基于原型图的低码率LDPC码最小和译码算法改进方案

低密度奇偶校验(LDPC)码的译码硬件实现方案大多采用计算复杂度较低的修正最小和(NMS)算法,然而对于低码率LDPC码,由于校验节点度数低,NMS算法的修正误差较大,导致其译码性能和标准的置信传播(BP)算法相比有较大差异。该文针对基于原图构造的一类低码率LDPC码,提出了在NMS迭代译码中结合震荡抵消(OSC)处理和多系数(MF)修正技术的方案。结合低码率原型图LDPC码行重分布差异较大的特点,MF修正算法可以有效地减少计算误差,从而改善译码性能。另外低码率原型图LDPC码的收敛较慢,而OSC处理则可以较好地抑制正反馈信息,进一步提高NMS算法的性能增益。仿真结果表明,对于此类低码率LDPC码, MF-OSC-NMS算法可以达到接近BP算法的性能。OSC处理和MF修正技术硬件实现简单,与NMS算法相比几乎没有增加计算复杂度,因此MF-OSC-NMS算法是译码算法复杂度和性能之间一个较好的折中处理方案。     

LDPC码的自适应补偿最小和译码算法

LDPC码置信传播算法由于复杂度过高而无法实际应用,最小和算法虽然能降低复杂度但却带来了较大的性能损失。补偿最小和算法通过在最小和算法中引入固定修正因子,在几乎不增加算法复杂度的条件下获得接近置信传播算法的性能。为了进一步提升补偿最小和算法的性能,给出了补偿最小和算法的自适应修正因子的计算方法并结合层译码调度策略,提出层自适应补偿最小和算法。仿真表明,所提算法具有更优的性能和更快的收敛速度。     

基于子迭代次数的LDPC码改进动态调度算法

为了降低低密度奇偶校验(Low Density Parity Check,LDPC)码的译码算法复杂度,提高译码性能,结合基于残余值的动态译码NW-RBP算法和最小和算法,提出了一种基于子迭代次数的改进NW-RBP算法,将此算法称为NW-RBPF算法。该算法在进行残余值计算时利用最小和进行计算,并且根据子迭代过程中每行迭代更新的次数,由仿真得出的收敛因子计算对残余值的补偿值。仿真结果表明,该算法的译码性能相比NW-RBP算法提高了0.05 dB,收敛速度提高了1.5倍,并且其贪婪性降低,是一种适用于LDPC码,且译码性能良好、实现复杂度较低的译码算法。     

一种动态加权的LDPC译码方法

为了加快低密度奇偶校验（LDPC）码的译码速度,有效改善LDPC码的译码性能,针对校验节点更新过程中的对数似然比（LLR）值的大小,设计了一种LDPC码的动态加权译码方法。以IEEE 802.16e标准的奇偶校验矩阵为例,根据LLR值的变化规律,利用增长因子和抑制因子对和积译码算法和最小和译码算法进行动态加权。仿真结果显示,基于动态加权的译码方法相对于传统译码方法误码率都有明显改进,译码复杂度也有所降低。     

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短码的编译码研究

这里研究了原模图LDPC码和BP译码算法,首先提出了一种基于PEG算法构造原模图LDPC码的算法,该码字在码率为1/2,码长256比特的情况下,译码性能超过了PEG算法,然后针对LDPC短码不可避免存在四环的特殊性,提出了一种修正四环中变量节点迭代信息的BP译码改进算法,使得具有四环的LDPC短码的译码性能得到较大提升。     

LDPC码的改进译码算法

由于短帧长LDPC码存在很多环路,其译码性能不具有最优性.本文首先推导了有环路LDPC码的概率译码算法,然后在传统的概率译码算法引入了修正系数,从而减小了环路对译码性能的影响.仿真结果表明,采用改进的译码算法可以提高译码性能.     

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。     

一种改进的自纠正最小和LDPC码的译码算法

低密度奇偶校验(LDPC)码是一类具有优良纠错能力的差错控制编码,可以逼近香农极限.目前LDPC码正在进入越来越多的工程应用中,高效的译码算法具有重要的价值.在研究已知的LDPC码译码算法的基础上,提出了一种改进的简化译码算法,称为加约束的自纠正最小和(CSCMS)算法,该算法的计算复杂度与最小和(MS)译码算法相当,性能却提升了0.2 dB左右,与其他几种改进的简化译码算法相比,性能提升约0.1 dB,并且译码的平均迭代次数也有所降低.     

影响多进制LDPC码译码性能因素研究

多进制LDPC码是将二进制LDPC码推广到有限域GF(q),其校验矩阵的元素不再是0和1,而是集合(0,1,2,…,q-1),译码仍然采用高效的基于置信度传播的迭代译码算法。文中主要阐述了准循环多进制LDPC码(QC-LDPC)校验矩阵的构造以及最小和译码算法的原理,然后在高斯白噪声信道(AWGN)中,用Matlab了仿真不同条件下LDPC码的译码性能,比较分析了影响多进制LDPC码译码性能的因素。     

Novel modified min-sum decoding algorithm for low-density parity-check codes

The problem of improving the performance of min-sum decoding of low-density parity-check(LDPC)codes is considered in this paper.Based on rain-sum algorithm,a novel modified min-sum decoding algorithm for LDPC codes is proposed.The proposed algorithm modifies the variable node message in the iteration process by averaging the new message and previous message if their signs are different.Compared with the standard min-sum algorithm,the modification is achieved with only a small increase in complexity,but significantly improves decoding performance for both regular and irregular LDPC codes.Simulation results show that the performance of our modified decoding algorithm is very close to that of the standard sum-produet algorithm for moderate length LDPC codes.     

