LDPC码量化和积译码的高效实现

提出了一种改进的高效量化和积算法(sum productalgorithm,简称SPA).该算法只涉及加减法、比较和查表运算,并且每轮迭代译码的运算次数少于前/后向算法,从而大大降低了计算复杂度和硬件实现难度.同时,文中还基于这种改进的量化SPA,对采用不同量化方案时LDPC码在AWGN信道下的译码性能进行了仿真.仿真结果表明采用低阶均匀量化时译码性能已经非常接近连续译码.

LDPC和积译码的一种改进算法

性能逼近Shannon限的低密度奇偶校验(LoW-Density Pa rity-Check,LDPC)纠错码,在实际应用中需要解决的问题是尽可能降低译码的复杂度.本文概要分析了低密度奇偶校验码的和积译码算法,并基于该算法,提出了一种新的LDPC的和积译码改进算法—差分译码算法,选择若干个绝对值最小的差分值进行运算.理论分析和仿真验证结果表明:本文提出的改进算法可进一步降低了译码复杂度,并使译码性能得到一定提高.

基于概率测度的LDPC码和积译码算法研究

本文在分析LDPC码的技术优势入手，在研究LDPC码及其译码算法的基础上，引入概率测度的概念，详细概率测度的和积译码算法下的和积译码算法，并应用高斯信道上进行了性能仿真。

DVB-S2中LDPC和积译码的GPU实现

第二代卫星数字广播系统DVB-S2采用接近Shannon限的LDPC码作为内码。在LDPC译码方式中,软判决的和积译码性能最佳,但是由于其采用大量浮点数运算,使得译码器的软硬件实现都较困难。为此,提出一种采用图形处理器(GPU)编程进行译码的实现方式。GPU的并行处理功能使其可以同时满足高精度浮点运算和高速实时解码的要求,为DVB-S2的实际应用提供了新的思路。采用计算机上NVIDIA GeForce 9600显卡编程环境,实现了满足高清视频要求的信息吞吐速率。

基于DTMB标准的最小和积译码改进算法

基于最小和积(MSA)的译码算法,是对数似然比BP(LLR-BP)算法的近似,通过在译码算法中的变量处理阶段添加IIR滤波,同时结合迭代终止准则,实现了一种修改的归一化最小和积算法。该算法仿真建立在DTMB标准中的LDPC码元基础上,仿真结果表明,该算法与常规的归一化译码算法相比,在性能无损失甚至于有所改善的情况下大幅减少了迭代次数,具有很好的使用价值。

LDPC码的高效译码算法研究

对于LDPC码的译码算法即和积算法,目前的简化算法多在对数域中进行。提出了一种新的基于差分的译码算法,其主要思想是:在LDPC码的二部图上所传递的消息是概率的差分值,而对于校验节点和消息节点的更新都是在特定的加法域中进行。针对校验节点的更新,还可以选择若干个绝对值最小的差分值进行运算,以进一步降低复杂度。与传统的基于对数似然比的译码方法相比,该算法的计算复杂度有很大降低,而译码性能和收敛速度没有明显损失。

新的高效LDPC码的译码方法

对于LDPC码的译码算法——和积算法,提出了一种新的基于差分的译码算法,其主要思想是:在LDPC码的二部图上所传递的消息是概率的差分值,而对于校验节点和消息节点的更新都是在特定的加法域中进行.针对校验节点的更新,还可以选择若干个绝对值最小的差分值进行运算,以进一步降低复杂度.与传统的基于对数似然比的译码方法相比,新算法的计算复杂度降低很大,而译码性能和收敛速度没有明显损失.

一种简化的GF(q)-LDPC码译码算法

提出一种简单高效的GF(q)-LDPC码译码算法,将对数似然比和积译码算法中的雅可比对数利用一阶泰勒级数近似,从而降低译码时校验点计算的复杂度.与目前广泛应用的O ffset m in-sum算法相比较,在BER为10-4处性能有0.2 dB左右的提升,并且本算法中的参数设计独立于有限域的阶数.

数字电视传输网络中的LDPC码译码算法研究

对目前应用在数字电视传输网络中的LDPC码译码算法进行归纳与总结,分别应用对数似然比测度和积译码算法及其简化算法在高斯信道上仿真,通过误码性能和译码复杂度两方面的比较表明对数似然比测度和积译码算法性能更优越,但最小和算法的复杂度相对来说有大幅下降。

低密度校验码量化译码研究

介绍了基于置信传播算法的LDPC码和积译码算法,分析其密度进行化特性,对不同消息空间中的量化译码问题进行研究,对采用不同量化方案时LDPC码在AWGN信道下的译码性能进行了仿真。仿真结果表明相对连续译码,中间变量6bit均匀量化会带来约0.4dB左右的损失,而10bit非均匀量化性能明显得到改善,合适的高阶量化译码可以获得接近连续译码的性能。

低复杂度LDPC码译码算法

提出了一种低复杂度的LDPC码译码算法CSPA(combined sum-productalgorithm),该算法初始迭代采用和积译码算法(SPA),当大部分信息趋于稳定时,将算法切换到选择节点更新算法(SNU)。仿真表明:在中长码时,新算法克服了SNU算法收敛速度慢和较高错误平台的不足;与和积译码算法相比,该算法以微弱的性能损失换取复杂度的有效降低。

有限状态Markov信道上基于噪声软判决的LDPC译码

针对有限状态Markov信道,提出一种改进的低密度奇偶校验码(low-density parity-check,LDPC)译码算法,并给出其因子图表示.该译码算法包括相互迭代的标准和积译码算法和前向后向算法两个部分.在标准和积译码算法每次迭代后,得到噪声比特的软判决;前向后向算法利用噪声比特的软判决,重新估计发送比特的信道似然比.标准和积译码算法用此重新估计的信道似然比,进行下一次迭代.考虑到因子图中Markov信道节点的引入会引起图中圈个数的增加,进一步提出用基于概率的消息传递策略来更新译码过程中的消息.仿真结果表明,此算法不仅远好于标准的和积译码算法,而且优于采用噪声硬判决的算法.

