非规则LDPC码译码改进算法及其DSP实现

为了降低非规则低密度奇偶校验(low-density parity-check,LDPC)码译码算法的复杂度,提出一种适合数字信号处理器(digital signal processor,DSP)实现的低运算复杂度、低误码平台译码的改进算法。该算法校验节点的运算采用修正最小和算法,外信息的更新采用串行方式,既保持了串行和积算法在有限迭代次数下译码门限低的优点,又降低了节点运算复杂度和误码平台。用定点DSP芯片实现的非规则LDPC码译码器的实测结果表明,该算法能以较低的实现复杂度获得低的误码平台和译码门限。     

非规则LDPC码译码改进算法及其DSP实现

为了降低非规则低密度奇偶校验(low-densityparity-check,LDPC)码译码算法的复杂度,提出了一种适合数字信号处理器(digitalsignalprocessor,DSP)实现的低运算复杂度、低误码平台译码的改进算法。该算法校验节点的运算采用修正最小和算法,外信息的更新采用串行方式,既保持了串行和积算法在有限迭代次数下译码门限低的优点,又降低了节点运算复杂度和误码平台。用定点DSP芯片实现的非规则LDPC码译码器的实测结果表明,该算法能以较低的实现复杂度获得低的误码平台和译码门限。     

一种改进的LDPC码BP译码算法

通过对LDPC码经典的BP译码算法进行研究,针对算法译码复杂度非常大、迭代次数多、不利于硬件实现的问题,提出了一种改进的BP译码算法.改进算法通过实时监控在连续3次迭代中译码是否稳定来减少在信噪比低于译码阈值时的迭代次数.同时,在变量消息更新过程中对传递的校验信息进行数据约束,防止由于数据溢出而导致的译码失败.仿真结果表明,改进的BP算法,在性能损失不大的情况下可以有效地降低译码的复杂度,从而更利于硬件的实现.     

基于量化修正的低复杂度LDPC译码算法

为进一步降低基于可靠度的(Low Density Parity Check,LDPC)译码算法复杂度,提出一种基于量化修正的低复杂度LDPC译码算法,该算法在对信道信息预处理时引入量化信息修正处理策略,从而避免在译码迭代过程中进行译码信息修正处理操作,在保持译码性能的同时,较大幅度地降低译码复杂度。针对均匀和非均匀量化方案,本文实现了基于修正系数的均匀量化和基于列重修正的非均匀量化两种译码方案。仿真实验结果表明,所提出的两种译码方案在算法复杂度明显较低的情况下,仍然与MRBI-MLGD译码算法具有相同的译码性能与收敛速度。特别地,在基于列重修正的非均匀量化方案中,只需3-4 bits的低比特量化即可达到均匀量化中高比特量化(8 bits)相同的迭代次数和误比特率性能。     

利用语音残留冗余的LDPC译码算法

为实现压缩语音在有多径衰落和多用户干扰的无线信道中的可靠传输,提出利用语音码流残留冗余的低密度奇偶校验码(LDPC)译码算法。因信源统计规律的时变性及信源编码复杂度和延时的限制,语音编码输出码流中还存在残留冗余,在信道译码时利用这些冗余可有效增强LDPC迭代译码的纠错能力。仿真结果表明:通过利用语音码流中的残留冗余,能有效提高LDPC码的纠错性能,减少平均迭代次数,明显降低译码运算量,改善合成语音质量。特别在信噪比较低时,效果更加显著,平均迭代译码次数下降30%~50%,合成语音平均谱失真下降0.3~0.8 dB。     

低复杂度伪码迭代捕获方法

针对迭代消息传递的伪码捕获算法复杂度过高的问题,提出一种低复杂度伪码迭代捕获方法.将伪码迭代捕获方法分成迭代译码算法和向量选择算法2个步骤来讨论:首先,采用归一化简化方法对迭代译码算法进行改进,降低了算法的空间复杂度;其次,提出一种新的伪码向量选择算法,大大降低了算法的时间和空间复杂度.仿真结果显示:提出的伪码迭代捕获算法以低的复杂度,实现了较低信噪比下长伪码的快速捕获,且其捕获性能优于现有的伪码迭代捕获方法.     

