為了提高低密度奇偶校驗（LDPC）碼偏移最小和（OMS）算法的誤碼性能,基于5G NR標準提出了一種5G LDPC碼的低復雜度OMS算法。針對傳統(tǒng)算法中偏移因子值計算不夠準確問題,使用密度進化獲取更加精準的偏移因子值,用于校驗節(jié)點更新,以增強OMS算法的性能;并使用線性近似方法對獲得的偏移因子值進行近似處理,在保證譯碼性能的情況下降低了算法的復雜度。針對變量節(jié)點振蕩現(xiàn)象對譯碼的影響,將節(jié)點更新前后的對數(shù)似然比（LLR）消息值加權處理,削減變量節(jié)點的振蕩性,提高了譯碼器收斂速度。仿真結果表明,與歸一化最小和（NMS）算法和OMS算法相比,在誤比特率（BER）為10-5時所提算法譯碼性能可以獲得0. 3～0. 5 dB的增益,平均迭代次數(shù)分別降低了48. 1%和24. 3%,同時與對數(shù)似然比-置信傳播（LLR-BP）算法也只相差近0. 1 dB。 

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

LDPC碼的Tanner圖表示

偏移因子與迭代次數(shù)的關系

不同算法的誤比特率性能對比

【參考文獻】：
期刊論文
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