改进的低密度校验码的定点译码实现

为了解决低密度校验码(LDPC)的并行译码实现方法在定点设计中出现的迭代发散问题,提出了一种改进的并行译码实现方法,同时分析了改进后加速迭代收敛的原因,并且给出在硬件实现中的流水线结构.通过消除定点设计时,由有限精度效应导致的迭代过程中运算值不满足函数输入条件、无法正确处理的异常状态,使得迭代迅速收敛,得出正确的译码结果;且硬件实现资源与原有的并行译码实现方法相比,没有增加过多的控制逻辑和运算复杂度.仿真结果表明,采用该实现方法的LDPC定点译码设计在AWGN信道下得到了良好的性能,特别在高码率下,与前-后向实现方法相比性能差异可以忽略,且硬件复杂度更低.

LDPC码量化译码仿真性能分析

主要分析LDPC码在具体实现过程中,改用最小和译码算法,并考虑硬件实现数据的量化级别、迭代过程中的限幅等因素,要求译码器在满足译码误码率的要求下,硬件的复杂度最低。

QC-LDPC译码器的FPGA设计实现与分析

本文提出一种针对准循环低密度奇偶校验(QC-LDPC)码的双修正型最小和积译码算法,设计了一种基于FPGA平台低资源占用率、短处理时延的QC-LDPC译码器,并分析了该译码器的译码性能、资源占用率、处理时延等性能,该译码器在不增加实现复杂度和难度的情况下,能有效减少译码迭代过程中的信息损失,提高译码性能。

单通道混合信号的深度联合分离译码算法

针对采用低密度奇偶校验(low density parity check,LDPC)码编码的单通道同频混合信号,提出一种深度联合分离译码算法。采用了Gibbs分离过程中的逐符号分离步骤和译码过程中的逐符号译码步骤之间交替更改变量节点似然软信息的方式,在初期译码步骤输出的软信息模值较小,便于分离步骤对译码步骤的结果及时进行纠正,降低整体误比特率,软信息达到译码门限后开始发挥译码作用并最终和分离步骤达到一致收敛。仿真结果表明,本文提出的深度联合算法能够有效避免传统迭代分离译码算法由于分离过程的误比特率超出软输入软输出(soft input soft output,SISO)译码器纠错能力范围导致算法无法收敛的现象,降低联合分离译码算法的门限并提升整体性能,对于8PSK调制的混合信号在误比特率为10-3时有1dB的性能改善。

LDPC码的高效译码算法研究

LDPC码即低密度奇偶校验码(Low Density Parity Check Code,LDPC),它是一类具有稀疏校验矩阵的线性分组码,不仅有逼近Shannon限的良好性能,而且译码复杂度较低,结构灵活,是近年信道编码领域的研究热点,目前已广泛应用于深空通信、光纤通信、卫星数字视频和音频广播等领域。Mackay-Neal算法是基于LDPC码的BP译码简化算法,但仍存在大量乘法运算。为了降低译码算法的运算量,基于Mackay-Neal算法提出一种改进的对数和积译码算法。最后通过计算量复杂度分析结果表明,改进后的对数和积译码算法更简单,运算量大大降低,易于硬件的实现。

非高斯信道LDPC译码性能的改进研究

无线电通信系统很少只受到真正意义上高斯噪声的干扰,因此,线性接收机的性能就会因为这些非高斯干扰而严重下降。讨论非高斯噪声信道中LDPC译码问题,在非高斯噪声信道中,选取一种优化的非线性处理器。计算机仿真表明,在脉冲环境中,通过非线性处理器后的LDPC译码的BER性能有了较大的改善。

PA码译码算法的研究

乘积积累码（PA码）是由单校验乘积码和递归卷积码串行级联而成的一种码型,具有线性的编译码复杂度,并且码率可以在1/2～1之间灵活调整。本文在vc＋＋的平台上搭建PA码的编译码系统,通过仿真对比了PA码在和积译码,最小和译码和最小和偏移译码算法下的误码率性能。

一种LDPC编码慢跳频系统迭代信道估计译码算法

低密度奇偶校验码(LDPC,Low Density Parity Check)的和积译码算法(SPA,Sum-product Algorithm)在加性高斯白噪声信道中具有很好的译码性能,但需要已知信道状态信息。提出了一种在部分频带干扰条件下LDPC编码慢跳频(SFH,Slow Frequency Hopping)系统的迭代信道估计译码算法。该算法利用迭代译码过程中产生的比特后验信息作为信道估计器的先验信息辅助信道估计,进而更新下一次译码的初始信息。仿真结果显示,该算法性能逼近已知信道信息时的性能,而且每跳所含的符号数很少,不需要插入导频,增大了传输功率效率。另外,相对于SPA算法运算量增加不大,实现简单。