对数似然比置信传播算法的改进

改进对数似然比置信传播(LLRBP)算法,以提高其对低密度奇偶校验(LDPC)码的译码性能。在变量节点间加入信道响应相关性,并在算法中预设迭代次数,以使变量节点间传递的外部信息达到平衡,降低外部信息震荡现象,并保障译码不会因所需迭代次数过大而终止。改进型LLRBP算法可降低误码率,并在信噪比(SNR)较小时降低译码迭代次数。

3×3核矩阵极化码的BP译码算法

相比于2×2核极化码,3×3核极化码的码长更加丰富以及有着更高的极化速率。同时,极化码的置信传播(Belief Propagation, BP)算法相比于传统串行消去(Successive Cancellation, SC)译码算法具有更低的延时。将2×2核极化码的BP译码算法推广至3×3核。获得了3×3核内部最小计算单元的信息更新公式;基于信息更新公式,给出了3×3核的BP译码算法。仿真结果表明,对于3×3核极化码,BP译码算法相比于SC译码算法,在中低信噪比下性能要优于SC译码算法。在译码性能相当的条件下,BP译码算法有着更低的译码延时。

置信传播译码算法的性能测度

本文基于树和有限状态机系统地推导了低密度校验码 (LDPC)置信传播译码算法中的消息修正公式 ,引入了连续消息空间的概率测度 ,推导了常见二元对称信道输出分布和迭代过程中消息密度进化的计算公式 ,讨论了算法性能的参数化估计 .这种计算分析工具可以用于独立于信道的算法收敛性分析 ,有助于设计LDPC码 ,有助于分析LDPC码译码器的量化效应并实现快速译码方案 。

基于置信传播算法的低密度校验码量化译码设计

介绍了二元输入连续输出无记忆AWGN信道下低密度校验 (LDPC)码的置信传播译码算法及其密度进化特性 .根据密度进化规律 ,分析了不同消息空间中的量化译码问题 .得出结论如下 :对于概率和概率差消息 ,只有高阶均匀量化才能获得满意的译码性能 ;似然比消息的适当对数量化可等价于对数似然比消息的均匀量化 ;对数似然比消息易于实现相对信道输入± 1的无偏对称量化 ,并有效利用消息的统计特性 .由非均匀量化在大消息区域分配的量化电平可以有效地促进算法收敛 .仿真结果表明 。

基于置信传播的优化译码算法研究

该文在对LDPC码的译码算法分析的基础上,针对校验矩阵中含有的环对译码算法的影响,提出了一种在置信传播算法基础之上的译码算法。该算法通过及时切断消息在环上的重传回路,可消除因校验矩阵中的环回传原始信息对译码造成的影响,保证优质的原始信息能尽可能地传播到其能传播的节点,从而提升了LDPC码的译码性能。仿真实验表明,在低信噪比的信道中,该算法具有相当于传统算法的性能和更低的计算复杂度;在良好的信道条件下可以取得比传统算法更优异的性能。

基于分组混合策略的LDPC置信传播译码算法

置信传播(BP-Based)译码算法通过对校验节点消息的简化处理,并在传递的变量信息之间引进相关性,可大大降低算法的复杂度。为了减少BP-Based算法的迭代次数和性能损失,采用分组混合策略对BP-Based算法进行改进,加快了信息更新速度,减少了错误信息从停止集传播到Tanner图中其他节点的概率。MATLAB仿真表明,在几乎不增加复杂度的情况下,改进算法可以提高译码性能。

一种加速收敛的LDPC码置信传播译码算法

分析了LDPC码置信传播译码算法,研究了置信传播译码算法过程中传递消息的收敛特性,提出了一种旨在降低算法迭代次数的修正的BP算法。仿真结果表明,该算法的迭代次数约为标准BP算法的1/2,但性能的恶化并不大。

LDPC译码中的消息传递算法和置信传播算法等效性的证明

给出了LDPC译码中三种算法:硬判决算法、消息传递算法以及置信传播算法的详细步骤,证明了消息传递算法和置信传播算法的等效性,得出了消息传递算法是置信传播算法对数域的实现方法.

