LDPC码的并行译码算法

基于低密度校验(LDPC)码置信传播译码算法,综合译码性能、复杂度和延时,提出了低复杂度并行译码算法. 该算法通过对校验节点传递给比特节点的信息进行有效简化,使计算复杂度接近“最小和”算法. 仿真结果表明,其性能与置信传播算法非常接近.     

改进的LDPC串行译码

提出了一种改进的低密度奇偶校验码（LDPC）串行译码算法。与传统的串行译码算法不同的是,该算法只需在初始化时计算一次变量节点对校验节点软信息的求和式,而在译码过程中该式可通过简单地局部更新得到。与传统串行算法相比,所提算法在不降低性能的前提下,具有更低的计算复杂度和更高的处理速度。     

快速低密度校验码迭代译码量化算法

提出一种低密度校验码快速量化置信传播译码算法，其中量化电平标号作为定点算术操作数，运算由寻址表完成，中间计算以较高精度包含在表中，该算法具有明显低的时间复杂度，应用对称特性，可以显著降低所需存储容量；在不增加复杂度的前提下，可以方便地实现均匀及各种为改进性能而设计的非均匀量化方案；适当增加复杂度还可实现时变译码，该算法使低密度校验码在实际通信系统中的应用比时已经接近连续译码，而高信誉噪比时比连续译码差0.2dB。合适的高阶量化译码可以获得接近连续译码的性能，高信噪比时甚至优于连续译码。     

LDPC码的一种低复杂度BP译码算法

针对低密度奇偶校验(LDPC)码的BP译码算法在每一次迭代过程中,都要对全部比特和校验信息进行更新,存在计算量大、译码效率低的问题,提出了一种改进的BP译码算法.由于不同的比特节点和校验节点,其可靠程度不同,对BP译码的贡献也不同,为此给出了一种新的可靠性判断准则：采用每个比特的非法校验数和每次迭代过程中比特的伪后验概率的差来判断比特的可靠性,认为非法校验数小、伪后验概率差大的节点具有较高的可靠度.对可靠性较高的比特,下一次迭代过程中不参与更新,只更新那些有可能发生错误的比特.仿真结果表明,改进的BP译码算法在损失极少译码性能的情况下,大大地减少了迭代过程中的计算量,提高了译码效率.     

适用LDPC码的改进译码算法

提出了一种适用于LDPC码的基于最小均方误差准则的UMP BP-based改进译码算法.该算法结合2种UMP BP-based改进译码算法(normalized UMP BP-based译码算法和offset UMP BP-based译码算法)的处理方法,并基于最小均方误差准则得到相应的归一化因子和偏移量因子.仿真结果表明,当使用码长为1 008,码率为1/2的(3,6)规则LDPC码时,所提算法和上述2种算法相比,在BER为10-6时,可以节省0.03 dB.     

一种加速收敛的LDPC码置信传播译码算法

分析了LDPC码置信传播译码算法,研究了置信传播译码算法过程中传递消息的收敛特性,提出了一种旨在降低算法迭代次数的修正的BP算法．仿真结果表明,该算法的迭代次数约为标准BP算法的1／2,但性能的恶化并不大     

基于光正交码构造的准循环LDPC码

基于光正交码的特性,该文提出了一种准循环LDPC码的构造方法.首先由光正交码构造满足参数要求的初始矩阵,然后再根据该文提出的公式和准循环LDPC码的特性来确定移位参数矩阵,最后用全零矩阵、循环移位矩阵填充移位参数矩阵,这样就可以得到一个不含长度为4和6的环路的校验矩阵.仿真表明,该方法构造的准循环LDPC码在加性高斯通...     

一种动态自纠正最小和LDPC码的译码算法

针对低密度奇偶校验（LDPC）码的译码算法复杂度和译码性能的均衡,为了提高译码算法的可靠性和适用性,在自纠正最小和（SCMS）算法的基础上,提出了一种动态自纠正最小和（DSCMS）算法.该算法在迭代译码的过程中,根据变量节点消息设置阈值,明确了SCMS算法中对消息可靠性的判断,提高了算法的误码特性和收敛特性.仿真结果表明,所提出的DSCMS算法的误码性能和收敛性能都要优于SCMS算法及其改进算法.当编码效率为1/2时,DSCMS算法与SCMS算法相比,最多能降低7.15%的迭代次数.     

结构化LDPC码的改进比特翻转译码算法

为提高结构化低密度奇偶校验码的硬判决比特翻转译码算法的性能,提出了一种极低复杂度的改进比特翻转译码算法.该算法利用信道输出序列的幅度将硬判决比特分成两组,在每轮迭代中,利用两个译码门限对多个比特进行翻转,降低了每次翻转比特时发生错误的概率,在加快译码收敛速度的同时实现了译码性能的提高;并且该算法仅在迭代前需要实数运算,而在每轮迭代中只需逻辑运算即可,复杂度极低.仿真结果表明,该算法以极低的复杂度获得了较快的译码收敛速度和优异的译码性能.     

