LDPC码的信道自适应迭代译码算法

中短长度LDPC码采用BP迭代译码时,在低信噪比区,大量的经过多次迭代仍不能纠正的错误帧造成了平均迭代次数的大大增加;在中高信噪比区,比特对数似然比值的振荡造成了译码性能的降低。为了减少低信噪比区的平均迭代次数,提高中高信噪比区的译码性能,本文提出了一种LDPC码的信道自适应迭代译码算法。该算法采用基于校验和错误模式的预判决机制和消息加权平均算法,通过低信噪比区预判决机制的主导作用来减少平均迭代次数,通过中高信噪比区消息加权平均算法的主导作用来抑制因比特LLR值振荡而形成的错误帧,从而实现译码算法与信道变化特征的自适应,提高了译码效率。仿真结果显示,相对于BP译码算法,该译码算法在低信噪比区减少了平均迭代次数而译码性能没有显著变化,在中高信噪比区提高了译码性能而平均迭代次数没有明显增加。     

基于振荡迭代的修正BP译码算法

针对中高信噪比(SNR)下低密度奇偶校验(LDPC)译码错误振荡迭代不收敛,提出了基于置信传播(BP)算法的修正LDPC译码算法,即软值归零BP算法。该算法通过将振荡迭代的变量节点传递的外信息置零,减少错误信道消息对迭代译码的影响,较大地改善了译码性能。而且,还给出了振荡迭代节点的判定准则,提高了振荡迭代节点判定的准确性。仿真结果表明,在中高信噪比区且译码迭代次数相同的情况下,该算法能比BP算法获得更好的译码性能。     

一种低迭代次数的极化码置信传播译码算法

针对置信传播(Belief Propagation,BP)译码算法在迭代次数较多时吞吐量和译码时延性能提升受限的问题,提出了一种低迭代次数的极化码BP译码算法,通过采用比特翻转和子信道冻结的方式,降低译码过程中的迭代次数.仿真结果表明,相对于传统极化码BP译码算法(设置最大迭代次数为40次),所提算法在信噪比为3 dB...     

光通信乘性噪声信道基于LDPC码的SNR估计方法

针对目前现有的信噪比(SNR)估计 方法不适用光通信中乘性噪声信道的问题,分析了乘性噪声信道下,SNR失配 对低密度奇偶校验(LDPC)码性能的影响,并通过仿真表明乘性噪声信道下 SNR精确估计的必要性。提出了一种基于量化的LDPC 码判决反馈的SNR估计方法,首先对接收到的光信号进行量化,利用 简化后的期望最大(EM)算法对量化后的SNR 进行一次粗估计,接着利用基于LDPC迭代译码的判决反馈结果对 SNR进行精估计。仿真结果表明,本方法能够在接收 信号的均值和噪声方差等参数未知情况下,能有效完成LDPC码迭代译码的辅助 工作;在误码率(BER)为10－5时,SNR估计后 ,LDPC码的译码性能距离理想情况下的译码性能,仅有约0.12dB以内损失。     

低密度校验码BP译码算法中量化问题的研究

本文对低密度校验(LDPC)码BP译码算法的量化问题(主要是接收比特信号和中间变量)进行了研究.着重讨论了量化范围、量化级数、均匀和非均匀量化等因素对译码性能的影响,给出了LDPC码BP译码算法的一些实用性的结论.并进一步发现在对BP译码算法的中间变量进行高阶量化处理时,在高信噪比的情况下,能明显地减小译码的误码率,降低译码算法的错误平层,提高译码性能.     

基于Polar码的速率兼容调制方案设计

提出了一种基于Polar码的速率兼容调制（rate compatible modulation,RCM）联合设计方案,用于提高无线通信频谱利用率.相应地设计了基于置信度传播（belief propagation,BP）和软抵消（soft cancellation,SCAN）的接收端高效联合迭代译码算法.根据该算法可通过优化变量节点对数似然比（log-likelihood ratio,LLR）信息迭代方式以及采用限制译码符号上限的改进措施,提高译码过程的稳定性与时效性.与距离优化的级联低密度奇偶校验（low-density parity-check codes,LDPC）码RCM方案对比结果表明,提出的高效联合迭代译码算法在低信噪比（signal noise ratio,SNR）下有更低的译码复杂度,并且具有更优的吞吐量和误码率性能.因此,本文所提方案适合在恶劣信道条件下的无线传输.     

