公开(公告)号：CN119696594A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202311243777.6

申请日：2023-09-25

Applicant: 南京大学

Inventor： 沙金 ,  杨立 ,  肖致远

IPC: H03M13/11

Abstract: 本发明公开了一种构造具有低错误平底的QC‑LDPC码的方法。该方法包括以下步骤，首先根据原模图选取随机数值填充矩阵元生成QC‑LDPC码的指数矩阵，对指数矩阵进行围长优化，以最小化矩阵对应的Tanner图中指定度数的环的数量；然后，通过译码仿真的方式按列搜索矩阵中的有害陷阱集，并通过更改矩阵元的移位值来消除有害的陷阱集，直到消除所有指定大小的有害陷阱集为止。本发明的有益效果为：首先，该方法对QC‑LDPC码矩阵参数没有特殊要求，支持灵活码率的设计。其次，该方法搜索并消除了QC‑LDPC码中的有害陷阱集，并且兼顾码最小围长的优化，构造出的QC‑LDPC码具有良好的错误平底性能。本发明提出的构造方法能够生成不可纠错误码率低于10‑15的QC‑LDPC码，适用于闪存等对纠错性能要求高的场合。

公开(公告)号：CN115395962A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202110574606.6

申请日：2021-05-25

Applicant: 南京大学

Inventor： 沙金 ,  肖致远

IPC: H03M13/11 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种高效的原模图构造方法，包括如下步骤：步骤一、根据构造要求，随机生成初始的原模图，计算每个原模图的迭代解码阈值；步骤二、构造神经网络，使用已有的迭代解码阈值数据训练神经网络；步骤三、对已有结果中最优的若干个解进行随机变化，得到新的待尝试的原模图；步骤四、使用步骤二中训练得到的神经网络预测新的原模图的迭代解码阈值，根据预测结果依次计算实际的迭代解码阈值，若发现更优解则回到步骤二；步骤五、将已有数据中的最优解作为构造结果。本发明使用神经网络对原模图的迭代解码阈值进行预测，提高了搜索的有效性，减少了迭代解码阈值的计算次数，从而提高了搜索效率，适用于较大范围内的码长和码率原模图的构造。

公开(公告)号：CN115378440A

公开(公告)日：2022-11-22

申请号：CN202110543001.0

申请日：2021-05-18

Applicant: 南京大学

Inventor： 沙金 ,  肖致远

IPC: H03M13/11

Abstract: 本发明公开了一种最小化短环数量的QC‑LDPC码构造方法，包括如下步骤：步骤一、根据构造要求，随机生成初始的QC‑LDPC码的基础矩阵；步骤二、统计经过基础矩阵中每个元素的短环个数；步骤三、根据短环个数，对基础矩阵中所有元素进行排序；步骤四、依次遍历每个元素，计算该元素所有取值对应的短环个数，选择短环最少的取值作为该元素的新取值，如果元素取值发生变化，则回到步骤二进行下一轮优化，否则继续遍历下一个元素；步骤五、将基础矩阵中的每个元素替换为CPM。本发明对整个矩阵中的元素进行全局优化，能够接近全局最优解，并且不依赖有限域等数学理论，对参数没有限制，具有较大的灵活性。