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高性能低復(fù)雜度ADMM譯碼算法研究

發(fā)布時間:2021-07-05 15:16
  基于交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multiplier,ADMM)的線性規(guī)劃(Linear Programming,LP)譯碼算法是一種將線性規(guī)劃和LP譯碼模型相結(jié)合后得到的譯碼方法。ADMM-LP譯碼算法的核心思想是將大的譯碼問題分解成幾個小的局部問題,通過迭代的方式求增廣拉格朗日算子的解。當(dāng)前,ADMM-LP譯碼算法主要應(yīng)用于低密度奇偶校驗(yàn)(Low Density Parity Check,LDPC)碼的譯碼。LDPC碼的性能優(yōu)越,能夠無限接近香農(nóng)極限,且構(gòu)造簡單,因此廣受關(guān)注。LDPC碼一般采用置信度傳播(Belief Programming,BP)譯碼算法進(jìn)行譯碼,但是該算法在有短環(huán)的情況下,性能會大幅度下降,因此許多研究人員都將研究重點(diǎn)轉(zhuǎn)向了線性規(guī)劃譯碼算法。線性規(guī)劃譯碼算法是最大似然譯碼算法的一種近似,該算法具有最大似然認(rèn)證特性,但是其譯碼復(fù)雜度較高,限制了其在早期被廣泛應(yīng)用。ADMM-LP譯碼算法在一定程度上降低了線性規(guī)劃譯碼算法的復(fù)雜度。ADMM-LP譯碼算法不僅降低了 LP譯碼算法的復(fù)雜度,還保證了其仍然具備最大似然認(rèn)... 

【文章來源】:華中師范大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:75 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

高性能低復(fù)雜度ADMM譯碼算法研究


圖3.1誤碼率曲線圖??i〇°?—t?*—*—<???>?it?^? ̄'???

曲線圖,投影算法,情況,立方體


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過程圖,譯碼,性能,立方體


碩士學(xué)位論文??K^^wJI?MASTER'S?THESIS??不相同。如果投影屬于情況1,則直接可得校驗(yàn)多胞體投影就是單位立方體投影,??此時該投影也就是精確投影。如果投影屬于情況2,需要求近似投影。圖3.1所示??結(jié)果已經(jīng)驗(yàn)證了線段投影算法的有效性。為了進(jìn)一步證明,近似投影替代精確投影??對譯碼器的譯碼性能的影響甚微,圖3.3給出了在譯碼過程中全部投影都是線段投??影的情況下,譯碼器的譯碼性能。??根據(jù)圖3.3所示的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可得,線段投影雖然是近似投影,但是其對譯碼器??的譯碼性能的影響是微乎其微的。在不同的LDPC碼中,采用近似投影的譯碼器基??本都能和標(biāo)準(zhǔn)的ADMM-LP譯碼器的譯碼性能保持一致。??1〇°^ ̄ ̄〇?、丨'?......---???>\^?K?Xv?—e—C1:CSA??\?H—■C1:Proposed?LSA?exclude?case?1??icr1「?\?—e—-c2:csa?-??5?\?\? ̄N ̄?C2:Proposed?LSA?exdude?case?1??l?\?\?^〇3:CSA??.^2?\?v?\?—n一'?C3:Proposed?LSA?exclude?case?1??「?|?Q?N-e-C4:CSA?]??飛?^—?C4:Pnyosed?LSA?exclude?case?1?:??1(rel?'?'?'?1?1???1?2?3?4?5?6?7??Eb/N〇(dB)??圖3.3不帶立方體投影的ADMM-LP譯碼器的譯碼性能??表3.2所示為碼字C2在譯碼過程中,譯碼正確情況下所需要的平均迭代次數(shù)。??在實(shí)驗(yàn)中,信噪

【參考文獻(xiàn)】:
碩士論文
[1]光纖通信系統(tǒng)中Turbo乘積碼的研究[D]. 安翠珍.哈爾濱工程大學(xué) 2006



本文編號:3266317

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