LDPC码的译码算法

介绍了LDPC(低密度奇偶校验码)码的BP算法和基于BP的简化译码算法，并在AWGN(加性白高斯噪声)环境下进行了各自的仿真。通过误码性能和译码复杂度两方面的比较表明BP算法的性能更优越，但简化算法的复杂度相对来说有大幅的下降。     

一种新的LDPC译码终止条件技术分析

为了在高速数据中继传输中保证高效率高功率的前提下达到很低的误码率,介绍了置信传播(Belief Propagation,BP)译码算法,仿真证明了基于欧式几何构造的(8 176,7 154)准循环(Quasi Cyclic,QC)低密度奇偶校验码(Low Density Parity Check,LDPC),简称QC-LDPC码是一种高速低误码率低复杂度的高效信道纠错编码,并通过仿真跟踪分析,提出了一种新的译码迭代终止条件,使译码仿真性能得到进一步优化。     

窗口大小自适应的空间耦合LDPC码译码算法

空间耦合低密度奇偶校验（Spatially-Coupled Low-Density Parity-Check,SC-LDPC）码具有接近香农限性能,基于置信传播译码算法,窗口译码（Windowed Decoding,WD）能够获得较小延时的同时也存在一定的局限性。为了进一步提高WD的译码性能,对SC-LDPC码的窗口译码算法提出了提前终止译码和动态调整窗口大小相结合的改进方法。该方法监测窗口大小的动态变化及相应窗口的平均迭代次数,通过加性高斯白噪声信道下的仿真分析,与传统窗口译码相比,其误码率降低,且计算复杂度更低。     

一种改进的无线光通信LDPC码译码算法

针对无线光通信中低密度奇偶校验码(LDPC)置信传播(BP)译码算法复杂度高及置信度振荡造成译码错误等缺点,基于对数BP算法提出了一种改进的译码算法。改进的译码算法在校验节点运算时,判断输入到校验节点消息的最小值与某个门限的大小,根据比较结果,分别用消息最小值或若干个最小值进行运算,在损失很少性能的情况下降低了运算复杂度;同时在比特节点采用振荡抵消处理运算,提高了算法的性能增益。最后在对数正态分布湍流信道模型下,分别对比特充分交织和交织深度为16的情况进行了仿真实验。仿真结果表明,改进的译码算法与BP算法相比,大幅度降低了计算复杂度,而且译码性能有一定的优势,收敛速度损失很少;而相对于最小和算法,改进的算法虽然译码复杂度有所增加,但误码率性能有明显的优势,并且收敛速度也优于最小和算法。因此,改进的译码算法是无线光通信中LDPC码译码算法复杂度和性能之间一个较好的折中处理方案。     

一种基于缩减伴随式集的QC-LDPC码级联译码算法

该文在研究缩减伴随式集译码(RLSD)算法和规则QC-LDPC码字结构的基础上,提出了一种新的针对中短QC-LDPC码的BP-RLSD级联译码算法。BP算法译码失败时的软输出对数信息,作为RLSD算法的输入。根据QC-LDPC码所具有的循环置换结构,给出一种根据伴随式的重量来确定候选错误模式搜索空间的算法,同时给出一种查表方法快速搜索出部分错误位置。结合接收序列的低可信度集合(LRIPs),可以实现最大似然(ML)码字的快速搜索。这些方法可以大幅减少计算时间。仿真显示该文提出的算法是有效的。与BP算法的级联译码,可以在计算复杂度和性能之间进行较好的折衷。     

一种基于改进线性规划的LDPC码混合译码算法

与基于消息迭代的置信传播译码相比,线性规划(linear programming,LP)译码分析有限长LDPC码性能更为有效。然而,传统LP译码算法运算量非常大,不利于系统实现。本文结合LDPC码校验矩阵的特点,去掉传统LP译码中不必要的约束,得到一种低复杂度LP内点译码算法。为了降低译码延时,将LP内点译码算法与置信传播译码算法结合,提出LDPC码混合译码算法。仿真结果表明,混合译码算法的误码性能优于传统LP译码和BP译码算法,而译码延时低于传统LP译码。     

