比特部分(列数为m_b)和扩张检验比特部分(列数为Δm)。

12A2)利用扩展因子公式 $z_t=\frac{K}{k_b}$ 确定扩展因子z_t，假定z_t与Zset中元素有如下关系：z_k-1＜z_t≤z_k，其中z_k-1，z_k是Zset中大小相邻的元素，则编码器所需扩展因子是z_k。

12A3)基于扩张后统一的扩展基础矩阵H_b ^{uniform_extension}和扩展因子z＝z_k，根据预先设定好的修正算法对H_b ^{uniform_extension}进行修正，可以计算出大小为(N＝n_b+Δm)×z_k，K＝k_b×z_k)的LDPC编码所需的修正的扩展基础矩阵H_b ^{modified_extension}。这里，修正的扩展基础矩阵就是编码所需要的矩阵，扩展因子和矩阵大小参数就是编码所需要的参数。

所述基础矩阵的修正可以采用取整(Scale+floor)修正公式，修正是对H_b ^{uniform_extension}的表示非零方阵的元素(h_ij ^b)_{uniform_extension}进行的：

其中：z_max是Zset中的最大扩展因子，如可取为640。表示向下取整。

B，如比较确定后面编码需要采用的码率r大于等于R₀，计算编码所需参数和矩阵时，执行以下分步骤：

12B1)利用扩展因子公式 $z_t=\frac{K}{k_b}$ 确定扩展因子z_t，假定z_t与Zset中元素有如下关系：z_k-1＜z_t≤z_k，其中z_k-1，z_k是Zset中大小相邻的元素，则编码器所需扩展因子是z_k；

12B2)基于统一的基础矩阵H_b ^uniform和扩展因子z_k，根据设定的修正算法和扩展因子可以计算矩阵大小为(m_b×z_k，n_b×z_k)的编码所需的修正后的基础矩阵。该修正的基础矩阵就是编码所需要的矩阵，扩展因子和矩阵大小参数就是编码所需要的参数。

同样，上述基础矩阵的修正可以采用取整(Scale+floor)修正公式，修正是对H_b ^uniform的表示非零方阵的元素(h_ij ^b)_uniform进行的，即：

其中：z_max是Zset中的最大扩展因子。

13)编码器根据编码所需要的参数和矩阵，对输入的K比特信息分组进行编码，产生N_FIR比特码字并输出；

该步骤可能过以下分步骤完成：

131)添加x＝k_b·z_k-K个零比特到K个信息比特之前，形成编码所需要的k_b·z_k信息分组；然后进行(N＝n_b+Δm)×z_k，K＝k_b×z_k)LDPC编码，形成(n_b+Δm)×z_k个编码码字比特；

132)在上述编码码字中，删除步骤131)中添加的x个零比特，如果删除后的码字比特数目和所需要的分组大小N_FIR不匹配，则在删除零比特后，继续删除码字中y＝(m_b+Δm)×z_k-N_FIR+K个比特，形成长度为N_FIR的编码码字。

本实施例中，N_FIR具有如下定义：

$N_{\mathrm{FIR}}=\left\{\begin{array}{cc}{N}_{\mathrm{BUF}}& N_{\max }\&GreaterEqual;N_{\mathrm{BUF}}\\ N_{\max }& N_{\max }<N_{\mathrm{BUF}}\end{array}\right.,$

这里N_BUF是虚拟缓冲器可存储的接收软比特信息的最大值，该值在每次HARQ传输时由上层信令确定。所以，N_FIR表示在完全递增冗余的情况下，K比特可能编出的最大编码比特数。

以上删除y比特时，本实施例是删除码字尾部的y个比特，但也可以删除其它位置的比特，只要不影响系统性能即可。

以上步骤的内容还可参照中国专利申请，申请号为：200710072808.0，专利名称：一种支持递增冗余混合自动重传的低密度奇偶校验码编码装置和方法。

上述的LDPC码的信道编码链中，步骤2)即码字排列的步骤中，需重排HARQ缓冲器中LDPC HARQ母码码字比特，保持信息比特、扩张校验比特顺序不变，改变删余校验比特顺序。

