LDPC短码的编译码

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LDPC码的编译码方法研究

LDPC码的编译码方法研究

LDPC码的编译码方法研究低密度奇偶校验(Low-Density Parity-Check,LDPC)码作为一种逼近香农极限的信道编码,具有描述简单、译码复杂度低、可以并行实现、错误平台低等优点,成为近年来无线通信中信道编码领域的研究热点之一。

本文主要研究LDPC码校验矩阵的构造方法、环数判定算法,及编译码算法,主要工作如下:一、提出了一种新颖的LDPC码校验矩阵构造方法。

在QC-LDPC码的基础上,基于AP数列,提出了一种新的具有准循环结构的LDPC码的构造方法,使用该方法可以构造围长至少为6,也即不含“4-环”的QC-LDPC码。

分析表明该码编码简单、在使用LLR-BP译码算法条件下BER优于同类QC-LDPC码。

二、提出了一种改进的LDPC码环数判定算法。

研究了 LDPC码校验矩阵中不同环长的短环的各种形状及传统的环数检测算法,基于图论中的SPFA算法提出了一种改进的低复杂度环数判定方法。

该方法不需要像传统的环分析检测法那样依次检测不同环长的环数量,而是通过一次检测得到所有环的环数,改进算法复杂度比后者下降了将近2个数量级。

三、提出了一种改进的LDPC码解码算法。

研究推导了 BP、LLR-BP以及Min-Sum译码算法的过程,然后比较了 LLR-BP 和Min-Sum推导过程中的根本差异,针对差异的来源,结合这两种算法提出了一种译码改进算法。

改进算法在译码过程中通过动态选择对LLR-BP和Min-Sum两种译码算法的优点进行了平衡,使得译码性能和复杂度可以在这两种译码算法中达到折中。

四、提出了一种改进的LDPC码编码方案。

着重研究了 IEEE802.16e标准中使用的LDPC码的构造及编码方案,在串行和并行的两种编码方法基础上,针对标准中使用的LDPC码提出了一种双向递归编码方案。

通过和高斯消元算法、LU算法、Efficient算法的复杂度分析,表明新方法复杂度低、硬件实现中运算更为简单。

LDPC码的编译码研究及其在光通信中的应用的开题报告

LDPC码的编译码研究及其在光通信中的应用的开题报告

LDPC码的编译码研究及其在光通信中的应用的开题报告一、选题背景及意义现代通信系统中,LDPC码作为一种优秀的前向纠错码已被广泛应用于高速数据传输和存储中。

LDPC码具有较为复杂的构造和解码算法,但其卓越的性能表现使得其在通信领域中具有重要地位。

而在光通信中,由于其高速、高带宽的特点,需要使用最优的编码方案来确保信号的可靠传输。

因此,对于LDPC码的编译码研究及其在光通信中的应用具有重要意义。

二、研究内容及目的本文的研究内容主要包括LDPC码的建立、编码和解码算法、LDPC 码在光通信中的应用等方面。

通过深入研究LDPC码的原理及其编译码过程,了解其在通信领域中的应用情况,并提出一种针对光通信领域的LDPC码编码和解码优化方案,以提高其在光通信中的可靠性和性能。

三、研究方法与技术路线(1) 文献综述法:对LDPC码的编译码研究及其在光通信中的应用进行全面调研和梳理,了解其发展历程、现有问题和未来发展方向;(2) 理论分析法:对LDPC码的结构和编解码算法进行理论分析,研究其特点和性能表现,并提出优化方案;(3) 编程仿真法:采用MATLAB等编程工具对提出的LDPC码编码和解码优化方案进行仿真实验,验证其性能表现和可行性;(4) 实验验证法:通过对比其它编码方案和实验数据,验证所提出的LDPC码编码和解码优化方案在光通信中的优越性和可靠性。

四、预期目标及意义通过本文的研究,预期达到以下目标:(1) 深入研究LDPC码的编译码原理,并了解其在通信领域中的应用情况;(2) 提出一种针对光通信领域的LDPC码编码和解码优化方案,提高其在光通信中的可靠性和性能;(3) 通过仿真实验和实验验证,验证所提出的LDPC码编码和解码优化方案在光通信中的优越性和可靠性;(4) 探索LDPC码在光通信领域中的新型应用和未来发展方向,推动光通信技术的进一步发展。

