LDPC码offset BP-Based译码算法研究与硬件实现

低密度奇偶校验(Low-Density Parity-Check LDPC)码是一种接近Shannon极限的信道编码,在低信噪比的环境下仍能获得优异的误码率性能,目前应经成为编码界的热点研究课题之一。本文在探讨了LDPC码的经典BP(Belief Propaga-tion)译码算法的基础上,通过分析比较,选取一种复杂度较低,性能较好的offset BP-Based译码算法在FPGA上进行实现,验证了LDPC码的优异性能,对于译码算法的硬件实现具有指导意义。

基于改进型LLRBP算法的LDPC译码研究

提出一种改进型LLR BP算法,它能通过调整变量节点信息的迭代过程来降低变量节点之间信息的相关性.仿真结果表明改进型LLR BP算法比LLR BP译码算法、Normalized BP算法以及Offset BP算法具有更好的LDPC译码性能.

LLR-BP算法的简化译码算法研究

研究了基于Gallager方案的LLR-BP算法及其简化的译码算法,应用Matlab仿真比较了基于Gallager方案的LLR-BP算法及其三种简化译码算法的性能,仿真结果表明:基于Gallager方案的LLR-BP算法与归一化BP算法和偏置BP算法的误码率性能相差不多,当信噪比大于2dB时,归一化BP算法和偏置BP算法比基于Gallager方案的LLR-BP算法的误码率性能稍好,最小和算法误码率性能相对最差。

一种低复杂度的LDPC码改进型UMP BP-Based译码算法

为了弥补UMP BP-Based相对于LLR BP译码算法的性能缺陷,提出一种改进型UMP BP-Based译码算法。通过将Normalized BP-Based和O ffset BP-Based译码算法的优点相结合,并利用最小均方误差准则来计算该算法中的参数。仿真结果表明,在相同误码率的情况下,改进型UMP BP-Based译码算法比UMP BP-Based、Nor-malized BP-Based以及O ffset BP-Based具有更好的LDPC译码性能。

改进型LLR BP译码算法研究

短低密度校验(LDPC)码的Tanner图中通常存在环路,变量节点之间的信息不再相互独立,导致LLR BP算法译码性能的下降。针对上述问题,提出一种改进型LLR BP译码算法,推导出有环时变量节点的真实信息,利用最小均方误差准则计算出有记忆的变量节点信息的权值,通过调整变量节点信息的迭代过程降低变量节点之间信息的相关性。仿真结果表明,改进型LLR BP算法具有比LLR BP算法、归一化BP算法及偏移量BP算法更好的LDPC译码性能。

对LDPC码的LLR BP算法研究

在LDPC译码时,使用LLR BP算法其校验节点的计算复杂度十分高,而且当LDPC码中有许多的短环时,译码性能也会降低。基于以上的这些问题提出了一个新的混合校验变量过程,通过调整校验节点的处理振幅和变量节点的信息相关性来降低计算复杂度,其仿真过程表明在译码性能和运算复杂度上与LLR BP算法都有较大的提高。

基于BP算法的无人机物理层网络编码研究

建立了基于置信传播(BP)算法的双向中继系统传输模型,理论推导了中继节点处物理层网络编码的映射关系,研究了不同调制方式下各种异步因素对通信系统误码率的影响规律,为无人机在实战中更广泛地应用提供理论基础。

一种非规则LDPC码的改进型UMPBP-Based译码算法

为了减小UMP BP-Based译码算法相对于LLR-BP译码算法的性能损失,提出了一种改进型UMP BP-Based译码算法,校验节点消息处理时,通过合理地设置校正因子与偏移因子2种参数,将Normalized BP-Based和Offset BP-Based 2种译码算法进行有效的融合;变量节点消息处理时,引入了一种LLR-BP译码算法中的震荡补偿算法.仿真结果表明,针对非规则LDPC码,在一定范围内误码率相同的条件下,改进型UMP BP-Based译码算法与UMP BP-Based、Normalized BP-Based和Offset BP-Based 3种译码算法相比较,译码性能得到明显的改善,可以更有效地逼近性能优异的LLR-BP译码算法.