减少振荡的改进多进制LDPC码译码方法

基于多进制低密度奇偶校验码(Q-LDPC,q-ary low-density parity-check)译码过程中的振荡现象,提出了一种改进译码方法.在每一次译码迭代过程中,使每个发生振荡的变量节点处输出的信息包含上次信息和当前迭代后得到的信息,从而减小振荡影响.该算法计算复杂度低,仿真表明可有效降低中短码长的Q-LDPC码的误码率（BER,bit error rate）和误块率（BLER,block error rate）     

LDPC码量化和积译码的高效实现

提出了一种改进的高效量化和积算法(sum-product algorithm,简称SPA)．该算法只涉及加减法、比较和查表运算,并且每轮迭代译码的运算次数少于前／后向算法,从而大大降低了计算复杂度和硬件实现难度．同时,文中还基于这种改进的量化SPA,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．仿真结果表明采用低阶均匀量化时译码性能已经非常接近连续译码．     

LDPC码串行译码策略的收敛速度分析

基于校验节点分组的LDPC码串行译码策略具有很高的收敛速度,但当分组数过多,并行度过低时译码时延很大．针对此问题,利用外信息转移(EXIT)图技术找到收敛速度和译码时延的平衡点．首先推导不同分组数下串行译码策略的EXIT函数,然后通过比较函数对应的EXIT曲线估计出在不牺牲收敛速度的前提下该策略能达到的最大并行度．仿真结果验证了EXIT图分析的正确性．     

一种改进的卷积LDPC码置信传播译码算法

针对卷积LDPC码译码时延长的问题,提出了一种高效的译码算法．在每步迭代过程中运用反馈消息,能更加有效地更新变量节点消息,并采用比重因子法减小了由于因子图中环的存在而产生的误差传播,从而大大减少了译码迭代次数,提高了译码的收敛速度．仿真结果表明,该译码算法减小了5/8的译码时延,并降低了译码复杂度,同时获得了比现有的置信传播算法更好的纠错性能,而且在相同的迭代次数下,本算法在BER为10^-6时获得了0.16 dB的增益．     

一种简化的GF(q)-LDPC码译码算法

提出一种简单高效的GF(q)-LDPC码译码算法,将对数似然比和积译码算法中的雅可比对数利用一阶泰勒级数近似,从而降低译码时校验点计算的复杂度.与目前广泛应用的Offset min-sum算法相比较,在BER为10-4处性能有0.2 dB左右的提升,并且本算法中的参数设计独立于有限域的阶数.     

改进的LDPC码译码算法

通过将串行置信度传播机制与归一化BP_Based译码算法相结合,构造出一种改进的LDPC码译码算法。该算法按照校验节点的一定顺序进行置信度传播,改善了置信度传播的收敛特性;同时应用归一化BP_Based算法的置信度更新计算法则,有效降低了译码复杂度,适合硬件实现。在AWGN信道下进行性能仿真。仿真结果表明,本文构造的串行归一化BP_Based算法的译码收敛速度明显快于常用LDPC码译码算法的收敛速度,可以显著提高译码性能。     

多元LDPC码的动态扩展最小和译码算法

多元LDPC码采用扩展最小和(EMS)算法进行译码时,若消息向量长度取值过小,则性能相对其采用多元和积算法(QSPA)有很大损失．针对该问题,提出了一种动态扩展最小和(D-EMS)译码算法．首先,基于Monte Carlo方法研究了消息向量中有效似然值在各GF(q)符号间的分布,得出随着译码迭代次数的增加,有效似然值逐渐集中于少部分符号．因此,D-EMS译码算法先将消息向量长度设为n_m1,一定迭代次数后再将其截短为n_m2,这样译码复杂度可得到有效降低．同时,为了降低译码器实数比较运算复杂度,D-EMS算法校验节点基本步骤采用检泡(BC)算法．复杂度分析和仿真结果表明,在合理的参数设置下,D-EMS算法在有效降低EMS算法译码复杂度的同时,其性能在AWGN和Rayleigh衰落信道下均逼近相应EMS算法,因此可有效应用于基于多元LDPC码的实际通信系统．     

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.     

一种改进的Polar码的BP译码算法

为了减少置信度传播译码算法的计算复杂度,提出了一种改进的置信度传播译码算法.该算法在节点更新时,利用等误差的线性近似函数来代替算法中的双曲函数,相比于原始的置信度传播译码算法,改进的算法仅仅需要乘法和加法运算,因此大大降低了算法的计算复杂度,更易于硬件实现.仿真结果表明,在低信噪比时,改进的置信度传播译码算法的性能与原始BP译码算法的性能几乎相同,在高信噪比时,改进的置信度传播译码算法的性能比原始置信度传播译码算法的性能略差,在码长为256,误码率是10-6时,改进的置信度传播译码算法的误码率性能比原始的置信度传播译码算法退化了0.1dB.