令排列前码字比特为

排列后码字比特是排列的公式定义如下：

其中，

表示下取整，k＝0，1，…，N_FIR-1，PV是删余图样向量，有m_b个元素，是由从k_b到n_b-1的整数构成，PV(l)是删余向量PV的索引为l个元素。

上述的LDPC码的信道编码链中，步骤3)即比特选择的步骤中，从重排后HARQ母码码字中顺序地选择码字比特，即第一次传输从第一个系统比特开始，以后每次传输的开始位置紧跟上一次传输结束的位置，生成的HARQ包的二进制序列；

码字比特选择规则可以基于以下公式进行选择的，

$C_{k,i}=B_{(L_{\mathrm{total}}(k-1)+i)\mathrm{mod}\left(N_{\mathrm{FIR}}\right)}$

其中，k表示HARQ子包的索引，当应用HARQ时，k＝0表示第一次传输，往后传输的子包索引依次递增1。当不采用HARQ时，k＝0。L_k表示第k个子包的长度， $L_{\mathrm{total}}\left(k\right)=\underset{j=0}{\overset{k-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{L}_j$ 并且设L_total(-1)为0.为第k个子包的码字比特，

为即为HARQ母码码字。

上述的LDPC码的信道编码链中，步骤4)即信道交织的步骤中，采用一个N_cpc×L行列交织器将对HARQ包的码字比特进行交织，行读入列读出。

这里，N_cpc对于QPSK，8PSK，16QAM和64QAM调制方式，分别是2，6，4和6，L＝2N_cbps/N_cpc，其中交织长度N_cbps等于第k个HARQ包的长度L_k即码字比特的个数)。这里，对于I路或者Q路的映射码字比特，高位的比特具有更高的可靠性。如图5所示的8PSK，b2b1具有较高可靠性，b0具有较低可靠性，对于16QAM和64QAM，分别是b3b1，b5b3b1具有较高可靠性，b2b0，b4b2b0具有较低可靠性。这个交织可以下面的一步排列公式来定义的，

定义Ncpc对于QPSK，8PSK，16QAM和64QAM，分别是2，6，4和6。一个HARQ子包包括N_cbps个码字比特，令：

排列前的码字比特为

排列后的码字比特是

公式定义如下：

这里的交织与前述的结构化LDPC编码相结合合，具有独特的功能，实现了比特优先选择的技术，从而保证了HARQ包的编码块的高位比特(对于码块，左边是高位，右边是低位)被映射到星座图的高可靠性的比特。

上述的LDPC码的信道编码链中，步骤5)即调制映射的步骤中，顺序地将上述的交织排列后的码字比特映射到星座图上，对于BPSK或者QPSK或者8PSK或者16QAM或者64QAM，一组输入比特b_m-1，…，b₀被调制为一个复数符号。即将上述码字比特

从0开始，每m＝log2(M)个比特为一组，映射到一个调制符号。这里M表示调制阶数。

在另一实施例中，上述步骤4)和5)可以被下面步骤代替(即不专门进行交织的步骤)：

4’)令调制前编码的比特序列(这里即为比特选择后生成的HARQ包的二进制序列)是

调制后复数符号序列是

其中，第k个符号Sk对应二进制序列(b_m-1，k，…，b_0，k)，S_k包括实数部分S_k ^I和虚数部分S_k ^Q。对于QPSK，8PSK，16QAM和64QAM，调制阶数分别是2，3，4，6。交织以后。调制输入的二进制数据

将按照下列公式映射到星座图上。

如果调制方式是QPSK：

(b_1，k，b_0，k)＝(D_2k，D_2k+1)k＝0，1，…，N_cbps/2-1

如果调制方式是8PSK：

(b_2，k，b_1，k，b_0，k)＝(D_k，D_k+Ncbps/3，D_k+2·Ncbps/3)k＝0，1，…，N_cbps/3-1

如果调制方式是16QAM：

(b_2，k，b_1，k，b_1，k，b_0，k)＝(D_k，D_k+N/4，D_k+N/2，D_k+3·N/4)k＝0，1，…，N_cbps/4-1

如果调制方式是64QAM：

$(b_{5,k},b_{4,k},b_{3,k},b_{2,k},b_{1,k},b_{0,k})=$

$(D_k,D_{k+N_{\mathrm{cbps}}/6},D_{k+N_{\mathrm{cbps}}/3},D_{k+N_{\mathrm{cbps}}/2},D_{k+2\&CenterDot;N_{\mathrm{cbps}}/3},D_{k+5\&CenterDot;N_{\mathrm{cbps}}/6}),k=\mathrm{0,1},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,N_{\mathrm{cbps}}/6-1$

