LDPC码的分层自适应最小和译码算法

针对归一化最小和译码算法较置信传播译码算法误差较大的问题,提出自适应最小和译码算法。通过对当前迭代后验概率的硬判决值与前一次迭代后验概率的硬判决值进行计算,动态调整归一化因子与偏移因子,使得到的改进算法更接近于置信传播译码算法。在此基础上,应用分层式调度策略,提出分层自适应最小和译码算法,提升译码算法收敛速度。仿真实验结果表明,在误码率为10-6时,所提译码算法的误码性能与分层归一化最小和译码算法相比有0.25 dB的增益,与分层置信传播译码算法的译码性能十分接近,迭代次数仅有1次的增加,具有更好的收敛性能。

LDPC码的分层类拟合修正最小和译码算法

低密度奇偶检验码(LDPC)是一种广泛使用的信道编码,尤其在长码时性能更佳。与编码相对应的便是译码,起初LDPC译码算法的复杂度很高,因此在最小和(MS)译码算法中为了降低算法的复杂度,采用了近似运算,虽然有效地降低了算法的复杂度,却牺牲了部分的误码性能。针对这一现象,本文在最小和译码算法的基础上,再一次作出近似运算,提出类拟合修正最小和(CFMMS)译码算法。该算法会根据MS算法中的非线性函数构造出一种类拟合函数,可以对不同阈值内的变量节点信息作出不同的处理,尽可能实现对校验节点更新过程的准确补偿,使得到的结果更加接近于置信传播算法;在此基础上,应用分层式调度策略,提出一种分层类拟合修正最小和(LCFMMS)译码算法,改变了节点信息的更新顺序,提升了迭代更新中节点信息的可靠度,使得译码的收敛速度得以提升,同时节省了存储空间。仿真和数值结果表明,该文提出的译码算法在一定程度上提升了误码性能,且运算复杂度低、译码收敛速度快。

低复杂度的LDPC并行分层译码算法研究

为了提高准循环低密度奇偶校验(QC_LDPC)算法的译码性能,降低其译码算法的复杂性,加快译码收敛速度,提出了一种基于最小和译码算法的分层译码,以支持QC_LDPC快速译码,它由基校验矩阵通过循环移位得来,所以每一层之间的校验矩阵相互独立。相对于传统的BP算法,提出的分层算法复杂度更低,收敛速度更快。根据5G NR的标准,对该算法在各种情况下进行了仿真,当码长K=3960,码率为1/3时,使用BPSK进行调制、AWGN信道进行仿真,结果显示,此算法在SNR为1.3 dB左右时,得到了10-5的BER,该解码方法获得了0.1dB的性能增益、迭代次数的减少以及译码吞吐率的提升。

改进的分层修正最小和LDPC译码算法及译码器设计

提出了一种改进的分层修正最小和的LDPC译码算法,该算法充分考虑到了译码器硬件结构的特性,使用了部分信息节点提前中止迭代的方法,降低了译码器处理数据的位宽。同时,在这种算法的基础上,设计出了结构简单的译码器,该译码器在资源使用非常少的情况下可以获得较高的译码吞吐量,同时保持译码器译码性能和相应的浮点算法很接近。另外通过合理地设计LDPC码校验矩阵(H矩阵)和译码器数据处理单元,使得译码器可以支持多种码长码率LDPC码译码。这样结构特点的译码器,在低功耗以及需要多种码长码率的编码进行数据传输的领域有着非常高的应用价值。

垂直分层空时码译码算法的分析及仿真

具体介绍了垂直分层空时码的线性与非线形的译码算法,阐述了不排序和排序串行干扰消除译码算法的理论,分析其特点,并对各算法性能和复杂度进行了比较。同时,利用Matlab仿真对各种算法进行分析比较,进而验证所阐述观点的正确性。