移动通信中用于高阶调制LDPC码译码器的一种低复杂度盲信噪比估计器

在LDPC（Low Density Parity Check,低密度校验）码软迭代译码器中,需要信道信噪比以生成接收比特先验信息.同时,为了提高频谱利用率,传输符号通常采用高阶调制.本文研究的即是如何从高阶调制符号中估计出信噪比以用于LDPC译码器.本文在只适用于BPSK调制的在线信噪比估计器的基础上,推导得到一种适用于8PSK调制的低复杂度盲信噪比估计算法-8PSKM-BSNRE,这种算法的思路还可被扩展应用于其他高阶调制符号.计算机仿真结果证明,8PSKM-BSNRE在应用于LDPC码译码器时具有较好的性能.     

LDPC编码调制系统中基于反馈LLR均值的迭代解调/译码算法

该文针对LDPC码编码的BICM系统,提出一种对LDPC码译码器输出外附信息的计算方法进行改进的迭代解调/译码算法。与传统的解调/译码算法不同在于,该算法对每次BP迭代中译码器输出的各编码比特的外附LLR分别求均值后,再将其作为先验信息反馈给软解调器开始下次的迭代解调/译码。采用该方法可有效地减轻LDPC码在BP迭代过程中某些比特LLR值的振荡现象,从而使得传递给软解调器的外附信息更准确。仿真结果表明,和传统的两种迭代解调/译码算法相比,该算法能进一步提高LDPC编码BICM迭代系统的译码性能,而复杂度并无明显增加。     

对数似然比置信传播算法的改进

改进对数似然比置信传播(LLR BP)算法,以提高其对低密度奇偶校验(LDPC)码的译码性能。在变量节点间加入信道响应相关性,并在算法中预设迭代次数,以使变量节点间传递的外部信息达到平衡,降低外部信息震荡现象,并保障译码不会因所需迭代次数过大而终止。改进型LLR BP算法可降低误码率,并在信噪比(SNR)较小时降低译码迭代次数。     

基于隐马尔科夫模型的多元LDPC联合译码

采用隐马尔科夫模型对信源估计,对基于多进制LDPC码的联合信源信道译码算法展开研究。该算法通过对传统的多进制LDPC译码算法的改进,在迭代过程中加入通过估计算法得到的信源冗余,校正了迭代软信息,提高译码性能。仿真结果表明,在AWGN信道中,改进算法相比传统译码算法性能优越。     

一种高性能全分集LDPC码的构造方法

块衰落信道上全分集LDPC的构造与性能分析成为近期研究的热点。ML译码算法下全分集LDPC码可以通过设计列满秩的校验子矩阵来实现。然而,基于ML准则的全分集码字,采用迭代译码算法时,不能保证全分集。因此,该文通过设计特定结构的校验矩阵,实现了在迭代译码算法下能取得全分集的LDPC码,分析了其密度演化过程。 在此基础上,进一步研究了全分集LDPC码字结构与性能的关系,提出了提高全分集LDPC码编码增益的方法。仿真结果表明,该文构造的LDPC码不仅能够取得全分集,并且具有较高的编码增益。     

对LDPC码的LLRBP算法研究

在LDPC译码时,使用IJLRBP算法其校验节点的计算复杂度十分高,而且当LDPC码中有许多的短环时,译码性能也会降低。基于以上的这些问题提出了一个新的混合校验变量过程,通过调整校验节点的处理振幅和变量节点的信息相关性来降低计算复杂度,其仿真过程表明在译码性能和运算复杂度上与LLRBP算法都有较大的提高。     