Rice信道下LDPC码密度进化的研究

应用低密度奇偶校验(LDPC)码译码消息的密度进化可以得到码集的噪声门限,依此评价不同译码算法的性能,并可以用来优化非正则LDPC码的次数分布对。该文首先以Rice信道下正则LDPC码为例,讨论了不同量化阶数及步长时BP,BP-based和offsetBP-based3种译码算法的DDE(DiscreteDensityEvolution)分析,接着在offsetBP-based译码算法的DDE分析基础上,采用差分进化方法对Rice信道下非正则LDPC码的次数分布对进行了优化,得出了相应的噪声门限。最后,给出了Rice信道下码率为1/2的优化非正则LDPC码的概率聚集函数PMF进化曲线。

基于遗忘系数的LDPC译码算法研究

长LDPC码的Tanner图中通常没有环路,此时LLR BP译码算法是性能最优的软判决译码算法。而短LDPC码的Tanner图中通常存在环路,因此变量节点之间的信息就不再相互独立,这时LLRBP译码算法的译码性能就会下降。针对短LDPC码的特点,提出一种改进型LLR BP译码算法,利用遗忘系数来计算该算法中的参数。仿真结果表明,与LLR BP译码算法、Normalized BP译码算法以及Offset BP译码算法相比,改进型LLR BP译码算法能够在降低算法复杂度的同时提高环路存在情况下的LDPC译码性能。

基于偏移量近似的改进型RA译码算法研究

RA码的译码通常是利用BP译码算法来实现的,但是BP译码算法的硬件电路复杂。虽然最小和译码算法能够简化BP译码算法,但它是以牺牲性能为代价的。为了让译码算法在复杂度和译码性能之间取得较好的折衷,提出一种改进型RA译码算法。该算法采用偏移量近似的方法来逼近于BP译码算法,能够降低BP译码算法的复杂度。仿真结果表明,与BP译码算法相比,改进型RA译码算法能够在降低算法复杂度的同时保持良好的译码性能,与最小和译码算法相比,改进型RA译码算法的复杂度几乎不变,但译码性能得到了明显的提高。

IRA码最小和译码算法的改进算法

研究了重复累积(IRA)码的简化译码算法。IRA码的BP译码算法具有较高的复杂度,为了降低复杂度,首先提出将最小和算法应用于IRA码。然而,最小和算法使译码性能降低约1.2 dB。为了在复杂度和译码复杂度之间取得较好的折衷,提出了对IRA码的最小和算法的改进算法:归一化算法和偏移算法。仿真结果表明,IRA码归一化算法和偏移算法在复杂度略有增加的情况下,性能得到明显改善。

基于偏移量近似的改进型IRA译码算法研究

IRA码的译码通常是利用BP译码算法来实现的,但是BP译码算法的硬件电路复杂。为了让译码算法在复杂度和译码性能之间取得较好的折衷,提出一种改进型IRA译码算法,该算法采用偏移量近似的方法来逼近于BP译码算法,能够简化BP译码算法的复杂度。仿真结果表明,与BP译码算法相比,改进型IRA译码算法能够在降低算法复杂度的同时保持良好的译码性能,与最小和译码算法相比,改进型IRA译码算法的复杂度几乎不变,但译码性能得到了明显的提高。

基于遗传算法优化的卫星钟差预报模型研究

为了提高卫星钟差预报精度,使卫星钟差预报能更好地服务于卫星导航定位,本文提出了一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的循环式组合钟差预报模型。该组合预报模型充分利用GA在反向传播(Back Propagation,BP)神经网络模型参数寻优中的优势,首先,通过GA优化的BP神经网络模型对原始钟差序列进行预报;其次,使用自回归(Auto Regressive,AR)模型对GA优化的BP神经网络模型预报残差进行修正;最后,将残差修正结果与GA优化的BP神经网络模型预报结果叠加,得到预报结果,并使用4种具有典型变化趋势的卫星钟差序列进行预报试验。结果表明,本文提出的GA BP AR模型的钟差预报性能优于对比预报模型,其6 h卫星钟差预报稳定度与精度较BP神经网络模型、AR模型、GA BP模型分别提高了76.24%、31.62%、26.50%和79.50%、44.59%、32.79%。

有环LDPC码的改进型LLR BP译码算法

长LDPC码的Tanner图中通常没有环路,此时LLR BP算法是性能最优的软判决译码算法。而短LDPC码的Tanner图中通常存在环路,因此变量节点之间的信息就不再相互独立,这时LLR BP算法的译码性能就会下降。提出一种改进型LLR BP算法,利用概率论和最小均方误差准则来计算该算法中的参数。仿真结果表明改进型LLR BP算法比LLR BP译码算法、Normalized BP算法以及Offset BP算法具有更好的LDPC译码性能。

基于高次逼近的改进型RA译码算法研究

RA码的译码通常是利用BP译码算法来实现的,但是BP译码算法的硬件电路复杂.虽然最小和译码算法、归一化译码算法和偏移量译码算法能够简化BP译码算法,但它们都是以牺牲性能为代价的.根据最小均方误差准则,提出一种改进型RA译码算法,该算法采用高次逼近的方法来近似于BP译码算法,能够降低BP译码算法的复杂度.仿真结果表明,与BP译码算法相比,改进型RA译码算法能在降低算法复杂度的同时保持良好的译码性能,与归一化译码算法和偏移量译码算法相比,改进型RA译码算法的复杂度几乎不变,但译码性能得到了明显的提高.图6,表1,参10.