该文提出一种低复杂度的迭代大数逻辑LDPC译码算法,在迭代过程中所有的译码信息都以二元形式进行传递、处理和迭代更新。所提算法不需要计算外信息,而是利用Tanner图上伴随式的对错状态来评判节点可靠度。与现有的几种迭代大数逻辑译码...该文提出一种低复杂度的迭代大数逻辑LDPC译码算法,在迭代过程中所有的译码信息都以二元形式进行传递、处理和迭代更新。所提算法不需要计算外信息,而是利用Tanner图上伴随式的对错状态来评判节点可靠度。与现有的几种迭代大数逻辑译码算法相比,该文算法也不需要信息修正处理,避免了相应的实数乘法操作,具有很低的译码复杂度。此外,该文引入一种特殊的量化处理函数,并给出了基于离散密度进化的参数优化过程。实验仿真表明,该文所提算法与原算法相比,在AWGN信道下可获得约0.3~0.4 d B的性能提升。同时,由于节点间交换传递的译码信息都是基于1个比特位的二元信息,也非常便于硬件的设计与实现。展开更多
为了降低低密度奇偶校验(Low Density Parity Check,LDPC)码译码算法的复杂度,提出了一种基于量化预处理的LDPC迭代大数逻辑译码算法。该算法在迭代译码过程中,校验节点采用基于伴随式的信息处理方式,避免了外信息的计算;同时,变量节点...为了降低低密度奇偶校验(Low Density Parity Check,LDPC)码译码算法的复杂度,提出了一种基于量化预处理的LDPC迭代大数逻辑译码算法。该算法在迭代译码过程中,校验节点采用基于伴随式的信息处理方式,避免了外信息的计算;同时,变量节点基于回传的伴随式信息进行可靠度偏移大小的计算,并结合与当前码位相对应的调制映射信息进行可靠度偏移方向的设计。迭代更新时,变量节点采用基于信息匹配的可靠度更新规则。迭代前的量化预处理能避免实数乘法运算进入迭代过程,使其只涉及整数加法操作和逻辑操作。仿真结果表明,在保持译码性能的前提上,所提算法具有更低的译码复杂度。展开更多
非指称用法的英文人名(non-referential English names)是一种特殊的文化现象,是人名的非表层意义,其来源广泛,所指具有引申意义;它能使语言生动形象,耐人寻味。在翻译成汉语时应充分考虑原语的语用用意和译语的语用预设目的,使用适合...非指称用法的英文人名(non-referential English names)是一种特殊的文化现象,是人名的非表层意义,其来源广泛,所指具有引申意义;它能使语言生动形象,耐人寻味。在翻译成汉语时应充分考虑原语的语用用意和译语的语用预设目的,使用适合不同语境的翻译方法以求达到原语和译语的语用等效。展开更多
文摘该文提出一种低复杂度的迭代大数逻辑LDPC译码算法,在迭代过程中所有的译码信息都以二元形式进行传递、处理和迭代更新。所提算法不需要计算外信息,而是利用Tanner图上伴随式的对错状态来评判节点可靠度。与现有的几种迭代大数逻辑译码算法相比,该文算法也不需要信息修正处理,避免了相应的实数乘法操作,具有很低的译码复杂度。此外,该文引入一种特殊的量化处理函数,并给出了基于离散密度进化的参数优化过程。实验仿真表明,该文所提算法与原算法相比,在AWGN信道下可获得约0.3~0.4 d B的性能提升。同时,由于节点间交换传递的译码信息都是基于1个比特位的二元信息,也非常便于硬件的设计与实现。
文摘为了降低低密度奇偶校验(Low Density Parity Check,LDPC)码译码算法的复杂度,提出了一种基于量化预处理的LDPC迭代大数逻辑译码算法。该算法在迭代译码过程中,校验节点采用基于伴随式的信息处理方式,避免了外信息的计算;同时,变量节点基于回传的伴随式信息进行可靠度偏移大小的计算,并结合与当前码位相对应的调制映射信息进行可靠度偏移方向的设计。迭代更新时,变量节点采用基于信息匹配的可靠度更新规则。迭代前的量化预处理能避免实数乘法运算进入迭代过程,使其只涉及整数加法操作和逻辑操作。仿真结果表明,在保持译码性能的前提上,所提算法具有更低的译码复杂度。
文摘非指称用法的英文人名(non-referential English names)是一种特殊的文化现象,是人名的非表层意义,其来源广泛,所指具有引申意义;它能使语言生动形象,耐人寻味。在翻译成汉语时应充分考虑原语的语用用意和译语的语用预设目的,使用适合不同语境的翻译方法以求达到原语和译语的语用等效。