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。

一种改进的LT码置信传播译码

在删除信道上,短信息字长度的LT码采用置信传播译码算法性能较差。提出了一种改进的置信传播译码算法,此算法在置信传播译码失败时只需运用高斯消元法确定少数猜测比特就可实现成功译码。仿真结果显示,相比于置信传播译码,改进的置信传播译码算法在增加少量译码运行时间的代价下获得较大的译码性能改善。

一种低迭代次数的极化码置信传播译码算法

针对置信传播(Belief Propagation,BP)译码算法在迭代次数较多时吞吐量和译码时延性能提升受限的问题,提出了一种低迭代次数的极化码BP译码算法,通过采用比特翻转和子信道冻结的方式,降低译码过程中的迭代次数。仿真结果表明,相对于传统极化码BP译码算法(设置最大迭代次数为40次),所提算法在信噪比为3 dB时可将平均迭代次数减少约53%,处理单元平均计算次数减少约68%。该算法所带来的低时延和低功耗效益可运用在对功耗要求较高的大规模机器类型通信,以及对时延要求较高的超可靠低延迟通信等5G场景下的极化码译码中。

一种改进的极化码置信译码器

在极化码置信(BP)译码的因子图中,当承载确定信息的节点的对数似然信息计算错误时,可以被检测到。此时,对于因子图中参与该似然信息计算的节点,引入一个修正参数,以修正该节点承载的信息的对数似然信息。修正参数可以由密度进化的高斯近似算法得到。给出了置信译码原理及相应的改进算法,最后给出了复杂度分析和性能仿真。数据结果表明,在牺牲很小的复杂度的条件下,相比原算法,修正算法能够获得0.2 dB左右的比特信噪比增益。

基于深度强化学习的置信传播译码算法

文章通过深度强化学习的方法来寻求二进制线性编码的有效解码策略。在加性高斯白噪声的条件下,将置信传播(BP)解码算法中软信息的迭代看作是对软信息的连续决策,并将其映射到马尔可夫决策过程,用深度强化学习网络代替传统译码器,扩大探索空间以提高译码性能,从而实现对数据驱动的最佳决策策略的学习。结果表明,相较于传统BP解码器,在误码率=10;时,学习型BP解码器在BCH码上取得大约0.75 dB的优势,这在一定程度上解决了以往研究中过于依赖数据的问题。

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。

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RA码的基于WBF策略的改进BP译码算法

针对重复累积(RA)码译码算法(BP算法和最小和算法)复杂度高或纠错性能下降的问题,将加权位翻转WBF的思想用于改进BP算法,提出了基于WBF策略的改进BP译码算法.在每次迭代译码中若未能译出合法码字,则按一定规则进行位翻转操作,以期获得合法码字.仿真结果表明,本算法能有效降低系统RA码的运算复杂度,且能保持优异的译码性能.

一种多码率QC-LDPC码译码结构设计与实现

为了满足在一个系统中使用多码率LDPC(LowDensity Parity Check)码字的需求,设计了一个7 Kbit长度多码率LDPC码的译码器,分析了各种码率之间校验矩阵的相似性,提出了复合译码结构中变量节点运算单元、校验节点运算单元以及迭代存储器单元的复用方案.通过在变量节点运算单元以及校验节点运算单元输入端增加若干选通开关,就可以使这些运算单元适于多码率的处理.通过管脚的选择,此译码器支持非规则0.4码率、非规则0.6码率以及非规则0.8码率3种工作译码模式,并用Altera公司的FPGA进行了实现.综合结果表明,所提出的复合结构在不损伤单码率译码性能的前提下,仅用略多于0.8码率LDPC码单独译码的硬件资源实现了3种码率码字的译码.

高效多码率LDPC码译码器结构设计

设计了一种高效的多码率LDPC(Low Density Parity Check)码译码器结构,提出了一种校验节点更新单元(CNU,Check Node Updating Units)与变量节点更新单元(VNU,Variable Node Updating Units)的设计方法.按照"化整为零"的思想,将CNU与VNU分成若干小的运算单元,在不同码率下对这些运算单元进行动态组合构成新的CNU与VNU,从而减少不同码率下硬件资源的冗余,提高了译码速率.最后,按照本文提出的译码器结构,使用Altera公司Stratix系列的FPGA EP1S80实现了中国数字电视地面广播传输标准中使用的0.4,0.6和0.8三种码率LDPC码的译码器.实现结果表明:该结构的多码率译码器仅比单码率译码器多耗用12%的硬件逻辑资源,存储器相当;而相对于传统的多码率译码器结构,本结构在不增加硬件资源的情况下,将0.4码率码字的译码速率提高了100%,将0.6码率码字的译码速率提高了50%.

