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。     

基于低密度校验码的OFDM系统及其误码性能的研究

低密度校验码(LDPC)由于编码增益高,译码速度快,性能接近香农限而倍受关注.文中针对LDPC编译码原理进行研究,证明采用LDPC码的OFDM系统在低信噪比时误码性能优于卷积码加交织OFDM的系统方案,同时降低OFDM系统复杂度.     

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成为可能,同时它也用于实现快速仿真系统.仿真结果表明,6 bit非均匀量化优于均匀量化0.2 dB,低信噪比时已经接近连续译码,而高信噪比时比连续译码差0.2 dB.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.     

低密度奇偶校验码的压缩感知重构

针对压缩感知(CS)中由观测噪声引起的信号重建误差问题,提出利用非相关性约束理论作为衡量压缩重建条件的重构误差向量的方法。该方法基于线性分组码中稀疏校验矩阵的零化子特性,建立了以误差向量为目标信号的线性规划问题,实现了低密度奇偶校验(LDPC)码的压缩感知重构。仿真结果表明:在加性高斯白噪声信道和原对偶内点算法下,选取的3种LDPC码均具备较强的信号重构能力,其中Mac Kay随机码的相关性系数较小,因此在信噪比为-1 d B时就可达到100%的误差向量重构成功率。同时表明在满足误比特率要求下,CS-LDPC码可使系统实现低信噪比下的高可靠性通信。     

素域上规则及准规则低密度校验码的构造

提出在素域上构造正则及近正则低密度校验码的一种新方法。采用这一方法构造的低密度校验码具有良好的结构。与被广泛研究的低密度校验码array codes as LDPC codes做了仿真比较，结果表明：此方法构造的低密度校验码采用迭代译码时具有优良的性能。     

两种低密度校验码译码算法的性能比较与分析

研究了迭代译码算法和迭代接收算法性能,提出了64-QAM调制时伪对数似然比率的简化计算公式,并利用高斯近似密度进化技术分析了两种译码算法的性能差异.     

基于加权图的准循环低密度奇偶校验码构造算法

提出了大围长准循环低密度奇偶校验码低复杂度构造方法,主要基于加权图来确定满足大围长基矩阵待定位置容许值集合．这些集合无须通过逐一试用所有可能数值来确定,因而大大降低了准循环低密度奇偶校验码的构造复杂度．仿真表明该算法构造出的准循环低密度奇偶校验码具有大围长,且具有好的性能．     

Rayleigh衰落信道下基于低密度校验码的自适应多级编码调制系统

设计了两个以低密度校验(low-density parity-check，LDPC)码作分量码的自适应多级编码调制(multilevel coding，MLC)系统，研究了其在Rayleigh衰落信道中的性能．第1种自适应方案采用2种调制模式：16QAM和64QAM．在信道条件较差时，系统采用16QAM调制，频谱效率为2．4bps／Hz；在信道条件较好时，则采用64QAM高效调制，频谱效率为4bps／Hz．第2种自适应方案采用3种调制模式：QPSK，16QAM和64QAM，原理与第2种方案相同．通过计算机仿真得到了2种自适应MLC系统在给定的BER条件下的性能、自适应MLC系统和非自适应MLC系统的性能比较，以及2种自适应之间的对比，从而得到了一些有意义的结论．     

改进的低密度校验码的定点译码实现

为了解决低密度校验码（LDPC）的并行译码实现方法在定点设计中出现的迭代发散问题,提出了一种改进的并行译码实现方法,同时分析了改进后加速迭代收敛的原因,并且给出在硬件实现中的流水线结构.通过消除定点设计时,由有限精度效应导致的迭代过程中运算值不满足函数输入条件、无法正确处理的异常状态,使得迭代迅速收敛,得出正确的译码结果;且硬件实现资源与原有的并行译码实现方法相比,没有增加过多的控制逻辑和运算复杂度.仿真结果表明,采用该实现方法的LDPC定点译码设计在AWGN信道下得到了良好的性能,特别在高码率下,与前-后向实现方法相比性能差异可以忽略,且硬件复杂度更低.     

