LDPC码偏移修正加权比特翻转译码算法

大量仿真表明,基于幅度和的改进型加权比特翻转(modified sum of the magnitude based weighted bit flipping, MSMWBF)译码算法对于行重/列重较小的低密度奇偶校验(low density parity check, LDPC)码而言,展现出巨大的性能优势,但对于行重/列重较大的基于有限域几何(finite geometry, FG)的LDPC码,性能损失严重。首先对此现象进行理论分析。其次,引入附加的偏移项对MSMWBF算法的校验方程可靠度信息进行修正,提高了算法对行重/列重较大的LDPC码的译码性能。仿真结果表明,在加性高斯白噪声信道下,误比特率为10E-5时,相比于MSMWBF算法,在适度增加实现复杂度的条件下,所提算法可获得约0.63 dB的增益。     

基于WBP-CNN算法的LDPC译码

针对低密度奇偶校验(low density parity check, LDPC)码在相关噪声条件下译码误比特率上升的问题,结合传统译码算法与卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)设计了新的译码器。该译码器在置信传播(belief propagation, BP)算法中引入加权比特翻转(weighted bit-flipping, WBF)算法,生成加权BP(weighted BP,WBP)结构以解决码字临界处误比特率较高的问题。然后通过CNN降低噪声,在WBP和CNN之间迭代处理接收信号,使信号估计值不断逼近真实值以降低相关噪声的影响。通过仿真发现,与BP算法相比,所提算法能够有效降低相关噪声条件下LDPC译码的误比特率。     

基于WBP-CNN算法的LDPC译码

针对低密度奇偶校验(low density parity check, LDPC)码在相关噪声条件下译码误比特率上升的问题,结合传统译码算法与卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)设计了新的译码器。该译码器在置信传播(belief propagation, BP)算法中引入加权比特翻转(weighted bit-flipping, WBF)算法,生成加权BP(weighted BP,WBP)结构以解决码字临界处误比特率较高的问题。然后通过CNN降低噪声,在WBP和CNN之间迭代处理接收信号,使信号估计值不断逼近真实值以降低相关噪声的影响。通过仿真发现,与BP算法相比,所提算法能够有效降低相关噪声条件下LDPC译码的误比特率。     

一种LDPC码的联合译码算法

在加性高斯白噪声(additive white Gaussian noise, AWGN)信道中设计一种低密度奇偶校验(low-density parity-check, LDPC)码的最大似然译码算法是一项具有挑战性的工作。麦克斯韦译码算法在二进制擦除信道下具有优越的性能,但把这种算法移植到其他信道却非常困难。引入了信道转换的思想实现两个不同信道之间的转换,并利用该方法成功地将麦克斯韦算法应用到AWGN信道中,提出了一种将信度传播算法和麦克斯韦算法有机结合的联合译码算法,即信度传播麦克斯韦译码算法,该算法可缩小与最大似然译码算法之间的性能差距。仿真表明,该译码算法可打破大多数小陷阱集从而获得比信度传播译码算法更低的误帧率,并且可消除大多数信度传播译码后出现的小错误。     

基于有限域构造的QC LDPC码编码器设计

为了降低准循环低密度奇偶校验（quasi-cyclic low-density parity-check, QC LDPC）码编码的复杂度,提出了一种利用近似满秩（approximate full rank, AFR）矩阵实现QC LDPC码的高效编码方案。基于有限域GF(q)乘群、加群构造出AFR校验矩阵,利用AFR矩阵可以快速得到其系统循环形式的生成矩阵。此方案不但可以实现线性化编码,而且编出的码都为系统码。仿真表明,该编码方案对于列重较小的QC LDPC码具有较好的通用性和实用价值。     

基于相对残差的LDPC码动态调度译码算法

针对低密度奇偶校验码的动态调度译码算法中存在的震荡现象和贪婪特性问题,在基于变量节点消息残差置信传播算法的基础上,提出一种基于相对残差调度的置信传播算法。对变量节点进行分组,以变量节点向校验节点传递消息的相对残差值作为参考,优先更新相对残差值最大的节点,加快译码收敛速度。对于译码过程中震荡的变量节点,对其更新前后的后验LLR(log likelihood ratio)消息值做加权平均处理,提高震荡节点的可靠度。在算法迭代的过程中对变量节点向校验节点传递消息的相对残差值作衰减处理,缓解译码算法的贪婪特性。仿真结果表明：与VC-RBP算法相比,在误比特率为10-5时所提算法译码性能可以获得0.3～0.4 dB的增益,同时拥有更快的收敛速度。     

