多进制LDPC码的LU分解编码算法

为了解决多进制低密度奇偶校验（LDPC）码的通用编码,从Tanner图结构出发,利用下三角和上三角(LU)分解进行编码的算法,以保证矩阵稀疏性为目标,详细推导了与分析行主元策略、行列主元策略和行列相乘主元策略等主元选取策略,并对所提算法进行了仿真. 测试结果表明,相比于现有LDPC码LU分解编码方法,新算法能将矩阵稠密度降低一半以上,为多进制LDPC码通用编码算法的应用奠定了基础.     

采用LDPC码的编码协作方案

本文提出了一种基于低密度奇偶校验(LDPC, Low Density Parity-Check)码的编码协作(Coded Cooperation)方案. 理论分析了该方案所具有的分集增益以及误码性能,并通过仿真验证了典型信道情况下该方案的性能.     

关于一类复方阵的LU分解

使用Ｍ－矩阵理论,对满足比较季节性四是Ｍ－矩阵的复矩阵类的ＬＵ分解问题进行了研究,给出了复矩阵ＬＵ分解的一些充分条件,推广了ＫｕｏＩ－ｗｅｎ关于Ｍ－矩阵的ＬＵ分解的主要结果。     

LDPC编码超宽带系统的迭代多用户检测算法

为了有效抑制多址干扰,提出了一种低复杂度的LDPC编码的超宽带系统的迭代多用户检测算法.所提出的迭代接收结构有3个级:脉冲检测器、符号检测器和信道译码器,每一级输出的软信息作为下一次迭代的先验信息.采用简化的超宽带离散时间信号模型,使接收机复杂度大大降低.仿真结果表明,所提出的算法明显优于传统的准多用户检测算法,并且经过少数次的迭代,即可有效抑制多址干扰,达到单用户的性能.     

方阵A的LU分解的初等行变换法

利用矩阵的初等行变换得到求方阵的ＬＵ分解的一种新方法,它与通常用的方法相比较可节省一半的计算量,对于求解线性方程组具有一定的实际意义．     

具有完全线性编码复杂度的QC-LDPC码的构造方法及短环优化算法

为了降低低密度奇偶校验(Low-density parity-check,LDPC)码编码实现的复杂度,提出了一种完全线性编码复杂度的准循环低密度奇偶校验(Quasi-cyclic low-density parity-check,QC-LDPC)码的构造方法,并提出了相应的短环优化算法。通过该短环优化算法,可以使得构造的QC-LDPC码具有良好的环路特性。仿真结果表明:在加性高斯白噪声(Additivewhite gaussian noise,AWGN)信道条件下,本文构造的QC-LDPC码与IEEE 802.16e标准的QC-LDPC码相比,不仅编码复杂度更低,而且性能更优。     

LDPC编码的最优化HARQ方案研究

使用高斯近似和最优化理论的方法,对基于LDPC码度分布的混合自动重发请求(HARQ)方案的性能进行了研究。研究表明,根据LDPC编码的度分布和初始信道条件,能够确定一个编码码字中各个度数的比特所对应的最优的重发比例,如果按照该比例进行重发,重发功率的效率能够最大化。计算结果显示基于LDPC码度分布的混合自动重发请求方案具有最优的重发比例,是一种最优化方案。     

求解大规模稀疏线性方程组的算法

给出了求解大规模稀疏线性方程组的一个实用算法;该算法能够保持矩阵的稀疏性和减少存贮量,并且能够求解一些大规模的问题．而这些问题所对应的系数矩阵可能不是稀疏的．     

OFDM系统中LDPC编码调制的对数似然比译码

根据IEEE 80 2 .1 1a无线局域网标准 ,构造了低密度校验码LDPC编码的正交频分复用OFDM无线通信系统 .针对LDPC编码调制的对数似然比译码 ,提出了一种基于距离的简化初始化算法 ,此算法不需估计信道噪声功率 ,译码速度快 ,最大迭代次数为 1 0时即可获得满意的效果 .     