Rayleigh衰落信道下基于低密度校验码的自适应多级编码调制系统

设计了两个以低密度校验(low densityparity check ,LDPC)码作分量码的自适应多级编码调制(multilevelcod ing ,MLC)系统,研究了其在Rayleigh衰落信道中的性能.第1种自适应方案采用2种调制模式:16QAM和6 4QAM .在信道条件较差时,系统采用16QAM调制,频谱效率为2 .4bps/Hz ;在信道条件较好时,则采用6 4QAM高效调制,频谱效率为4bps/Hz .第2种自适应方案采用3种调制模式:QPSK ,16QAM和6 4QAM ,原理与第2种方案相同.通过计算机仿真得到了2种自适应MLC系统在给定的BER条件下的性能、自适应MLC系统和非自适应MLC系统的性能比较,以及2种自适应之间的对比,从而得到了一些有意义的结论     

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     

基于自适应分割和非规则LDPC的图像编码

为了提高图像在无线信道上的传输效率和抵御误码的能力，提出了一种基于自适应分割和非规则低密度奇偶检验（low-density parity check, LDPC）码的联合信源信道编码（JSCC）方案.针对自适应分割能够把图像分割成不同重要级别的图像子块、非规则LDPC中高度数的比特节点比低度数比特节点有更强的纠错能力的特点，研究了把自适应图像分割和非规则LDPC结合起来的联合信源信道编码的算法；自适应分割后不同重要性级别的图像子块，采用非规则LDPC编码，获得了不等错误保护（unequal error protection, UEP）. 仿真结果表明,该方案能够显著地提高无线图像的传输质量和传输效率，与采用等错误保护（equal error protection, EEP）策略的JPEG图像相比，在信噪比Eb/N0=1.6 dB时，重建图像的峰值信噪比(PSNR)有17.78 dB 的改善.     

LDPC码的快速收敛译码算法

给出了一种置信传播算法双向信息传递策略的实现方案,并基于矩阵分解提出了一种LDPC码的快速收敛译码算法——串行级联译码算法．密度进化理论分析和计算机仿真结果表明,与置信传播算法相比,串行级联译码算法可获得更快的收敛速度和较好的译码性能．     

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.     

新的高效LDPC码的译码方法

对于LDPC码的译码算法——和积算法,提出了一种新的基于差分的译码算法,其主要思想是：在LDPC码的二部图上所传递的消息是概率的差分值,而对于校验节点和消息节点的更新都是在特定的加法域中进行. 针对校验节点的更新,还可以选择若干个绝对值最小的差分值进行运算,以进一步降低复杂度. 与传统的基于对数似然比的译码方法相比,新算法的计算复杂度有很大降低,而译码性能和收敛速度没有明显损失.     

深空通信系统中高阶LDPC码的软定时同步算法

深空通信具有信号衰减严重,接收机信噪比低的特点,针对深空通信系统中高阶LDPC码定时同步实现困难的问题,提出一种码辅助定时同步算法．首先使用高阶LDPC码的译码软信息构造一种代价函数,进行大定时偏移的粗同步,其次基于最大似然准则,使用EM算法进行定时偏移的细同步．该算法将定时同步器、解调器与译码器联合迭代,利用高阶LDPC译码器输出的软信息辅助定时同步,并通过数字插值方式对过采样信号进行补偿,从而得到接近修正克拉美罗限的定时估计．仿真结果表明,在低信噪比条件下,算法能够在较大定时偏移范围内实现有效的定时同步,并以较低的复杂度获得近似理想的系统误码率性能．     

一种快速的渐进边增长算法

提出了一种构造低密度校验码的渐进边生长算法的快速实现方法．该方法使用平衡搜索树对校验节点进行排序,并且在边生长过程中对Tanner图的变化进行跟踪．平衡搜索树使对特定校验节点的查找具有对数复杂度,且通过跟踪Tanner图的变化可大大减少对Tanner图进行树形展开操作的次数．相对于基于标志位的实现方法,基于平衡搜索树的渐进边增长算法有效地降低了计算复杂度．以构造一个码长为10⁴的低密度校验码为例,基于平衡搜索树的快速渐进边增长算法的用时为基于标志位方法的1/5．     

级联编码MIMO系统的迭代检测算法

针对BCH-LDPC级联编码的MIMO系统,提出一种外码译码反馈联合迭代检测译码算法。该算法在迭代检测译码结构的基础上,引入外码硬判决译码反馈。MIMO检测器利用反馈的硬判决信息,经过映射处理后用于更新检测器的检测列表,以减小迭代检测译码算法的运算量。同时,利用外码译码结果直接计算部分LDPC码译码初始信息,提高软信息的可靠性,从而提高系统性能。仿真结果表明,与迭代检测译码算法相比,所提算法能够使处理一帧数据时的平均检测次数减少57.1%,从而降低算法运算量。同时由于外码译码反馈的引入,所提算法至少能够获得0.2 d B性能增益。     

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.