这可以达到与上述步骤4)和5)相同的效果，即保证了HARQ包的编码块的高位比特被映射到星座图的高可靠性的比特。

以下用一个实际的例子来对本发明的技术作为进一步的说明，但是本方法并不局限于这个例子。

步骤一，首先，先对低密度奇偶校验码的母码集进行修正，得到修正基础矩阵。

一个特定码率R0＝1/2、具有多个码长结构化的LDPC码母码集，该母码集的统一基础矩阵大小为m_b×n_b＝16×32，码集的扩展因子是以1为步长从z_min＝18增加到z_max＝640，记作z∈Zset＝{z_min:1:z_max}。由于一个特定码长N_FIR对应一个特定扩展因子z，所以信息分组长度是以k_b为步长从z_min×k_b增加到z_max×n_b，记作K∈{z_min×k_b:k_b:z_max×k_b}＝{288:16:10240}。

码率R0＝1/2母码集的统一基础矩阵H_b ^uniform的一个示例如下所示：

$H_b^{\mathrm{uniform}}=$

但是，H_b ^uniform的定义并不局限于这个矩阵，也可以是其它矩阵。

为了实现(z×n_b，z×k_b)低密度奇偶校验码的编译码，需要用如前所述的某个修正运算和扩展因子z来修正统一的基础矩阵H_b ^uniform，得到修正后的基础矩阵H_b ^modified，根据H_b ^modified和z就可以得到奇偶校验矩阵。本实例采用了取整(Scale+floor)修正公式来修正统一基础矩阵，修正是对H_b ^uniform的表示非零方阵的元素(h_ij ^b)_uniform进行的，这里z_max＝640：

一种情况下，即当码率r＜R₀时，基于实施例给出的母码集，即 $R_0=\frac{K}{N_{\mathrm{FIR}}}=1/2,$ 利用本发明的支持任何长度/码率的LDPC编码方法，详述如下：

码率 $r=\frac{K}{N_{\mathrm{FIR}}}<R_0=\frac{1}{2},$ 编码前信息分组长度为K，编码后码字长度为N_FIR，z是结构化LDPC码的扩展因子，需要的校验位个数是M＝N_FIR-K。

根据上述的支持任何码率/码长的低密度奇偶校验码编码方法，完成(N_FIR，K)LDPC码的编码，步骤如下：

步骤A1、码率匹配：计算

在H_b ^uniform的最后一行和最后一列后面分别增加Δm行和增加Δm列，扩张得到大小为：(m_b+Δm)×(n_b+Δm)＝(16+Δm)×(32+Δm)的基础矩阵H_b ^{uniform_extension}；这里，

表示向上取整。

步骤A2、码长匹配：计算扩展因子 $z_t=\frac{K}{k_b}=\frac{K}{16},$ 假定z_t与Zset中元素有如下关系z_k-1＜z_t≤z_k，其中，z_k-1，z_k是Zset中大小相邻的元素；z_k就是我们最终需要的扩展因子；基于扩展后统一的基础矩阵H_b ^{uniform_extension}和计算得到的扩展因子z_k，可以得到(N＝(n_b+Δm)×z_k，K＝k_b×z_k)＝((32+Δm)×z_k，16×z_k)的LDPC母码；

步骤A3、缩短编码：添加x＝(k_b·z_k-K)＝(16·z_k-K)个零比特到K个信息比特之前，构成编码所需要的16×z_k信息分组；然后进行(N＝(n_b+Δm)×z_k，K＝k_b×z_k)＝((32+Δm)×z_k，16×z_k)LDPC编码，得到(n_b+Δm)×z_k＝(32+Δm)×z_k比特码字；

步骤A4、符号删除：对编码后的母码码字删除步骤B3中添加的x个零比特，如果删除后的码字比特数目和所需要的分组大小N_FIR不匹配，则在删除零比特后之后，删除码字中最后(其它位置也可以)的y个比特，即有y＝(m_b+Δm)×z_k-N_FIR+K＝(16+Δm)×z_k-N_FIR+K比特，最终得到长度为N_FIR的码字，N_FIR的确定如前所述，不再重复。

