低密度奇偶校验卷积码的窗口译码方案

本文研究了基于置信传播(BP)算法的LDPC卷积码的窗口译码方案,讨论了该译码方案的优点。

窗口大小自适应的空间耦合LDPC码译码算法

空间耦合低密度奇偶校验(Spatially-Coupled Low-Density Parity-Check,SC-LDPC)码具有接近香农限性能,基于置信传播译码算法,窗口译码(Windowed Decoding,WD)能够获得较小延时的同时也存在一定的局限性。为了进一步提高WD的译码性能,对SC-LDPC码的窗口译码算法提出了提前终止译码和动态调整窗口大小相结合的改进方法。该方法监测窗口大小的动态变化及相应窗口的平均迭代次数,通过加性高斯白噪声信道下的仿真分析,与传统窗口译码相比,其误码率降低,且计算复杂度更低。

神经网络在移动信道卷积码译码中的应用

分析运用误差反向传播 (EBP)多层感知器神经网络 (NN)方法来进行卷积码译码的可能性 .仿真结果表明 :当涉及的码字位于译码窗口中间时 ,其性能最佳 ,而且即使考虑大的窗口性能也不会提高 .当神经网络规模较大时 ,神经网络体现出自适应、冗余容错性 .窗口宽度等于 3的系统最小 。