基于GPU的RS译码处理技术研究

在分析高速译码处理技术的基础上,提出了基于GPU平台RS译码的解决方案,并基于CUDA编程环境完成了RS译码处理的研究与实现.经测试表明,本文基于GPU的RS译码处理模块在理论纠错范围内的处理速度达900Mbps以上,满足实际遥感信道的译码要求.     

一种新的终止LDPC迭代译码算法

在传统的卫星广播系统中,信道纠错通常采用BCH码级联LDPC码的方案以达到良好的误码率性能,例如DVB-S2系统。作为内码的LDPC码通常采用迭代译码,且迭代次数较高才能实现比较好的系统性能。借助BCH级联LDPC的结构,文中提出了将BCH检错嵌套进LDPC每一次迭代译码过程中的新的迭代译码结构。仿真结果表明,新算法以较低的BCH码检错运算复杂度换取了LDPC码迭代次数的明显下降,从而极大降低了迭代译码总体复杂度和译码时延,且整体纠错性能与原始LDPC译码后BCH纠错的算法相比基本保持不变。     

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。     

应用于新一代卫星数字电视的LDPC码浅析

主要介绍了应用于新一代卫星数字电视传输标准(DVB-S2)的LDPC码,稀疏的校验矩阵使得该码具有能够逼近香农极限的特性,并可在不太高的复杂度内实现译码.和积算法是LDPC码的通用译码方法,在实用码长和高斯白噪条件下进行了性能仿真.     

基于非规则LDPC码的图像传输性能

LDPC码性能非常逼近香农极限且实现复杂度低,具有很强的纠错抗干扰能力,几乎适用于所有信道。在此采用DVB-S2标准中LDPC码的构造和编码方案,重点研究了LDPC码的译码原理,并将其用于加性高斯白噪声信道（AWGN Channel）图像的传输中。仿真结果表明在非规则LDPC码在低信噪比情况下,能为图像传输带来显著性能提高,且系统复杂度低,译码时延短。     

动态自适应低密度奇偶校验码译码器的FPGA实现

在复杂深空通信环境中,自适应能力的强弱对低密度奇偶校验(LDPC)码译码器能否保持长期稳定工作具有重要影响。该文通过对DVB-S2标准LDPC码译码器各功能模块的IP化设计,将动态自适应理论参数化映射到各功能模块中,实现动态自适应LDPC码译码器的设计。基于Stratix IV系列FPGA的验证结果表明,动态自适应LDPC译码器可以满足不同码率码长及不同性能需求下的译码。同时,单译码通道可以保证译码数据信息吞吐率达到40.9~71.7 Mbps。     

DVB-S2标准 LDPC码的算法研究和仿真

阐述了LDPC(Low Density Parity Check)码的基本原理,基于DVB-S2中LDPC码分析了该类码的构造、编码及译码原理,同时给出DVB-S2中LDPC码在码率为2/3、码长为16 200 bits时的仿真结果.仿真结果表明,在低信噪比情况下,该LDPC码仍然获得了令人满意的纠错效果,且在性能上的确优于其他码.随着技术的进步,相信LDPC编译码技术将在更多的领域得到应用.     

DVB—S2系统中LDPC译码器的实现

随着VLSI技术的发展,LDPC（Low Density Parity Check）码被确定为下一代数字卫星电视标准（DVB-S2）的信道编码方案。文中针对DVB—S2标准,分析了LDPC码的结构特点,给出了LDPC译码改进算法,从而降低了其实现的复杂度。同时通过算法仿真,验证了LDPC改进算法在低信噪比条件下的卓越性能和高速率的数据处理速度。     

基于FPGA的DVB-S2通用LDPC编码器设计与实现

研究了一种用FPGA实现DVB-S2标准的LDPC码高速通用编码器的设计方法.设计采用流水线技术和全并行结构相结合的方法,提高了编码效率.FPGA仿真结果和综合报告表明,设计的LDPC码编码器具有通用性,能够针对DVB-S2中两种码长、11种码率的LDPC码进行编码,且时钟频率达到了114 MHz,适用于DVB-S2标准.     

DVB-S2标准LDPC码的算法研究和仿真

阐述了LDPC(Low Density Parity Check)码的基本原理,基于DVB-S2中LDPC码分析了该类码的构造、编码及译码原理,同时给出DVB-S2中LDPC码在码率为2/3、码长为16200bits时的仿真结果。仿真结果表明,在低信噪比情况下,该LDPC码仍然获得了令人满意的纠错效果,且在性能上的确优于其他码。随着技术的进步,相信LDPC编译码技术将在更多的领域得到应用。     

DTMB外辐射源雷达纠错算法性能评估

低密度奇偶检验(LDPC)码纠错算法是地面数字多媒体广播(DTMB)外辐射源雷达参考信号重构的关键技术之一。LDPC码纠错算法可以改善噪声带来的数据误码,但是计算复杂度高。结合图形处理器(GPU)运算能力强的优点,本文提出了基于硬判决、混合判决、软判决的3类适用于GPU处理的LDPC码纠错并行算法,并对比了3类算法的复杂度、纠错性能以及对雷达信号处理的影响;最后,给出了GPU并行实现方案,对比了算法的实时化效果。仿真与实测结果论证了相较于其他算法,软判决并行算法具有优越的纠错性能和实效性。     

Memory Access Optimized Implementation of Cyclic and Quasi-Cyclic LDPC Codes on a GPGPU

Software based decoding of low-density parity-check (LDPC) codes frequently takes very long time, thus the general purpose graphics processing units (GPGPUs) that support massively parallel processing can be very useful for speeding up the simulation. In LDPC decoding, the parity-check matrix H needs to be accessed at every node updating process, and the size of the matrix is often larger than that of GPU on-chip memory especially when the code length is long or the weight is high. In this work, the parity-check matrix of cyclic or quasi-cyclic (QC) LDPC codes is greatly compressed by exploiting the periodic property of the matrix. Also, vacant elements are eliminated from the sparse message arrays to utilize the coalesced access of global memory supported by GPGPUs. Regular projective geometry (PG) and irregular QC LDPC codes are used for sum-product algorithm based decoding with the GTX-285 NVIDIA graphics processing unit (GPU), and considerable speed-up results are obtained.     