另一种情况下，即当码率r≥R₀时，基于实施例给出的母码集，即 $(r=\frac{K}{N_{\mathrm{FIR}}})\&GreaterEqual;(R_0=\frac{1}{2}),$ 利用本发明的支持任何长度/码率的LDPC码的编码方法，详述如下：码率 $(r=\frac{K}{N_{\mathrm{FIR}}})\&GreaterEqual;(R_0=\frac{1}{2}),$ 编码前信息分组长度为K，编码后码字长度为N_FIR，z_k是结构化LDPC码的扩展因子，需要的校验位个数是M＝N_FIR-K。

根据上述的支持任何码率/码长的低密度奇偶校验码编码方法，完成(N_FIR，K)的LDPC码的编码，步骤如下：

步骤C1、码率匹配：计算扩展因子

基于统一的基础矩阵H_b ^uniform和计算得到的扩展因子z，得到大小(n_b×z，m_b×z)＝(32×z，16×z)LDPC母码；

步骤C2、缩短编码：添加x＝(k_b×z-K)＝(16×z-K)个零比特到K个信息比特之前，构成编码所需要的k_b×z＝16×z比特信息分组；然后进行(N＝n_b×z＝32×z，K＝k_b×z＝16×z)LDPC编码，得到n_b×z＝32×z比特码字；

步骤C3、符号删除：对母码码字删除步骤C2中添加的x个零比特，如果删除后的码字比特数目和N不相等，从上述删除零比特后码字中继续删除最后(或其它位置)的y＝m_b×z-N_FIR+K＝16×z-N_FIR+K个比特，得到长度为N_FIR的码字，N_FIR的确定如前所述，不再重复。

步骤二，重排HARQ缓冲器中LDPC HARQ母码码字比特，保持信息比特、扩张校验比特顺序不变，改变删余校验比特顺序；

LDPC HARQ码字比特排列是，令排列前的码字比特为

排列后的码字比特是

排列的公式定义如下：

其中，

表示下取整，k＝0，1，…，N_FIR-1。PV是删余图样向量，有m_b个元素，是由从k_b到n_b-1的整数构成，设：

PV＝[17，19，21，23，25，27，29，31，18，24，22，28，30，20，26，16]，PV(l)表示删余向量PV的索引为l个元素。

步骤三，从重排后HARQ母码码字中顺序地选择码字比特，即第一次传输从第一个系统比特开始，以后每次传输的开始位置紧跟上一次传输结束的位置，生成的HARQ包的二进制序列；

码字比特选择规则是基于以下公式进行选择的，

$C_{k,i}=B_{(L_{\mathrm{total}}(k-1)+i)\mathrm{mod}\left(N_{\mathrm{FIR}}\right)}$

其中，k表示HARQ子包的索引，当应用HARQ时，k＝0表示第一次传输，往后传输的子包索引依次递增1。当不采用HARQ时，k＝0。L_k表示第k个子包的长度， $L_{\mathrm{total}}\left(k\right)=\underset{j=0}{\overset{k-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{L}_j$ 并且设L_total(-1)为0.令

为第k个子包的码字比特，

为HARQ母码码字。

步骤四，用一个块交织器如图4所示，将对HARQ包的码字比特进行交织，交织长度N_cbps等于第k个HARQ包的长度L_k。这个交织可以用一个排列公式来定义。这个排列保证了码字的高位比特被映射到星座图的高可靠性的比特，这将提高删余码的性能。这里，对于I路或者Q路的映射码字比特，高位的比特具有更高的可靠性。如图5所示的8PSK，b2b1具有较高可靠性，b0具有较低可靠性，对于16QAM和64QAM，分别是b3b1，b5b3b1具有较高可靠性，b2b0，b4b2b0具有较低可靠性。

定义N_cpc是对于QPSK，8PSK，16QAM和64QAM，分别是2，6，4和6。一个HARQ子包包括N_cbps个码字比特，令排列前的码字比特为

排列后的码字比特是

排列的公式定义如下：

步骤五，顺序地将上述的码字比特映射到星座图上，QPSK，8PSK，16QAM and 64QAM调制的星座图如图5所示。

对于QPSK，m＝log2(4)＝2，即

码字比特从索引0开始

以每2个为1组，例如： $[D_0,D_1],[D_2,D_3],\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,\left[D_{N_{\mathrm{cbps}}-2}{D}_{N_{\mathrm{cbps}}-1}\right],$ 分别映射到星座点b₁b₀上。

