低密度校验码量化译码研究

介绍了基于置信传播算法的LDPC码和积译码算法，分析其密度进行化特性，对不同消息空间中的量化译码问题进行研究，对采用不同量化方案时LDPC码在AWGN信道下的译码性能进行了仿真。仿真结果表明相对连续译码，中间变量6bit均匀量化会带来约0．4dB左右的损失，而10bit非均匀量化性能明显得到改善。合适的高阶量化译码可以获得接近连续译码的性能。     

π-旋转LDPC码译码算法及其量化研究

通过仿真分析论述了Normalized BP—Based算法对于π-旋转LDPC码具有很好的译码性能，并对此算法它进行了定点分析，从仿真结果可知，使用BPSK调制时，在白高斯噪声信道下，Normalized BP—Based译码算法使用正确的量化方案时可以获得和浮点几乎一致的性能。     

Turbo码MAP译码算法中量化问题的研究

针对Turbo码MAP(Max a Probability)译码算法的特点,对其量化方式进行了分析、讨论与仿真;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器接收比特、前后向递推度量、附加信息和输出似然值的影响;分析了相应的译码性能;得出了较为合理的量化方法.     

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。     

标准低密度奇偶校验码译码算法中量化结构

DVB-S2标准低密度奇偶校验码(LDPC)译码器在深空通信中面临着低复杂度、高灵活性及普适性方面的迫切需求。通过对LDPC译码算法中量化结构的研究,提出一种动态自适应量化结构的设计方法。该方法在常规均匀硬件量化的基础上,提出了修正化Min-Sum译码算法中的数据信息初始化及迭代译码的动态自适应量化结构,解决了DVB-S2标准LDPC码译码时存在的校验节点运算与变量节点运算之间的复杂度不平衡的问题,并由此提高了译码器的译码性能。实验证明,以DVB-S2标准LDPC码中码长为16 200,码率为1/2的为例,提供动态自适应量化结构与常规的均匀量化结构相比,节省硬件资源为4%。此外,动态自适应量化结构支持动态可配置功能,保证了DVB-S2标准LDPC译码器的灵活性及普适性。     

低密度校验码的研究进展

本文对低密度校验(LDPC)码的奇偶校验矩阵的构造方法和编译码方法进行了分析和总结,对LDPC码的应用及未来的研究方向进行了展望。     

基于低密度奇偶校验码的CORDIC译码算法

低密度奇偶校验码(LDPC,Low Density Parity Check Codes)具有编码增益高、译码速度快、性能接近香农(Shannon)的优点。首先简要地介绍了LDPC码的译码原理,然后提出了一种基于坐标旋转数字计算机(CORDIC,COordinate Rotation DIgital Computer)的简易译码算法,最后与几种常见的译码算法进行性能对比分析,结果显示该译码算法具有与和积算法(SPA,Sum of Product Algorithm,是性能最优的软判决算法)相同的性能,且该译码算法复杂度有很大程度的降低,只需要简单的加法和移位,具有易于硬件实现的特点。     

基于大数逻辑可译LDPC码的译码算法研究

本文提出两种基于可靠度的迭代大数逻辑译码算法,从以下两个方面降低译码复杂度:(1)校验节点使用伴随式信息处理,可节省外信息的计算操作;(2)变量节点使用伴随信息进行总信息的投票计数过程.结合非均匀量化技术,接收信号在判决门限附近获得更加精细的处理.此外,本文利用量化参数和列重比例信息对可靠度偏移方向和幅度进行了设计.仿真实验表明,本文提出的算法能够在很低的量化比特(3~4 bits)下有效工作,具有优良的译码性能和快速的收敛速度.     

基于二元译码信息的迭代大数逻辑LDPC译码算法及其量化优化

该文提出一种低复杂度的迭代大数逻辑LDPC译码算法,在迭代过程中所有的译码信息都以二元形式进行传递、处理和迭代更新。所提算法不需要计算外信息,而是利用Tanner图上伴随式的对错状态来评判节点可靠度。与现有的几种迭代大数逻辑译码算法相比,该文算法也不需要信息修正处理,避免了相应的实数乘法操作,具有很低的译码复杂度。此外,该文引入一种特殊的量化处理函数,并给出了基于离散密度进化的参数优化过程。实验仿真表明,该文所提算法与原算法相比,在AWGN信道下可获得约0.3~0.4 dB的性能提升。同时,由于节点间交换传递的译码信息都是基于1个比特位的二元信息,也非常便于硬件的设计与实现。     

LDPC码的译码算法

介绍了LDPC(低密度奇偶校验码)码的BP算法和基于BP的简化译码算法，并在AWGN(加性白高斯噪声)环境下进行了各自的仿真。通过误码性能和译码复杂度两方面的比较表明BP算法的性能更优越，但简化算法的复杂度相对来说有大幅的下降。     

基于联合判决消息传递机制的LDPC码译码算法研究

采用消息传递算法(Message passing algorithm)对LDPC码进行译码时,变量消息的振荡会引起错误的发生.本文以(600.300)非规则LDPC码仿真实验为例分析了不同译码效果下判决消息均值的分布特点,并结合环的特点,分析了译码产生错误判决的原因.研究了"纠删"型消息传递机制和联合判决迭代停止准则,针对判决消息出现振荡情况,提出以"纠删"方式处理变量消息的更新,并结合变量节点判决消息均值分布趋势与伴随式结果确定迭代终止条件.在此基础上,提出一种新的LDPC码译码算法.仿真分析表明,新的译码算法能够在减少迭代次数和降低译码复杂度的同时,有效提高译码的纠错性能.     

