基于置信传播的优化译码算法研究

该文在对LDPC码的译码算法分析的基础上,针对校验矩阵中含有的环对译码算法的影响,提出了一种在置信传播算法基础之上的译码算法。该算法通过及时切断消息在环上的重传回路,可消除因校验矩阵中的环回传原始信息对译码造成的影响,保证优质的原始信息能尽可能地传播到其能传播的节点,从而提升了LDPC码的译码性能。仿真实验表明,在低信噪比的信道中,该算法具有相当于传统算法的性能和更低的计算复杂度;在良好的信道条件下可以取得比传统算法更优异的性能。     

一种改进的无线光通信LDPC码译码算法

针对无线光通信中低密度奇偶校验码(LDPC)置信传播(BP)译码算法复杂度高及置信度振荡造成译码错误等缺点,基于对数BP算法提出了一种改进的译码算法。改进的译码算法在校验节点运算时,判断输入到校验节点消息的最小值与某个门限的大小,根据比较结果,分别用消息最小值或若干个最小值进行运算,在损失很少性能的情况下降低了运算复杂度;同时在比特节点采用振荡抵消处理运算,提高了算法的性能增益。最后在对数正态分布湍流信道模型下,分别对比特充分交织和交织深度为16的情况进行了仿真实验。仿真结果表明,改进的译码算法与BP算法相比,大幅度降低了计算复杂度,而且译码性能有一定的优势,收敛速度损失很少;而相对于最小和算法,改进的算法虽然译码复杂度有所增加,但误码率性能有明显的优势,并且收敛速度也优于最小和算法。因此,改进的译码算法是无线光通信中LDPC码译码算法复杂度和性能之间一个较好的折中处理方案。     

基于原型图的低码率LDPC码最小和译码算法改进方案

低密度奇偶校验(LDPC)码的译码硬件实现方案大多采用计算复杂度较低的修正最小和(NMS)算法,然而对于低码率LDPC码,由于校验节点度数低,NMS算法的修正误差较大,导致其译码性能和标准的置信传播(BP)算法相比有较大差异。该文针对基于原图构造的一类低码率LDPC码,提出了在NMS迭代译码中结合震荡抵消(OSC)处理和多系数(MF)修正技术的方案。结合低码率原型图LDPC码行重分布差异较大的特点,MF修正算法可以有效地减少计算误差,从而改善译码性能。另外低码率原型图LDPC码的收敛较慢,而OSC处理则可以较好地抑制正反馈信息,进一步提高NMS算法的性能增益。仿真结果表明,对于此类低码率LDPC码, MF-OSC-NMS算法可以达到接近BP算法的性能。OSC处理和MF修正技术硬件实现简单,与NMS算法相比几乎没有增加计算复杂度,因此MF-OSC-NMS算法是译码算法复杂度和性能之间一个较好的折中处理方案。     

一种基于改进线性规划的LDPC码混合译码算法

与基于消息迭代的置信传播译码相比,线性规划(linear programming,LP)译码分析有限长LDPC码性能更为有效。然而,传统LP译码算法运算量非常大,不利于系统实现。本文结合LDPC码校验矩阵的特点,去掉传统LP译码中不必要的约束,得到一种低复杂度LP内点译码算法。为了降低译码延时,将LP内点译码算法与置信传播译码算法结合,提出LDPC码混合译码算法。仿真结果表明,混合译码算法的误码性能优于传统LP译码和BP译码算法,而译码延时低于传统LP译码。     

一种改进的RA译码算法

重复累积(RA)码译码使用置信传播(BP)算法,具有接近香农限的性能,但校验节点更新时使用复杂的双曲正切函数和反双曲正切函数,算法复杂度较高。为了降低译码算法的复杂度,且具有较好的性能,该文将查表法和分段函数近似法结合起来,提出了一种改进的译码算法。该算法采用分段的一次函数,去近似BP算法检验节点变换化简后的原函数,采用非常小的查找表得到一个校正值,用校正值去修正近似函数和变换化简后的原函数之间的误差,很好地避免了复杂函数的计算,且误差极小。该算法大大降低了译码算法的复杂度,且具有接近BP算法的译码性能。     

改进的离散字母表迭代译码算法研究

为了优化LDPC迭代译码性能和降低算法复杂度,提出了一种改进的基于Gallager A算法的2b离散字母表迭代译码算法。在每一轮迭代中,Tanner图上的校验节点与变量节点之间所传递的消息有1b表示符号值,另1b反映码字结构特性,其中变量节点更新规则是通过查表法来实现的。在二元对称信道下针对列重为3的规则LDPC码做了仿真实验,仿真结果表明该算法性能明显优于原算法,并且具有较低的复杂度。     