此外,本文还可以为相关研究人员提供参考和借鉴,促进LDPC码在光通信领域中的广泛应用和推广,推动光通信技术的发展和进步。

LDPC编译码方法及应用

LDPC编译码方法及应用

LDPC编译码方法及应用编译码是一种用于纠正或检测码字中错误的技术,在通信系统和存储系统中得到了广泛的应用。

LDPC (Low-Density Parity-Check)编码是一种性能优异的编译码方法,具有较低的复杂度和较高的纠错能力。

本文将介绍LDPC编码的原理、编码方法和在通信系统和存储系统中的应用。

一、LDPC编码原理LDPC码是一种线性块码,编码矩阵稀疏且低密度。

编码矩阵的特点是:每一行包含有k个‘1’,每一列包含有d个‘1’,其中d≥2k,通常d=k+m。

编码矩阵为M×N维,将k个信息位编码成N个码字。

编码过程:首先将k个信息位按照编码矩阵进行线性变换,得到N个码字。

然后,将码字通过信道传输或存储。

在接收端,利用LDPC的解码算法对收到的码字进行纠错。

解码过程:LDPC解码是一种迭代译码算法,基于图论的概念。

解码过程中,将码字作为节点,根据编码矩阵中的连接关系构建一个图,即Tanner图。

图中包含了从码字到校验位的连接和从校验位到码字的连接。

迭代解码算法基于概率图模型,通过消息传递的方式进行信息交换和校验。

解码过程中,每个节点将从相邻节点接收到的消息进行更新,直到满足停止准则为止。

二、LDPC编码方法1. Gallager的生成矩阵构造方法:Gallager提出了一种通过密度增长的方式生成LDPC码的方法,称为GCC(Gallager's construction class)码。