多进制LDPC译码算法的研究

多进制LDPC码是将二进制LDPC码推广到有限域GF（q）,其校验矩阵的元素不再是（0,1）,而是集合（0,1,…,q-1）,译码仍然采用高效的基于置信度传播的迭代译码算法。这里主要推导了多进制译码算法的迭代公式,分析证明了基于快速傅里叶变换（FFT）理论的改进算法,最后通过仿真手段验证和分析了基于FFT的多进制译码算法的优越性能。     

Min-Sum Approximation Decoding of LDPC Codes with Adaptive Non-Uniform Quantization

To reduce the implementation complexity and mitigate the performance loss, an adaptive non- uniform quantized rain-sum approximation decoding for Low-density parity-check （LDPC） codes is proposed. The rain-sum approximation decoding is analyzed by density evolution. Since the probability density of variable nodes messages can be well approximated by Gaussian distri- bution, the density of variable nodes messages can be tracked by variance estimation during the iteration. Thus the non-uniform quantization scheme can be optimized ac- cordingly. Simulation results show that the adaptive nonuniform quantization scheme can achieve better error rate performance and faster decoding convergence than conven-tional non-uniform quantization and uniform quantization schemes.     

Belief-Propagation-Approximated Decoding of Low-Density Parity-Check Codes

In this paper, we propose a new reduced-complexity decoding algorithm of Low-Density Parity-Check (LDPC) codes, called Belief-Propagation-Approximated (BPA) algorithm, which utilizes the idea of normalization and translates approximately the intricate nonlinear operation in the check nodes of the original BP algorithm to only one operation of looking up the table. The normalization factors can be obtained by simulation, or theoretically. Simulation results demonstrate that BPA algorithm exhibits fairly satisfactory bit error performance on the Additive White Gaussian Noise (AWGN) channel.     

一种基于均匀量化的快速简化极化码SC译码算法

针对极化码中现有基于均匀量化的串行抵消(SC)译码算法译码复杂度高的问题,提出一种基于均匀量化的快速简化SC译码算法。该算法保留了原算法的整数型运算,可节省大量存储空间并利于硬件实现,再通过加入特殊结点的识别来降低算法的运算时间复杂度。仿真结果表明:所提快速简化SC译码算法的时间复杂度较原算法降低了46.29%,同时,在误块率为10-5时,译码性能较原算法仅相差0.1dB。     

AWGN信道下LDPC码的译码算法研究

在高斯白噪声(AWGN)信道情况下,针对LDPC码的译码算法进行深入分析后,对适用于低密度奇偶校验(LDPC)码的硬判决译码算法与软判决译码算法进行了仿真与对比分析,并通过引入乘性校正因子以降低软判决算法中对数域置信传播(LLR-BP)算法的变量消息相关性。仿真分析表明改进后的LLR-BP算法与原算法相比,在几乎不增加计算复杂度的情况下,其译码纠错性能得到了明显的改善。因而改进后的LLR-BP算法具有明显的优越性。     

低密度校验码串并行混合迭代译码算法

本文在分析基于校验节点和变量节点的串行置信度传播迭代译码算法的基础上，提出了一种串并行混合置信度传播迭代译码算法。该算法比现有串行算法效率更高，误码率性能十分逼近高复杂度的1阶置信度传播与迭代统计排序结合的并行译码算法。我们的算法是线性复杂度的，可以应用于长码。文中提供了仿真结果，通过对不同译码算法的比较，证实了我们的算法的优秀性能。     

基于分布式奇偶校验码的低复杂度极化码SCLF译码算法

针对极化码串行抵消列表比特翻转(Successive Cancellation List Bit-Flip, SCLF)译码算法复杂度较高的问题,提出一种基于分布式奇偶校验码的低复杂度极化码SCLF译码(SCLF Decoding Algorithm for Low-Complexity Polar Codes Based on Distributed Parity Check Codes, DPC-SCLF)算法。与仅采用循环冗余校验(Cyclic Redundancy Check, CRC)码校验的SCLF译码算法不同,该算法首先利用极化信道偏序关系构造关键集,然后采用分布式奇偶校验(Parity Check, PC)码与CRC码结合的方式对错误比特进行检验、识别和翻转,提高了翻转精度,减少了重译码次数。此外,在译码时利用路径剪枝操作,提高了正确路径的竞争力,改善了误码性能,且利用提前终止译码进程操作,减少了译码比特数。仿真结果表明,与D-Post-SCLF译码算法和RCS-SCLF译码算法相比,所提出算法具有更低的译码复杂度且在中高信噪比下具有更好的误码性能。     

一种改进的自纠正最小和LDPC码的译码算法

低密度奇偶校验(LDPC)码是一类具有优良纠错能力的差错控制编码,可以逼近香农极限.目前LDPC码正在进入越来越多的工程应用中,高效的译码算法具有重要的价值.在研究已知的LDPC码译码算法的基础上,提出了一种改进的简化译码算法,称为加约束的自纠正最小和(CSCMS)算法,该算法的计算复杂度与最小和(MS)译码算法相当,性能却提升了0.2 dB左右,与其他几种改进的简化译码算法相比,性能提升约0.1 dB,并且译码的平均迭代次数也有所降低.