极化码的置信传播译码算法优化

极化码是信道编码的里程碑成果。串行抵消列表(SCL)译码取得较好的误码性能,但译码时延较大。置信传播(BP)算法可以有效减少译码时延和计算复杂度,然而现有的BP算法的译码因子图存在大量短环,其译码性能远远不及SCL译码算法。本文在详尽分析现有的BP译码算法后,提出了基于置换因子图的置信传播列表(CA-BPL)译码算法。仿真表明,该算法可以有效提高极化码的译码性能。

系统极化码的置信传播译码性能分析

置信传播(BP)算法可以为系统极化码提供软信息作为判决依据,也可以为系统极化码在级联迭代译码中提供交换软信息。在详细描述基于信道极化结构的置信传播算法基础上,比较了系统极化码在软信息判决方法和极化编码判决方法下错误率性能的差异。仿真结果表明,软信息判决方法可以提高系统极化码的误比特率,在高信噪比下误帧率方面也略有提高。

两种新的对数似然比简化算法及其在LDPC码上的应用

通常用取最小绝对值方法对若干比特模二和的对数似然比(LLR)进行简化,该方法存在误差积累问题,因而不是最有效的.为此,提出了两种新的LLR简化算法:正比例函数拟和修正法和逐点平均值曲线修正法,并用这两种算法替代了低密度奇偶校验(LDPC)码归一化最有效可信传播(UMP-BP)译码中的LLR计算,使其在降低译码复杂度的情况下误码率更低.仿真结果表明,对于码长1 024 bits的LDPC码,采用所提出的LLR简化算法后性能较UMP-BP译码方法有0.4 dB提高,并与最优的可信传播算法接近,计算复杂度也有明显下降.

一种适用于高速移动环境的LDPC译码算法

为了降低译码算法复杂度、提高信道传送质量,提出一种改进型低密度奇偶校验译码算法。该算法是以多径瑞利衰落信道仿真模型作为高速移动环境下的信道模型,采用有理函数逼近的思想,降低每次循环时校验节点的运算量,从而降低信道译码算法复杂度。在MATLAB环境下对该算法进行了仿真验证,结果表明,相对于对数似然比置信传播译码算法,改进后的低密度奇偶校验译码算法具有较好的译码性能,更能有效降低译码的复杂度。因此改进译码算法应用在高速移动环境中,可以提高信道传输的质量和效率。

快速低密度校验码迭代译码量化算法

提出一种低密度校验码快速量化置信传播译码算法 ,其中量化电平标号作为定点算术操作数 ,运算由寻址表完成 ,中间计算以较高精度包含在表中 .该算法具有明显低的时间复杂度 ,应用对称特性 ,可以显著降低所需存储容量 ;在不增加复杂度的前提下 ,可以方便地实现均匀及各种为改进性能而设计的非均匀量化方案 ;适当增加复杂度还可实现时变译码 .该算法使低密度校验码在实际通信系统中的应用成为可能 ,同时它也用于实现快速仿真系统 .仿真结果表明 ,6bit非均匀量化优于均匀量化 0 2dB ,低信噪比时已经接近连续译码 ,而高信噪比时比连续译码差 0 2dB .合适的高阶量化译码可以获得接近连续译码的性能 ,高信噪比时甚至优于连续译码 .

一种改进的无线光通信LDPC码译码算法

针对无线光通信中低密度奇偶校验码(LDPC)置信传播(BP)译码算法复杂度高及置信度振荡造成译码错误等缺点,基于对数BP算法提出了一种改进的译码算法。改进的译码算法在校验节点运算时,判断输入到校验节点消息的最小值与某个门限的大小,根据比较结果,分别用消息最小值或若干个最小值进行运算,在损失很少性能的情况下降低了运算复杂度;同时在比特节点采用振荡抵消处理运算,提高了算法的性能增益。最后在对数正态分布湍流信道模型下,分别对比特充分交织和交织深度为16的情况进行了仿真实验。仿真结果表明,改进的译码算法与BP算法相比,大幅度降低了计算复杂度,而且译码性能有一定的优势,收敛速度损失很少;而相对于最小和算法,改进的算法虽然译码复杂度有所增加,但误码率性能有明显的优势,并且收敛速度也优于最小和算法。因此,改进的译码算法是无线光通信中LDPC码译码算法复杂度和性能之间一个较好的折中处理方案。