一种改进的多进制LDPC码的译码算法

提出了一种多进制LDPC码基于EMS的改进算法,从译码效率的角度分析计算复杂度.利用变量节点的可靠程度随迭代次数的增加而增加的特点,采用每个变量节点的非法校验值结合变量节点的最大伪后验概率来判断变量节点的可靠性,通过判断准则让一部分节点提前终止迭代,减少迭代过程中不必要的校验节点和变量节点的更新,从而降低复杂度,提高译码效率.对该算法在高斯白噪声信道,基于GF(4)有限域,码率0.5的规则LDPC码(8 192,3,6)进行了仿真,结果显示:改进的EMS译码算法相对传统的EMS译码算法,在误码性能上的损失极小(当误码率10-4时,信噪比损失大约0.05 dB),而且随着信道条件的改善,这种损失进一步减少,但计算复杂度大大降低,译码效率大大提高.     

基于Matlab的LDPC码的研究

LDPC码是一种接近香农限的线性分组码。在研究LDPC码的基本理论的基础上,利用计算机仿真码长、列重和迭代次数影响LDPC码的性能。仿真结果表明:LDPC码长码的误码性能优于短码的误码性能,但当码长达到一定值后,再增加码长,LDPC码的误码率降低的幅度将不大;当码长较小时,增加列重,LDPC码的性能将变差;但当码长足够大时,增加列重,LD-PC码的性能将得到改善。若列重达到一定值时,随着列重增加LDPC码的性能将变差。增加译码迭代次数,LDPC码的性能将得到改善;但当迭代次数足够大时,再增加迭代次数,LDPC码的误码率将不会再降低。     

低密度奇偶校验码的低复杂度迭代译码算法

迭代大数逻辑(iterative majority-logic decoding, IMLGD)译码算法是低密度奇偶校验(low-density parity-check,LDPC)码的一类重要的迭代译码算法。相对LDPC码基于置信传播准则的译码算法，IMLGD译码算法的复杂度有所降低，但是性能有所下降。针对这一问题，提出了一种修正迭代大数逻辑译码算法(modified iterative majority-logic decoding,MIMLGD)。该算法利用校验方程的置信度对译码迭代过程中的各比特外信息进行修正。仿真结果表明，提出的MIMLGD译码算法相对于原始迭代大数逻辑译码算法在同样信噪比下具有更低的误比特率。此外，该算法保持了IMLGD译码算法的低复杂度特征，并且避免了对于特定的码搜索修正因子的过程，具有良好的通用性，是实际应用的良好选择。     

LDPC码在AWGN信道中的性能研究

低密度奇偶校验码(LDPC码)以其低复杂度的迭代译码算法和可逼近信道容限的性能而成为目前最佳的编码技术之一。本文在对低密度奇偶校验码现有理论研究的基础上,系统地阐述了LDPC码的编译码思想,并对LDPC的译码方法进行了深入的研究。通过LDPC码在AWGN信道中应用的仿真实验,得到了LDPC码优于Turbo码的性能曲线,以及在译码中迭代次数对误码率影响的曲线图,并对实验结果进行了深入的分析。     

基于稀疏序列LDPC的多层码的迭代译码

提出一种稀疏二进制序列构造的LDPC码作为分量码,译码采用串行迭代的多层码方案.每次串行迭代译码逐层进行,低层向高层传递译码软信息.采用该方案分别对8PSK和16QAM调制的多层码进行串行迭代译码和并行迭代译码的性能仿真.仿真结果表明:该方案的编码复杂度较低,相比于并行迭代译码,串行迭代译码简化了译码结构,且2种迭代译码算法复杂度相同;在AWGN信道和平坦瑞利衰落信道中,串行迭代译码的误比特性能优于并行迭代译码.     