大型稀疏法方程组极优化分解算法

针对大型法方程和误差方程解算问题,提出为矩阵寻求一个好的排序,使得它的Cholesky分解后的下三角矩阵有较少的非零元素个数。同时介绍稀疏对称正定矩阵的Cholesky结构分解．它可先确定下三角矩阵中非零元素的位置和个数,从而预先分配其存储空间,且在数值计算时．只需按照已安排好的非零元素的位置进行计算,即可得到数值解。最后给出实现方法和数值试验结果。     

Overlapped layered belief-propagation LDPC decoding algorithm

An Overlapped Layered-BP(OLBP) decoding algorithm is proposed aiming at further increasing the convergence speed and enhancing the error performance of the Layered Belief-Propagation(LBP) algorithm. In this algorithm, more than one sub-decoders are used to decode simultaneously, and sub-decoders have different check node updating orders from each other. The most reliable messages are kept and used for the next iteration for every check node, and thus a faster convergence can be provided. Simulation result shows that, compared with the LBP algorithm, the OLBP algorithm possesses a better error performance as well as a higher convergence speed and introducing no extra storage requirement. Moreover, the proposed algorithm is effective for both regular and irregular LDPC codes.     

陆地移动卫星信道中的LDPC码分析与优化

针对移动环境中信号易受到信道衰落影响的问题,将低密度奇偶检验码应用于经历阴影-赖斯衰落的陆地移动卫星信道,证明了信道对称条件,给出了译码稳定性条件,推导了香农容量限; 基于密度进化理论获得译码门限,并结合差分进化算法对不规则码的度分布进行了优化．仿真结果表明,译码门限能够很好地预测码字性能,且优化的不规则码门限距离香农限仅有0.1dB; 在相同码长条件下,优化码的误码性能优于规则码和新一代数字卫星广播标准使用的码字,适合陆地移动卫星信道传输．     

LDPC码偏移最小和译码算法中量化问题的研究

为改善低密度奇偶校验(LDPC)码的量化译码算法的译码性能,提出了一种改进的4比特量化偏移最小和(OMS)译码算法.改进的OMS译码算法中对接收信号和后验信息进行了量化处理.仿真实验表明,在高信噪比情况下,与接收信号4比特量化相比,改进的量化OMS译码算法可以降低误码率.     

Sliding window decoding algorithm for spatially coupled LDPC codes with a variable window

Spatially coupled low density parity check (SC-LDPC) codes can achieve a better decoding performance with a small message recovery latency due to the sliding window decoding. An improved decoding scheme based on window extension is proposed for further enhancing the performance of the sliding window decoding. In contrast to conventional sliding window decoding, the window size of this scheme can vary according to the average logarithmic likelihood ratio (LLR) value of the target symbol. Specifically, for every iteration in the decoding process, we compare the average LLR value of the target symbol with the preset threshold. If the average LLR value of the target symbol is less than the preset threshold and the current window size does not exceed the maximum size, the decoding window size adds one and then performs a new iteration with the new window size. By this means, the scheme can achieve trade-off between decoding performance, complexity and latency. Simulation results on the additive white Gaussian noise (AWGN) channel show that this scheme can significantly improve the sliding window decoding performance of SC-LDPC codes.     

Selection algorithm of finite alphabet iterative decoders for LDPC codes

An efficient selection algorithm for finite alphabet iterative decoders (FAIDs) is presented for LDPC (low-density parity-check) codes over the BSC (binary symmetric channel). By taking advantage of the characteristics of decoding rules for variable nodes on Tanner graphical presentations, a set of candidate FAIDs is constructed for some typical LDPC codes. Based on the evaluation of decoding performance for the received channel messages with various additional bias noise inputs derived from trapping sets, the statistical optimal FAID can be rapidly selected from the candidate FAIDs. Finally, simulation results show the validity of the proposed algorithm.     

提高多址接入性能的功率与LDPC码的优化设计

为了逼近多址接入信道的容量限,对功率与低密度校验阵（LDPC）码的度分布进行了优化. 基于互信息最大化准则设计了功率分配算法,并得出分配方案,利用高斯近似来近似取得因子图上消息的概率密度函数,得到功率分配条件下优化的LDPC码的度分布. 采用迭代的检测与译码算法进行多址干扰的消除. 仿真结果表明,经功率和LDPC 码优化后的误码性能在误码率为10-5时比等功率只优化LDPC 码度分布时的性能提升了16dB.