对于8PSK，m＝log2(8)＝3，即

码字比特从索引0开始以每3个为1组，例如： $[D_0,D_1,D_2],[D_3,D_4,D_5],\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,\left[D_{N_{\mathrm{cbps}}-3}{D}_{N_{\mathrm{cbps}}-2}{D}_{N_{\mathrm{cbps}}-1}\right],$ 映射到星座点b₂b₁b₀上。

对于16QAM，m＝log2(16)＝4，即

码字比特从索引0开始以每4个为1组，例如：

$[D_0,D_1,D_2,D_3],[D_4,D_5,D_6,D_7],\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,\left[D_{N_{\mathrm{cbps}}-4}{D}_{N_{\mathrm{cbps}}-3}{D}_{N_{\mathrm{cbps}}-2}{D}_{N_{\mathrm{cbps}}-1}\right],$

映射到星座点b₃b₂b₁b₀上。

对于64QAM，m＝log2(64)＝6，即

码字比特从索引0开始以每6个为1组，例如： $[D_0,D_1,D_2,D_3,D_4,D_5],[D_6,D_7,D_8,D_9,D_{10},D_{11}],\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,$

映射到星座点b₅b₄b₃b₂b₁b₀上。

总之，本发明提出了一个低密度奇偶校验(LDPC)码的混合自动请求重传(HARQ)的信道编码处理链，包括LDPC编码、码字排列、比特选择、信道交织、调制映射，如图2所示。本发明还根据LDPC码码结构给出了一种新的信道交织，新的交织器使得HARQ子包的编码块的高位映射到星座图的高位，所以HARQ子包的编码块的高位映射得到更加可靠的保护，而编码块的低位得到了低可靠的保护。最终，信道交织器为LDPC码字提供了最大的星座图增益，保证了LDPC HARQ信道编码链具有最优的性能。

这里已经通过具体的实施例子对本发明进行了详细描述，提供上述实施例的描述为了使本领域的技术人员制造或适用本发明，这些实施例的各种修改对于本领域的技术人员来说是容易理解的。本发明并不限于这些例子，或其中的某些方面。本发明的范围通过附加的权利要求进行详细说明。

Claims (15)

1.一种低密度奇偶校验LDPC码的混合自动请求重传的信道编码和调制映射方法，包括以下步骤：

(a)对信道编码器输入的长度为K的信息比特序列进行结构化LDPC编码，生成的码字送到混合自动请求重传HARQ缓冲器；

(b)重排HARQ缓冲器中LDPC HARQ母码码字比特，然后顺序地选择码字比特，生成HARQ包的二进制序列；

(c)将HARQ包的码字比特映射到星座图，其中将HARQ包编码块的高位比特映射到星座图的高可靠性的比特。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(a)进一步分为以下子步骤：

(a1)确定一个低密度奇偶校验码的母码集，所述母码集是由有限个不同码长相同码率R₀的低密度奇偶校验码构成，所述母码集具有统一形式的大小为m_b×n_b的基础矩阵

k_b＝n_b-m_b；n_b是基础矩阵的总列数，是大于2的确定整数；m_b是基础矩阵的行数也即基础矩阵中校验比特部分的列数，是大于1的确定整数；k_b是基础矩阵中信息比特部分的列数；

(a2)根据信息比特序列的长度K匹配，确定扩展因子z_k，根据扩展因子和基础矩阵

确定编码器所需要的参数和矩阵；

(a3)编码器根据编码所需要的参数和矩阵，对输入的所述长度为K的信息比特序列进行编码，产生长度为N_FIR的比特码字序列并输出。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述步骤(a2)中，