该方法包含三个参数:列重参数r,每列的非零元个数d,每行的非零元个数w。

通过调整这三个参数,可以生成不同性能和复杂度的LDPC码。

2. MacKay-Neal构造方法:MacKay-Neal构造方法是一种基于正交矩阵的构造方法。

首先利用Hadamard矩阵生成一个正交矩阵,然后通过调整行和列的顺序,得到具有良好性能的LDPC码。

3. Quasi-Cyclic(QC)构造方法:QC-LDPC码是一种结构化的LDPC 码,其编码矩阵具有循环性。

多进制LDPC码的编译码算法及结构研究

多进制LDPC码的编译码算法及结构研究

多进制LDPC码的编译码算法及结构研究多进制LDPC码的编译码算法及结构研究摘要:LDPC码是一种非常重要的纠错码,其在通信系统中得到了广泛应用。

然而,现有的LDPC码主要针对二进制码进行研究,而对于多进制(非二进制)码的研究相对较少。

本文针对多进制LDPC码的编译码算法及结构进行深入研究,为多进制码在通信系统中的应用提供了一定的理论基础。

1. 引言LDPC(Low-Density Parity-Check)码是一种各类纠错码中最为重要的一种。

该码具有较好的纠错性能和编译码复杂度低的特点,已经被广泛应用于通信系统中的各种传输介质中。

在传统的LDPC码研究中,研究人员主要集中在二进制LDPC码的研究上,而较少关注多进制(非二进制)LDPC码。

然而,在实际通信系统中,由于传输介质的特殊性,多进制码的应用日益增多。

因此,对多进制LDPC码的编译码算法及结构进行深入研究是十分必要和重要的。

2. 多进制LDPC码的基本原理多进制LDPC码是指在编码和解码过程中,使用多个进制数(不仅限于二进制)进行运算和表示的LDPC码。

多进制LDPC 码的基本原理与二进制LDPC码类似,都是基于稀疏的校验矩阵进行编码和解码操作。

与二进制LDPC码相比,多进制码在一定程度上能够提高编码效率和纠错性能。

3. 多进制LDPC码的编码算法多进制LDPC码的编码算法主要包括生成矩阵法和消息传递法两种。

其中,生成矩阵法是通过给定的校验矩阵生成码字,而消息传递法则是通过在 Tanner 图中使用消息传递算法进行迭代传递得到码字。

对于多进制LDPC码的编码算法,可以根据具体的进制数进行相应的修改和优化,以提高编码效率和减少编码复杂度。

4. 多进制LDPC码的解码算法多进制LDPC码的解码算法是指在接收到含有噪声的多进制码字后,通过迭代译码算法对其进行解码。

常见的解码算法包括基于置信传播的和基于概率传播的算法。

对于多进制码,由于进制数的不同,解码算法需要做出适当的调整和修改。

LDPC码编译码研究及应用

LDPC码编译码研究及应用

LDPC码编译码研究及应用随着移动通信系统高速率业务需求的不断增加,前向纠错码和信号处理技术越来越受到人们的关注。

Gallager在1962年提出的低密度奇偶校验码(Low-Density Parity-Check Codes,LDPC)是一类可以用稀疏矩阵或二分图定义的线性分组码。

它具有非常好的特点:性能逼近香农限,描述方便,易于进行理论分析,译码简单且可并行操作,适合硬件实现。

近年来LDPC码以其优异的性能、简洁的形式以及良好的应用前景吸引广大研究人员进行了深入研究。

LDPC码具有较强的纠错能力,但是其编码比较复杂,一直以来没有出现好的解析构造方法。

Gallager只提供了一类伪随机LDPC码,好的LDPC码,尤其是长码,都要通过计算机搜索得到。

由于缺乏循环和准循环特性,这种通过计算机搜索得到的码,编码十分复杂,不利于实际应用。

因此,研究编码器的设计方法对于LDPC码的应用具有重要的现实意义。

本论文正是在国家“十五”863计划重大专项课题“新一代蜂窝移动通信系统无线传输链路技术研究(FuTURE)”(2001AA123014)和国家自然科学基金重大项目“未来移动通信系统基础理论与技术研究”(60496310)的资助下,开展了LDPC 码编码技术的研究。

本文开始介绍了LDPC码的起源、当前发展概况,然后详细介绍了LDPC码的定义以及其Tanner图表示,在规则码的基础上给出了非规则码的定义以及设计方法。

最后,介绍了Gallager编码方法以及Mackay编码设计方法。

本文接着介绍了LDPC码通用的一类译码方法―消息传递算法(Message Passing Algorithms),在算法的每一轮迭代过程中,关于各个节点的置信信息需要在变量节点和校验节点之间传递。

首先简单介绍了BP算法,在此基础上研究了LDPC码的和积译码算法,以及对数域的和积译码算法,并给出了高斯信道下的具体算法实现。

最后,探讨了一种简化的对数域和积译码算法。

《LDPC码短环的置信传播改进译码算法》范文

《LDPC码短环的置信传播改进译码算法》范文

《LDPC码短环的置信传播改进译码算法》篇一一、引言随着无线通信技术的快速发展,低密度奇偶校验码(LDPC 码)作为一种高效的纠错编码技术,在通信系统中得到了广泛的应用。