LDPC编译码算法分析

低密度奇偶校验(LDPC)码是一种线性分组码,其纠错能力可以接近香农极限。针对LDPC码的编译码问题,分析了校验矩阵的构造方法。给出了LDPC码的编码算法以及算法的实现结构。分析了基于软判决的置信传播(BP)译码算法,并给出了可以进一步降低计算复杂度的简化译码方法。通过仿真对比了不同的译码算法在高斯信道下的译码性能。     

低复杂度校验节点调度的LDPC串行译码算法

置信传播算法（BP）是低密度校验码（LDPC）一种常用的译码算法。为了改善动态调度算法（IDS）在提高BP算法译码性能时复杂度较高的缺陷,提出了一种基于校验节点的串行消息更新策略（Min2-CSBP）。该策略定义了一种基于校验节点的可靠度测度并能近似表征对应的校验节点的可靠程度。可靠度测度仅用于确定消息更新的次序,而在消息更新的计算中仍然采用精确的概率值。每次迭代中对可靠度按升序排序并按此顺序进行消息更新。随后,对Flood算法、CSBP算法、NW-RBP算法及Min2-CSBP算法进行了复杂度对比。仿真结果表明:在使用LDPC短码时,Min2-CSBP算法比Flood算法及CSBP算法显著提高了误码率性能,并减少了迭代次数。      

一种改进的极化码置信译码器

在极化码置信（ BP）译码的因子图中,当承载确定信息的节点的对数似然信息计算错误时,可以被检测到。此时,对于因子图中参与该似然信息计算的节点,引入一个修正参数,以修正该节点承载的信息的对数似然信息。修正参数可以由密度进化的高斯近似算法得到。给出了置信译码原理及相应的改进算法,最后给出了复杂度分析和性能仿真。数据结果表明,在牺牲很小的复杂度的条件下,相比原算法,修正算法能够获得0.2 dB左右的比特信噪比增益。     

引入行重参数的改进不规则LDPC码译码算法

低密度奇偶校验(LDPC)码是一种逼近香农极限 的线性分组码,而好的非规则LDPC 码其性能优于同码率的规则码。在非规则LDPC码的对数似然比置信传播(LLR-BP)译码算 法中,由于行重大小的不同,校验节点对伪后验判决贡献的外部信息不同,为此提出一种基 于行重的改进LLR-BP译码算法,该算法引入行权重系数,用以调整不同行重外部信息的作 用,提高了系统的译码性能。仿真结果表明:在低信噪比时,改进的LLR-BP译码算法对译 码性能与标准的LLR-BP译码算法的性能几乎相同;在中高信噪比时,改进的LLR-BP译码 算法的误码性能优于LLR-BP译码算法,在码长为64,误码率是10－5时,改进LLR- BP译码算法较之传统LLR-BP译码算法的编码增益提高了0.15 dB。     

光通信系统中一种改进的LLR-BP译码算法

光通信系统中低密度奇偶校验(Low-density Parity-check,LDPC)码采用对数似然比置信传播(Log-likelihood Ratio Belief Propagation,LLR-BP)算法进行译码时,在高信噪比区域迭代译码过程中会出现变量节点外部信息振荡不收敛而导致译码纠错性能的降低.为满足光通信系统的要求,提出了一种削弱外部消息振荡的改进LLR-BP译码算法.该算法通过引入加权系数平衡前后两次迭代之间变量节点传递的外部信息,明显减缓了外部信息的振荡现象.仿真结果表明:与传统LLR-BP译码算法相比,该改进LLR-BP算法具有更佳的误码性能,同时降低变量节点外部信息振荡现象并加快了译码的收敛速度.     

Low-Density Parity-Check Codes with 2-State Trellis Decoding

A class of low-density parity-check (LDPC) codes with a simple 2-state trellis structure is presented. For LDPC decoding, the conventional belief propagation (BP) algorithm consists of numerous sub-decoders of single-parity check codes and exchanges information between sub-decoders in an iterative manner. If the single-parity check codes can be constructed and grouped in a proper way, the decoder can be decomposed into few identical 2-state trellis decoders. Therefore, instead of numerous sub-decoders of single-parity check codes, an iterative decoding algorithm based on few sub-decoders over 2-state trellis is proposed. The proposed decoding algorithm improves the efficiency of message passing between sub-decoders and hence provides a fast convergent rate as compared to the standard BP algorithm. Simulation results show that the proposed scheme provides a better performance and a fast convergent rate as compared to those of standard BP algorithm. The result also shows that the proposed algorithm has a similar performance as that of asynchronous replica shuffled BP algorithm and has a slightly inferior performance than that of synchronous replica shuffled BP algorithm. However, complexity analysis shows that our proposed algorithm has complexity that is lower than that of the replica shuffled BP algorithm.     

