LDPC和积译码的一种改进算法

性能逼近Shannon限的低密度奇偶校验(Low-Density Parity-Check,LDPC)纠错码,在实际应用中需要解决的问题是尽可能降低译码的复杂度.本文概要分析了低密度奇偶校验码的和积译码算法,并基于该算法,提出了一种新的LDPC的和积译码改进算法一差分译码算法,选择若干个绝对值最小的差分值进行运算.理论分析和仿真验证结果表明:本文提出的改进算法可进一步降低了译码复杂度,并使译码性能得到一定提高.     

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.     

基于校验式可信度的比特翻转LDPC译码算法

提出一种基于校验式可信度的比特翻转(CR-BF)低密度奇偶校验(LDPC)译码算法,及其改进.该算法利用校验式的可信度作为比特翻转准则,并参考校验式的错误个数,每次迭代翻转多个比特.仿真结果表明,与加权比特翻转(WBF)算法相比,该算法加快了迭代收敛速度,改善了误码性能.     

基于预测的多符号翻转多元LDPC译码算法

针对基于汉明距离和预测的符号翻转多元低密度奇偶校验码译码算法具有复杂度低、硬件实现简单等优势,但其性能有限且译码收敛速度较慢的问题,本文提出一种基于多符号翻转多元LDPC译码算法。首先,对用于翻转的度量值进行修改。在迭代过程中,计算基于目标函数得到的翻转度量值以及前一次相应的度量值进行累积处理后,得到新的翻转度量值,并用于对下一个符号的预测;其次,相比于单符号翻转的原算法,本算法引入多符号翻转策略,在迭代过程中翻转多个满足翻转阈值条件的变量节点。仿真和数值结果表明：与原算法相比,本文算法在性能上可获得约0.4 dB的增益。此外,该算法具有更少的平均迭代次数,因此译码收敛速度更快。     

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...     

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。     

基于QR码的广义LDPC码的设计与译码算法的研究

广义低密度奇偶校验(generalized low-density parity-check,GLDPC)码可以降低原始低密度奇偶校验(low-density parity-check,LDPC)码的错误平层,但传统GLDPC码的构造方法会造成码率损失较大.鉴于此,采用平方剩余(quadratic residue,QR)码作为分量码,提出一种新颖的GLDPC码构造方法,并设计相应的译码算法.统计给定码字的陷阱集,并利用陷阱集挑选变量节点作为QR码的信息位;把QR码变量节点的校验位补全在原始LDPC码后,从而构造一种GLDPC码,设计出一种适合GLDPC码的两阶段译码算法.仿真结果表明,这种GLDPC码构造方法码率损失比较小,在BER为1×10-9时,GLDPC码与原始LDPC码相比,得到了约0.3 dB的增益.     

两种新的对数似然比简化算法及其在LDPC码上的应用

通常用取最小绝对值方法对若干比特模二和的对数似然比(LLR)进行简化,该方法存在误差积累问题,因而不是最有效的.为此,提出了两种新的LLR简化算法:正比例函数拟和修正法和逐点平均值曲线修正法,并用这两种算法替代了低密度奇偶校验(LDPC)码归一化最有效可信传播(UMP-BP)译码中的LLR计算,使其在降低译码复杂度的情况下误码率更低.仿真结果表明,对于码长1 024 bits的LDPC码,采用所提出的LLR简化算法后性能较UMP-BP译码方法有0.4 dB提高,并与最优的可信传播算法接近,计算复杂度也有明显下降.     

LDPC码串行译码收敛性分析

介绍了低密度校验码（LDPC码）的Tanner图表示和洪水译码算法后，引入基于校验节点的串行译码算法及半串行译码算法，通过密度进化和树的深度两方面束讨论串行译码的消息收敛特性，证明其消息收敛速度比洪水译码算法约快2倍，并且降低了译码复杂度。分别应用洪水译码算法和串行译码算法在AWGN信道下进行计算机仿真。理论分析与仿真结果均表明，串行译码算法明显改善了译码性能。     

LDPC码的一种低复杂度归一化最小和译码算法

为了满足5G新无线对标准低密度奇偶校验(low-density parity-check,LDPC)码纠错译码器的要求,提出一种基于归一化最小和算法的单最小值算法。利用一次绝对最小值计算和近似第二最小值代替两次最小值计算,减少译码器的运算复杂度。通过密度进化理论计算归一化因子α,利用加权平均修正出最优的α值提前存储,可以在不消耗额外计算资源的前提下改善由于使用单最小值而损失的性能。提出一种分层译码器结构,利用值重用技术实现减少内存和计算资源消耗。仿真结果证明,在比特错误率(bit error ratio,BER)为10-5时,所提算法比现有的单最小值算法有大约0.2dB的增益,也比传统归一化最小和算法拥有更好的译码性能和收敛速度。     

LDPC编码的MIMO-OFDM系统的双涡轮迭代检测译码方法

采用迭代检测译码接收方法的LDPC(low density parity check,低密度奇偶校验)编码MIMO-OFDM(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing,多天线正交频分复用)传输,是在宽带无线通信系统中逼近多输入多输出(MIMO)信道容量的一种简单而有效的方法.在迭代检测译码过程中,既存在检测器和译码器之间的迭代,也存在译码器内迭代.首先给出LDPC编码MIMO-OFDM系统的因子图分析,进而提出双涡轮迭代检测译码方法.在所提方法中,检测器与译码器并发工作且实时交互软信息.与传统的串行迭代检测译码方法相比,双涡轮迭代检测译码方法可有效地降低检测译码时延.仿真结果证实,采用双涡轮迭代检测译码方法的接收机能在给定运算复杂度的条件下改善误帧率性能,有助于实现"绿色通信".     

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.     

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。     

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.     

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．     

LDPC码位翻转解码算法研究

研究了低密度奇偶校验(LDPC)码的位翻转硬判决迭代解码算法,引入接收信号作为可靠性评估,从而推导出LDPC码位翻转软判决解码算法．在软判决算法的实施过程中,提出“分类投票排队”方法,使LDPC码位翻转解码算法在复杂度略有增加但仍低于置信传播算法的情况下,性能得到改善。     

基于压缩感知重建去噪后的LDPC译码算法

针对LDPC译码前的噪声问题,提出一种基于压缩感知重建去噪后的LDPC译码算法.首先,在接收端使用CS算法对系统的接收信号进行观测,恢复,消除信道传输过程中的噪声信息;然后,将恢复信号直接作为接收信号送入LDPC的译码器.仿真计算证明,这种改进的算法能有效减少噪声影响,降低LDPC的误码率,提高系统译码性能,在码长为512时,误码率可降低到10-5,并且受稀疏度,传输速率和CS重构算法影响.对比4种CS重构的贪婪算法,SP算法得到的效果较好.