基于校验节点的LDPC码的消息加权均值串行译码算法

 中短长度LDPC码在采用BP算法译码时,由于短环的存在会导致某些比特LLR值出现振荡现象,从而影响了译码性能。针对这一现象,提出了一种采用消息加权均值来修正校验节点到变量节点消息传递的改进译码算法。该译码算法将上次校验节点到变量节点的消息和本次计算所得的校验节点到变量节点的消息进行加权求和后作为当前最新的消息。通过对本次计算所得的校验节点到变量节点的消息赋予比上次校验节点到变量节点消息更高的权值,从而减弱消息加权均值对正常BP消息传递的影响,有效抑制比特LLR值的振荡。仿真结果表明,与传统的串行迭代译码算法相比,改进的译码算法在计算复杂度增加极少的情况下,有效提高了中高信噪比区的译码性能。     

一种非规则LDPC码的改进型UMPBP—Based译码算法

为了减小UMPBP—Based译码算法相对于LLR—BP译码算法的性能损失,提出了一种改进型UMPBP—Based译码算法,校验节点消息处理时,通过合理地设置校正因子与偏移因子2种参数,将NormalizedBP-Based和OffsetBP—Based2种译码算法进行有效的融合;变量节点消息处理时,引入了一种LLR—BP译码算法中的震荡补偿算法．仿真结果表明,针对非规则LDPC码,在一定范围内误码率相同的条件下,改进型UMPBP-Based译码算法与UMPBP—Based、NormalizedBP—Based和OffsetBP-Based3种译码算法相比较,译码性能得到明显的改善,可以更有效地逼近性能优异的LLR—BP译码算法．     

基于串行消息传递机制的LDPC码译码算法研究

在介绍LDPC码概念和基于洪水消息传递机制和积译码算法的基础上,引入基于串行消息传递机制的LDPC译码算法.该串行译码算法可基于校验节点或变量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快速进入迭代过程,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.分析了两种串行译码算法的算法复杂度,证明基于校验节点的串行译码算法能在很大程度上简化译码复杂度,并对比洪水译码算法,在AWGN信道下进行了性能仿真,仿真结果表明两种串行译码算法都使译码性能得到明显提高.     

基于遗忘系数的LDPC译码算法研究

长LDPC码的Tanner图中通常没有环路,此时LLR BP译码算法是性能最优的软判决译码算法.而短LDPC码的Tanner图中通常存在环路,因此变量节点之间的信息就不再相互独立,这时LLR BP译码算法的译码性能就会下降.针对短LDPC码的特点,提出一种改进型LLR BP译码算法,利用遗忘系数来计算该算法中的参数.仿真结果表明,与LLR BP译码算法、Normalized BP译码算法以及Offset BP译码算法相比,改进型LLR BP译码算法能够在降低算法复杂度的同时提高环路存在情况下的LDPC译码性能.     

基于可靠率的改进的LDPC码BF译码算法

相对于低密度奇偶校验(LDPC)码置信传播(BP)译码o(n2)数量级的计算复杂度,比特翻转(BF)译码算法的计算复杂度只有o(n),然而其译码性能却有很大降级.为此,该文提出了一种改进的BF算法.该方法使用了可靠率来衡量所有参与同一校验的信息节点对校验没有满足的贡献,以较低的计算量增加为代价在译码中引入软信息的使用,从而使BF的性能有了较大提升.理论分析表明其复杂度为o(n),仿真结果表明,与加权的比特翻转译码算法比较,新算法在信噪比为7 dB时,误码率由10-3数量级改善为10-4.     

一种改进的LDPC码译码算法

指出了由于短LDPC（低密度奇偶校验）码的Tanner图中会出现环路,使得变量节点之间的信息不再相互独立,从而导致对数域BP译码算法的性能下降．从平衡迭代译码性能与硬件实现复杂度的角度出发,提出了一种改进的BP算法,通过变量消息的修正来补偿校验消息简化的损失．仿真结果表明：改进的算法加快了算法的收敛速度,降低了迭代译码...     

基于变量节点更新改进的自修正最小和算法

针对最小和(Min-Sum,MS)算法在奇偶校验码上的译码性能较差的问题,提出了一种改进的MS算法.如果新变量节点消息和先前变量节点消息的符号不同,通过对新变量节点消息和先前变量节点消息动态加权处理修改迭代过程中的变量节点消息,以降低MS过高估计的不利影响.利用深度学习方法实现的译码器不仅能够抑制MS近似的影响,同时能够抑制码结构中循环的不利影响.仿真结果表明,与MS算法相比,改进的算法在几乎不增加复杂度的条件下获得了译码性能的显著提高,并且在中短码上的译码性能优于经典的置信度传播(Belief Propagation,BP)算法.     

基于LDPC码校验节点度的分类修正最小和算法

为了减小低密度奇偶校验(low-density parity-check,LDPC)码的译码算法复杂度,提高译码性能,该文针对致信传播(belief propagation,BP)译码算法及其简化算法的分析,提出了一种基于校验节点度的分类修正最小和译码算法。该算法将最小和译码算法中校验节点输入外信息绝对值的最小值和次小值分类,并根据该节点的度计算与BP算法的偏移量,分别选择不同的阈值和修正因子对外信息进行补偿。仿真结果表明,该算法在高信噪比区域的译码性能高于BP算法,并且计算复杂度大大低于BP算法,是一种适用于各种校验节点度分布,而且是能较好兼顾性能与实现复杂度的译码算法。     

基于LDPC码校验节点度的分类修正最小和算法

为了减小低密度奇偶校验(low-density parity-check,LDPC)码的译码算法复杂度,提高译码性能,该文针对致信传播(belief propagation,BP)译码算法及其简化算法的分析,提出了一种基于校验节点度的分类修正最小和译码算法。该算法将最小和译码算法中校验节点输入外信息绝对值的最小值和次小值分类,并根据该节点的度计算与BP算法的偏移量,分别选择不同的阈值和修正因子对外信息进行补偿。仿真结果表明,该算法在高信噪比区域的译码性能高于BP算法,并且计算复杂度大大低于BP算法,是一种适用于各种校验节点度分布,而且是能较好兼顾性能与实现复杂度的译码算法。     

一种改进的LDPC码最小和译码算法

低密度校验(LDPC)码最小和译码算法在BSC信道下具有较高的错误平层。针对这一问题,提出了一种改进的最小和译码算法。该算法在每轮迭代译码过程中利用变量节点邻居传入的可靠性强度阶和原始信道接收值之间存在特定的规律进行消息更新,从而能够加速译码收敛速度,提高译码性能。仿真结果表明,该算法在BSC信道下使用3或4级强度阶可以逼近甚至超越浮点型BP译码算法。