本文選題：譯碼算法　切入點(diǎn)：LDPC碼　出處：《電子與信息學(xué)報(bào)》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：該文提出一種低復(fù)雜度的迭代大數(shù)邏輯LDPC譯碼算法,在迭代過程中所有的譯碼信息都以二元形式進(jìn)行傳遞、處理和迭代更新。所提算法不需要計(jì)算外信息,而是利用Tanner圖上伴隨式的對(duì)錯(cuò)狀態(tài)來評(píng)判節(jié)點(diǎn)可靠度。與現(xiàn)有的幾種迭代大數(shù)邏輯譯碼算法相比,該文算法也不需要信息修正處理,避免了相應(yīng)的實(shí)數(shù)乘法操作,具有很低的譯碼復(fù)雜度。此外,該文引入一種特殊的量化處理函數(shù),并給出了基于離散密度進(jìn)化的參數(shù)優(yōu)化過程。實(shí)驗(yàn)仿真表明,該文所提算法與原算法相比,在AWGN信道下可獲得約0.3~0.4 d B的性能提升。同時(shí),由于節(jié)點(diǎn)間交換傳遞的譯碼信息都是基于1個(gè)比特位的二元信息,也非常便于硬件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。
[Abstract]:This paper proposes a low complexity iterative majority logic decoding algorithm of LDPC in the process of iterative decoding information all in the form of two yuan of transfer, update processing and iteration. The proposed algorithm does not need to compute the information, but the use of Tanner map with the right to judge the state of node reliability. Compared with several iterative majority logic decoding algorithms available, this algorithm does not need to modify information processing, to avoid the corresponding number of multiplication operations, with very low decoding complexity. In addition, this paper introduces a special quantization processing function, and gives the process parameter optimization of discrete density evolution based on experiments. Simulation results show that the proposed algorithm can acquire about 0.3~0.4 D B in AWGN channel performance. At the same time, because the decoding information transfer between nodes is $two based on 1 bits of information, It is also very convenient for the design and implementation of hardware.

【作者單位】： 華南理工大學(xué)電子與信息學(xué)院;廣西大學(xué)計(jì)算機(jī)與電子信息學(xué)院;廣西多媒體通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地/廣西高校多媒體通信與信息處理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【分類號(hào)】：TN911.22

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本文編號(hào)：1642299