如编码需要采用的码率r小于R₀，分为以下子步骤：

a2A1)利用

确定Δm，在基础矩阵

的最后一行和最后一列后面分别增加Δm行和增加Δm列，扩张形成(m_b+Δm)×(n_b+Δm)的扩展基础矩阵

在列方面该扩展基础矩阵依次划分为列数为k_b的系统比特部分即信息比特部分、列数为m_b的删余校验比特部分和列数为Δm的扩张检验比特部分，

表示向上取整；

a2A2)利用扩展因子公式

确定扩展因子z_t，假定z_t与扩展因子集合Zset中元素有如下关系：z_k-1＜z_t≤z_k，其中z_k-1，z_k是Zset中大小相邻的元素，则编码器所需扩展因子是z_k；

a2A3)基于扩张后统一的扩展基础矩阵

和扩展因子z＝z_k，根据预先设定好的修正算法对

进行修正，计算出大小为(N＝(n_b+Δm)×z_k，K＝k_b×z_k)的LDPC编码所需的修正的扩展基础矩阵

修正的扩展基础矩阵就是编码所需要的矩阵，扩展因子和矩阵大小参数就是编码所需要的参数；

如编码需要采用的码率r大于等于R₀，执行以下分步骤：

a2B1)利用扩展因子公式

确定扩展因子z_t，假定z_t与扩展因子集合Zset中元素有如下关系：z_k-1＜z_t≤z_k，其中z_k-1，z_k是Zset中大小相邻的元素，则编码器所需扩展因子是z_k；

a2B2)基于统一的基础矩阵

和扩展因子z_k，根据设定的修正算法和扩展因子计算矩阵大小为(m_b×z_k，n_b×z_k)的编码所需的修正后的基础矩阵，该修正的基础矩阵就是编码所需要的矩阵，扩展因子和矩阵大小参数就是编码所需要的参数。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：步骤a2A1)中具体的扩展方法如下：

在

中新增矩阵部分，对于行索引i＝m_b+1，总有：

$H_b^{\mathrm{uniform}\_\mathrm{extension}}(i,i-m_b)=0$

$H_b^{\mathrm{uniform}\_\mathrm{extension}}(i,i-m_b+1)=0$

$H_b^{\mathrm{uniform}\_\mathrm{extension}}(i,i-m_b+n_b)=0$

对于任何满足m_b+2≤i≤m_b+Δm行索引i，都有

$H_b^{\mathrm{uniform}\_\mathrm{extension}}(i,i-m_b+1)=0$

$H_b^{\mathrm{uniform}\_\mathrm{extension}}(i,i-m_b+n_b-1)=0$

$H_b^{\mathrm{uniform}\_\mathrm{extension}}(i,i-m_b+n_b)=0$

新增矩阵部分的其它元素均为-1。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述步骤(a1)中采用的码率R₀＝1/2母码集的统一基础矩阵

如下所示：

$H_b^{\mathrm{uniform}}=$

$\begin{array}{cccccccccccccccccccccccccccccccc}605& 173& 110& -1& 274& -1& 8& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 108& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1\end{array}$

$\begin{array}{cccccccccccccccccccccccccccccccc}194& 77& 265& 571& -1& -1& -1& 242& -1& -1& -1& -1& 246& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1\end{array}$

$\begin{array}{cccccccccccccccccccccccccccccccc}63& 0& 538& -1& -1& 194& -1& -1& -1& 358& -1& -1& -1& 411& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1\end{array}$

$\begin{array}{cccccccccccccccccccccccccccccccc}23& 271& 260& 166& -1& -1& -1& -1& 348& -1& -1& 566& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1\end{array}$

$\begin{array}{cccccccccccccccccccccccccccccccc}238& 241& 574& -1& 466& -1& -1& -1& -1& -1& 111& -1& -1& -1& -1& 575& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1\end{array}$

$\begin{array}{cccccccccccccccccccccccccccccccc}601& 442& 474& 218& -1& -1& 321& -1& -1& -1& -1& 446& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1\end{array}$

$\begin{array}{cccccccccccccccccccccccccccccccc}56& 148& 618& -1& -1& 363& -1& 485& -1& -1& 454& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1\end{array}$

$\begin{array}{cccccccccccccccccccccccccccccccc}495& 178& 459& 270& -1& -1& -1& -1& -1& 112& -1& -1& -1& -1& 193& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1\end{array}$

$\begin{array}{cccccccccccccccccccccccccccccccc}611& 380& 170& -1& -1& -1& -1& 241& 346& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 135& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1\end{array}$

$\begin{array}{cccccccccccccccccccccccccccccccc}343& 255& 353& 405& 317& -1& -1& -1& -1& 436& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1& -1\end{array}$

$\begin{array}{cccccccccccccccccccccccccccccccc}630& 42& 282& -1& -1& -1& 436& -1& 552& -1& -1& -1& 96& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1& -1\end{array}$

