LDPC碼數據分配通用模塊設計方案

在每個循環子矩陣中只有一組1或沒有1的情況下，只需要按照存儲器中數據存儲的順序讀取，然后進行水平運算即可，然而若循環子矩陣中的1不止一組的時候，數據的讀取就會發生混亂，有時存儲器1的數據在前，而有時存儲器2中的數據在前，這對判斷最小值屬于哪個存儲器極為不利。
因此需要開發一種通用化的辨識數據先后順序的模塊，該模塊附著在校驗矩陣中的每一個列塊上，對輸出的數據自動做好標識，使得水平運算的結果能夠精確的反應數據的來源。

2 文中所采用的范例碼
基于EG(歐式幾何)的QC(準循環)LDPC碼屬于QCLDPC碼，該類碼的構造是基于歐式幾何有限域分解的。(8176，7154)LDPC碼最初是為NASA設計的，它是一個規則的QC LDPC碼，行重32，列重4。目前(8176，7154)LDPC碼是CCSDS推薦的近地通信碼，它具有很好的規則性，目前已
被應用于遙感衛星等航天器的近地通信領域。
本部分內容給出的CCSDS近地通信(8176，7154)QC-LDPC碼的譯碼方法，同樣適用于其他的每個循環子矩陣中有1組或2組1的OC-LDPC碼情況。

3 文中所采用的譯碼算法
LDPC碼的譯碼算法主要分為軟譯碼算法和硬譯碼算法，軟譯碼算法主要是指Gallager最早提出的LDPC碼概率譯碼算法、BP算法以及BP算法的改進型最小和算法；硬譯碼算法主要是指BF算法。
采用軟譯碼算法澤碼獲得的編碼增益比較高，在絕大多數情況下，眾多軟譯碼算法中具備實現價值的譯碼方法之一仍是BP算法的改進算法之一，最小和算法。傳統最小和算法的水平運算公式。

后來人們改進了最小和算法，提出了Normalized BP和Offset BP兩種算法，這兩種算法在本質上是等價的，都極大地改進了最小和算法的譯碼精度，使得最小和算法的編碼增益更加接近傳統的BP算法，目前這兩種算法中以NormalizedBP算法應用較為廣泛。文中采用了Norma lized BP算法，圖3給出了Normalized BP的參數選擇情況，如圖所示，在參數值為1．25時得到了最小和算法的最好修正結果，但是通常在實現過程中，為了利于硬件功能的實現，會將(1／λk)的值設為0．75，這樣便于硬件乘法的實現。