基于渐进添边的准循环压缩感知时延估计算法

针对时延估计问题中压缩感知类算法现有测量矩阵需要大量数据存储量的问题,提出了一种基于渐进添边的准循环压缩感知时延估计算法,实现了稀疏测量矩阵条件下接收信号时延的准确估计.该算法首先建立压缩感知与最大似然译码之间的理论桥梁,然后推导基于低密度奇偶校验码的测量矩阵的设计准则,引入渐进添边的思想构造具有准循环结构的稀疏测量矩阵,最后利用正交匹配追踪算法正确估计出时延.对本文算法的计算复杂度与测量矩阵的数据存储量进行理论分析.仿真结果表明,所提算法在测量矩阵维数相同的条件下正确重构概率高于高斯随机矩阵和随机奇偶校验测量矩阵,相比于随机奇偶校验矩阵,在数据存储量相等的条件下,以较少的计算复杂度代价得到了重构概率的较大提高.

一种速率匹配的准循环LDPC码的编码构造方法

提出了一种新颖的速率匹配的准循环低密度校验码（Low density parity check,LDPC）的编码方法,该方法采用渐进添边（Progressive edge-growth,PEG）算法为工具,综合运用有限几何构造法和搜索方法选取子矩阵的偏移量进行优化,构造LDPC码字,使其生成的校验矩阵具有最短环周期最大化以及短环尽可能少的特点。通过这种方式构造出来的LDPC码,可以实现从1/3~5/6的码率,达到了速率匹配的目的。通过计算机仿真证明,此方法构造的LDPC码字具有良好的误码率和误帧率的性能,并能有效消除LDPC码的＂差错地板＂现象。并且这种编码方法简单,可节省存储空间,减少编、译码的复杂度。

基于IR-UWB系统的高速准循环LDPC编解码器设计

阐述了一种基于脉冲无线电超宽带(Impulse radio ultra-wideband,IR-UWB)系统的高速低密度奇偶校验码(Low density parity-check codes,LDPC)算法推导及其性能比较,分析了渐进添边算法(Progressive edge-growth,PEG)结合分块准循环(Quasi-cyclic,QC)的方式实现校验矩阵的构造以及单位阵(I矩阵)和Q矩阵作为子循环矩阵时的性能,并通过Matlab仿真的误比特曲线对算法进行分析。该LDPC解码器的设计采用一种基于变量因子的最小和(Minimum sum,MS)译码算法,硬件复杂度较低,在标准UWB衰弱信道中,误码率10-6下产生约3.2dB信噪损失。

基于无标度网络的LDPC码的构造

基于无标度网络的幂律分布特性来优化不规则低密度奇偶校验(LDPC)码的变量节点和校验节点度的分布,使其具有最短的迭代译码长度。根据节点度的分布,采用渐进添边算法和短环删除算法设计出无四环的新LDPC校验矩阵。利用Matlab对所构造的SF-LDPC码进行仿真分析。结果表明,在保证误码率性能的前提下,SF-LDPC码的平均译码长度和运算复杂度得以降低。