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。

基于遗传算法改进的LDPC码译码器结构

针对LDPC码的BP译码器比最大似然译码器译码准确性低,提出了基于遗传算法改进的LDPC码译码器结构。该译码器结构首先引入卷积神经网络来去除传统BP译码器在译码中的估计误差,然后将遗传算法应用到BP译码中,仿照遗传算法的过程,将所有变量节点作为一个种群,每一个变量节点作为一个个体,对应的变量节点传递给校验节点的概率信息作为基因,通过对优势个体的优秀基因进行加强或者对劣势个体的交叉基因进行削弱,以达到整个种群更加适应环境,从而提高译码性能。仿真实验结果表明,GABP-CNN译码器比标准的BP译码器可以获得更好的纠错性能,尤其是在高信噪比环境下译码性能有较大的提升;但是改进的译码器结构在提高译码性能的情况下,系统运行时间上较传统BP译码器略多。

基于偏移量近似的改进型RA译码算法研究

RA码的译码通常是利用BP译码算法来实现的,但是BP译码算法的硬件电路复杂。虽然最小和译码算法能够简化BP译码算法,但它是以牺牲性能为代价的。为了让译码算法在复杂度和译码性能之间取得较好的折衷,提出一种改进型RA译码算法。该算法采用偏移量近似的方法来逼近于BP译码算法,能够降低BP译码算法的复杂度。仿真结果表明,与BP译码算法相比,改进型RA译码算法能够在降低算法复杂度的同时保持良好的译码性能,与最小和译码算法相比,改进型RA译码算法的复杂度几乎不变,但译码性能得到了明显的提高。

Reed-Solomon码的符号级软判决译码算法

为了在译码性能和复杂度之间获得更好的折中,提出两种Reed-Solomon码的符号级软判决译码算法:一种将置信度排序译码集成到Chase译码的组合译码算法;另一种则采用逐级选择测试序列集的广义Chase-2译码算法。二者在一定的场合能够充分利用软判决信息。仿真结果表明,第一种算法在译码复杂度较低时,能够获得很好的综合性能;而第二种算法则具有很好的灵活性,且在译码复杂度可接受的范围内具有很好的综合性能。两种算法在一些场合中都能获得比目前其它一些常用的符号级软判决译码算法更好的综合性能。

一种利用ABP基于可信度迭代的RS码软译码算法

本文研究了自适应置信度传播和分阶统计译码的级联译码算法(ABP-OSD)。然后,我们把ABP-OSD算法和累积对数似然比(ALLR)算法进行结合,提出了一种RS码软译码算法ALLR-ABP-OSD。仿真结果表明,ALLR-ABP-OSD级联算法译码增益有所提高,在RS码译码性能和译码复杂度间取得了较好的折中。

极化码基于比特翻转改进的BP译码算法

极化码是世界上唯一被证明香农门限可达的编码方案。由于连续消除(SC)译码的串行特性导致时延很高,于是置信传播(BP)译码因其具有更高的吞吐量而受到了更多关注。由于BP译码性能不如SC译码,于是将比特翻转(BF)译码应用于BP中。针对当前BP BF(BPF)译码中出现的翻转集构建不准确的问题,文章提出了一种新的误码率BPF译码算法用于构建翻转集,并提出了粗翻转集和精翻转集的概念。文章通过方差能够体现数据稳定性的特点构建了粗翻转集,再通过误码率的差值大小来缩小翻转集的范围,即精翻转集。研究结果表明,文章所提算法优于目前最优的BP、增强型BPF(EBPF)和对数似然比BPF(BPF-LLR)等译码算法,同时,该算法迭代次数相比其他翻转译码算法有明显降低。

无线传输中Raptor译码算法研究

研究了在加性高斯白噪声(AWGN)信道中采用最小频移键控(MSK)调制的Raptor码的译码算法设计问题。基于Raptor码和MSK调制的特点,提出了一种改进的Raptor码置信传播译码算法。仿真结果证明该译码算法具有更好的译码性能。

基于树图剪枝的极化码译码简化算法

极化码是一种在二元对称信道下能够逼近香农限的信道编码,但其经典译码算法连续删除(successive cancellation,SC)译码和置信传播(belief propagation,BP)译码的复杂度较高,使得译码过程具有较大的计算复杂度和译码时延。对极化码译码过程的树图建模分析并对节点分类,证明了树图中部分节点对应的译码运算是冗余的。由此设计了树图剪枝的简化译码算法,在保证误码性能不变的前提下,明显降低了现有译码算法的计算复杂度。仿真结果证明,简化后SC译码和BP译码的译码复杂度较原始算法分别降低了36%~65%和41%~67%。

基于最小均方误差的改进型IRA译码算法研究

IRA码的译码通常是利用BP译码算法来实现的,但是BP译码算法的硬件电路复杂。虽然最小和译码算法能够简化BP译码算法,但它是以牺牲性能为代价的。为了让译码算法在复杂度和译码性能之间取得较好的折衷,根据最小均方误差准则,提出一种改进型IRA译码算法。仿真结果表明,与BP译码算法相比,改进型IRA译码算法能够在降低算法复杂度的同时保持良好的译码性能,与最小和译码算法相比,改进型IRA译码算法的复杂度几乎不变,但译码性能得到了明显地提高。