基于LDPC乘积码的BICM-ID方案性能分析

提出一种采用LDPC乘积码和BICM-ID相结合的编码调制技术.该方案编码采用LDPC乘积码,译码可以采取三个迭代过程:在解调器和译码器之间迭代,LDPC乘积码的分量码之间迭代,以及分量码内部迭代.因此采取合理的迭代译码策略,可以提高的译码效率.仿真结果显示,该方案在AWGN信道和Rayleigh信道条件下,与数字电视地面多媒体广播DTMB采用的编码调制方案相比具有更好的误比特性能.     

Applications of low-density parity-check codes to magneticrecording channels

We consider the use of high-rate low-density parity-check (LDPC) codes for magnetic recording. We design and evaluate the performance of a magnetic recording system, which uses an LDPC code as the error-correcting code, in conjunction with a rate 16/17 quasimaximum-transition-run (QMTR) channel code on a modified E² PR4 (ME²PR4)-equalized channel. Iterative decoding between the partial response channel and the LDPC code is performed. Simulations show that an additional four-dB gain over the QMTR code can be obtained by the LDPC code. The algorithms used to design this LDPC code are also discussed     

误码条件下LDPC码参数的盲估计

针对非合作信号处理中LDPC码（Low-Density Parity-Check）的盲识别问题,提出了一种容错能力较强的开集识别算法.该算法通过对码字矩阵进行高斯约旦消元找到汉明重量较小的"相关列",并根据"相关列"中所包含的约束关系求得LDPC码的校验向量,然后剔除"相关列"中为"1"位置对应的错误码字.若根据高斯约旦消元求校验向量和剔除错误码字进行迭代无法得到更多校验向量,则对得到的这些校验向量进行稀疏化,再进行译码纠错.最后,综合利用校验向量的求解,错误码字的剔除,校验向量稀疏化,LDPC码译码进行迭代,实现LDPC码校验矩阵的有效重建.仿真结果表明,对于IEEE 802.16e标准中的（576,288）LDPC码,在误比特率为0.0022时,本文算法仍可以达到较好的识别效果.     

基于LDPC码的秘密共享方案

信息安全保密已成为当今信息时代的重要研究课题,因此秘密共享方案应运而生.在秘密共享方案中,利用LDPC码的编码实现秘密份额的分发,在LDPC码中,每一个非零码字都是极小码字,将秘密共享方案里的极小授权集与LDPC码的极小码字联系起来,通过极小授权集,实现秘密的重构.由于秘密份额在信道中传输会受到影响,所以恢复出来的秘密存在误码,所以利用一步大数逻辑译码纠错.实验表明,此方案实现了秘密分享,安全性高,又简单可行.     

基于多元LDPC码译码算法研究的Qt设计与实现

为了实现Qt对多元LDPC码译码算法理论测试的界面操控,在多元LDPC码译码算法研究的基础上设计了Qt程序,用Matlab实现基本仿真,将其编译成可供Qt调用的动态链接库文件(dll)并进行调用,最终实现了该Qt界面对译码理论测试的直观操控,并进一步分析了译码数据。     

分割转移构造下QC-LDPC码设计与实现

为了降低码长较长的LDPC码在随机构造下编译码的复杂度与难度,利用PS(分割转移法)构造一类不存在四环的(6075,5402)QC-LDPC码,并对其性能进行了仿真,仿真结果表明该准循环码可以达到与同等长度下随机码相同的性能。针对此结构,利用VHDL编程实现了编译码过程,并验证了其正确性,与随机LDPC码相比实现复杂度与难度大大降低。     

LDPC码的有效编码算法研究

LDPC码编码结构中短环的存在,导致译码时的重复迭代,降低了译码性能。介绍了一种编码算法,该算法先通过Richardson和Urbanke提出的Efficient编码算法对LDPC码的校验矩阵优化,然后再主要研究其二分图中长度为4的短环,提出了一种校验矩阵H的消4-环算法。最终实现了降低编码的复杂度的同时,译码效率也得到提高。     

Efficient GPU and CPU-based LDPC decoders for long codewords

The next generation DVB-T2, DVB-S2, and DVB-C2 standards for digital television broadcasting specify the use of low-density parity-check (LDPC) codes with codeword lengths of up to 64800 bits. The real-time decoding of these codes on general purpose computing hardware is useful for completely software defined receivers, as well as for testing and simulation purposes. Modern graphics processing units (GPUs) are capable of massively parallel computation, and can in some cases, given carefully designed algorithms, outperform general purpose CPUs (central processing units) by an order of magnitude or more. The main problem in decoding LDPC codes on GPU hardware is that LDPC decoding generates irregular memory accesses, which tend to carry heavy performance penalties (in terms of efficiency) on GPUs. Memory accesses can be efficiently parallelized by decoding several codewords in parallel, as well as by using appropriate data structures. In this article we present the algorithms and data structures used to make log-domain decoding of the long LDPC codes specified by the DVB-T2 standard??at the high data rates required for television broadcasting??possible on a modern GPU. Furthermore, we also describe a similar decoder implemented on a general purpose CPU, and show that high performance LDPC decoders are also possible on modern multi-core CPUs.