然而,在LDPC码的译码过程中,由于短环的存在,常常导致译码性能的下降。

针对这一问题,本文提出了一种基于置信传播的改进译码算法,通过优化算法中的迭代过程和消息传递机制,有效改善了LDPC码在短环环境下的译码性能。

二、LDPC码基础及短环问题分析LDPC码是一种基于稀疏校验矩阵的线性分组纠错码。

其译码过程通常采用置信传播算法。

然而,在LDPC码的拓扑结构中,短环的存在会导致译码过程中的消息传递产生干扰,从而影响译码性能。

短环问题主要体现在以下几个方面:1. 消息传递干扰:短环内的节点在迭代过程中会多次交换消息,导致消息的准确性降低。

2. 错误传播:短环内的错误信息容易在迭代过程中传播到其他节点,影响整个译码过程的正确性。

三、置信传播改进译码算法针对LDPC码短环问题,本文提出了一种基于置信传播的改进译码算法。

该算法通过优化迭代过程和消息传递机制,有效改善了短环环境下的译码性能。

具体改进措施如下:1. 迭代过程优化:在每轮迭代中,算法采用多阶段更新策略,将节点分为多个子集进行更新。

通过这种方式,可以有效减少短环内节点之间的消息传递次数,降低干扰和错误传播的可能性。

2. 消息传递机制改进:在消息传递过程中,算法采用软信息融合策略,综合考虑节点的度数、邻居节点的信息等因素,对消息进行加权处理。

这样可以提高消息的准确性,降低短环对译码性能的影响。

3. 结合校验矩阵信息:利用LDPC码的校验矩阵信息,算法可以更准确地判断节点的可靠性。

在迭代过程中,根据节点的可靠性调整更新策略和消息传递权重,进一步提高译码性能。

四、算法实现与性能分析本文所提算法在多种短环环境下的LDPC码进行了实现与性能分析。

实验结果表明,该算法能有效改善短环环境下的译码性能。

LDPC码的编译码算法研究论文

LDPC码的编译码算法研究论文

毕业论文题目:LDPC码的编译码算法研究摘要低密度奇偶校验码(Low Density Parity Check Codes,简称LDPC码),本质上是一种线性分组码,更接近香农限。

目前的研究均表明LDPC 码是信道编码中纠错能力最强的一种码,其译码器结构简单,在深空探测、卫星通信等领域可得到广泛的应用。

文章介绍了LDPC 码,综述了其编码方法和译码方法。

在编码方法中分别描述了校验矩阵的构造和基于校验矩阵的编码算法,对LDPC 码的快速编码方法进行分析。

在译码方法中主要论述了消息传递译码算法、置信传播译码方法、最小和译码算法、比特翻转译码算法和加权比特翻转译码方法。

对部分LDPC码的编译码就行了仿真,同时对LDPC 码的编译码方法的发展及应用前景作了分析。

本文的重点是对LDPC码的编译码算法的论述与研究,介绍LDPC码的基本原理和分类,分别从基于生成矩阵和基于校验矩阵详细讨论了LDPC码编码算法,简单介绍了线性分组码编码,LU分解法,RU分解法。

并用简明例子对RU算法做了清晰的解释。

对译码大致做了解释:分为软判决译码(MP算法)和硬判决译码(比特翻转算法和加权比特翻转算法)。

在本文的最后用AWGN 信道下LDPC码的性能仿真,主要是针对比特翻转算法进行仿真。

做出理论比较。

关键词:LDPC码编译码MATLABTitle:Encoding and Decoding Algorithms of LDPC CodesAbstract:LDPC code, namely Low Density Parity Check Code, is a kind of linear block codes in nature, and the decoding performance of LDPC is more nearer to the Shannon limit. With it s best performance and simple decoder structure, LDPC codes will be widely used in deep space exploration, satellite communications and other fields. While briefly introducing LDPC codes are introduced briefly, this paper summarizes the encoding and decoding algorithms. The encoding algorithm is described in two steps: the const ruction of parity-check matrix and the encoding method based on parity-check matrix. Analyze the rapidly coding method for LDPC code. As to decoding algorithm, MP decoding method, BP decoding method, Min-Sum decoding method, Bit-Flipping method and Weighted Bit-Flipping method are discussed. Emulate for the LDPC codes .The development and application of encoding and decoding methods is analyzed as well. This article focuses on encoding and decoding algorithms of LDPC codes,According to the different methods of decoding algorithm, andmakes the theoretical MATLAB simulation.Key words:LDPC codes encoding and decoding MATLAB目录1引言 (1)2 LDPC码概述 (3)2.1线性分组码 (3)2.2低密度奇偶校验码(LDPC码) (4)2.2.1LDPC码定义 (4)3 LDPC码的编码算法 (6)3.1基于生成矩阵的编码算法(线性分组码编码) (6)3.2基于校验矩阵的编码算法(LU分解法) (7)3.3基于校验矩阵的编码算法(RU算法) (7)4 LDPC码的译码概述 (11)4.1MP算法集 (11)4.2硬判决译码算法 (13)4.2.1比特翻转算法 (13)4.2.2加权比特翻转译码算法 (14)5AWGN信道下LDPC码的性能仿真 (15)5.1仿真软件简介(MATLAB&SIMULINK) (15)5.2仿真与结果分析 (15)5.3译码仿真系统框图及系统总流程图 (16)5.4BF算法及其改进算法仿真 (17)结论 (19)致 (20)参考文献 (21)代码 (22)1引言通信系统的基本目的在于将信息由信源高效、可靠、有时还需安全地传送到信宿。

