一种参数自适应的LDPC译码算法

介绍了低密度奇偶校验码（LDPC）的几种常用译码算法及其优缺点,特别用密度进化理论分析了归一化置信传播（Normalized BP-based）和偏移置信传播算法（Offset BP-based）的外信息概率分布和演化。基于此,分别针对Normalized BP-based和Offset BP-based算法提出了广义互信息理论（Generalized Mutual Information）及其计算公式,同时提出了改进的因子自适应LDPC译码算法,在每一次译码过程中通过一维搜索,可以获得一个最佳的修正因子,该因子能够最大化广义互信息,从而获得最佳的译码性能。分析和仿真数据表明,提出的因子自适应算法比传统的算法具有更好的性能。     

LDPC码在IEEE802.16e标准中的编译码分析

为了能够在保证译码性能的同时进一步降低译码的复杂度,该标准还在译码的过程中引入由M Fossorier等人提出的BP-Based算法,并分析了这两类算法的实际译码性能。实验仿真结果表明,BP-Based算法与LLR-BP算法相比,在不同码长及不同码率条件下可以更好地实现译码算法度和译码性能的有效均衡,因而更加适合作为硬件译码器的优化算法而应用到实际的通信系统中。     

引入行重参数的改进不规则LDPC码译码算法

低密度奇偶校验(LDPC)码是一种逼近香农极限 的线性分组码,而好的非规则LDPC 码其性能优于同码率的规则码。在非规则LDPC码的对数似然比置信传播(LLR-BP)译码算 法中,由于行重大小的不同,校验节点对伪后验判决贡献的外部信息不同,为此提出一种基 于行重的改进LLR-BP译码算法,该算法引入行权重系数,用以调整不同行重外部信息的作 用,提高了系统的译码性能。仿真结果表明:在低信噪比时,改进的LLR-BP译码算法对译 码性能与标准的LLR-BP译码算法的性能几乎相同;在中高信噪比时,改进的LLR-BP译码 算法的误码性能优于LLR-BP译码算法,在码长为64,误码率是10－5时,改进LLR- BP译码算法较之传统LLR-BP译码算法的编码增益提高了0.15 dB。     

无线光通信下极化码DNN-NOMS译码方法研究

针对无线光通信中大气湍流引起极化码置信度传播译码性能不佳的问题,提出了一种无线光通信下极化码DNN-NOMS （Deep Neural Networks-Normalized and Offset Min-Sum）译码方法。首先,把传统的极化码置信传播译码算法因子图转化为类似于低密度奇偶校验（Low-density Parity Check, LDPC）码的Tanner图,在Tanner图展开并转化为深度神经网络（DNN）图形表示的基础上,将MS（Min-Sum）译码方法同时添加归一化因子和偏移因子来给Tanner图的边赋予权重,简化极化码对数似然比的计算方法,通过限制训练参数的数量,选取在损失函数最小的条件下的因子参数,训练得到最优归一化因子和偏移因子的译码模型。仿真结果表明,在不同的大气湍流强度下,该译码方法以牺牲较小的存储空间为前提的情况下能选取更优的归一化因子和偏移因子参数,从而获得更好的误码率性能,且大幅度降低译码复杂度;在误码率为10?4时,DNN-NOMS译码方法能产生0.21~3.56 dB的性能增益,且将迭代次数的运算次数降低87.5%。     

IEEE802.16e标准下LDPC码译码性能分析

LDPC码是一种逼近香农极限的线性分组码。对IEEE802.16e标准下LDPC码校验矩阵的构造及硬判决算法、BP算法、Log-BP算法和Min-Sum算法原理进行了简单介绍。基于Matlab仿真对不同码长译码性能及不同方法译码性能进行分析比较,结果显示随着码长的增加LDPC译码性能变好,讨论的几种译码算法中硬判决译码性能较差,Min-Sum译码好于硬判决译码,但稍差于BP译码和Log-BP译码,BP译码和Log-BP译码性能较好且基本一致。     

基于整数运算的LDPC码改进最小和译码算法

对高斯信道下低密度奇偶校验码(Low-Density Parity-Check Codes)的传统译码算法进行深入研究,提出了基于整数运算的LDPC码改进最小和译码算法.相对于归一化最小和算法(Normalized Min-Sum),该算法根据每次迭代的判决情况增加了一个校正因子,使译码性能得到提高,经过整数量化后易于硬件实现.仿真结果表明,该算法在2.1 dB时性能优于LLR BP算法,且运算复杂度较低,译码速率较快.     

