Turbo码的定点Max-Log-MAP译码算法

阐述了Turbo码的对数域迭代译码算法,并针对定点运算的特点进行了改进。仿真结果表明,采用6比特量化输入、4轮迭代的定点运算译码,其性能接近于浮点Max-Log-MAP译码算法。     

CMMB系统中LDPC码的 准循环译码结构研究

本文介绍了中国移动多媒体广播(CMMB)系统中低密度奇偶校验(LDPC)码校验矩阵的结构特征,并对其进行了准循环化.通过对其译码算法——归一化最小和算法的定点仿真,综合考虑性能和硬件实现的资源消耗,确定量化比特数为6.最后在FPGA芯片上实现了CMMB-LDPC码的部分并行结构译码,译码速度满足CMMB系统要求.     

基于DVB-S2的LDPC码算法研究和仿真

本文阐述了LDPC码译码的基本原理,提出了最小和（min—sum）算法的改进算法,通过对基于DVB—S2标准的LDPC码译码和量化的软件仿真（Vsual C＋＋）,比较了BP算法和最小和算法,以及量化对译码的影响。     

一种新的LDPC译码算法及其硬件实现

介绍了LDPC编译码技术,提出了分层修正最小和算法并对该算法进行了定点仿真和硬件实现.仿真结果和硬件实现表明,该算法性能优良并能降低迭代次数以提高吞吐量.     

基于定点DSP的FFT运算及误差分析

在定点DSP中进行FFT运算,由于存储器字长有限,可能会产生量化误差、舍入误差和溢出误差,并随着蝶形运算级数的增加而逐渐累积。文章分别对定点FFT运算中的固定精度算法和扩展精度算法在不同字长的硬件系统中进行FFT运算所产生的误差进行仿真对比,实验结果为在定点DSP中实现FFT运算提供参考。     

JPEG2000算法中基于有界输入有界输出(BIBO)增益控制的小波变换定点实现技术

该文提出一种在JPEG2000算法中兼容5/3小波变换和9/7小波变换高效硬件定点实现技术。所提出的技术使用9/7提升小波变换的有界输入有界输出(Bounded Input Bounded Output, BIBO)增益来确定小波变换中间值的存储位深,使用5/3提升小波变换的BIBO增益来确定9/7提升小波变换中量化参数的选择方式和量化的实现方式,最终使用同一存储空间来存放定点5/3提升小波变换和定点9/7提升小波变换系数。该文提出的技术不仅大大节省了JPEG2000算法中小波实现模块中的硬件存储资源和算法计算量,而且也节省了后续基于上下文的位平面算术编码模块和率失真优化截取模块的存储资源和算法计算量。     

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。     

LDPC码的一种改进的Min-Sum解码算法

本文在对LDPC码译码复杂度分析的基础上，对现有译码算法进行了基于计算机仿真的比较。对最小和译码算法提出了一种改进方法：量化的最小和算法，并进行了计算机仿真实验，实验结果表明，本方法在保持算法计算复杂度的前提下，误码率性能有了显著提高。     

基于统计特性分析的定点Turbo译码分析方法

结合Turbo码迭代译码输入输出变量的统计特性分析,本文分析和讨论了均匀量化条件下Turbo码定点译码算法中相关变量数据定点位宽的估算方法,在确定相关定点数据位宽的基础上,论文给出了状态度量递归计算过程中基于归一化门限和归一化参数的归一化处理方法.相关验证表明,根据输入输出变量的统计特性分析,结合定点译码性能要求,可以...     

快速收敛的EG-LDPC译码算法设计实现

欧式几何构造的LDPC码属于不可分层的LDPC码,无法采用TDMP算法译码结构,针对该问题设计实现了一种新型分层译码器。在Xilinx V5 FPGA上实现了码长为1023、码率为0.781 EG-LDPC 码的译码器设计。仿真验证表明：理论上该方法与优化的规范化最小和译码算法相比,迭代次数减少一倍,存储资源消耗得到降低,而误码性能几乎相同。FPGA实现上,译码输出与MATLAB定点仿真给出的结果相同,误码性能由于量化和限幅处理与理论值相比约有0.3dB的损失。在时钟频率为50MHz串行处理各分层时,吞吐量为49.7Mbps。     

基于整数运算的LDPC码改进最小和译码算法

对高斯信道下低密度奇偶校验码(Low-Density Parity-Check Codes)的传统译码算法进行深入研究,提出了基于整数运算的LDPC码改进最小和译码算法.相对于归一化最小和算法(Normalized Min-Sum),该算法根据每次迭代的判决情况增加了一个校正因子,使译码性能得到提高,经过整数量化后易于硬件实现.仿真结果表明,该算法在2.1 dB时性能优于LLR BP算法,且运算复杂度较低,译码速率较快.     

