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一種低錯誤平層LDPC碼構(gòu)造方法

發(fā)布時間:2018-11-25 17:29
【摘要】:針對低密度奇偶校驗(low-density parity-check,LDPC)碼在高信噪比區(qū)域可能存在錯誤平層的缺點,提出一種具有低錯誤平層LDPC碼的新穎構(gòu)造方法。在該方法中,基本矩陣由漸進邊增長(progressive edge growth,PEG)算法搜索構(gòu)造,通過在基本矩陣相應(yīng)的Tanner圖中增加校驗節(jié)點,并將其與擁有最小額外信息度(extrinsic message degree,EMD)短環(huán)的變量節(jié)點相連來增大短環(huán)的連通性。另外,提出了一種基于伽羅華域的循環(huán)移位系數(shù)矩陣設(shè)計方案,無需計算機搜索即可完全避免4環(huán)的出現(xiàn),降低算法復(fù)雜度。為了對該方法的可行性進行驗證,分別對變量節(jié)點的度分布是規(guī)則和非規(guī)則的基本矩陣進行改進,在高斯白噪聲(additive white gaussian noise,AWGN)信道下,采用置信傳播(belief propagation,BP)迭代譯碼算法對改進后的碼型進行仿真分析,仿真結(jié)果表明,利用該法所構(gòu)造的碼型可有效改善在高信噪比區(qū)域的錯誤平層。
[Abstract]:A novel construction method for low density parity check (low-density parity-check,LDPC) codes with low error level LDPC codes is proposed in this paper. In this method, the basic matrix is searched and constructed by the incremental edge-growing (progressive edge growth,PEG) algorithm. By adding the check node to the corresponding Tanner graph of the basic matrix, the basic matrix is matched with the (extrinsic message degree, with the minimum extra information degree. EMD) the variable nodes of the short ring are connected to increase the connectivity of the short ring. In addition, a design scheme of cyclic shift coefficient matrix based on Galois domain is proposed, which can completely avoid the emergence of four rings without computer search and reduce the complexity of the algorithm. In order to verify the feasibility of the method, the paper improves the basic matrix of variable nodes whose degree distribution is regular and irregular respectively. In Gao Si white noise (additive white gaussian noise,AWGN channel, confidence propagation (belief propagation, is adopted. BP) iterative decoding algorithm is used to simulate the improved code type. The simulation results show that the proposed algorithm can effectively improve the error level in the high SNR region.
【作者單位】: 重慶郵電大學(xué)光通信與網(wǎng)絡(luò)重點實驗室;
【基金】:國家自然科學(xué)基金項目(61472464) 重慶市基礎(chǔ)與前沿研究計劃項目(cstc2015jcyj A0554) 2016年重慶郵電大學(xué)大學(xué)生科研訓(xùn)練計劃項目(A2016-61)~~
【分類號】:TN911.22

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號:2356892

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