UMP-BP算法中置信度被高估的改进

分析了用于低密度奇偶校验码迭代概率译码的最大噪声功率归一化置信度传播算法(UM P-BP算法)中置信度被高估的主要原因,提出了改进算法(MUM P-BP算法).算法中减小置信度更新值的最佳乘性系数与低密度奇偶校验码变量节点的度数成反比关系.在稍许增加译码计算量的代价下,MUM P-BP算法的误码性能超过了UM P-BP算法,接近或略优于BP算法.     

低密度奇偶检验码译码的高效量化算法

为降低低密度奇偶检验码译码的硬件实现复杂度,提出了一种可变步长均匀量化"和积"译码算法。该算法分为两步进行:首先,检验节点和变量节点的外信息都以相同的量化步长进行均匀量化而进行迭代译码;然后,当迭代达到预定的次数时,检验节点和变量节点的量化步长分别乘以和除以预先选定的一个参数。仿真和现场可编程门阵列实现结果表明,与未量化的标准积译码算法相比,该算法的性能损失在0.1 dB以内;与同等性能的算法相比,该算法可以降低50%的硬件规模。     

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。     

低密度校验码分层译码的密度演化算法

在对低密度校验码译码及密度演化算法研究的基础上,提出了分层译码的密度演化算法,对分层译码算法的噪声门限与收敛特性进行了仿真,并将分层译码与一般的置信传播及最小和算法做了性能比较.结果表明,分层译码算法具有快速译码收敛的优点,在不改变噪声门限的条件下,可使译码迭代次数减半.由于分层译码对降低译码器的复杂度起到了重要的作用,因此,文中提出的密度演化算法为实际应用提供了理论依据,能有效地估计低密度校验码分层译码的噪声门限和迭代次数.     

基于密度进化算法的正则LDPC码噪声门限

针对LDPC码(低密度奇偶校验码)的噪声门限问题,基于置信传播算法讨论密度进化算法的实现方法,通过对校验节点均值迭代公式的简化来确定门限值,简化算法降低了迭代运算的复杂度,减小了运算量.构造了3种不同次数分布的LDPC码,对其在高斯白噪声信道下噪声方差门限和信噪比门限进行了理论计算和仿真,并对结果进行了比较分析.研究结果表明,随着列重的增加,LDPC码的误码性能将变差,选择好的次数分布能获得优秀的误码性能,这对LDPC码进一步的应用研究具有指导意义.     

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。     

一种多级迭代干扰消除多用户检测算法

提出了快跳频多址通信多级迭代干扰消除多用户检测算法.该算法首先使用传统检测器对只有惟一最大行的用户做出正确译码,对于有多个最大行的用户进行迭代干扰消除.在迭代干扰消除中,对干扰数据信干功率比进行估计,若干扰频点没有受到其他信号的重叠干扰,则在迭代中被消除,否则继续迭代,直到所有用户译码完成.该算法具有线性的复杂度,消除了Fiebig多级干扰消除算法的错误传播,仿真结果表明提出的多级迭代干扰消除算法性能优于其他多用户算法.     

有限状态Markov信道上基于噪声软判决的LDPC译码

针对有限状态Markov信道,提出一种改进的低密度奇偶校验码(low-density parity-check,LDPC)译码算法,并给出其因子图表示.该译码算法包括相互迭代的标准和积译码算法和前向后向算法两个部分.在标准和积译码算法每次迭代后,得到噪声比特的软判决;前向后向算法利用噪声比特的软判决,重新估计发送比特的信道似然比.标准和积译码算法用此重新估计的信道似然比,进行下一次迭代.考虑到因子图中Markov信道节点的引入会引起图中圈个数的增加,进一步提出用基于概率的消息传递策略来更新译码过程中的消息.仿真结果表明,此算法不仅远好于标准的和积译码算法,而且优于采用噪声硬判决的算法.