基于最小和算法的QC-LDPC译码器的FPGA实现

为了提高准循环低密度奇偶校验(QC-LDPC)译码器的吞吐率、迭代译码收敛速度和资源利用率,本文针对QCLDPC码校验矩阵的结构特性设计一种层间流水线结构译码器。该译码器对译码策略和校验节点更新结构进行优化,克服了传统分层译码并行所带来的数据冲突问题;各分层之间的迭代译码非串行进行,校验节点和变量节点可并行计算,有效地提高译码器的资源利用率;校验节点更新的结构在不增加运算复杂度的情况下消耗时间更短,分层最小和算法加快了迭代译码的收敛速度,压缩了单次迭代所需时间。本文以WIMAX标准(2304,1152)QC-LDPC码为例,以现场可编程门阵列(FPGA)作为实现平台,仿真并实现了基于最小和算法的QC-LDPC译码器。结果表明,当译码器工作频率为200 MHz、迭代次数为10次时,吞吐量可达到1 Gbit/s。

基于电力线通信的LDPC码分层译码算法研究

针对电力线信道多径延迟效应和脉冲噪声影响问题,建立了基于电力线的LDPC-OFDM系统模型.并基于该模型,对低密度奇偶校验码(LDPC)的译码算法进行深入研究.基于最小和置信传播(Belief Propagation,BP)译码算法原理,改进分层和积译码算法,提出一种基于修正因子的分层最小和对数似然比译码算法.仿真结果表明,该算法译码复杂度低,迭代收敛速度快,能够有效降低电力线LDPC-OFDM系统的误码率(BER),提高传输效率.

LDPC码改进型LBP译码算法研究

针对LDPC(Low Density Parity Check)码分层(LBP:Layered Belief-Propagation)译码算法计算复杂度高、不易于硬件实现的问题,提出一种改进算法。该算法首先引入函数f(x)使LBP译码算法的计算复杂度大大降低;同时引入具体参数校正因子和偏移因子,提升译码性能。仿真结果表明,改进后的算法相比LBP算法在计算复杂度降低的同时,也提升了译码性能,从而达到了易于硬件实现的目的。

高速LDPC码分层译码器设计

设计一种新型准并行LDPC分层译码器,实现对0.5码率,4608码长(3,6)规则准循环LDPC的实时译码.并在Altera公司的Stratix Ⅱ系列EP2S60器件上完成了布局布线.最高工作频94.47MHz,当最大迭代次数为25次时译码吞吐量可达58.70Mbps.与传统的TPMP译码方案相比,可减少近一半的平均译码迭代次数,而且可以显著降低RAM块的使用数量.整个设计具有很强的扩展性和通用性,只需作事先存储校验矩阵式样及行重信息,即可支持任意码率、规则及非规则码的准循环LDPC译码.

一种加速收敛的LDPC码译码算法

对高斯信道下LDPC(Low-Density Parity-Check)码的传统的译码算法进行分析,指出影响收敛速度的原因,并提出了一种基于整数运算的加速收敛的LDPC码译码算法。该算法融合分层译码(Layered Belief Propagation)算法、带偏移量的最小和算法(Offset Min-Sum)以及量化的优势。仿真验证表明该算法有效地减少了译码复杂度,加速了译码收敛,且性能上同传统的量化最小和算法相比没有下降。

一种新的LDPC译码算法及其硬件实现

介绍了LDPC编译码技术,提出了分层修正最小和算法并对该算法进行了定点仿真和硬件实现。仿真结果和硬件实现表明,该算法性能优良并能降低迭代次数以提高吞吐量。

适用于卫星通信的速率自适应型LDPC译码器设计

为满足卫星通信中多种速率数据自适应传输的需求,设计了一种速率自适应型低密度奇偶校验码(Low-Density Parity Check codes,LDPC)译码器。设计的译码器在实现修正最小和译码算法(Modified Min-Sum Algorithm,MMSA)基础上,通过对输入数据加填充帧和输出数据伴随有效性标记的方式,单一主时钟实现多种速率数据的译码运算,不需要时钟切换,简化了控制逻辑。测试结果表明,设计的译码器在误码率为1*10^(-7)量级有6.5 dB编码增益,且当译码速率不高于50 Mbps时具有速率自适应性。

自动质量检测中的分层机器学习方法

产品质量自动检测是一种类不平衡的模式识别分类。传统的机器学习方法考虑整体精度而偏重多数据类,但分布少的缺陷类才是重要类。本文提出对类不平衡的机器学习采用分层进行,首先对样本进行两分类学习,目标是通过简单分类器在许可的错误率下分离出易于分离的绝大多数合格类样本,然后对不平衡性得到缓解的剩余样本进行两分类或多分类学习。在学习后的检测分类中,第1层的简单分类器和第2层的复杂分类器并行工作,前面的分类器分类为合格的可提前结束后面分类器的工作,提高总体分类速度。对比实验表明本方案有效改进了学习性能和检测分类速度。

