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.     

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)。     

一种改进的多元LDPC码译码算法

在多元LDPC码的软判决译码算法中,迭代过程中没有使用判决结果和校验和中隐藏的一些信息,在判决结果中隐藏着稳定性信息,校验和中隐藏着变量节点的可靠度信息。从混合译码算法思路出发,借鉴硬判决译码算法中统计校验和的做法和联合迭代检测译码算法中的反馈调整思想,对FFT-BP译码算法进行了改进。改进算法利用迭代过程中的可靠性和稳定度信息,对由变量节点向校验节点传递的消息向量进行调整以使其提供更多正确信息。仿真结果表明,改进的译码算法在没有增加复杂度的前提下,提升了FFT-BP译码算法的性能,在不同参数设置下,性能改进在0.2 d B左右。     

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。     

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。     

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DVB-T2标准的LDPC码最小和译码算法的改进

当前DVB-T2标准中LDPC译码存在着校验节点和变量节点占用存储空间大、修正的最小和算法复杂度高的缺点.通过只存储校验矩阵Hy=1的校验节点信息和变量节点的后验似然对数比,并对入口参数进行向下取整,节省了存储空间,并在不提高算法复杂度的前提下改进了最小和算法的性能.     

LDPC码基于双修正因子的剩余度置信传播译码算法

通过对LDPC码的RBP和NWRBP译码算法进行研究,针对算法在译码过程中运算量过大,不利于在硬件上实现的问题,提出一种改进型的RBP和NWRBP译码算法。该算法在更新从检验节点到变量节点的信息时,采用最小和算法得出近似值,以此降低译码复杂度。同时,为了弥补近似值所带来的译码性能损失,引入乘性修正因子和加性修正因子来提高译码性能。     

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%。     

基于子迭代次数的LDPC码改进动态调度算法

为了降低低密度奇偶校验(Low Density Parity Check,LDPC)码的译码算法复杂度,提高译码性能,结合基于残余值的动态译码NW-RBP算法和最小和算法,提出了一种基于子迭代次数的改进NW-RBP算法,将此算法称为NW-RBPF算法。该算法在进行残余值计算时利用最小和进行计算,并且根据子迭代过程中每行迭代更新的次数,由仿真得出的收敛因子计算对残余值的补偿值。仿真结果表明,该算法的译码性能相比NW-RBP算法提高了0.05 dB,收敛速度提高了1.5倍,并且其贪婪性降低,是一种适用于LDPC码,且译码性能良好、实现复杂度较低的译码算法。     

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。     

一种动态加权的LDPC译码方法

为了加快低密度奇偶校验（LDPC）码的译码速度,有效改善LDPC码的译码性能,针对校验节点更新过程中的对数似然比（LLR）值的大小,设计了一种LDPC码的动态加权译码方法。以IEEE 802.16e标准的奇偶校验矩阵为例,根据LLR值的变化规律,利用增长因子和抑制因子对和积译码算法和最小和译码算法进行动态加权。仿真结果显示,基于动态加权的译码方法相对于传统译码方法误码率都有明显改进,译码复杂度也有所降低。     

LDPC码译码算法及性能分析

为了进一步降低低密度奇偶校验(LDPC)码译码算法的复杂度,基于经典置信传播(BP)译码算法,给出了对数域迭代后验概率对数似然比(APP LLR)算法。通过概率域的和积算法(SPA)和对数域的迭代APP LLR算法的性能仿真及分析可见,迭代APP LLR算法能以较小的性能损失换取复杂度的大幅降低。进一步选用迭代APP LLR算法,结合不同地形条件下的VHF频段信道模型,仿真了LDPC码编译码系统的性能。理论分析及仿真结果均表明,基于迭代APP LLR算法的LDPC码,实现简单,性能优异,具有良好的工程应用前景。     

LDPC码BP译码算法研究

本文研究了LDPC码的译码。深入研究了概率域BP算法和LLRBP算法。通过计算机仿真,比较了不同码长和不同迭代次数对译码性能的影响。通过计算机仿真得到在LDPC译码过程中,LDPC码的码字越长,构造的校验矩阵中短周期就越短,性能提高就越为明显。同时得到在LDPC译码过程中,迭代次数越多,各节点获得的信息的准确性就越高,性能提高就越为明显。     

Efficient Difference-based Decoding Implementations of LDPC Codes

Efficient implementations of the sum-product algorithm (SPA) for decoding low-density parity-check (LDPC) codes using difference-based messages between bit nodes and check nodes are presented. As for the updates of check nodes, reduced- complexity derivatives are also put forward. As compared with the traditional Log-Likelihood-Ratio(LLR)-based decoding implementations, the proposed method has much lower complexity and latency, while it has no obvious loss of the error performance.     

改进Min-sum的LDPC译码算法研究

为了弥补Min-Sum译码算法相对于LLR-BP算法的性能缺陷,降低LLR-BP算法的实现复杂度,提出一种改进型Min-Sum译码算法,将Normalized BP-Based和Offset BP-Based 2种算法有效地结合,在计算校验节点消息时,同时引进校正因子和偏移因子,并通过最小均方差准则来选择参数。仿真结果表明,在误码率相同的条件下,改进型Min-Sum译码算法比Min-Sum算法、Normalized BP-Based算法和Offset BP-Based算法具有更好的译码性能,译码性能逼近于LLR-BP译码算法。     

适用于直升机卫星通信的LDPC译码算法

在分析直升机卫星通信环境下旋翼遮挡问题的基础上,结合具有良好性能的低密度奇偶校验(LDPC)码LLR BP译码算法,提出了一种新的适合于直升机卫星通信环境下不同遮挡类型的译码算法。仿真结果表明,在直升机卫星通信环境下,新的LLR BP译码算法比未经改进的LLR BP译码算法有更好的译码性能。     

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。     

A high‐performance belief propagation decoding algorithm for codes with short cycles

The simplicity of decoding is one of the most important characteristics of the low density parity check (LDPC) codes. Belief propagation (BP) decoding algorithm is a well‐known decoding algorithm for LDPC codes. Most LDPC codes with long lengths have short cycles in their Tanner graphs, which reduce the performance of the BP algorithm. In this paper, we present 2 methods to improve the BP decoding algorithm for LDPC codes. In these methods, the calculation of the variable nodes is controlled by using “multiplicative correction factor” and “additive correction factor.” These factors are obtained for 2 separate channels, namely additive white Gaussian noise (AWGN) and binary symmetric channel (BSC), as 2 functions of code and channel parameters. Moreover, we use the BP‐based method in the calculation of the check nodes, which reduces the required resources. Simulation results show the proposed algorithm has better performance and lower decoding error as compared to BP and similar methods like normalized‐BP and offset‐BP algorithms.