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。     

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.     

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.     

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...     

一种新的WIMAX标准LDPC码的软判决译码算法

WIMAX标准下的LDPC码采用准循环编码方式,其译码多为和积(SP)译码算法。为了进一步降低译码复杂度,通过大量仿真分析获得最优乘性因子的值,并推导出近似线性公式,提出了一种改进型的归一化最小和(MNMS)算法。在此基础上,与校验节点匹配(CNM)算法相结合,进一步提高译码性能。仿真结果表明,这种新算法相比归一化最小和(NMS)算法、抵消最小和(OMS)算法、校验节点匹配(CNM)算法,其译码性能有明显改善,性能几乎接近和积(SP)译码算法。     

改进的低复杂度BP译码算法

基于对数似然比的BP译码算法与标准BP译码算法相比,降低了一定的运算量,但仍具有较高的计算复杂度,硬件实现时需要消耗较高的资源。针对此问题,提出了一种变量节点动态更新选择的对数似然比BP译码算法,根据每一次迭代后变量节点外信息的收敛情况及校验方程的满足情况,动态地选择置信度最低的部分节点参与更新,其他置信度较高的节点则不进行更新。仿真结果显示,该算法译码性能与对数似然比BP译码算法相比,在0.5码率,10-4误码率时,1 024码长有0.1dB的性能损失,2 048码长性能损失仅有0.07dB,但从第4次迭代开始归一化运算量至少降低了50%。     

基于偏移量近似的改进型RA译码算法研究

RA码的译码通常是利用BP译码算法来实现的,但是BP译码算法的硬件电路复杂。虽然最小和译码算法能够简化BP译码算法,但它是以牺牲性能为代价的。为了让译码算法在复杂度和译码性能之间取得较好的折衷,提出一种改进型RA译码算法。该算法采用偏移量近似的方法来逼近于BP译码算法,能够降低BP译码算法的复杂度。仿真结果表明,与BP译码算法相比,改进型RA译码算法能够在降低算法复杂度的同时保持良好的译码性能,与最小和译码算法相比,改进型RA译码算法的复杂度几乎不变,但译码性能得到了明显的提高。     

MIMO-OFDM系统中LDPC码的改进型译码算法

为了降低LDPC码译码算法的复杂性并提高译码性能,针对传统的最小和译码算法的性能缺陷,提出一种改进型最小和译码算法.在最小均方误差准则下,该改进型译码算法充分利用了归一化译码算法和偏移译码算法的优点,以逼近置信传播译码算法.最后将LDPC码的改进型最小和译码算法应用于MIMO-OFDM系统中以降低载波干扰.仿真结果表明,若MIMO-OFDM系统要求的误码率为10-5,改进型最小和译码算法的编码增益比传统的最小和译码算法高出0.5 dB,比归一化译码算法和偏移译码算法分别高出0.3和0.2 dB,与置信传播译码算法仅差0.15dB.另外,改进型最小和译码算法也具有低的硬件复杂度.     

一种基于BP短LDPC码的改进级联算法

对短LDPC码的分阶统计译码(OSD)算法进行了分析,研究了BP和OSD的级联算法及对数似然比累积算法,考虑到译码复杂度和性能的折中,提出了一种改进的级联算法,用最小和算法替代BP算法,然后与对数似然比累计算法进行级联。仿真结果表明,和原始的BP算法相比,译码性能有了很大的提升;和BP-OSD级联算法相比,译码复杂度降低,性能几乎一致。     

一种基于BP短LDPC码的改进级联算法

对短LDPC码的分阶统计译码(OSD)算法进行了分析,研究了BP和OSD的级联算法及对数似然比累积算法,考虑到译码复杂度和性能的折中,提出了一种改进的级联算法,用最小和算法替代BP算法,然后与对数似然比累计算法进行级联.仿真结果表明,和原始的BP算法相比,译码性能有了很大的提升;和BP-OSD级联算法相比,译码复杂度降低,性能几乎一致.     

面向连续变量量子密钥分发的多边型LDPC码设计与性能分析

为满足连续变量量子密钥分发(continuous-variable quantum key distribution, CV-QKD)应用场景中对高性能低密度奇偶校验(low density parity check, LDPC)码的需求,提出了针对一类具有3种边类型且部分变量节点度为1的多边型LDPC(multi-edge type LDPC, MET-LDPC)码的设计方法。通过掩模到需要的度分布的方式设计左上角矩阵;采用基于多路径外在信息度(extrinsic message degree, EMD)策略的渐进边增长(progressive edge growth, PEG)算法设计左下角矩阵;将各部分矩阵组合在一起完成MET-LDPC码的设计。仿真结果表明,采用掩模加PEG算法设计的MET-LDPC码比单独用PEG算法设计的MET-LDPC码性能更优。     

Multistep Linear Programming Approaches for Decoding Low-Density Parity-Check Codes

The problem of improving the performance of linear programming (LP) decoding of low-density parity-check (LDPC) codes is considered in this paper. A multistep linear programming (MLP) algorithm was developed for decoding LDPC codes that includes a slight increase in computational complexity. The MLP decoder adaptively adds new constraints which are compatible with a selected check node to refine the results when an error is reported by the original LP decoder. The MLP decoder result is shown to have the maximum-likelihood (ML) certificate property. Simulations with moderate block length LDPC codes suggest that the MLP decoder gives better performance than both the original LP decoder and the conventional sum-product (SP) decoder.