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LDPC碼低復(fù)雜度置信傳播譯碼算法研究

發(fā)布時間:2017-06-20 16:08

  本文關(guān)鍵詞:LDPC碼低復(fù)雜度置信傳播譯碼算法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:在無線通信系統(tǒng)中,信道前向糾錯碼,尤其是信道譯碼器仍然是無線通信系統(tǒng)實現(xiàn)復(fù)雜度的主要來源,其重要性不言而喻。低密度奇偶校驗碼最初由Gallager博士提出,Mackay在1999年重新發(fā)明了它,隨著對LDPC碼研究的深入,它已經(jīng)成為迄今性能最優(yōu)異的兩大信道編碼之一;谥眯艂鞑サ南鬟f算法,即BP算法,是LDPC碼公認的最佳譯碼方法。由于譯碼時主要涉及加法運算和乘法運算,所以BP算法也被稱作和積算法。值得注意的是,BP算法每次迭代運算次數(shù)與節(jié)點的數(shù)目呈線性關(guān)系,而且由于Tanner圖中存在短回路,LDPC碼的BP譯碼和Turbo碼一樣也是有缺陷的,這就造成了一定的性能損失。與Turbo碼相比,LDPC碼譯碼中比特節(jié)點的消息符號通常需要更多的迭代次數(shù)來達到收斂,譯碼時所需內(nèi)存相對過大LDPC碼存在的這些問題使得它的綜合性能受到削弱。基于LDPC碼譯碼算法的這些熱點問題,本文主要對LDPC譯碼的低復(fù)雜度置信傳播譯碼算法進行了深入研究。本文通過分析LDPC碼低復(fù)雜度譯碼算法的優(yōu)缺點,提出了ACMS算法。新算法對最小和算法進行了簡化處理,在校驗節(jié)點信息更新計算時只取一個最小值,并對消息計算公式作了修正與改進,改善了基于單個最小值的最小和算法對信噪比敏感的問題,使之能夠在不同信噪比條件下自適應(yīng)地調(diào)整軟置信度。仿真實驗證明,新算法改善了整體的誤碼性能,尤其是在中低信噪比區(qū)改進效果尤為明顯。在改進算法的基礎(chǔ)上,對譯碼過程時的信道信息和軟輸出的校驗節(jié)點信息進行了量化,給出了一種8bit查表量化方法。仿真結(jié)果亦表明,經(jīng)過量化后的改進算法繼承了其性能優(yōu)勢及自適應(yīng)信噪比的特點,加快了譯碼速度。另外,本文還提出了一種基于錯誤追蹤和比特節(jié)點調(diào)度的分塊譯碼算法,基于比特節(jié)點的出錯次數(shù)和校驗節(jié)點的LLR絕對值對Tanner圖中的邊進行分塊和排序,調(diào)整了BP算法中各個節(jié)點的消息更新優(yōu)先級。仿真結(jié)果亦表明本文提出的新調(diào)度算法相對傳統(tǒng)動態(tài)調(diào)度算法降低了運算量,性能在高信噪比條件下也超越了傳統(tǒng)串行調(diào)度算法,是個不錯的折中方法。
【關(guān)鍵詞】:低密度奇偶校驗碼 置信傳播算法 單最小值 調(diào)度
【學(xué)位授予單位】:江西理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:TN911.22
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 第一章 緒論8-13
  • 1.1 研究背景8
  • 1.2 信道編碼的研究現(xiàn)狀8-11
  • 1.3 本文內(nèi)容安排11-13
  • 第二章 LDPC碼概述13-31
  • 2.1 理論基礎(chǔ)13-14
  • 2.2 LDPC碼的基本原理14-19
  • 2.2.1 線性分組碼14-15
  • 2.2.2 LDPC碼的基本性質(zhì)15-16
  • 2.2.3 Tanner圖16-17
  • 2.2.4 評價LDPC碼性能的幾個標(biāo)準(zhǔn)17-19
  • 2.3 LDPC碼的經(jīng)典構(gòu)造方法19-20
  • 2.4 IEEE802.16e標(biāo)準(zhǔn)中的LDPC碼20-24
  • 2.4.1 準(zhǔn)循環(huán)LDPC碼的基本原理20-22
  • 2.4.2 校驗矩陣的構(gòu)造過程22-24
  • 2.5 LDPC碼的編碼24-26
  • 2.6 LDPC碼的譯碼26-30
  • 2.7 本章小結(jié)30-31
  • 第三章 改進的低復(fù)雜度LDPC碼單最小值最小和算法31-42
  • 3.1 算法描述31-34
  • 3.2 算法量化分析34-37
  • 3.3 仿真與分析37-41
  • 3.3.1 參數(shù)的選取37-39
  • 3.3.2 誤碼性能對比39-41
  • 3.3.3 復(fù)雜度分析41
  • 3.4 本章小結(jié)41-42
  • 第四章 基于錯誤追蹤和比特節(jié)點調(diào)度的分塊譯碼算法42-53
  • 4.1 陷阱集與BP譯碼的調(diào)度42-44
  • 4.2 經(jīng)典調(diào)度算法44-47
  • 4.2.1 確定型串行調(diào)度44-45
  • 4.2.2 動態(tài)調(diào)度45-47
  • 4.3 BT-VSBP算法描述47-50
  • 4.4 仿真與分析50-52
  • 4.4.1 誤碼性能對比50-51
  • 4.4.2 復(fù)雜度分析51-52
  • 4.5 本章小結(jié)52-53
  • 第五章 結(jié)論與展望53-55
  • 5.1 研究總結(jié)53
  • 5.2 研究展望53-55
  • 參考文獻55-59
  • 致謝59-60
  • 攻讀學(xué)位期間的研究成果60-61

【共引文獻】

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本文編號:466193

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