RaptorQ喷泉码编译码算法分析及优化

RaptorQ喷泉码是喷泉码的最新研究成果,理论分析和仿真验证表明,RaptorQ喷泉码是性能最好的喷泉码,同时也是编译码复杂度最高的喷泉码。针对RaptorQ喷泉码编译码复杂度高这一问题,以国际标准RFC6330所设计的RaptorQ码编译码流程为基础,提出一种RaptorQ编译码算法的优化版本。新的编译码流程通过固定生成矩阵的方式提前计算好生成矩阵并存储,方便随时调用;通过提前列变换的方式规避多次寻找标准行和高斯消去操作,以及通过去稀疏化的方式,减少编译码过程中的矩阵乘法和异或运算。仿真比较优化前后的编译码算法,结果表明,优化后的RaptorQ码编译码流程能够在保证传输性能不变的同时,减少RaptorQ喷泉码编译码基本运算次数、缩短RaptorQ喷泉码编译码的时间,降低了编译码的计算复杂度,并保持了传输性能。

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。

一种低复杂度的LDPC码改进型UMP BP-Based译码算法

为了弥补UMP BP-Based相对于LLR BP译码算法的性能缺陷,提出一种改进型UMP BP-Based译码算法。通过将Normalized BP-Based和O ffset BP-Based译码算法的优点相结合,并利用最小均方误差准则来计算该算法中的参数。仿真结果表明,在相同误码率的情况下,改进型UMP BP-Based译码算法比UMP BP-Based、Nor-malized BP-Based以及O ffset BP-Based具有更好的LDPC译码性能。

一种引入积分修正的二维信息大数逻辑LDPC译码算法

为了解决基于可靠度的迭代大数逻辑译码(Modified Reliability-based Iterative Majority Logic Decoding,MRBI-MLGD)算法的错误平层问题,提出了一种基于大数逻辑的低密度奇偶校验(Low Density Parity Check,LDPC)译码算法。所提算法在译码函数中引入积分修正项,实现了基于二维信息修正的译码策略,可有效降低错误平层。此外,与基于二元译码信息的的迭代大数逻辑译码(Binary Message Majority Logic Decoding,BM-MLGD)算法不一样,所提算法可适用于不同列重的LDPC码。仿真结果表明,所提译码算法在整个工作信噪比区间内都具有稳定的译码性能,表现出更好的普适性和鲁棒性。

一种基于串行消除列表的多比特翻转译码算法

极化码拥有很好的编译码性能,已成为5G控制信道的标准编码方案,但中短码时,其性能不够优异。为此,提出一种基于串行消除列表的多比特翻转译码算法。首先,用串行抵消译码算法进行译码,选出对数似然比绝对值较小即可靠性较小的信息位索引集合;然后,对索引集合中对应的信息位进行多比特翻转;最后,对所有信息进行串行抵消列表译码,得到信息源序列的估计值。仿真结果表明,在高斯信道下,码长为512,码率为0.5时,提出算法的误块率为10^(-3)时,性能优于其他同类算法。

基于分布式奇偶校验码的低复杂度极化码SCLF译码算法

针对极化码串行抵消列表比特翻转(Successive Cancellation List Bit-Flip, SCLF)译码算法复杂度较高的问题,提出一种基于分布式奇偶校验码的低复杂度极化码SCLF译码(SCLF Decoding Algorithm for Low-Complexity Polar Codes Based on Distributed Parity Check Codes, DPC-SCLF)算法。与仅采用循环冗余校验(Cyclic Redundancy Check, CRC)码校验的SCLF译码算法不同,该算法首先利用极化信道偏序关系构造关键集,然后采用分布式奇偶校验(Parity Check, PC)码与CRC码结合的方式对错误比特进行检验、识别和翻转,提高了翻转精度,减少了重译码次数。此外,在译码时利用路径剪枝操作,提高了正确路径的竞争力,改善了误码性能,且利用提前终止译码进程操作,减少了译码比特数。仿真结果表明,与D-Post-SCLF译码算法和RCS-SCLF译码算法相比,所提出算法具有更低的译码复杂度且在中高信噪比下具有更好的误码性能。

LDPC码改进型LBP译码算法研究

针对LDPC(Low Density Parity Check)码分层(LBP:Layered Belief-Propagation)译码算法计算复杂度高、不易于硬件实现的问题,提出一种改进算法。该算法首先引入函数f(x)使LBP译码算法的计算复杂度大大降低;同时引入具体参数校正因子和偏移因子,提升译码性能。仿真结果表明,改进后的算法相比LBP算法在计算复杂度降低的同时,也提升了译码性能,从而达到了易于硬件实现的目的。

MIMO-OFDM系统中LDPC码的改进型最小和译码算法研究

LDPC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,针对最小和译码算法的性能缺陷,利用最小均方误差准则,提出一种改进型最小和译码算法,最后将该算法应用于M IMO-OFDM系统中.仿真结果表明,与BP译码算法以及最小和译码算法相比,改进型最小和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.

