一种低复杂度的多元LDPC译码算法

针对多元低密度奇偶校验(LDPC)码译码复杂度高、时延大等问题,提出了一种基于硬信息的低复杂度多元LDPC译码算法.来自信道的接收信号在初始化时,先进行非均匀量化预处理.在迭代过程中,校验节点端只需传输单个比特的二进制硬可靠度信息至变量节点.在变量节点端,可靠度信息按比特位进行简单的累加和更新,无需任何的系数修正操作.同时,变量节点使用了全信息的方式将信息传输至与其相邻的校验节点.仿真结果显示,与基于比特可靠度(BRB)的多元LDPC译码算法相比,提出的算法在较低量化比特情况下,能获得约0.3 dB的译码性能增益,且译码复杂度更低.     

多元LDPC码列分层DBC译码算法

针对多元LDPC码扩展最小和（Extended Min Sum,EMS）译码算法收敛速度慢、运算复杂度高的问题,提出一种多元LDPC码列分层动态检泡（Dynamic Bubble-Check,DBC）译码算法。首先对变量节点按不同列重进行分层处理,译码时率先更新列重较大分层的变量节点消息,不同层之间采用串行方式进行消息传递,通过并串结合的方式降低译码迭代次数。在校验节点消息更新过程中,采用动态检泡方法减少EMS算法中的运算量,降低算法复杂度。仿真结果表明,在几乎不损失性能的前提下,该算法的平均最大迭代次数仅为EMS译码算法的50%,复杂度降低为EMS算法的50%。     

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。     

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.     

基于串行消息传递机制的QC-LDPC码快速译码算法研究

针对准循环LDPC(QC-LDPC)码基于洪水消息传递机制译码算法的不足,该文提出了一种快速的分组串行译码算法。该算法通过将LDPC码的校验节点(或变量节点)按一定规则划分成若干个子集,在每一轮迭代过程中,依次对各个子集中的校验节点(或变量节点)并行地进行消息更新,提高了译码速度。同时根据分组规则,提出了一种有效的分组方法,并通过分析发现基于循环置换阵的准循环LDPC码非常适合采用这种分组译码算法进行译码。通过对不同消息传递机制下准循环LDPC码译码算法性能的仿真比较,验证了在复杂度不增加的情况下,该译码算法在继承了串行译码算法性能优异和迭代收敛快等优点的同时,极大地提高了准循环LDPC码的译码速度。分析表明,分组串行译码算法译码速度至少为串行译码算法的p倍(p为准循环LDPC码校验矩阵中循环置换阵的行数或列数)。     

卷积LDPC码流水线译码器的改进方法

较高的译码复杂度和较长的初始译码时延是卷积LDPC码流水线译码器两个潜在的问题。本文提出一种通过在计算校验节点信息时引入乘积因子的方法降低各节点信息之间的相关性,从而提高译码效率,一定程度上降低了译码迭代次数。仿真结果表明,该译码算法缩短了译码器的初始时延,同时也降低了译码复杂度,从而使得译码器的性能得到改善。     

瑞利信道下基于广义阈值函数的LDPC译码算法

现存的LDPC译码算法,其节点处理依据主要遵循大数逻辑准则和完全处理准则,对应的阈值参数一般是固定不变的,在性能和复杂度之间的均衡不够灵活.本文首先提出一种广义阈值函数,能应用于大多数基于可靠度的二元LDPC译码算法.通过调整阈值参数,可方便地控制参与迭代处理的节点队列.其次,本文提出一种基于伴随式和星座映射信息的非均匀量化译码算法,可进一步降低复杂度和存储负荷.实验结果显示,在瑞利信道下,本文算法能够在较低的量化比特下获得优良的译码性能;结合广义阈值函数,只有约30%的变量节点参与迭代运算,译码复杂度可显著降低.     

基于对数域的多进制LDPC码改进译码算法

为了进一步降低多进制LDPC码译码的复杂度,分析了扩展最小和算法(EMS)存在的不足,提出了一种基于对数域的多进制LDPC码的改进译码算法.该算法一方面根据每次迭代中变量节点的概率分布对的平均方差自适应选择FHT的阶数;另一方面算法中校验节点的更新运算由乘法转化为基于对数域上的加法运算,从而更易于硬件实现.仿真结果表明,与EMS算法相比,该算法性能与收敛速率均有明显改进.     