On implementation of min-sum algorithm and its modifications for decoding low-density Parity-check (LDPC) codes

The effects of clipping and quantization on the performance of the min-sum algorithm for the decoding of low-density parity-check (LDPC) codes at short and intermediate block lengths are studied. It is shown that in many cases, only four quantization bits suffice to obtain close to ideal performance over a wide range of signal-to-noise ratios. Moreover, we propose modifications to the min-sum algorithm that improve the performance by a few tenths of a decibel with just a small increase in decoding complexity. A quantized version of these modified algorithms is also studied. It is shown that, when optimized, modified quantized min-sum algorithms perform very close to, and in some cases even slightly outperform, the ideal belief-propagation algorithm at observed error rates.     

一种低复杂度的LDPC码迭代译码算法

在LDPC码的译码算法中，和积算法性能最优但复杂性较高，最小和算法实现简单但性能与和积算法相差较多。针对这一性能与复杂度的矛盾，带有修正项的最小和算法成为研究的热点问题。文中基于一种性能与和积算法接近的修正最小和算法进行研究，对修正项的修正方式进行了简化，简化后的算法在性能上与和积算法仍非常接近，实现复杂度却比原修正最小和算法有明显的降低。     

高速数据传输中的LDPC码译码算法研究

在对LDPC码(低密度奇偶校验码)不同译码算法的原理进行深入研究的基础上,提出了一种改进型的最小和译码算法。通过分析不同译码算法的计算复杂度,验证不同算法的译码性能,表明改进最小和译码算法降低了运算复杂度,减少了平均迭代次数,改善了算法的收敛特性,是一种低运算量高性能的译码算法,有利于提高吞吐量,在高速数据传输上具有很大应用价值。     

Modified min-sum SCAN decoding algorithm for polar codes

The state-of-the-art soft-output decoder of polar codes is the soft cancellation (SCAN) decoding algorithm, which performs well at the cost of plentiful computations. Based on the SCAN decoding algorithm, a modified method with revised iterative formula is proposed, marked modified min-sum SCAN (MMS-SCAN). The proposed algorithm simplifies the update formula of nodes and reduces the complexity of iterative decoding process by the piecewise approximation function. Meanwhile, the bit error rate (BER) of the proposed method can approach the performance of original SCAN decoding method without performance loss. The simulation reveals that the MMS-SCAN decoding algorithm can achieve the effect that the BER curve almost coincides with the original SCAN decoding curve.     

基于Min-Sum近似算法的QC-LDPC译码器

由于BP算法中的非线性运算较复杂,实现中通常采用Min-Sum近似简化译码算法.针对译码过程中需要存储大量信息的问题,本文提出了一种基于Min-Sum近似算法的QC-LDPC译码器.通过重新安排Min-Sum近似算法中的运算,并将校验节点信息以一种压缩冗余的形式表示,大大减少了译码器所需的存储空间.针对QC-LDPC码校验矩阵准循环的特性,译码过程中以块为单位对信息进行更新,且可以实现多种消息传递调度策略.为进一步减少存储空间,对变量节点信息采用了非线性量化,根据密度演进理论对量化规则进行了优化.     

Soft-bit decoding of regular low-density parity-check codes

A novel representation, using soft-bit messages, of the belief propagation (BP) decoding algorithm for low-density parity-check codes is derived as an alternative to the log-likelihood-ratio (LLR)-based BP and min-sum decoding algorithms. A simple approximation is also presented. Simulation results demonstrate the functionality of the soft-bit decoding algorithm. Floating-point soft-bit and LLR BP decoding show equivalent performance; the approximation incurs 0.5-dB loss, comparable to min-sum performance loss over BP. Fixed-point results show similar performance to LLR BP decoding; the approximation converges to floating-point results with one less bit of precision.     

一种提高LDPC译码器吞吐率的译码算法

为了设计高效的LDPC译码器,结合准循环结构LDPC的校验矩阵H的规律性、乘性修正最小和译码算法不需要估计信道质量的特点和部分并行译码实现复杂度低的特点,介绍了一种新的译码算法——交迭的部分并行译码算法,这种译码算法相对于采用部分并行结构的BP译码算法,不但降低了硬件实现的复杂度,减少了存储资源的开销,而且提高了译码器的吞吐率。     

New insights into weighted bit-flipping decoding

A natural relationship between weighted bit-flipping (WBF) decoding and belief-propagation-like (BP-like) decoding is explored. This understanding can help us develop WBF algorithms from BP-like algorithms. For min-sum decoding, one can find that its WBF algorithm is the algorithm proposed by Jiang et al. For BP decoding, we propose a new WBF algorithm and show its performance advantage. The proposed WBF algorithms are parallelized to achieve rapid convergence. Two efficient simulation-based procedures are proposed for the optimization of the associated thresholds.     

行星际网络中AR4JA码性能分析

为了深入研究AR4JA码在行星际网络中的性能,对AR4JA码的构造特点及性能进行系统的理论分析,并使用BP译码算法和最小和译码算法对AR4JA码进行译码.分析发现,AR4JA码具有编码简单并呈现系统性,通过打孔提高码率,码间最小距离的增加与码长成线性关系等优势,非常适合在行星际网络中应用.同时实验结果表明,两种译码算法均适用于在行星际网络中使用的AR4JA码.在此情况下,相对BP译码算法,最小和译码算法在损失较小增益的同时减少译码复杂度,更便于行星际网络探测器小型化需求.