(47,24,11)QR码的快速代数译码算法

对最大纠错能力为5个比特的(47,24,11)QR码的代数译码算法展开研究,主要在于利用QR码的代数性质找到合适的矩阵然后利用数学手段推导出可以快速准确地检测出(47,24,11)QR码的码字中是否存在4个比特差错的判别条件。此外,利用数学推导得到了一个快速求解相关未知校验子的方法,极大地降低了译码时的计算复杂度。仿真结果表明,本文提出的代数译码算法不仅在该QR码的纠错范围内提高了译码性能;而且还提高了当码字中存在4个随机比特差错时的译码效率,与同为代数译码的传统算法相比平均译码仿真时间降低了约64.95%。

基于MSF的低复杂度chase型RS码软判决译码算法

重编码与坐标转换技术的应用,极大地降低了基于插值的RS（Reed-Solomon）码代数软判决译码算法的复杂度。基于采用这些技术后的插值二元多项式特征及译码信息多项式特征,提出一种混合多项式选择与因式分解方法（mix polynomial-selection and factorization,MSF）,改变传统译码算法结构,以降低因式分解过程的平均算法复杂度。DEV C＋＋程序仿真结果表明,与传统LCC（low-complexity chase）算法相比,在平均译码复杂度降低的情况下,且FER≤10-4时,RS（255,239）,RS（63,55）能够获得0.1~0.2 dB的增益。

RS码译码算法对比研究

RS码所具有的高效译码性能使其被广泛应用于数据通信和存储系统的差错控制中。本文主要对目前常用的RS码的硬判决译码算法和K-V代数软判决译码算法进行对比研究。通过对两种算法原理的理论分析,给出了RS码在硬判决与软判决的算法下的计算机仿真。结果表明两种算法均能得到良好的译码效果,而软判决译码算法较硬判决方式能更有效地带来系统增益。而软判决译码算法可以通过适当提高复杂度来改善系统的性能。