LDPC码的译码算法研究

根据硬件实现的要求,文中研究了LPDC码的译码算法,提出了适合硬件实现的NormaIized Min-Sum译码算法的系数,并在此基础上对该算法的量化范围和量化方案的性能进行了仿真分析,仿真结果表明均匀量化比特5,6和7的选择对于误码性能影响不大,该算法大大降低了计算复杂度和硬件实现难度,具有很好的实用价值.     

LDPC译码方法研究及实现

本文主要研究了低密度校验码（LDPC码）的编译码方法及其硬件实现。在讨论几种主要的LDPC码的编译码方法的基础上，对LDPC译码错误产生原因进行了分析，提出了一种改进的置信传播译码算法——最小和算法，该算法在几乎没有增加运算复杂度的情况下，明显地提高了译码性能。同时，本文基于几何思想的LDPC码为例，提出了并串结合的FPGA实现方法，给出了仿真结果。     

一种引入积分修正的二维信息大数逻辑LDPC译码算法

为了解决基于可靠度的迭代大数逻辑译码(Modified Reliability-based Iterative Majority Logic Decoding, MRBI-MLGD)算法的错误平层问题,提出了一种基于大数逻辑的低密度奇偶校验(Low Density Parity Check, LDPC)译码算法。所提算法在译码函数中引入积分修正项,实现了基于二维信息修正的译码策略,可有效降低错误平层。此外,与基于二元译码信息的的迭代大数逻辑译码(Binary Message Majority Logic Decoding, BM-MLGD)算法不一样,所提算法可适用于不同列重的LDPC码。仿真结果表明,所提译码算法在整个工作信噪比区间内都具有稳定的译码性能,表现出更好的普适性和鲁棒性。     

LDPC码BP译码算法研究

本文研究了LDPC码的译码。深入研究了概率域BP算法和LLRBP算法。通过计算机仿真,比较了不同码长和不同迭代次数对译码性能的影响。通过计算机仿真得到在LDPC译码过程中,LDPC码的码字越长,构造的校验矩阵中短周期就越短,性能提高就越为明显。同时得到在LDPC译码过程中,迭代次数越多,各节点获得的信息的准确性就越高,性能提高就越为明显。     

对LDPC码的LLRBP算法研究

在LDPC译码时,使用IJLRBP算法其校验节点的计算复杂度十分高,而且当LDPC码中有许多的短环时,译码性能也会降低。基于以上的这些问题提出了一个新的混合校验变量过程,通过调整校验节点的处理振幅和变量节点的信息相关性来降低计算复杂度,其仿真过程表明在译码性能和运算复杂度上与LLRBP算法都有较大的提高。     

硬件可实现的LDPC译码算法研究

低密度奇偶校验(LDPC)码有着较强的纠错能力,已被确定为第四代移动通信技术中首选码字。分析对比了几种LDPC译码算法的过程,基于硬件可实现性这一研究热点,对传统的译码算法进行了优化,提出一种易于硬件实现的LDPC译码算法。仿真结果表明:归一化最小和算法在不增加迭代次数,码长较长的情况下也有着很好的译码性能,适合在LDPC译码器的硬件实现中推广。     

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。     

多元LDPC码串行译码算法在光纤通信中的应用

将串行BP译码算法用在多元LDPC码中,降低了在光纤传输系统中的译码延时.详细介绍了在多元LDPC码中的串行BP译码算法和光纤通信系统的仿真模型.给出了在采用串行BP算法的LDPC译码器中,译码最大迭代数量对译码性能的影响,比较了采用传统的BP算法扣串行BP算法时LDPC译码器的性能.结果表明,采用串行BP算法确实能够提升LDPC译码器的收敛速度.     

