LDPC码动态智能调度译码算法及在高密度存储中的应用研究

LDPC codes are a class of excellent error correction codes with Shannon-limit approaching performance, followed the Turbo codes with excellent performance in recent years. The project mainly aims at studying the iterative decoding algorithm of the LDPC codes based on the dynamic intelligent scheduling, exploring the convergence and effectiveness of the code, proposing decoding algorithms and construction algorithms of LDPC codes with fast convergence and low error floors in view of the characteristics of high density Flash storage media, investigating comprehensive solutions of high data throughput for that storage, and studying fast decoding algorithms of joint channel-network coding. As for dynamic selection strategies, the message scheduling strategy is to be studied in depth based on the computation of the relative dynamic residuals so that the greediness problem can be solved and the error correction performance of the LDPC codes can be improved. For the aspect of intelligent scheduling decoding, the intelligent scheduling algorithm for LDPC codes is to be proposed based on the technologies such as the artificial neural networks (ANN) and the taboo search, in order that the greediness and accuracy of the proposed decoding algorithm can be enhanced. The dynamic intelligent scheduling decoding algorithm will be continually investigated for the non-binary LDPC codes. Finally, after considering the characteristics of the high density Flash storage and the joint channel-network coding, the construction and the decoding algorithms are to be explored respectively, so as to decrease the code word error rate and improve the throughput performance for the storage, as well as increase the exactness and rapidity of the joint channel-network coding. The dynamic intelligent scheduling decoding algorithm to be proposed for the project will greatly enhance the performance of LDPC codes.

LDPC码是继Turbo码之后的又一类接近Shannon性能限的好码。本项目主要研究基于动态智能调度的迭代译码算法，探讨译码算法的收敛性和有效性，针对高密度存储特点提出收敛快误码平底低的LDPC码译码算法及码构造算法，考察高数据吞吐率的综合解决方案，研究联合信道网络编码的快速译码算法。在动态选择策略方面，基于相对动态残差深入研究消息调度策略，解决译码贪婪性问题，提高译码算法的纠错性能。在智能调度译码方面，拟提出基于人工神经网络和禁忌搜索等技术的智能调度算法，提高算法的收敛性和准确性。本项目还将继续研究多元LDPC码新的动态智能调度译码算法。最后，结合高密度Flash存储和联合信道网络编码的特点，分别研究相应的LDPC码构造和译码算法，以降低Flash存储的误码率并改善其吞吐率性能，提高联合信道网络编码的译码准确性和快速性。本项目拟提出的动态智能调度译码算法将显著提高LDPC码的性能。

LDPC码是纠错性能优异的分组码，已在5G移动通信中作为纠错码的主流标准之一。本项目主要做了3件事情: 一是研究了基于动态智能调度的迭代译码算法，探讨了译码算法的纠错性能。二是研究了LDPC码的构造和优化问题，获得了性能更优的LDPC码字。三是针对高密度Flash存储的特点，提出了误码平底低的LDPC码迭代译码算法。. 在动态选择策略方面，研究了消息动态调度策略，缓解了译码贪婪性问题，提高了译码算法的纠错性能。在智能调度译码方面，提出了基于模拟退火算法和禁忌搜索等技术的智能调度译码算法，这些算法提高了纠错性能，加快了译码速度。具体来说，提出了基于模拟退火算法的动态异步更新算法(SA-DS)。对于规则LDPC码(1008, 504)，在BER=3.0×10^(-5)时该SA-DS算法比NWRBP算法有0.3dB的性能提升。在动态调度策略方面，提出了基于变量节点和变量节点到校验节点消息残差的动态异步更新算法(V-VCRBP)。对于(2304, 1152) LDPC码字，该V-VCRBP算法的纠错性能比NWRBP算法优越。. 在LDPC码构造及其优化方面，提出了一种基于并行矢量消息传递的边交换算法(PMPE)。该算法可以增大母码的码距，从而获得更优的纠错性能。针对准循环LDPC码，提出了相应的并行矢量消息传递算法(QC-PMP)。实验考察了高码率 (500, 451) LDPC码，经PMPE算法优化后的LDPC码在误比特率为9×10^(-6)时，可获得约0.25dB的编码增益。. 针对动态调度译码算法存在的贪婪性问题，提出了基于禁忌搜索的动态调度译码算法(TSDS)。对于非规则(576, 288) LDPC码，在BER=1.0×10^(-5) 时该TSDS算法与NWRBP算法相比能够获得0.5dB的增益，且译码复杂度也有明显降低。. 针对高密度Flash存储的特点，研究了相应的LDPC码译码算法，以降低Flash存储的误码率并改善其吞吐率性能。利用提出的动态调度译码算法，LDPC码在NAND闪存信道中可获得优异的纠错性能。. 此外，还研究了联合网络-信道编码和数据传输等问题。