LDPC码的编译码及其在5G系统中的应用研究

LDPC码的编译码及其在5G系统中的应用研究

LDPC码的编译码及其在5G系统中的应用研究低密度奇偶校验(LDPC)码是一种校验矩阵稀疏的线性分组码,性能优异。

在新空口(NR)标准化中,被采用作为NR三大场景之一移动宽带增强(eMBB)场景数据信道的信道编码方案,因此研究LDPC码编译码及其在5G系统中的应用很有意义。

本文的研究内容分为两部分:基于5GNR系统的LDPC码和LDPC码置信传播(BP)译码算法及其改进算法。

基于5G NR系统的LDPC码方面主要研究了标准化中关注的几个问题:一是研究LDPC码的校验矩阵结构和编码算法,校验矩阵结构对LDPC码的性能至关重要,标准化中使用的是准循环LDPC(QC-LDPC)码,其校验矩阵主要由基本矩阵和扩展因子表征,基于其基本矩阵具有特殊的准双对角结构和单对角结构,提出了直接利用基本矩阵进行编码的编码算法;二是研究LDPC码自身误检率(FAR)性能和添加循环冗余校验(CRC)后的FAR性能,在数据通信领域对数据传输的完整性和正确性要求很高,对FAR的性能要求通常是通过CRC实现的,但是LDPC码是一种受校验矩阵约束的线性分组码,本身具有FAR性能,因此研究了与LDPC码自身FAR 性能相关的因素以及添加CRC后的FAR性能;三是研究LDPC码在高阶调制中的交织器问题,由于高阶调制中不同位置星座点的可靠性不同,加上LDPC码校验矩阵结构的特殊性造成了不同位置变量节点的可靠性相差很大,因此研究了一种给予度数大的变量节点更多可靠性的交织器,仿真证明可以改善误码率性能。

LDPC码BP译码算法及其改进算法首先研究了 LDPC码概率域BP算法和对数域BP算法(SPA)的原理和流程,由于SPA算法校验节点操作的复杂性,介绍了其简化算法MSA算法及其修正算法,进行了仿真分析;接下来研究了将校验矩阵按行分层、收敛速度更快、错误平台更低的性能优异的分层BP算法(LBP)的原理和流程,由于其校验节点操作复杂,介绍了它的简化算法LMBP算法及其修正算法,进行了仿真分析;最后通过仿真研究了校验方程成立个数和迭代次数的关系、变量节点输出信息幅度平均变化值与迭代次数的关系,针对低信噪比提出了利用校验方程成立个数作为提前终止译码标志的PC_ET算法,联合校验方程成立个数和变量节点输出信息幅度平均变化值作为提前终止译码标志的PC&VN_ET算法,对LNMBP算法使用这两种准则并进行了仿真分析和比较。

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252012年第09期,第45卷 通 信 技 术 Vol.45,No.09,2012 总第249期 Communications Technology No.249,TotallyLDPC 短码的编译码研究胡应鹏①, 王 健①, 程 雯②(①解放军理工大学 通信工程学院研究生1队,江苏 南京 210007;②西安电子科技大学 通信工程学院综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西 西安 710071)【摘 要】这里研究了原模图LDPC 码和BP 译码算法,首先提出了一种基于PEG 算法构造原模图LDPC 码的算法,该码字在码率为1/2,码长256比特的情况下,译码性能超过了PEG 算法,然后针对LDPC 短码不可避免存在四环的特殊性,提出了一种修正四环中变量节点迭代信息的BP 译码改进算法,使得具有四环的LDPC 短码的译码性能得到较大提升。