一种基于伴随式的乘积码迭代译码算法

通过改进传统线性分组码的伴随式译码算法，提出了一种低复杂度的列表译码算法，该算法通过组合线性分组码校验矩阵中权重较小的列向量进行译码并正确计算出各码字元素的软输出信息，应用该算法可以构造乘积码迭代译码器，比较其他同类算法，该算法不仅性能较好，适用码型范围较广，而且可以根据具体情况在译码复杂度和译码性能两者之间做出折衷选择，分析和仿真结果表明，该译码算法在误码性能和译码复杂度方面都优于传统的乘积码失代译码算法，能够有效应用于通信系统中实现纠错，具有很大的实际应用价值。     

基于数据打孔混合ARQ方案的低密度奇偶校验码构造方法

为了在不增加低密度奇偶校验码编译码复杂度的条件下,改善数据打孔混合重传请求的系统吞吐量,给出了一种改进的矩阵构造和打孔方案,增强了校验比特的可靠度并提高了打孔译码的性能.由于每次重传接收端要做2次迭代译码,所以同时优化这2次迭代译码的噪声门限值,用密度演变算法给出了一种更加适合该协议的非规则分布.数据吞吐量的仿真结果显示,改进分布和构造的码字明显优于原有的码字.     

乘积码的一种新的迭代译码算法

乘积码是利用线性分组码实现长码的典范,能纠正大量的随机错误和突发错误,当以Turbo码的思想实现乘积码的迭代译码时,可获得很高的编码增益.针对乘积码提出一种新的迭代译码算法,该算法的反馈方式有别于Turbo码的传统迭代译码,是通过输出软信息与接收软信息进行线性叠加来实现的,此时子译码器的候选码字个数将大为降低,同时译码输出也无须做复杂的LLR计算,直接映射为由-1, 1组成的软输出矩阵,从而在牺牲较小性能的情况下很大程度地降低了译码复杂度.     

一种改进的LDPC码译码算法研究

针对传统BP算法运算复杂度较高的问题,将BP算法和WBF算法相结合提出LDPC码改进译码算法。在每次BP迭代译码中加入校验式判断,并利用一定的翻转判据进行加权。然后对满足条件的位进行翻转,再次进行校验式判断,加快获得许用码字的速度。在加性高斯白噪声信道下的仿真结果表明,此改进译码算法能有效降低译码的平均运行时间,并且能够保持和传统BP算法一样的优异译码性能。并针对不同最大迭代次数,不同码长,不同码率情况,对改进译码算法和传统BP算法的性能进行详细比较。     

Design and Implementation of a Novel Algorithm for Iterative Decoding of Product Codes

A novel product code iterative decoding algorithm and its high speed implementation scheme are proposed in this paper.Based on partial combination of selected columns of check matrix,the reduced-complexity syndrome decoding method is proposed to decode sub-codes of product code and deliver soft output information.So iterative decoding of product codes is possible.The fast sorting algorithm and a look-up method are proposed for high speed implementation of this algo-rithm.Compared to the conventional weighing iterative algorithm,the proposed algorithm has lower complexity while offering better performance,which is demonstrated by simulations and implementation analysis.The implementation scheme and verilog HDL simulation show that it is feasible to achieve high speed decoding with the proposed algorithm.     

基于和积算法的汉明码迭代译码性能分析

现代高效纠错码采用了迭代译码，极大地提高了系统的纠错性能，因此用迭代译码对汉明码译码系统进行了设计，并且用因子图与和积算法等现代编译码理论对汉明码的迭代译码过程进行了理论分析。实验结果表明，在加性高斯信道下，在误码率为10^-2时，汉明码迭代译码较古典译码仿真结果大概提高了3dB，同时，汉明码的迭代译码方式与最佳的枚举译码方式的性能相当，但译码复杂度有显著下降，这使得迭代译码在汉明码中的实际运用具有重要价值。     

一种基于最小区域选择的LDPC码迭代译码算法

提出一种基于最小区域选择的LDPC(low-density parity-check)码迭代译码算法(min-zone selection decoding algorithm,MZS decoding).MZS算法把最小区域选择和近似计算的思想结合起来,针对传统的置信度传递译码算法(belief propagation decoding algorithm,BP decoding)中的Q(x)函数提出了一种有效的简化处理方式,而这种简化处理只产生少许的性能损失.仿真结果证明,通过合理的参数设置,MZS算法几乎可以提供和BP算法同样优秀的性能.