信噪比失配对LDPC码BP译码收敛性的影响

针对信噪比失配下置信传播译码的收敛性问题,提出了一种收敛性分析方法。该方法利用改进的高斯近似理论计算译码消息的均值和方差,获得外信息,进而跟踪译码的收敛过程。可分析不同码型、信道状况、失配程度下的译码收敛性,并给出了具体步骤和例子,分析结果可为自适应地确定译码器的估计精度标准提供参考。最后给出了一种灵活的信噪比估计算法,仿真验证了算法的有效性。     

基于幅度和的LDPC码加权比特翻转译码算法

以信息节点的幅度和作为校验方程的可靠度信息,提出两种简单高效的低密度奇偶效验（low density parity check, LDPC）码的加权比特翻转(weighted bit flipping, WBF)译码算法。仿真结果表明,在加性高斯白噪声信道下,误比特率为10-5时,相比于传统的WBF和改进型WBF(modified WBF, MWBF)算法,提出的一种算法可分别获得约1.65 dB和1.31 dB的增益。同时,平均迭代次数也大大降低。     

利用几何图形构造不含小环的LDPC码

对低密度奇偶校验(low-density parity-check,LDPC)码的Tanner图和几何图形之间的关系进行分析后,提出了一种规则的(3,k)LDPC码的构造方法,该方法基于三维点阵实现。通过在一个三维的点阵中构造线,并合理地选择斜率来消除点阵中的三角形结构,从而使得所造的码的圈长为8,三维点阵高度的选择通过一个搜索算法实现,该方法简单有效。在AWGN信道上进行仿真,结果表明利用提出的构造方法所构造的LDPC码具有良好的性能。     

从π-旋转LDPC码到Q-矩阵LDPC码的演进

介绍了基于π 旋转矩阵的低密度奇偶校验码(LDPC码)的构造方法,对π 旋转矩阵进行了研究和改造,对其约束条件进行加强,在此基础上定义了Q 矩阵,并提出Q 矩阵LDPC码的构造方法。Q 矩阵是约束满足问题的解,具有快速搜索算法,并能用循环移位的方法获得Q 矩阵集。利用Q 矩阵能快速灵活地构造不含4线循环的大型稀疏奇偶校验矩阵,从而生成LDPC码。提出的编码器设计基本思想是按照有利于LDPC码的构成及其电路设计的方式将奇偶校验矩阵H分解成两个子矩阵,通过对H的分解与重构运算直接构成码字。由于不需生成矩阵G,使LDPC码编码器的实现代价大幅度的降低。     

Weighted symbol-flipping decoding algorithm for nonbinary LDPC codes with flipping patterns

A novel low-complexity weighted symbol-flipping algorithm with flipping patterns to decode nonbinary low-density parity-check codes is proposed.The proposed decoding procedure updates the hard-decision received symbol vector iteratively in search of a valid codeword in the symbol vector space.Only one symbol is flipped in each iteration,and symbol flipping function,which is employed as the symbol flipping metric,combines the number of failed checks and the reliabilities of the received bits and calculated symbols.A scheme to avoid infinite loops and select one symbol to flip in high order Galois field search is also proposed.The design of flipping pattern’s order and depth,which is dependent of the computational requirement and error performance,is also proposed and exemplified.Simulation results show that the algorithm achieves an appealing tradeoff between performance and computational requirement over relatively low Galois field for short to medium code length.     

脉冲信道下基于深度学习的BP译码方法

在脉冲信道下,针对置信传播(belief propagation,BP)算法对短码长的低密度奇偶校验(low-densityparity-check,LDPC)码译码性能差的问题,提出了一种基于深度学习的BP译码方法.首先,根据Tanner图构建两种深度神经网络模型,通过对Tanner图中边的权重重新赋值来提升译码性能...     

