本文關(guān)鍵詞： 陷阱集 陷阱集配置 兩比特BF算法 置信傳播譯碼 集群型糾錯(cuò)　出處：《西安電子科技大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的快速發(fā)展,對(duì)數(shù)字通信系統(tǒng)的要求越來越高。在通信編碼領(lǐng)域出現(xiàn)了一種低密度奇偶校驗(yàn)(Low-Density Parity-Check,簡(jiǎn)稱LDPC)碼,該碼字具有低復(fù)雜度、糾錯(cuò)能力強(qiáng)等特點(diǎn),且經(jīng)過置信傳播(Belief Propagation)迭代譯碼,它的信道容量能夠逼近香農(nóng)限。在現(xiàn)代數(shù)字通信系統(tǒng)中,糾錯(cuò)碼的譯碼性能高低對(duì)整個(gè)通信系統(tǒng)影響極大,在很多實(shí)際應(yīng)用中LDPC碼的誤碼率要求在1210-左右甚至更低,因此如何有效提高LDPC碼的譯碼性能成為當(dāng)前研究的一大熱點(diǎn)。通常提高譯碼性能主要從兩個(gè)方面進(jìn)行研究,一是提高譯碼速率,二是降低譯碼的誤碼率。本文主要對(duì)LDPC碼的比特翻轉(zhuǎn)譯碼算法和碼字Tanner圖中的錯(cuò)誤類型進(jìn)行了研究,給出了兩比特“比特翻轉(zhuǎn)”(Two-bit Bit Flipping,簡(jiǎn)稱TBF)譯碼算法、陷阱集配置(Trapping Set Profile)的定義以及陷阱集配置的構(gòu)造,針對(duì)不同的陷阱集配置對(duì)TBF譯碼算法的選擇方案進(jìn)行了研究。以下是本文的主要工作內(nèi)容概括:1.系統(tǒng)地介紹了數(shù)字通信系統(tǒng)的發(fā)展以及LDPC碼的研究現(xiàn)狀;詳細(xì)描述了LDPC碼的Tanner圖表示和陷阱集(Trapping Set)的相關(guān)概念;概括分析了LDPC碼的兩種典型的譯碼算法。2.在比特翻轉(zhuǎn)(Bit Flipping)譯碼算法的基礎(chǔ)上,針對(duì)該算法對(duì)某些錯(cuò)誤類型譯碼不能夠成功收斂的問題,在變量節(jié)點(diǎn)處額外添加一比特位信息,進(jìn)而給出兩比特變量節(jié)點(diǎn)的BF譯碼算法。實(shí)例驗(yàn)證該譯碼算法在若干次迭代后,譯碼成功收斂。3.在兩比特變量節(jié)點(diǎn)的BF譯碼算法基礎(chǔ)上,分析另一類錯(cuò)誤類型,發(fā)現(xiàn)TBFA1(Two-bit Bit Flipping Algorithm 1)對(duì)該錯(cuò)誤類型譯碼失敗的問題,在校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)處額外添加一比特位信息,進(jìn)而給出兩比特校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)的BF譯碼算法(TBFA2),同時(shí)實(shí)例驗(yàn)證了TBFA2在若干次迭代后,譯碼成功收斂。再次結(jié)合算法分析給出了算法譯碼成功的收斂條件,實(shí)現(xiàn)了在BSC信道下TBF(Two-bit Bit Flipping)譯碼算法的仿真,結(jié)果表明該譯碼算法的性能優(yōu)于BP譯碼算法的性能。4.針對(duì)不同的錯(cuò)誤類型,結(jié)合集群型糾錯(cuò)(Collective Error Correction)給出了陷阱集和陷阱集配置的定義及構(gòu)造,該構(gòu)造是通過在子圖中添加變量節(jié)點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)展的過程,進(jìn)而得到一個(gè)不含陷阱集的圖集合序列,通過依次遞歸可得到一個(gè)碼字Tanner圖的陷阱集配置。5.針對(duì)不同的錯(cuò)誤類型,給出消除碼字Tanner圖中的陷阱集配置的TBF算法選擇方案。分析選擇單個(gè)TBF算法和選擇多重TBF算法異同,給出有效的TBF算法選擇方案。最后基于不同的陷阱集配置,實(shí)現(xiàn)了選擇多重TBF譯碼算法的仿真,結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。
[Abstract]:With the rapid development of modern information technology, the requirement of digital communication system is becoming more and more high. In the field of communication coding, a low-density parity check (LDPC) code has emerged, which has the characteristics of low complexity and strong error-correcting ability. After iterative decoding with confidence propagation propagation, its channel capacity can approach Shannon limit. In modern digital communication systems, the decoding performance of error-correcting codes has a great impact on the whole communication system. In many practical applications, the BER of LDPC codes is about 1210- or even lower, so how to effectively improve the decoding performance of LDPC codes has become a hot research topic. Usually, the improvement of decoding performance is mainly studied from two aspects. One is to improve the decoding speed, the other is to reduce the bit error rate of decoding. This paper mainly studies the bit flipping decoding algorithm of LDPC code and the error types in the codeword Tanner diagram, and gives a two-bit "bit flipping" two-bit Bit coding algorithm. The definition of trap set configuration trapping Set profile and the construction of trap set configuration, The selection scheme of TBF decoding algorithm for different trap set configurations is studied. The following is the main work of this paper: 1. The development of digital communication system and the research status of LDPC code are introduced systematically. The concepts of Tanner graph representation of LDPC code and trap set trapping set are described in detail, and two typical decoding algorithms of LDPC code. In order to solve the problem that the algorithm can not converge successfully for some error type decoding, an additional bit bit information is added to the variable node, and then the BF decoding algorithm of two bit variable nodes is given. An example is given to verify the algorithm after several iterations. On the basis of the BF decoding algorithm of two-bit variable nodes, another kind of error type is analyzed. It is found that TBFA1(Two-bit Bit Flipping Algorithm 1) fails to decode the error type, and adds an extra bit of bit information at the check node. Furthermore, the BF decoding algorithm of two-bit check node is given, and an example is given to verify the successful convergence of TBFA2 decoding after several iterations. Again, the convergence conditions of the algorithm are given based on the analysis of the algorithm. The simulation of TBF(Two-bit Bit coding algorithm in BSC channel is carried out. The results show that the performance of this decoding algorithm is better than that of BP decoding algorithm. In this paper, the definition and construction of trap set and trap set configuration are given in combination with collective Error correction of cluster error correction. The structure is extended by adding variable nodes to the subgraph, and a graph set sequence without trap set is obtained. The trap set configuration of a codeword Tanner graph can be obtained by recursion in turn. For different error types, a TBF algorithm selection scheme for eliminating trap set configuration in codeword Tanner graph is presented. The similarities and differences between selecting single TBF algorithm and selecting multiple TBF algorithm are analyzed. An effective TBF algorithm selection scheme is presented. Finally, the simulation of selecting multiple TBF decoding algorithm is implemented based on different trap set configurations, and the effectiveness of the method is verified.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN911.22

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本文編號(hào)：1516005