LDPC码串行解码算法建模

消息传递机制是影响LDPC码解码性能的重要因素。简要介绍了Gallager提出的LDPC码和基于洪水消息传递机制的和积解码算法。在此基础上引入基于校验节点的串行消息传递机制并提出具体可实现的解码算法模型。该串行解码算法按照校验节点一定的顺序进行消息处理和传递,保证更新的消息能够马上进入迭代过程,从而改善消息传递的收敛特性;同时充分利用消息间相互关联的特点,融合消息传递步骤,可以降低所需的存储容量,简化解码复杂度。分别应用洪水解码算法和串行解码算法在AWGN信道下进行性能仿真。仿真结果表明串行解码算法使解码性能得到明显提高。     

A modified Min Sum decoding algorithm based on LMMSE for LDPC codes

A new modified Min Sum decoding algorithm based on parameter estimation theory for Low Density Parity Check (LDPC) codes is presented in this paper. First, Linear Minimum Mean Square Error (LMMSE) estimate criterion is used to model the magnitude of check-to-variable message and calculate estimated parameters, furthermore the golden section search algorithm is used to speed up getting the boundary, with which the parameters can be determined. Then, the parameters are modified further on the basis of the relationship between the iteration number and the estimated parameters. Finally, the same estimated parameters are used for different signal to noise ratio (SNR) to ensure the decoding performance and reduce the hardware complexity. The simulation results show that a gain of 0.3–0.5 dB can be achieved in comparison with other kinds of modified Min Sum algorithms, which is very close to that of BP algorithm. What's more, the algorithm has the following characteristics: low computation complexity, small decoding delay, easiness of calculation for estimated parameters, and simplicity in hardware implementation.     

用于 LDPC 码快速译码的改进多比特翻转算法简

为了提高RRWBF算法的译码速度,提出一种多比特翻转机制来加快RRWBF算法的收敛速度。但是,使用该多比特翻转机制的RRWBF算法时,译码过程中出现与单比特翻转类似的循环翻转现象,影响其译码性能。为此,进一步提出一种循环翻转消除机制来破坏多比特翻转译码过程中产生的循环翻转,进而提高其译码性能。仿真结果显示,与单比特翻转算法相比,提出的基于循环翻转消除的多比特RRWBF算法以较小的译码性能损失换来译码速度的较大提升。     

一种低复杂度的多元LDPC译码算法

针对多元低密度奇偶校验(LDPC)码译码复杂度高、时延大等问题,提出了一种基于硬信息的低复杂度多元LDPC译码算法.来自信道的接收信号在初始化时,先进行非均匀量化预处理.在迭代过程中,校验节点端只需传输单个比特的二进制硬可靠度信息至变量节点.在变量节点端,可靠度信息按比特位进行简单的累加和更新,无需任何的系数修正操作.同时,变量节点使用了全信息的方式将信息传输至与其相邻的校验节点.仿真结果显示,与基于比特可靠度(BRB)的多元LDPC译码算法相比,提出的算法在较低量化比特情况下,能获得约0.3 dB的译码性能增益,且译码复杂度更低.     

Variable non-uniform quantized belief propagation algorithm for LDPC decoding

Non-uniform quantization for messages in Low-Density Parity-Check（LDPC）decoding can reduce implementation complexity and mitigate performance loss.But the distribution of messages varies in the iterative decoding.This letter proposes a variable non-uniform quantized Belief Propagation（BP）algorithm.The BP decoding is analyzed by density evolution with Gaussian approximation.Since the probability density of messages can be well approximated by Gaussian distribution,by the unbiased estimation of variance,the distribution of messages can be tracked during the iteration.Thus the non-uniform quantization scheme can be optimized to minimize the distortion.Simulation results show that the variable non-uniform quantization scheme can achieve better error rate performance and faster decoding convergence than the conventional non-uniform quantization and uniform quantization schemes.