针对对数似然比置信传播(log-likelihood ratio belief propagation,LLR BP)译码算法对短码长的低密度奇偶校验(low density parity check code,LDPC)码译码性能差的问题,提出了一种基于LLR BP译码算法的深度神经网络译码器。根据Tanne...针对对数似然比置信传播(log-likelihood ratio belief propagation,LLR BP)译码算法对短码长的低密度奇偶校验(low density parity check code,LDPC)码译码性能差的问题,提出了一种基于LLR BP译码算法的深度神经网络译码器。根据Tanner图构建深度神经网络模型,利用深度学习优化边的权重来缓解短环造成的影响,提升译码性能。此外,网络采用了迁移学习的训练思想并添加批量归一化(batch normalization,BN)层来加快网络收敛。仿真结果表明,所提出方法构建的深度神经网络收敛速度较快,并且与传统BP译码算法相比,对于短码长LDPC码译码性能有明显提升。展开更多
随机构造的LDPC(low density parity check codes)码长的增加,所需存储空间过大,编码复杂度过高.针对该问题,研究了具有代数结构的有限几何LDPC码.基于有限域几何空间的点和线来构造校验矩阵,并通过矩阵行列分解得到不同码率、码长的...随机构造的LDPC(low density parity check codes)码长的增加,所需存储空间过大,编码复杂度过高.针对该问题,研究了具有代数结构的有限几何LDPC码.基于有限域几何空间的点和线来构造校验矩阵,并通过矩阵行列分解得到不同码率、码长的非规则QC-LDPC码.该类LDPC码是准循环码,其编码复杂度与码长成线性关系,对应的Tanner图没有4环存在.仿真结果表明:MSK调制、AWGN信道条件下,该类码与类似参数的随机码相比较,当信道误码率为10-6时,译码增益约为0.05~0.15dB.展开更多
针对PEG(Progressive Edge Growth)算法构造的LDPC码在保证局部围长最大时仍有较多数目的小环,提出利用PC(Polynomial of Cycle)标记将PEG算法进行改进为PC-PEG算法,并应用于准循环码(QC-LDPC)中。该方法在满足局部围长尽可能大的前提下...针对PEG(Progressive Edge Growth)算法构造的LDPC码在保证局部围长最大时仍有较多数目的小环,提出利用PC(Polynomial of Cycle)标记将PEG算法进行改进为PC-PEG算法,并应用于准循环码(QC-LDPC)中。该方法在满足局部围长尽可能大的前提下,减少了小环数目,提高了译码性能。引入QC-LDPC码的特性,其中校验矩阵是一种分块的循环移位码,该特定结构在工程上可以实现部分并行译码,节省存储空间。实验结果表明,该方法与PEG算法相比具有较少的小环数目,而准循环结构的特点在保证译码性能相当的前提下实现了工程上的部分并行译码。展开更多
文摘随机构造的LDPC(low density parity check codes)码长的增加,所需存储空间过大,编码复杂度过高.针对该问题,研究了具有代数结构的有限几何LDPC码.基于有限域几何空间的点和线来构造校验矩阵,并通过矩阵行列分解得到不同码率、码长的非规则QC-LDPC码.该类LDPC码是准循环码,其编码复杂度与码长成线性关系,对应的Tanner图没有4环存在.仿真结果表明:MSK调制、AWGN信道条件下,该类码与类似参数的随机码相比较,当信道误码率为10-6时,译码增益约为0.05~0.15dB.
文摘针对PEG(Progressive Edge Growth)算法构造的LDPC码在保证局部围长最大时仍有较多数目的小环,提出利用PC(Polynomial of Cycle)标记将PEG算法进行改进为PC-PEG算法,并应用于准循环码(QC-LDPC)中。该方法在满足局部围长尽可能大的前提下,减少了小环数目,提高了译码性能。引入QC-LDPC码的特性,其中校验矩阵是一种分块的循环移位码,该特定结构在工程上可以实现部分并行译码,节省存储空间。实验结果表明,该方法与PEG算法相比具有较少的小环数目,而准循环结构的特点在保证译码性能相当的前提下实现了工程上的部分并行译码。