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。     

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。     

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。     

CORDIC instructions for LDPC decoding on SDR platforms

Wireless protocols strive to increase spectral efficiency and achieve high data throughput. Low-density parity-check (LDPC) codes are advanced forward error correction (FEC) codes that use iterative decoding techniques to achieve close to the Shannon capacity. Due to their superior performance, state-of-art wireless protocols, such as WiMAX and LTE Advanced, are adopting LDPC codes. LDPC codes come with the high cost of drastically increased computational effort for decoding. Among the proposed decoding algorithms, the belief propagation (BP) algorithm leads to a good approximation of an optimal decoder; however, it uses compute-intensive hyperbolic trigonometric functions. To reduce the computational complexity, typical LDPC decoder implementations use simplified algorithms, such as the min-sum algorithm, at the expense of reduced signal processing performance. Efficient and accurate methods to compute hyperbolic trigonometric functions can facilitate the use of the BP algorithm in real-time LDPC decoder implementations. This paper investigates hyperbolic COordinate Rotation DIgital Computer (CORDIC) instruction set architecture (ISA) extensions for software-defined radio (SDR) processors to compute the hyperbolic trigonometric functions for LDPC decoding efficiently. The CORDIC ISA extensions are evaluated on the low-power multi-threaded Sandbridge Sandblaster? SB3000 platform. The computational performance, numerical accuracy, hardware estimates, power consumption estimates, and memory requirements with the CORDIC ISA extensions are compared to a baseline implementation without these extensions on the SB3000.     

Iterative reliability-based decoding of low-density parity checkcodes

In this paper, reliability based decoding is combined with belief propagation (BP) decoding for low-density parity check (LDPC) codes. At each iteration, the soft output values delivered by the BP algorithm are used as reliability values to perform reduced complexity soft decision decoding of the code considered. This approach allows to bridge the error performance gap between belief propagation decoding which remains suboptimum, and maximum likelihood decoding which is too complex to be implemented for the codes considered. Trade-offs between decoding complexity and error performance are also investigated. In particular, a stopping criterion which reduces the average number of iterations at the expense of very little performance degradation is proposed for this combined decoding approach. Simulation results for several Gallager (1963, 1968) LDPC codes and different set cyclic codes of hundreds of information bits are given and elaborated     

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.     

Near optimum universal belief propagation based decoding oflow-density parity check codes

In this paper, we propose a belief-propagation (BP)-based decoding algorithm which utilizes normalization to improve the accuracy of the soft values delivered by a previously proposed simplified BP-based algorithm. The normalization factors can be obtained not only by simulation, but also, importantly, theoretically. This new BP-based algorithm is much simpler to implement than BP decoding as it requires only additions of the normalized received values and is universal, i.e., the decoding is independent of the channel characteristics. Some simulation results are given, which show this new decoding approach can achieve an error performance very close to that of BP on the additive white Gaussian noise channel, especially for low-density parity check (LDPC) codes whose check sums have large weights. The principle of normalization can also be used to improve the performance of the max-log-MAP algorithm in turbo decoding, and some coding gain can be achieved if the code length is long enough     

基于改进罚函数的LDPC码分层调度ADMM惩罚译码

通过增加伪码字的代价,基于交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM）的惩罚译码方法可以改善低密度奇偶校验（Low-Density Parity-Check,LDPC）码低信噪比区域的译码性能,同时具有低的译码复杂度.而减少ADMM惩罚译码的欧几里德投影次数、选择合适的消息调度策略和设计有效的罚函数是提高ADMM惩罚译码速度的三种重要方法.为了进一步提高ADMM惩罚译码速度,通过利用Wei等人提出的方法来减少欧几里德投影的次数,本文设计了基于I-l₁-PF罚函数的水平分层调度与垂直分层调度策略的两种LDPC码ADMM惩罚译码方法.仿真实验表明,与现有ADMM惩罚译码方法相比较,所设计的译码方法不仅具有较好的译码性能,而且能够显著降低LDPC码译码的平均迭代次数和平均译码时间.