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.     

改进LDPC解码算法的DSP实现

LDPC码作为一种新兴的信道编码,已经成功应用于欧洲数字卫星广播(DVB-S2)系统。在LDPC的消息传递解码算法中,Log-BP算法是最优的,但是算法中两次非线性运算增加了实现的复杂度。而Min-Sum算法复杂度低,但却有0.5 dB的性能损失。通过高斯逼近密度进化算法对在Min-Sum算法中引入的规范化因子进行寻优后发现,改进的算法基本不增加复杂度,却能达到与Log-BP算法非常接近的性能,最后在AD公司的DSP上实现了这一算法。     

一种改进的LDPC码低复杂度最小和算法

研究了低密度奇偶校验(Low-Density Parity-Check,LDPC)码的单最小值最小和(Single-Minimum Min-Sum,SMMS)算法,为了提高译码性能,在此基础上提出一种信道自适应可配置LDPC码最小和译码(Adaptive Configurable Min-Sum,ACMS)算法。ACMS算法在BP译码时的横向消息迭代更新过程中,LLR次小值用一个基于迭代次数的估算参数与最小值相加来取代,同时根据每次判决时的错误比特个数对不同信噪比下的估算参数进行动态修正。仿真结果表明,ACMS算法整体上提高了译码性能而仅增加少量复杂度。     

LDPC码的几种译码算法比较

信道编码的译码算法是决定编码性能和应用前景的1个重要因素,LDPC码成功的1个重要原因是它在译码算法上的优势。介绍了LDPC码常用的译码算法LogBP算法,然后由LogBP算法推导出它的近似算法———最小和译码算法,之后结合密度进化理论得到改进型的最小和译码算法。通过仿真比较了3种译码算法在AWGN信道上的误码性能和复杂度,表明改进型的最小和译码算法误码性能最好、复杂度适中,最适合硬件实现。     

基于变量节点LLR消息加权的改进最小和算法

为了提高低密度奇偶校验(LDPC)码的单最小值最小和(single-minimum Min-Sum, smMS)算法的误码性能,提出了一种基于变量节点LLR(Log Likelihood Ratio)消息加权的改进最小和(Improved Min Sum algorithm based on weighted message LLR of variable nodes,IMS-WVN)算法。首先,将迭代次数所确定的次小值的估值参数与最小值相加后取代次小值,以增强smMS算法校验节点的可靠度。然后,将变量节点输出LLR消息与迭代前LLR消息进行加权处理,降低变量节点的振荡幅度,降低平均译码迭代次数。仿真结果表明,在信噪比为3.2 dB时,IMS-WVN算法的误码性能比VWMS算法提升0.53 dB,当误码率为10.5时,IMS-WVN算法平均译码迭代次数较MS算法减少58%。      

系统RA码的基于WBF策略的改进BP译码算法

 针对重复累积(RA)码译码算法(BP算法和最小和算法)复杂度高或纠错性能下降的问题,将加权位翻转WBF的思想用于改进BP算法,提出了基于WBF策略的改进BP译码算法. 在每次迭代译码中若未能译出合法码字,则按一定规则进行位翻转操作,以期获得合法码字. 仿真结果表明,本算法能有效降低系统RA码的运算复杂度,且能保持优异的译码性能.     

Impact of Approximation Error on the Decisions of LDPC Decoding

In this paper the impact of the approximation error on the decisions taken by LDPC decoders is studied. In particular, we analyze the mechanism, by means of which approximation error alters the decisions of a finite-word-length implementation of the decoding algorithm, with respect to the decisions taken by the infinite precision case, approximated here by double-precision floating-point. We focus on four popular algorithms for LDPC decoding, namely Log Sum-Product, Min-Sum, normalized Min-Sum and offset Min-Sum. A corresponding theoretical model is developed which derives an expression for the probability of altering the decision due to approximation. The model is applied to the above algorithms for the case of the first iteration as well as for higher numbers of iterations. Finally, experimental results prove the validity of the proposed model.