共查询到14条相似文献,搜索用时 233 毫秒
1.
2.
3.
4.
在加权比特可靠度(Weighted Bit-reliability,wBRB)多元低密度奇偶校验(Low Density Parity Check,LDPC)译码基础上,提出了一种参量可调的译码算法。迭代过程中的比较参量不再使用固定的硬判决符号,而是基于大数逻辑准则选取最为可靠的外信息符号作为标准的比较参量,提高距离修正参数选取的准确性。在复杂度分析方面,提出了一种基于能耗的综合评判准则,将元素间的操作折算到相应的能量消耗指标上,可更加科学、直观地对不同算法的译码复杂度进行统一衡量。仿真结果显示,所提出算法的错误平层略低于原算法,其增加的能耗几乎可以忽略。 相似文献
5.
多元低密度奇偶校验(Non-binary Low-density Parity-check,NB-LDPC)码在中短码情况下性能优于传统二元LDPC码,更接近香农限。针对多元LDPC码码率兼容(Rate-compatible)的问题,提出了一种基于比特级的新型多元打孔算法。首先采用二进制镜像矩阵概念对多元校验矩阵进行映射处理,再根据变量节点的度分布选择合适的打孔节点,从而实现比特级多元LDPC码码率兼容的打孔方案。仿真结果证明与基于符号级的多元打孔算法相比,所提方案的误码率性能在各个码率分别有0.2~0.4 dB的增益。 相似文献
6.
7.
连续相位调制与低密度奇偶校验(LDPC)码编译码技术在提高频谱利用率的同时能够有效降低发射功率,然而这会增加通信系统的复杂度。为此,提出了一种低复杂度的联合迭代译码算法解决此问题。该算法以符号/比特的可靠度作为内外译码器之间的迭代信息。仿真结果表明,新的联合迭代译码算法的性能与概率域下的算法几乎没有差异,在总迭代次数相同的情况下,采用低复杂度联合迭代的性能相比于未采用联合迭代的性能有约0.75 dB的增益。 相似文献
8.
针对低密度奇偶校验(LDPC)码中加权比特翻转(WBF)译码算法在迭代过程中绝大多数情况都是进行单比特翻转,导致译码效率低并且可能会发生比特翻转“死循环”的现象,提出一种更为高效的加权比特翻转(EWBF)算法。该算法对翻转阈值进行了改进,使得每次迭代能够翻转多个比特,提高译码效率,并且能够避免译码过程出现的翻转“死循环”现象。仿真结果表明,所提译码算法与WBF算法、改进的WBF(MWBF)算法和IMWBF(Improved MWBF)算法相比,平均迭代次数分别降低51.6%~56.2%、49.6%~54.2%和48.1%~51.3%;而在译码性能方面,算法性能接近甚至优于IMWBF算法,当最大迭代次数设定为30次时,相比于IMWBF算法,在误码率为10-4时可获得0.92 dB 的增益。 相似文献
9.
通过定义有限域间的映射关系,提出了一种低复杂度的多元准循环奇偶校验码(QC-LDPC)的构造方法。利用这种方法可将较高阶数有限域的校验矩阵映射到指定的较低有限域上,且能保持原矩阵的结构性与稀疏特性。所构造的多元LDPC码不仅具有较低的译码复杂度且具有准循环特性,在硬件上也易于用移位寄存器实现。在高斯白噪声(AWGN)信道下的仿真结果表明,所构造的多元QC-LDPC码具有良好的编译码性能。当误码率为10-6时,码率为0.765的QC-LDPC码在目标域GF(8)上能获得0.2 dB的性能增益。 相似文献
10.
针对无人机巡查区域地理环境复杂、信道特性多变、突发衰减严重的问题,设计了一种基于多元低密度奇偶校验(Q-LDPC)码的无人机测控传输系统。为减小置信传播(BP)类译码算法中振荡变量节点引入的错误传播,采用加权因子校正迭代前后的变量信息,从而减小短环对遥测、遥控等中短码字译码性能的影响,提高无人机测控传输系统可靠性。基于突发衰减信道建立系统仿真模型,仿真结果表明,所提方案通过将连续的突发比特错误转换为数量较小的符号错误,能够有效抵御快速衰落,降低误码率,为无人机对地观测提供安全保障。 相似文献
11.
提出了基于均衡不完全区组设计(Balanced Incomplete Block Design,BIBD)的
多进制准循环LDPC(Low Density Parity Check)码代数构造方法。在该构造方法
中提出了广义多进制位置向量的概念,并根据广义多进制位置向量和BIBD法对指数矩阵进行
广义二维扩展,构造出具有循环置换子矩阵的多进制校验矩阵,由此得到girth不小于6的多
进制LDPC码。仿真结果表明,采用FFT-QSPA(基于快速傅里叶变换的多进制和积算法)对构
造出
的LDPC码进行译码,在AWGN信道下相比
于同参数的RS码来说可以取得明显的编码增益,并且优于多进制Mackay码。 相似文献
12.
13.
作为非正交多址(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)技术之一,基于稀疏因子图的多载波低密度序列(Multi-carrier Low-density Signature,MC-LDS)技术由于其译码复杂度较低,可以与同样基于稀疏因子图的低密度奇偶校验码(Low Density Parity Check Code,LDPC)同时使用。MC-LDS技术的检测算法和LDPC 的译码算法都是基于稀疏因子图上的消息传递算法(Message Passing Algorithm,MPA),但现有研究中,对于MC-LDS和LDPC稀疏因子图的设计一般独立进行,得到的结果往往不是最优的。为此,提出一种将LDPC与MC-LDS稀疏因子图进行联合分析设计的方法,采用改进的渐进边增长(Progressive Edge Growth,PEG)方法,消除了MC-LDS与LDPC联合因子图中各自的因子图之间互相耦合导致的短环,构建了性能良好的联合稀疏因子图。仿真结果表明,对于不同的LDPC码长,所提方案获得了0.5~0.6 dB的性能增益。 相似文献