【摘要】：低密度奇偶校驗(Low-Density Parity-Check,LDPC)碼的糾錯性能可逼近香農(nóng)極限,準循環(huán)低密度奇偶校驗(Quasi-Cyclic LDPC,QC-LDPC)碼的構(gòu)造是LDPC編碼研究的重點。正因為其具有循環(huán)或準循環(huán)特性,QC-LDPC碼與隨機化LDPC碼對比,實現(xiàn)起來更加便利,其硬件實現(xiàn)過程中不用浪費大量的存儲空間,能夠更好的運用代數(shù)理論和幾何理論知識來構(gòu)造出具有較好糾錯性能的LDPC碼,QC-LDPC碼已在許多通信標準中得到應(yīng)用如IEEE802.16e、CCSDS、WiMAX和GB20600。參考了眾多關(guān)于研究QC-LDPC碼構(gòu)造方法的文獻,將Fibonacci-Lucas序列應(yīng)用于QC-LDPC碼的構(gòu)造中,能夠構(gòu)造出碼長碼率靈活變化、編碼復(fù)雜度低和糾錯性能較好的QC-LDPC碼。本文針對當前QC-LDPC碼構(gòu)造過程中存在的問題進行改進優(yōu)化,主要解決圍長不夠大與最小距離不夠大導(dǎo)致糾錯性能不夠好和編碼復(fù)雜度高的問題,主要工作內(nèi)容如下:1.針對圍長不夠大從而影響糾錯性能的問題,本文提出一種基于Fibonacci-Lucas序列的大圍長Type-I F-L-QC-LDPC碼。利用Fibonacci-Lucas序列的特殊性質(zhì)結(jié)合一種三角旋轉(zhuǎn)構(gòu)造方法構(gòu)造指數(shù)矩陣,再利用單位矩陣和循環(huán)移位矩陣(Circulant Permutation Matrix,CPM)進行相應(yīng)的擴展操作,最終得出校驗矩陣,通過設(shè)置指數(shù)矩陣行列數(shù)能夠靈活變化碼長碼率,能夠消除4環(huán)和6環(huán)的存在,具有比較良好的糾錯性能。在信道環(huán)境設(shè)置成加性高斯白噪聲信道,調(diào)制方式選擇二進制相移鍵控方式,譯碼方式選擇BP迭代譯碼算法,迭代次數(shù)為50次迭代的仿真環(huán)境下,該方法構(gòu)造的(2700,1352)F-L-QC-LDPC碼,在誤碼率(Bit Error Rate,BER)為10~(-6)的時候,和(2700,1352)F-QC-LDPC碼與(2700,1353)L-QC-LDPC碼對比,凈編碼增益(Net Coding Gain,NCG)分別提高了約1.0dB和1.6dB,相同情況下,該方法構(gòu)造的(2580,1292)F-L-QC-LDPC碼與(2580,1292)APS-QC-LDPC碼比較,NCG提高了約1.0dB,另外這幾種編碼方法的計算復(fù)雜度都與碼長的平方成正比,所需存儲參數(shù)個數(shù)相當。2.針對編碼復(fù)雜度高的問題,本文提出一種基于Fibonacci-Lucas序列的可快速編碼的Type-I F-L-QC-LDPC碼,是在第一種構(gòu)造方法的基礎(chǔ)上變化而來,校驗矩陣結(jié)構(gòu)形如H(28)[H_1 H_2],右邊是一個準雙對角線的結(jié)構(gòu),最終的校驗矩陣能夠?qū)崿F(xiàn)快速編碼,且能夠避免4環(huán)的產(chǎn)生。構(gòu)造出來的(4977,3318)F-L-QC-LDPC碼對比于通過刪除校驗矩陣行來構(gòu)造的(4665,3114)QC-LDPC碼和Type-II CDS-QC-LDPC碼,在BER為10~(-5)的時候,NCG分別提高了約0.3dB和0.08dB。另外可快速編碼的Type-I F-L-QC-LDPC碼的計算復(fù)雜度與碼長成正比,所需存儲參數(shù)個數(shù)與對比的編碼方法相當。3.針對最小距離不夠大的問題,本文提出一種基于Fibonacci-Lucas序列的Type-II類型的QC-LDPC碼的構(gòu)造方法�？赏ㄟ^設(shè)置指數(shù)矩陣行列數(shù)能夠靈活變化碼長碼率,引入修飾技術(shù)在增大最小距離的同時還能夠消除4環(huán),一定程度上能夠減少大環(huán)長的生成,具有良好的糾錯性能,構(gòu)造出來的(3650,2192)Type-II F-L-QC-LDPC碼對比于(3650,2192)Type-II CDS-QC-LDPC碼和(3650,2192)Type-II S-QC-LDPC碼,在BER為10~(-6)的時候,NCG分別提高了約0.2dB和0.12dB。另外編碼所需存儲的參數(shù)個數(shù)相當,都是基于生成矩陣的間接編碼方式,編碼計算復(fù)雜度與碼長的平方成正比。
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN911.22

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本文編號：2739470