【关键词】LDPC 短码;原模图;ACE;PEG;BP 译码算法【中图分类号】TN911 【文献标识码】A 【文章编号】1002-0802(2012)09-0025-04Modified Coding/Decoding Algorithm for Short LDPC CodeHU Ying-peng ①, WANG Jian ①, CHENG Wen ②(①Postgraduate Team 1 of ICE, PLAUST, Nanjing Jiangsu 210007, China;②ISN laboratory, School of Telecommunications Engineering, Xidian University, Xi’an Shaanxi 710071, China)【Abstract】This paper discusses the protograph-based LDPC codes and BP decoding algorithm. It gives first the protograph-based LDPC codes algorithm constructed on PEG method, and with code rate of 1/2 and code length of 256 bits, this algorithm outperforms PEG algorithm in decoding; then it proposes a modified BP decoding algorithm to correct variable nodes iteration information in the 4-circles, for LDPC codes inevitablely have 4- circles, thus greatly improving the performance of LDPC codes with 4-circles.【Key words 】short-LDPC codes; protograph; ACE,PEG,BP decoding algorithm0 引言低密度校验码(LDPC)[1]是目前发现的最为逼近Shannon 限的信道编码方案之一。

LDPC 码作为至今为止距Shannon 最近的信道编码技术,已经成为了最新数字通信技术、磁介质记录等实际应用中的首选码型。

近年来,短LDPC 码逐渐被设计应用在军用超低速无线通信系统,航天等控制和命令信息的传输系统中[1]。

因为通过优化设计的LDPC 码的译码错误均可被检测,对于码长只有64比特的短LDPC 码,最大不可检测错误率不超过5310 ,最大值出现在1 dB 到2 dB 之间[2]。

因此LDPC 短码满足并适用于上行链路的传输要求,这一点具有非常重要的实际应用价值,比如,在 ARQ 体制下可实现无差错传输。

首先,本文基于原模图LDPC 码的准循环特性和PEG 算法可以有效避开四环的优点,利用PEG 算法构造简单原模图。

该简单原模图的派生图继承了PEG 算法和原模图LDPC 码的优点,在码率为1/2,码长256比特的情况下,该码字在AWGN 信道下的BP 译码性能甚至超过了同等条件下的PEG 算法。

然后,本文本节基于LDPC 短码Tanner 图中不可避免存在四环的特殊性,提出了修正四环中校验节点迭代信息的BP 改进算法,使得存在四环的LDPC 短码的译码性能得到了较大的提升。

1 PEG 构造算法和原模图构造算法边渐进增长算法(PEG ,Progressive Edge- Growth )[3]是由Hu Xiaoyu 等提出的一种随机构造收稿日期:2012-04-06。

作者简介:胡应鹏(1985-),男,主要研究方向为卫星通信;王 健(1988-),男,主要研究方向为卫星通信;程 雯(1988-),女,主要研究方向为计算机网络。

26 算法。

PEG 算法按照Edge-by-Edge 的方式在变量节点和校验节点之间建立具有一定条件限制的边的连接,从而在增加新边时可以使Tanner 图的girth 达到最大。

通过利用密度进化算法对节点的度分布情况进行优化,由PEG 算法构造的校验矩阵可以有效地避免四环的存在。

原模图(Protograph)LDPC 码[4]是由Thorpe J 提出的一种多边类(Multi-Edge-Type) LDPC 码[5-6]。

原模图指的是节点数量较少的Tanner 图,通过对原模图进行“复制—置换”(copy-and-permute) [7]操作,可以得到任意大小的Tanner 图。

原模图LDPC 码属于结构化构造法,具有准循环特性,因此设计好的原模图LDPC 码具有编码复杂度低的优点。

如图1所示。

简单原模图通过“复制—置换”操作获得一个大图,对原模图复制3次,同类型的节点放在一起,或者将同类节点边置换,称为派生图。

图1 简单原模图通过“复制—置换”操作得到派生图原模图设计LDPC 码时,可以得到大小不同的派生图,这些派生图继承了原模图的许多特性,比如有相同的码率,相同的变量节点和校验节点的度分布,并且邻域特性被保留下来。

原模图LDPC 码的校验矩阵H 的构造方法:对简单原模图的每条边根据设计需求进行置换,即将简单原模图校验矩阵H 中的元素“1”用N N ⨯大小的置换矩阵进行替换,元素“0”用N N ⨯大小的零矩阵替换。

置换矩阵决定了整个检验矩阵的短环特性和译码性能,其构造方式可以基于一定的优化准则由计算机自动搜索生成,比如说采用PEG 算法生成随机置换矩阵,由于生成的置换矩阵不是结构化构造,其编码复杂依然较大,在实际中硬件的实现有一定的难度。

