LDPC码的改进迭代比特翻转译码算法

为提高低密度奇偶校验（LDPC）码的低复杂度硬判决译码算法的性能,提出了一种改进的比特翻转（BF）译码算法,在迭代时利用一个交替的门限模式对多个比特进行翻转,降低了每次迭代时比特被错误翻转的概率,从而有效提高了译码性能。仿真结果表明,与BF算法相比,该算法在保持低复杂度的基础上获得了更好的译码性能和更快的收敛速度。     

LDPC码的一种高效加权比特翻转译码算法

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。     

低复杂度的连续相位调制与LDPC联合迭代译码算法

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。     

一种低复杂度的多元LDPC译码算法

针对多元低密度奇偶校验（LDPC）码译码复杂度高、时延大等问题,提出了一种基于硬信息的低复杂度多元LDPC译码算法。来自信道的接收信号在初始化时,先进行非均匀量化预处理。在迭代过程中,校验节点端只需传输单个比特的二进制硬可靠度信息至变量节点。在变量节点端,可靠度信息按比特位进行简单的累加和更新,无需任何的系数修正操作。同时,变量节点使用了全信息的方式将信息传输至与其相邻的校验节点。仿真结果显示,与基于比特可靠度（BRB）的多元LDPC译码算法相比,提出的算法在较低量化比特情况下,能获得约0.3 dB的译码性能增益,且译码复杂度更低。     

一种低复杂度双二元卷积Turbo码译码算法

双二元卷积Turbo码（DB CTC）的非二进制编码使得译码复杂度增加,限制了其在某些实际通信工程中的使用。在最大后验概率（MAP）译码算法的基础上,提出了一种优化算法,将译码的存储量和计算量降为原来的1/4。仿真结果表明：在不同编码长度和码率的情况下,优化算法与原算法性能相当;在误码率为10-5的条件下,两者的Eb/N0差异同样不大于0.1 dB。     

一种低复杂度的LDPC码迭代译码算法

在LDPC码的译码算法中，和积算法性能最优但复杂性较高，最小和算法实现简单但性能与和积算法相差较多。针对这一性能与复杂度的矛盾，带有修正项的最小和算法成为研究的热点问题。文中基于一种性能与和积算法接近的修正最小和算法进行研究，对修正项的修正方式进行了简化，简化后的算法在性能上与和积算法仍非常接近，实现复杂度却比原修正最小和算法有明显的降低。     

窗口大小自适应的空间耦合LDPC码译码算法

空间耦合低密度奇偶校验（Spatially-Coupled Low-Density Parity-Check,SC-LDPC）码具有接近香农限性能,基于置信传播译码算法,窗口译码（Windowed Decoding,WD）能够获得较小延时的同时也存在一定的局限性。为了进一步提高WD的译码性能,对SC-LDPC码的窗口译码算法提出了提前终止译码和动态调整窗口大小相结合的改进方法。该方法监测窗口大小的动态变化及相应窗口的平均迭代次数,通过加性高斯白噪声信道下的仿真分析,与传统窗口译码相比,其误码率降低,且计算复杂度更低。     

LDPC码的自适应补偿最小和译码算法

LDPC码置信传播算法由于复杂度过高而无法实际应用,最小和算法虽然能降低复杂度但却带来了较大的性能损失。补偿最小和算法通过在最小和算法中引入固定修正因子,在几乎不增加算法复杂度的条件下获得接近置信传播算法的性能。为了进一步提升补偿最小和算法的性能,给出了补偿最小和算法的自适应修正因子的计算方法并结合层译码调度策略,提出层自适应补偿最小和算法。仿真表明,所提算法具有更优的性能和更快的收敛速度。     

一种联合星座和伴随式信息的迭代译码算法

针对构造性的大数逻辑可译低密度奇偶校验（LDPC）码,联合信号星座和伴随式信息,提出一种基于可靠度的迭代大数逻辑译码算法。在校验节点,直接使用伴随式信息进行传递和处理;在变量节点,结合信源端的星座映射和伴随式进行译码信息收集和处理。理论分析和仿真实验结果表明,所提出的算法在保持优良译码性能的同时,具有更低的译码复杂度。     

一种参量可调的多元LDPC译码算法及其能耗分析

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。     

一种动态加权的LDPC译码方法

为了加快低密度奇偶校验（LDPC）码的译码速度,有效改善LDPC码的译码性能,针对校验节点更新过程中的对数似然比（LLR）值的大小,设计了一种LDPC码的动态加权译码方法。以IEEE 802.16e标准的奇偶校验矩阵为例,根据LLR值的变化规律,利用增长因子和抑制因子对和积译码算法和最小和译码算法进行动态加权。仿真结果显示,基于动态加权的译码方法相对于传统译码方法误码率都有明显改进,译码复杂度也有所降低。     

一种混合多边缘型LDPC码密度进化算法

在二进制输入加性高斯白噪声信道下,研究了基于多边缘型低密度奇偶校验码（Multi-edge Low Density Parity Check,MET-LDPC）的密度进化算法。针对高斯近似算法在前期迭代中的不准确问题,提出了一种改进算法。在分析MET-LDPC码的密度进化的基础上,将全密度进化与高斯近似算法结合,通过设置切换限制条件,弥补早期迭代的不准确,提高编码阈值估计的准确性。仿真结果表明,与MET-LDPC全密度进化算法相比,所提算法可以有效提高编码阈值估计的准确性,对LDPC编码的设计有一定的参考价值。     

极化码的参数捷变技术及性能仿真

极化码是首个能够从理论上证明接近信道容量的纠错码,于2016年11月和低密度奇偶校验码一并作为第5代移动通信的标准。针对极化码特有的蝶形结构采用Trellis对其进行了重新描述,详细分析了串行抵消列表译码算法。同时,基于密度进化理论给出了极化码的码参数捷变技术,能够在不改变编译码器硬件结构与程序的情况下实时、快速地改变编译码参数。仿真结果表明,在编码参数近似相同的情况下极化码的性能要优于低密度奇偶校验码。     

LDPC码在非相干BFSK系统中的性能分析

通过理论分析和计算机仿真研究了LDPC码在非相干BFSK系统中的性能。首先证明单 输入双输出的非相干BFSK系统满足信道对称条件,然后分别利用离散密度进化（DDE）和高 斯近似（GA）算法给出了LDPC码的性能下界,后者与前者相比性能非常接近而且计算量要小 很多。通过仿真得到几种常用LDPC码的性能并与译码门限以及香农极限进行了比较,在相同 码长条件下,度参数为(3,6)的码字具有最优的性能,并且其译码门限距离香农极限只有 约0.67 dB。