一种新的LDPC译码器设计

对LDPC编译码技术进行了介绍,指出LDPC译码算法可以用高度并行的结构实现,可以达到很高的译码吞吐量。提出了分层修正最小和译码算法并对该算法进行了定点仿真,仿真结果表明,该算法性能优良并且能降低迭代次数以提高吞吐量,该算法在最好情况下可以节省一半的迭代次数。设计了一种新的LDPC译码器并完成了FPGA硬件实现,这种译码器能够实现LDPC码高速译码,实现了100 Mbps的译码吞吐量。该译码器能够支持多种通信标准的LDPC码译码,从而节省系统总体成本。

非规则低密度奇偶校验码译码器的结构设计和优化

提出了一种通用的非规则低密度奇偶校验码译码器,可适用于通过单位阵准循环移位扩展构造的任意行重非规则LDPC码.该译码器通过调整译码存储单元的存储内容而节省了一个交织网络.同时,针对处理非规则LDPC码译码过程中由行列重差异所引起的流水冲突,提出了优化的插入空闲等待时钟周期方法以及预处理方法,有效地避免了流水冲突,从而保证了该译码器的高吞吐量以及译码性能.

结构化LDPC码流水线译码器的仿真与设计

针对在结构化LDPC码译码器中使用流水线结构,对最小和分层译码算法进行了分析。为进一步提高译码器的性能,提出了一种修正分层最小算法,使得结构化LDPC码的译码器能使用流水线结构来增加系统吞吐量。根据修正算法,设计了一种低复杂度的译码器结构,并详细描述了串行校验节点处理器和灵活置换器这两个模块的设计。分析了流水线译码器对处理时延的提高,并仿真了同一码长不同译码算法的性能。仿真结果表明修正算法和最小和译码算法相比,性能上几乎没有损失,由于译码器采用了流水线结构,吞吐量提高了2到3倍,并能灵活的支持各种码长和码率的结构化LDPC码。

码率兼容空间耦合LDPC码编码器与译码器设计

为了实现不同信道条件下的信道编码硬件实现方案,本文构造了一种码率兼容的空间耦合低密度奇偶校验(SCLDPC)码,并进行了编码器与译码器的现场可编程门阵列(FPGA)实现。编码器采用部分校验子前项编码算法进行不同码率的快速递归编码。译码器采用最小和算法,结合分层译码结构完成译码。该设计在Xilinx xc7k325tffg900-2芯片上进行测试,实现了3种不同码率的空间耦合LDPC码的编码与译码功能,具有良好的译码性能和较低的资源占用率。

基于ACE约束的S-IRA编译码器设计

考虑到结构化非规则重复累积码具有准循环的结构便于硬件实现,采用了结构化非规则重复累积码进行编码器设计。准循环矩阵的构造采用了基于ACE约束的PEG填充构造方法。结合所用码型的特点,设计出了简单有效的编码流程图。译码方面,采用了分层修正最小和译码算法,并设计出了译码器结构。

基于QR码构造的QC-LDPC码译码器设计与实现

基于平方剩余(quadratic residue,QR)码构造的准循环低密度奇偶校验(quasi cyclic low-density parity check,QC-LDPC)码的行重通常比较大,硬件实现时译码器消耗的资源也就较多。设计了一种在资源占用率和吞吐率方面较为平衡的部分并行结构的分层译码器。该译码器采用分层修正最小和算法(layered normalized min-sun algorithm, LNMSA)实现,利用部分并行结构同时处理层内连续n行;在变量节点后验概率信息的存储结构上,将连续的n个信息合并为1组,连续的2组采用2个随机存取存储器(random access memory, RAM)进行交替存储;在求取最小值和次小值时,将输入信息分为4组,再从4组中分别获取最小值比较出全局最小值和次小值,从而有效地降低了最小值和次小值比较运算的复杂度。在码长为2 040、码率为0.83的码字和Xilinx Virtex-6开发板的测试环境下,译码器最大时钟频率可达166.7 MHz,吞吐量可达447.5 Mbit/s。