另一种构造方式是采用循环行列式,这是一种结构化设计方法,生成的置换矩阵具有准循环结构,编码复杂度较低,易于硬件实现。

2 最小和BP 译码算法BP 译码算法是基于Tanner 图的迭代译码算法,简单的说,每次迭代时,在给定的接收信号和信道估计的条件下,对有噪序列的每一个比特符号估算其后验概率,并且把估算值传递给下一次迭代,获得更好的译码结果。

最小和BP 译码算法描述如下:1) 初始化,设定迭代次数0l ←,对于每个变量节点[1,]i N ∈,求其()i L P 。

同时设定所有()j M i ∈,其中:(0)2,0()()24i j i i i L q L P y y N σ===。

(1) 2) 水平方向运算,1l l ←+,对任意一个校验节点[1,]j M ∈,()i N j ∈,更新校验节点表达式为:()(1),,,()\()\()sgn(())min |()|i N l l j i i j i j j ii N j iL r L q L q ''-∈'∈'=⋅∏。

(2)3) 竖直方向运算,对任意一个变量节点[1,]i N ∈,()j M i ∈,更新变量节点表达式为:()(),,()\()()()l l i j i j i j M i jL q L P L r '''∈=+∑。

(3)4) 在经过一次迭代后,计算变量节点[1,]i N ∈的后验概率为:()(),()()()()l l i i j i j M i L q L P L r ∈=+∑。

(4)5)判决,通过第4步得到的()()l i L q 做出硬判决,估计出12ˆˆˆˆ[,,,]N cc c c = : ()()0,()0,ˆ1,()0l i i l i L q c L q ⎧>⎪=⎨⎪⎩≤。

(5)判断伴随式ˆ0T s Hc==是否成立。

如果成立,译码成功并退出迭代。

如果0s ≠,则回到第2)步,当达到最大迭代次数l L =时,译码失败,直接输出硬判决结果。

在迭代过程中,如果译码成功,译码过程会立即结束而不会进行固定次数的迭代,有效地减少了迭代次数。

BP 译码算法的复杂度很低,其运算量不会随着码长的变长而增加,同时BP 译码算法是并行处理的,在硬件实现中能够极大的提高译码速度。

如果Tanner 图中存在环,那么随着迭代的进行,在变量节点和校验节点之间传递的消息就不能保证是相互独立的了。

对于短码的构造,不可避免的存在短环,因此LDPC 码校验矩阵设计的一项重要指标就是尽可能地减少或减小短环。

3 基于PEG 算法构造原模图LDPC 短码原模图的本质操作是“复制—置换”,派生图保留了原模图的度分布和部分特性,例如,一个没有四环的原模图在通过“复制—置换”操作后,派生图也没有四环。

本文基于PEG 算法,利用PEG 算法生成的LDPC 码可以有效的避开四环的优点,设计出一种简单原模图,由该原模图生成的派生图译码性能超过了PEG 算法。

通过仿真发现,PEG 算法构造LDPC 短码时,只有当码长40n ≥时不会出现四环,六环数量随着码长增加而减少,其中变量节点的度序列采用密度进化算法进行优化,如:2()0.383540.04237x x x λ=++30.57409x 。

27通过仿真筛选,首先利用PEG 算法生成3264⨯大小的校验矩阵1H 作为简单原模图,然后对1H 进行“复制—置换”操作,其中置换矩阵为44⨯大小的单位移位矩阵,从而得到128256⨯大小的派生图H 。

在AWGN 信道环境下,通过BPSK 调制,分别对该原模图LDPC 码和直接由PEG 算法生成的相同大小的LDPC 码进行了仿真。

两种算法的码率都是12,码长为256比特,变量节点的度分布相同,性能仿真如图2所示。

R SN /dB图2 码率1/2,码长256比特,原模图LDPC 码和PEG 算法性能比较如图2所示,PEG 算法构造的LDPC 码性能曲线在3.5 dB 以后下降趋势变缓,原模图LDPC 码性能曲线依然保持了下降趋势,体现出了LDPC 码良好的“瀑布性”。

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