$\begin{array}{cccccccccccccccccccccccccccccccc}194& 479& 621& 170& -1& 567& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 12& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1& -1\end{array}$

$\begin{array}{cccccccccccccccccccccccccccccccc}352& 158& 73& -1& -1& -1& 471& 187& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 218& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1& -1\end{array}$

$\begin{array}{cccccccccccccccccccccccccccccccc}524& 595& 329& 185& -1& 532& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 501& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0& -1\end{array}$

$\begin{array}{cccccccccccccccccccccccccccccccc}573& 48& 108& -1& 452& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 195& -1& -1& 536& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0& 0\end{array}$

$\begin{array}{cccccccccccccccccccccccccccccccc}293& 5& 409& 9& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 285& -1& 552& -1& -1& -1& 0& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& -1& 0\end{array}$

6.如权利要求2所述的方法，其特征在于：步骤(a3)进一步分为以下步骤：

a31)添加x＝k_b·z_k-K个零比特到K个信息比特之前，形成编码所需要的k_b·z_k信息分组；然后进行(N＝(n_b+Δm)×z_k，K＝k_b×z_k)LDPC编码，形成(n_b+Δm)×z_k个编码码字比特；

a32)在上述编码码字中，删除添加的x个零比特，如果删除后的码字比特数目和所需要的比特码字序列的长度N_FIR不匹配，则在删除零比特后，继续删除码字中y＝(m_b+Δm)×z_k-N_FIR+K个比特，形成长度为N_FIR的比特码字序列。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于：

步骤a32)中，所述N_FIR具有如下定义：

$N_{\mathrm{FIR}}=\left\{\begin{array}{cc}{N}_{\mathrm{BUF}}& N_{\max }\&GreaterEqual;N_{\mathrm{BUF}}\\ N_{\max }& N_{\max }<N_{\mathrm{BUF}}\end{array}\right.,$

这里N_BUF是虚拟缓冲器可存储的接收软比特信息的最大值，该值在每次HARQ传输时由上层信令确定。

8.如权利要求3所述的方法，其特征在于：步骤(b)中重排HARQ缓冲器中LDPC HARQ母码码字比特时，是重排HARQ缓冲器中LDPCHARQ母码码字比特，保持信息比特、扩张校验比特顺序不变，改变删余校验比特顺序，即令排列前码字比特为

排列后码字比特是

排列的公式定义如下：

其中，

表示下取整，k＝0，1，…，N_FIR-1，PV是删余图样向量，有m_b个元素，是由从k_b到n_b-1的整数构成，PV(l)是删余向量PV的索引为l个元素。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤(b)中从重排后HARQ母码码字中顺序地选择码字比特时，是从第一次传输从第一个系统比特开始，以后每次传输的开始位置紧跟上一次传输结束的位置，生成的HARQ包的二进制序列，公式如下：

$C_{k,i}=B_{(L_{\mathrm{total}}(k-1)+i)\mathrm{mod}\left(N_{\mathrm{FIR}}\right)}$

其中，k表示HARQ子包的索引，当应用HARQ时，k＝0表示第一次传输，往后传输的子包索引依次递增1，当不采用HARQ时，k＝0，L_k表示第k个子包的长度，

并且设L_total(-1)为0，为第k个子包的码字比特，

为HARQ母码码字。

10.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

步骤(c)将HARQ包的码字比特映射到星座图时，先进行交织，然后再进行映射，包括以下步骤：

(c1)用一个交织器将对HARQ包的码字比特进行交织，行读入列读出，保证HARQ包的编码块的高位比特被映射到星座图的高可靠性的比特；

(c2)顺序地将上述的码字比特映射到星座图上，对于BPSK或者QPSK或者8PSK或者16QAM或者64QAM，一组输入比特b_m-1，…，b₀被调制为一个复数符号，m＝log2(M)，M表示调制阶数。

11.如权利要求10所述的方法，其特征在于：

所述步骤(c1)中，采用的N_cpc×L行列交织器，N_cpc对于QPSK，8PSK，16QAM和64QAM调制方式，分别是2，6，4和6；L＝2N_cbps/N_cpc，其中交织长度N_cbps等于第k个HARQ包的长度L_k，这个交织以下面的排列公式来表示：