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。

基于振荡的LDPC译码算法在数字水印中的应用

针对现有的基于低密度奇偶校验(Low Density Parity Check,LDPC)码的数字水印技术中译码算法存在由于振荡无法收敛的问题,提出一种基于振荡的对数似然比置信传播(Log-Likelihood Ratio Belief Propagation,LLR-BP)译码算法。算法将前后两次的对数似然比进行加权处理,改善了由振荡引起的译码错误,并将该算法应用到数字水印技术中。实验结果表明,该算法在增加较少计算复杂度的前提下和传统的LLR-BP译码算法相比误码率有所降低并提高了数字水印技术的鲁棒性。

一种新型微弱ADS-B信号译码算法

广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast,ADS-B)广泛应用于空中交通管制,但传播距离远时,ADS-B信号可能十分微弱,不易正确译码。针对此问题,提出低信噪比ADS-B信号的译码算法。该算法计算含噪信号数据块的协方差矩阵,利用该矩阵修正信号起始位置的估计值后,再重新确定新的协方差矩阵,对新的矩阵做奇异值分解,得到脉冲波形估计值;利用脉冲波形估计值与标准脉冲波形分别进行初步译码,并对低置信度比特进行循环冗余纠错。理论计算和仿真表明,在噪声为加性高斯白噪声且前导脉冲位置确定时,该译码算法能明显提高信号的正确接收概率。实验表明,当实测微弱信号的功率为-99 dBm时,正确接收概率为97.9%。

基于线段投影的ADMM-LP译码算法硬件实现

奇偶校验多胞体投影是交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers, ADMM)译码算法中最为复杂的部分,复杂的投影计算使得ADMM译码算法复杂度较高且无高效的硬件实现方案。使用线段投影算法(line segment projection algorithm, LSA)计算校验多胞体投影可以省去复杂的排序和迭代操作,仅需进行简单的加减与比较运算,十分适合硬件实现。首先针对硬件实现对线段投影算法进行简化,并设计了完整的ADMM译码硬件实现方案,在FPGA (field programmable logic gate array)中搭建了完整译码平台进行实验。实验表明:相较于已有的译码器,本文实现的ADMM-LSA译码器误码率性能基本一致,译码速度提高了30.6%,且在硬件资源消耗上有大幅减少,其中LUT (look up table)资源使用量减少了40.3%,(flip flop, FF)资源减少67.6%,(digital signal processing, DSP)资源减少54.5%。

基于偏移量近似的改进型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。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IRA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,能够简化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的提高。

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。

LDPC码的译码算法

介绍了LDPC(低密度奇偶校验码)码的BP算法和基于BP的简化译码算法,并在AWGN(加性白高斯噪声)环境下进行了各自的仿真。通过误码性能和译码复杂度两方面的比较表明BP算法的性能更优越,但简化算法的复杂度相对来说有大幅的下降。

基于免疫算法的球形译码算法研究

在多输入多输出(MIMO)系统的信号检测算法中,球形译码算法的性能最接近最大似然检测算法,是目前应用最为广泛的一种信号检测方法,但传统的球形译码算法在低信噪比时计算复杂度较高,在高信噪比时误码率性能不够理想.该文提出了一种改进的球形译码方法,利用免疫算法的寻优能力来获得最佳的初始搜索半径,从而达到在保证译码性能的同时有效地降低计算复杂度的目的.实验仿真结果表明,与传统的球形译码算法相比,基于免疫算法的球形译码方法在高信噪比下可以达到最大似然译码的性能,同时能有效降低低信噪比时的运算复杂度,从而更符合现代无线通信实时性的要求.

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。

LDPC码的分层类拟合修正最小和译码算法

低密度奇偶检验码(LDPC)是一种广泛使用的信道编码,尤其在长码时性能更佳。与编码相对应的便是译码,起初LDPC译码算法的复杂度很高,因此在最小和(MS)译码算法中为了降低算法的复杂度,采用了近似运算,虽然有效地降低了算法的复杂度,却牺牲了部分的误码性能。针对这一现象,本文在最小和译码算法的基础上,再一次作出近似运算,提出类拟合修正最小和(CFMMS)译码算法。该算法会根据MS算法中的非线性函数构造出一种类拟合函数,可以对不同阈值内的变量节点信息作出不同的处理,尽可能实现对校验节点更新过程的准确补偿,使得到的结果更加接近于置信传播算法;在此基础上,应用分层式调度策略,提出一种分层类拟合修正最小和(LCFMMS)译码算法,改变了节点信息的更新顺序,提升了迭代更新中节点信息的可靠度,使得译码的收敛速度得以提升,同时节省了存储空间。仿真和数值结果表明,该文提出的译码算法在一定程度上提升了误码性能,且运算复杂度低、译码收敛速度快。

极化码BP译码算法中量化问题的研究

第五代移动通信(5G)面向高可靠和低时延的海量数据交互场景,如何实现其高效编译码方案是一个亟需解决的问题。现有编译码方案难以有效平衡译码过程中的计算复杂度和硬件实现难度,故无法应用于5G网络架构。针对该问题,提出了一种基于极化码的置信度传播(BP)译码量化方案。该方案结合最小和译码的近似算法和量化思想,显著降低了BP译码算法的计算复杂度和硬件实现难度。仿真成果表明,与最小和译码算法相比,量化后的BP译码算法极大地提高了译码性能。相比于BP译码算法,在几乎不降低译码性能的基础上,量化后的BP译码算法明显降低了计算复杂度,更便于硬件实现。

MIMO-OFDM系统中LDPC码的改进型译码算法

为了降低LDPC码译码算法的复杂性并提高译码性能,针对传统的最小和译码算法的性能缺陷,提出一种改进型最小和译码算法.在最小均方误差准则下,该改进型译码算法充分利用了归一化译码算法和偏移译码算法的优点,以逼近置信传播译码算法.最后将LDPC码的改进型最小和译码算法应用于MIMO-OFDM系统中以降低载波干扰.仿真结果表明,若MIMO-OFDM系统要求的误码率为10-5,改进型最小和译码算法的编码增益比传统的最小和译码算法高出0.5dB,比归一化译码算法和偏移译码算法分别高出0.3和0.2dB,与置信传播译码算法仅差0.15dB.另外,改进型最小和译码算法也具有低的硬件复杂度.