脉冲信道下基于深度学习的BP译码方法

在脉冲信道下,针对置信传播(belief propagation, BP)算法对短码长的低密度奇偶校验(low-density parity-check, LDPC)码译码性能差的问题,提出了一种基于深度学习的BP译码方法。首先,根据Tanner图构建两种深度神经网络模型,通过对Tanner图中边的权重重新赋值来提升译码性能。然后,简化信道对数似然比(log-likelihood ratio, LLR)的计算方法,通过模型训练优化近似计算参数,得到对参数γ鲁棒的译码模型。最后,构造鲁棒训练集,训练得到对参数α和γ鲁棒的译码模型。仿真结果表明,在高码率时,该方法相对于传统BP译码算法性能显著提升,且在近似计算信道LLR值时,译码性能在不同参数的脉冲信道下均具有鲁棒性。     

基于粒子群算法的非规则LDPC码度序列设计

研究了非规则低密度奇偶校验（low-density parity-check, LDPC）码度序列阈值计算方法,详细讨论了构造具有较高阈值度序列的步骤与约束条件的处理,提出了一种基于粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）算法的度序列优化方法。仿真了此方法的寻优效果,给出了一些接近Shannon限的优秀度序列和分析比较。     

Irregular and regular LDPC codes with high spectrum efficiency modulation in image transmission over fading channel

1.INTRODUCTION Low densityparity check(LDPC)codes,firstintroduced byGallagerin1963,havenearShannonlimitperformance whendecodedusinganiterativeprobabilisticalgorithm[1,2]. Lubyetal,constructedirregularLDPCcodesandshowed thatirregularcodesperformedbetterthanregularones[3]. AndthenRichardsonandUrbankedevelopedadensityevo lutionalgorithmtoanalyze,designtheirregularLDPC codes[4].Bythismethod,theyconstructedtheLDPCcodes thatclearlybeatthepowerfulTURBOcodes[5]. Ontheotherhand,wirele…     

多进制准循环LDPC码满秩校验矩阵构造及系统编码

提出了一种多进制准循环低密度奇偶校验（low-density parity-check, LDPC）码满秩校验矩阵的构造方法。该方法基于循环置换方阵,利用随机掩蔽的方法构造出满秩校验矩阵,从而得到具有循环阵形式的系统生成矩阵,并设计出具有线性复杂度的串行和并行多进制LDPC码编码器。仿真结果表明,由此构造出的规则和非规则多进制准循环LDPC码相比于掩蔽前的码字取得了更为优越的误码和收敛性能。     

多址访问中继信道下多边LDPC码

为逼近解码前传半双工多址访问中继信道容量,提出一种多边低密度奇偶校验(low density parity check, LDPC)码校验点联合编码（parity jointly coded multi-edge type LDPC codes, PJCMET-LDPC）结构及其度分布优化方法。该结构视中继校验比特为PJCME-TLDPC码的一部分,目的端利用从信源和中继接收的消息联合译码获得所有信源信息。为了分析该编码算法的渐进性能,推导了基于消息错误概率的多边外信息转移图噪声门限分析方法。在此基础上,提出PJCMET LDPC码度分布优化方法。实验仿真表明,与SCC LDPC码和NCC -LDPC码相比,PJCMET-LDPC码可以获得更大的编码增益。     

广义交叉乘积累加码

为设计具有线性编、译码复杂度及逼近香农限性能的信道编码结构,在并行级联的单奇偶校验码之间引入交叉结构以构成外码,以累加器为内码,提出了一种新的串行级联编码--广义交叉乘积累加码。以外信息转移图为工具对广义交叉乘积累加码进行设计,并给出一个广义交叉乘积累加码的设计示例。分析及仿真结果表明,该示例具有线性编、译码复杂度,其收敛门限距香农限仅有约0.32 dB的距离。     

基于错误特征的MLC闪存最小和译码算法

由于多级单元(multi-level-cell,MLC)闪存存储信道中随机电报噪声(random telegraph noise,RTN)、数据保持噪声(data retention noise,DRN)和单元间干扰(cell-to-cell interference,CCI)严重影响了MLC闪存阈值电压,从而导致获取的对数似然比(log-likelihood ratio,LLR)不够准确而影响了软判决译码时MLC闪存的低密度校验(low-density parity-check codes,LDPC)码的性能。在深入分析MLC闪存错误特征的基础上,通过利用MLC阈值电压的熵函数计算相邻MLC阈值电压分布的重叠区域来确定存储比特的可靠度,设计了MLC存储比特LLR值的动态更新策略。从而,提出了RTN、DRN和CCI噪声模型下适用于MLC闪存的LDPC码改进的最小和译码算法。仿真结果表明,与传统的LDPC码最小和译码算法相比较,MLC闪存信道下所改进的MLC闪存的LDPC码最小和译码算法具有更好的译码性能与更少的平均迭代次数。