排列前的码字比特为

排列后的码字比特是

公式定义如下：

所述步骤(c2)中，即将上述码字比特

从D₀开始，每m个比特为一组，映射到一个调制符号。

12.如权利要求10所述的方法，其特征在于：

所述步骤(c1)中，令调制前编码的比特序列是调制后复数符号序列是

其中，第k个符号S_k对应二进制序列(b_m-1，k，…，b_0，k)，S_k包括实数部分

和虚数部分

N_cbps等于第k个HARQ包的长度L_k；

对于QPSK，8PSK，16QAM和64QAM，调制阶数分别是2，3，4，6；交织以后，调制输入的二进制数据

将按照下列公式映射到星座图上：

如果调制方式是QPSK：

(b_1，k，b_0，k)＝(D_2k，D_2k+1)k＝0，1，…，N_cbps/2-1

如果调制方式是8PSK：

(b_2，k，b_1，k，b_0，k)＝(D_k，D_k+Ncbps/3，D_k+2·Ncbps/3)k＝0，1，…，N_cbps/3-1

如果调制方式是16QAM：

如果调制方式是64QAM：

$(b_{5,k},b_{4,k},b_{3,k},b_{2,k},b_{1,k},b_{0,k})=$

$(D_k,D_{k+N_{\mathrm{cbps}}/6},D_{k+N_{\mathrm{cbps}}/3},D_{k+N_{\mathrm{cbps}}/2},D_{k+2\&CenterDot;N_{\mathrm{cbps}}/3},D_{k+5\&CenterDot;N_{\mathrm{cbps}}/6})$

$k=\mathrm{0,1},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,N_{\mathrm{cbps}}/6-1.$

13.一种低密度奇偶校验LDPC码的混合自动请求重传的调制映射方法，包括以下步骤：

(c1)用一个交织器将对HARQ包中经结构化LDPC编码得到的码字比特进行交织，行读入列读出，保证HARQ包的编码块的高位比特被映射到星座图的高可靠性的比特；

(c2)顺序地将上述的码字比特映射到星座图上，对于BPSK或者QPSK或者8PSK或者16QAM或者64QAM，一组输入比特b_m-1，…，b₀被调制为一个复数符号，m＝log2(M)，M表示调制阶数。

14.如权利要求13所述的方法，其特征在于：

所述步骤(c1)中，采用的N_cpc×L行列交织器，N_cpc对于QPSK，8PSK，16QAM和64QAM调制方式，分别是2，6，4和6；L＝2N_cbps/N_cpc，其中交织长度N_cbps等于第k个HARQ包的长度L_k，这个交织以下面的排列公式来表示：

排列前的码字比特为

排列后的码字比特是

公式定义如下：

所述步骤(c2)中，即将上述码字比特

从D₀开始，每m个比特为一组，映射到一个调制符号。

15.一种低密度奇偶校验LDPC码的混合自动请求重传的调制映射方法，令调制前经结构化LDPC编码的比特序列是

调制后复数符号序列是

其中，第k个符号S_k对应二进制序列(b_m-1，k，…，b_0，k)，S_k包括实数部分

和虚数部分

N_cbps等于第k个HARQ包的长度L_k；

对于QPSK，8PSK，16QAM和64QAM，调制阶数分别是2，3，4，6；交织以后，调制输入的二进制数据

将按照下列公式映射到星座图上，保证HARQ包的编码块的高位比特被映射到星座图的高可靠性的比特：

如果调制方式是QPSK：

(b_1，k，b_0，k)＝(D_2k，D_2k+1)k＝0，1，…，N_cbps/2-1

如果调制方式是8PSK：

(b_2，k，b_1，k，b_0，k)＝(D_k，D_k+Ncbps/3，D_k+2·Ncbps/3)k＝0，1，…，N_cbps/3-1

如果调制方式是16QAM：

如果调制方式是64QAM：

$(b_{5,k},b_{4,k},b_{3,k},b_{2,k},b_{1,k},b_{0,k})=$

$(D_k,D_{k+N_{\mathrm{cbps}/}/6},D_{k+N_{\mathrm{cbps}}/3},D_{k+N_{\mathrm{cbps}}/2},D_{k+2\&CenterDot;N_{\mathrm{cbps}}/3},D_{k+5\&CenterDot;N_{\mathrm{cbps}}/6})$

$k=\mathrm{0,1},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,N_{\mathrm{cbps}}/6-1.$

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