一种基于量化预处理的低复杂度LDPC译码算法

为了降低低密度奇偶校验(Low Density Parity Check,LDPC)码译码算法的复杂度,提出了一种基于量化预处理的LDPC迭代大数逻辑译码算法。该算法在迭代译码过程中,校验节点采用基于伴随式的信息处理方式,避免了外信息的计算;同时,变量节点基于回传的伴随式信息进行可靠度偏移大小的计算,并结合与当前码位相对应的调制映射信息进行可靠度偏移方向的设计。迭代更新时,变量节点采用基于信息匹配的可靠度更新规则。迭代前的量化预处理能避免实数乘法运算进入迭代过程,使其只涉及整数加法操作和逻辑操作。仿真结果表明,在保持译码性能的前提上,所提算法具有更低的译码复杂度。     

Overlapped message passing for quasi-cyclic low-density parity check codes

In this paper, a systematic approach is proposed to develop a high throughput decoder for quasi-cyclic low-density parity check (LDPC) codes, whose parity check matrix is constructed by circularly shifted identity matrices. Based on the properties of quasi-cyclic LDPC codes, the two stages of belief propagation decoding algorithm, namely, check node update and variable node update, could be overlapped and thus the overall decoding latency is reduced. To avoid the memory access conflict, the maximum concurrency of the two stages is explored by a novel scheduling algorithm. Consequently, the decoding throughput could be increased by about twice assuming dual-port memory is available.     

Turbo decoding of product codes using adaptive belief propagation

The adaptive belief propagation (ABP) algorithm was recently proposed by Jiang and Narayanan for the soft decoding of Reed-Solomon (RS) codes. In this paper, simplified versions of this algorithm are investigated for the turbo decoding of product codes. The complexity of the turbo-oriented adaptive belief propagation (TAB) algorithm is significantly reduced by moving the matrix adaptation step outside of the belief propagation iteration loop. A reduced-complexity version of the TAB algorithm that offers a trade-off between performance and complexity is also proposed. Simulation results for the turbo decoding of product codes show that belief propagation based on adaptive parity check matrices is a practical alternative to the currently very popular Chase-Pyndiah algorithm.     

基于节点子集和k阶信息截断的多元LDPC译码算法

本文提出一种低复杂度的多元LDPC译码算法,从以下两个方面降低复杂度：（1）提出一种节点截断策略,构造处理/非处理校验节点子集,使得一部分足够可靠的校验节点不进行信息更新,从而减少运算量;（2）针对处理校验节点子集,本文进而提出一种k阶信息截断准则,对Trellis图上的边和状态进行划分.在迭代递归过程中,只有"活"的状态/边才参与运算,可进一步降低校验节点的计算量.仿真表明,本文算法的译码性能与现有的几种EMS改进算法非常接近;在译码复杂度方面,不管对高阶域还是低阶域的多元LDPC码,本文算法的复杂度都是最小的.     

Gradient Projection Decoding of LDPC Codes

A new practical method for decoding low-density parity check (LDPC) codes is presented. The followed approach involves reformulating the parity check equations using nonlinear functions of a specific form, defined over R^rho, where rho denotes the check node degree. By constraining the inputs to these functions in the closed convex subset [0,1]^rho ("box" set) of R^rho, and also by exploiting their form, a multimodal objective function that entails the code constraints is formulated. The gradient projection algorithm is then used for searching for a valid codeword that lies in the vicinity of the channel observation. The computational complexity of the new decoding technique is practically sub-linearly dependent on the code's length, while processing on each variable node can be performed in parallel allowing very low decoding latencies. Simulation results show that convergence is achieved within 10 iterations, although some performance degradations relative to the belief propagation (BP) algorithm are observed     

基于额外列多元LDPC码网格最小最大译码算法

为了降低多元LDPC(Low Density Parity Check Code)码网格最小最大(Trellis Min-Max,T-MM)译码算法复杂度,减少译码过程中所需存储空间,提出一种基于额外列的T-MM译码算法(Extra-Column-based Trellis Min-Max,EC-T-MM).选取网格中可靠度最高的信息构造出优化的配置集,生成一列用于更新校验节点的q维额外列信息,再根据网格路径中偏移量信息,从最小值、次小值和额外列信息中得到校验节点的外在输出信息,通过网格的路径优化降低校验节点的更新复杂度.在译码过程中,用偏移量信息代替所有变量节点输入信息,减少存储空间.仿真结果表明:该算法在几乎不损失性能的前提下,降低了计算复杂度及所需的存储空间.