两种降低复杂度的符号翻转多元LDPC译码算法

该文提出两种低复杂度的基于符号翻转的多元低密度奇偶校验码(LDPC)译码算法:改进型多元加权译码算法(Iwtd-AlgB)和基于截断型预测机制的符号翻转(TD-SFDP)算法.Iwtd-AlgB算法利用外信息频率和距离系数的简单求和取代了迭代过程中的乘性运算操作;TD-SFDP算法结合外信息频率和翻转函数特性,对译码节点和有限域符号进行截断与划分,使得只有满足条件的节点和符号参与运算与翻转预测.仿真和数值结果显示,该文提出的两种算法在性能损失可控的前提下,可减少每次迭代的运算操作数,实现性能和复杂度之间的折中.     

DTMB标准LDPC码译码算法研究

本文主要研究了DTMB标准的LDPC码译码算法,并对LDPC译码算法中不同消息传递机制及其不同核心运算单元（校验节点更新）算法进行了组合仿真。仿真结果表明基于串行消息传递机制的改进型最小和算法在降低了译码复杂度的同时,它在BER=3e-6处译码性能比基于溢出消息传递机制的BP算法劣化不到0．1dB,而译码的平均迭代次数要减少50％以上,是一种能较好兼顾性能与实现复杂度的译码方法。     

多元LDPC码Min-max自适应译码算法

为了降低多元低密度奇偶校验(Low-density parity check,LDPC)码Min-max译码算法的运算量,提出一种自适应Min-max(Adaptive Min-max,AMM)译码算法.该方法以Min-max算法为基础,以每次迭代后的校验节点错误率(Check-node Error Rate,CER)为调节参数,采用自适应算法对变量节点的向量长度进行截短,去除置信度较低的分量,仅对置信度较高的分量进行更新.当CER降低到一定程度时,对校验节点个数进行自适应截短,仅对不满足校验方程的校验节点进行消息迭代更新,进一步降低AMM算法的复杂度.仿真结果表明,在相同误码性能条件下,AMM算法运算量较固定长度截短的Min-max算法减少20％.     

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。     

两种降低复杂度的符号翻转多元LDPC译码算法

该文提出两种低复杂度的基于符号翻转的多元低密度奇偶校验码(LDPC)译码算法:改进型多元加权译码算法(Iwtd-AlgB)和基于截断型预测机制的符号翻转(TD-SFDP)算法。Iwtd-AlgB算法利用外信息频率和距离系数的简单求和取代了迭代过程中的乘性运算操作;TD-SFDP算法结合外信息频率和翻转函数特性,对译码节点和有限域符号进行截断与划分,使得只有满足条件的节点和符号参与运算与翻转预测。仿真和数值结果显示,该文提出的两种算法在性能损失可控的前提下,可减少每次迭代的运算操作数,实现性能和复杂度之间的折中。     

LDPC码串行解码算法建模

消息传递机制是影响LDPC码解码性能的重要因素。简要介绍了Gallager提出的LDPC码和基于洪水消息传递机制的和积解码算法。在此基础上引入基于校验节点的串行消息传递机制并提出具体可实现的解码算法模型。该串行解码算法按照校验节点一定的顺序进行消息处理和传递,保证更新的消息能够马上进入迭代过程,从而改善消息传递的收敛特性;同时充分利用消息间相互关联的特点,融合消息传递步骤,可以降低所需的存储容量,简化解码复杂度。分别应用洪水解码算法和串行解码算法在AWGN信道下进行性能仿真。仿真结果表明串行解码算法使解码性能得到明显提高。     

低复杂度的自适应置信差分迭代译码算法

针对中短码长的低密度奇偶校验规则码(Low Density Parity Check, LDPC)规则码,该文采用消息更新规则改进和因子图变换方法,提出一种低复杂度差分迭代译码算法。在置信传播算法的基础上,仅当变量节点的消息值振荡时引入差分映射策略,得出一种选择性的置信差分规则,自适应地调整校验节点消息的归一化系数,提高译码性能。同时,采用展开校验节点的图变换方法,将计算复杂度从随节点度分布指数性增长降至线性增长。分别在高斯白噪声信道和瑞利衰落信道下进行仿真实验,结果表明该算法和基于图变换的其他低复杂度译码算法相比,性能优越且复杂度低,和对数似然比的置信传播算法(LLR-BP)相比,高信噪比区域内的性能优异,低信噪比区域内的计算复杂度明显降低。     

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。     

基于自身可信度的低复杂度LDPC码位翻转解码算法

提出一种基于位翻转的低复杂度、便于硬件实现的LDPC码解码算法.该算法充分利用变量节点的本征信息来计算翻转判决函数,减少了对其它变量节点软信息的需求,因此大大降低了解码硬件实现的复杂度,同时保证翻转判决函数具有较高的可靠性.利用该算法,对RS-based LDPC码进行的仿真结果表明,改进算法的解码性能接近甚至略优于IMWBF算法.