LDPC码的低复杂度译码算法研究

本文在对LDPC码的译码算法分析的基础上,针对校验矩阵中含有的环对译码算法的影响,提出了一种基于置信传播算法基础上的低复杂度译码算法。该算法通过及时切断消息在环上的重传回路,可消除因校验矩阵中的环回传原始信息对译码造成的影响,保证优质的原始信息能尽可能地传播到其能传播的节点,从而提升了LDPC码的译码性能。仿真实验表明,该算法具有低于传统算法的复杂度,在低信噪比的信道中可以获得相当于传统算法的性能,在良好的信道条件下可以取得比传统算法更优异的性能。

LDPC码的快速收敛译码算法

给出了一种置信传播算法双向信息传递策略的实现方案,并基于矩阵分解提出了一种LDPC码的快速收敛译码算法———串行级联译码算法.密度进化理论分析和计算机仿真结果表明,与置信传播算法相比,串行级联译码算法可获得更快的收敛速度和较好的译码性能.

LDPC码的一种低复杂度BP译码算法

针对低密度奇偶校验(LDPC)码的BP译码算法在每一次迭代过程中,都要对全部比特和校验信息进行更新,存在计算量大、译码效率低的问题,提出了一种改进的BP译码算法.由于不同的比特节点和校验节点,其可靠程度不同,对BP译码的贡献也不同,为此给出了一种新的可靠性判断准则:采用每个比特的非法校验数和每次迭代过程中比特的伪后验概率的差来判断比特的可靠性,认为非法校验数小、伪后验概率差大的节点具有较高的可靠度.对可靠性较高的比特,下一次迭代过程中不参与更新,只更新那些有可能发生错误的比特.仿真结果表明,改进的BP译码算法在损失极少译码性能的情况下,大大地减少了迭代过程中的计算量,提高了译码效率.

基于可靠性更新的低复杂度BP译码算法

基于部分符号更新策略的BP(Belief Propagation)译码算法减少了LDPC(Low-Density Parity-Check)码的译码运算量,提高了译码效率。然而在其译码过程中,由于变量节点可靠性判决准确率不高,而且可靠性被误判的错误节点无法在后继的译码中得到修正,译码性能大大降低。该文提出一种改进的节点可靠性判决准则,提高迭代过程中对变量节点可靠性判断的准确率;同时,在每次迭代结束后,重新衡量所有变量节点的可靠性,以此来消除可靠性误判对译码性能的影响。仿真结果表明,改进的算法不仅使传统BP译码的复杂度降低,而且提高了BP算法的译码性能。

一种低复杂度的短LDPC码级联译码算法

为了提高短低密度校验码(Short LDPC)的纠错性能,在研究盒匹配译码算法(BMA)和置信度与分阶统计译码级联算法(BP-OSD)的基础上,提出了一种新的针对短LDPC码译码的BP-BMA级联算法。该算法充分利用了BMA算法具有较低译码复杂度的特性。然后,利用该算法结合对数似然比累积(ALLR)算法进行了计算机仿真。仿真结果表明:BP-BMA级联算法与BP-OSD相比,译码性能有所提高,且译码复杂度大大降低了,在译码性能和复杂度间取得了很好的折中。

残差扰动网络辅助的BP译码算法

极化码的置信传播(Belief Propagation,BP)译码算法性能相比于其他极化码译码算法并不具有优势。为了改善这一现象,提出了一种基于残差网络和扰动译码算法相结合的BP译码算法。该算法通过在传统BP译码算法的基础上添加残差神经网络对接收信号进行处理,使其更大概率地落在可正确译码区域内,从而达到改善传统BP译码算法的译码性能的目的。仿真结果表明,在误比特率为10时,所提算法相比于传统的BP译码算法约有0.7 dB的性能增益,相比于BP-RNND(50)(BP-Residual Neural Network Decoder)译码算法约有0.6 dB的性能增益;同时,在低信噪比时所提算法的平均迭代次数相比于传统BP译码算法约有60%的降低。