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LDPC码的硬判决译码通常是利用比特翻转算法(BF)以及在其基础上改进的加权比特翻转算法(WBF)来实现的,但是前者算法性能较差,而后者的复杂度较高,为了让译码算法能够兼顾其性能和复杂度,针对之前的BF以及WBF算法,提出了一种改进的LDPC码硬判决译码算法,该算法能够在前两次迭代中完成多个比特位的翻转.仿真结果表明,这种改进的算法可以在性能损失较小的条件下,大大降低算法的复杂度,从而提高译码的效率,减轻硬件的负担. 相似文献
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相比于最小和译码算法,LDPC码的另外一种译码算法——比特翻转译码算法实现更简单,但其性能有较大恶化。最近提出的有噪梯度下降比特翻转译码(NGDBF)算法性能相比简单的比特翻转算法性能有明显提高,但该算法一次翻转一个比特限制了其应用。结合并行加权比特翻转译码(PWBF)中翻转标记的思想,本文提出了一种NGDBF译码的改进算法——并行NGDBF译码及其自适应形式,克服了PWBF译码对行重/列重较小的LDPC码性能不佳的缺陷。仿真表明:并行NGDBF译码的性能优于相应的NGDBF译码,其自适应形式不仅性能逼近最小和译码,而且实现简单。 相似文献
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针对DVB-RCS中的双二进制Turbo码,提出一种新的改进译码方法.根据该改进算法,基于流水线设计思想,设计出硬件译码结构,给出时序图.结果表明,对于ATM和MPEG两种帧,其误比特性能比max-log-map算法提高0.2 dB. 相似文献
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低复杂度的LDPC码联合编译码构造方法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
LDPC码因为其具有接近香农限的译码性能和适合高速译码的并行结构,已经成为纠错编码领域的研究热点。LDPC码校验矩阵的构造是基于稀疏的随机图,所以该类码字编码和译码的硬件实现比较复杂。以单位阵的循环移位阵为基本单元,构造LDPC码的校验矩阵,降低了LDPC码在和积算法下的译码复杂度。同时考虑到LDPC码的编码复杂度,给出了一种可以简化编码的结构。针对该方案构造的LDPC码,提出了消除其二分图上的短圈的方法。通过大量的仿真和计算分析,本文比较了这种LDPC码和随机构造的LDPC码在误码率性能,圈长分布以及最小码间距估计上的差异。 相似文献
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研究了一种改进的RM译码算法—改进的Sidel,nikov-Pershakov算法(简称SP算法),详细叙述了原始算法的原理以及改进算法的译码步骤,并对两种算法进行了仿真实现,对它们的译码性能和算法复杂度进行了比较。改进的译码算法复杂度略优于原始算法,而改进后的算法的译码性能明显优于原始算法。 相似文献
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LDPC码的几种译码算法比较 总被引:4,自引:0,他引:4
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。 相似文献
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介绍了低密度奇偶校验码(LDPC)的几种常用译码算法及其优缺点,特别用密度进化理论分析了归一化置信传播(Normalized BP-based)和偏移置信传播算法(Offset BP-based)的外信息概率分布和演化。基于此,分别针对Normalized BP-based和Offset BP-based算法提出了广义互信息理论(Generalized Mutual Information)及其计算公式,同时提出了改进的因子自适应LDPC译码算法,在每一次译码过程中通过一维搜索,可以获得一个最佳的修正因子,该因子能够最大化广义互信息,从而获得最佳的译码性能。分析和仿真数据表明,提出的因子自适应算法比传统的算法具有更好的性能。 相似文献
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RS码译码算法对比研究 总被引:2,自引:0,他引:2
RS码所具有的高效译码性能使其被广泛应用于数据通信和存储系统的差错控制中。本文主要对目前常用的RS码的硬判决译码算法和K—V代数软判决译码算法进行对比研究。通过对两种算法原理的理论分析,给出了RS码在硬判决与软判决的算法下的计算机仿真。结果表明两种算法均能得到良好的译码效果,而软判决译码算法较硬判决方式能更有效地带来系统增益。而软判决译码算法可以通过适当提高复杂度来改善系统的性能。 相似文献
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To improve error-correcting performance, an iterative concatenated soft decoding algorithm for Reed-Solomon (RS) codes is presented in this article. This algorithm brings both complexity as well as advantages in performance over presently popular sott decoding algorithms. The proposed algorithm consists of two powerful soft decoding techniques, adaptive belief propagation (ABP) and box and match algorithm (BMA), which are serially concatenated by the accumulated log-likelihood ratio (ALLR).Simulation results show that, compared with ABP and ABP-BMA algorithms, the proposed algorithm can bring more decoding gains and a better tradeoffbetween the decoding performance and complexity. 相似文献
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