基于置信度震荡的LDPC码译码算法研究

在采用基于对数似然比的置信度传递译码算法LLR-BP(Log-Likelihood Ratio Belief Propagation)对低密度奇偶校验码LDPC code(Low-density Parity-check code)译码时,变量节点对数似然比外信息ex-LLR(Extrinsic Log-Likelihood Ratio)的震荡会引起比特节点发生错误.文中分析了ex-LLR值和后验概率值(APP)产生震荡的原因及两者的关系,提出了减弱其对整个译码过程影响的两种改进译码算法.仿真结果表明,改进的译码算法在基本不增加译码复杂度的情况下,能够降低译码错误平层,进一步改善传统的LLR-BP译码算法的性能.     

快衰落Rayleigh信道下短LDPC码两类BP-Based译码的优化设计

该文基于最小均方误差(MMSE)准则,对快衰落瑞利(Rayleigh)信道下短码长低密度校验(LDPC)码的Scaled BP-Based和Offset BP-Based两类改进译码算法进行了优化设计。利用该准则,得出了两类改进算法的最优校正因子,并给出了相应的数值计算。对码长为504和1008的1/2码率(3,6)规则LDPC码实验仿真显示,使用该准则设计的两类算法能够取得优于置信传播(BP)算法的译码性能。     

卫星高性能LDPC译码算法研究

卫星通信网络与地面通信网络的融合是未来通信网络的发展趋势,但目前卫星通信的发展相对于地面网络处于滞后的状态,此外,星地信息传输还面临着传输距离远易受干扰、卫星快速移动导致多普勒频移以及信道快速变化等挑战,使得信息传输的可靠性大大降低;信道编码是降低数据传输误码率的有效方式,目前,低密度奇偶校验(Low-Density Parity Check, LDPC)码因其优异的性能得到广泛认可并应用于各个领域;针对LDPC码译码算法进行优化,结合归一化最小和算法(Normalized Min-Sum Algorithm, NMSA)与偏移最小和算法(Offset Min-Sum Algorithm, OMSA)译码方案,提出在获取NMSA最优归一化因子后将其带入OMSA校验节点更新公式中,再获取最优偏移因子,实现两次优化的过程,最终通过仿真显示,译码性能得到进一步的提升。     

一种LDPC码混合迭代译码算法研究

根据LDPC码RRWBF算法和UMP BP-Based算法,提出一种混合迭代译码算法。该算法充分利用硬判决算法具有复杂度低和软判决算法性能好的优点,实现了在误码率性能没有下降的前提下,译码复杂度明显降低的效果,进而使传播时延得到减小。仿真结果表明,经过精心设计的不同迭代次数的MIA算法与性能相当的UMP BP-Based算法相比,译码复杂度降低28.5%。     

低复杂度的自适应置信差分迭代译码算法

针对中短码长的低密度奇偶校验规则码(Low Density Parity Check, LDPC)规则码,该文采用消息更新规则改进和因子图变换方法,提出一种低复杂度差分迭代译码算法。在置信传播算法的基础上,仅当变量节点的消息值振荡时引入差分映射策略,得出一种选择性的置信差分规则,自适应地调整校验节点消息的归一化系数,提高译码性能。同时,采用展开校验节点的图变换方法,将计算复杂度从随节点度分布指数性增长降至线性增长。分别在高斯白噪声信道和瑞利衰落信道下进行仿真实验,结果表明该算法和基于图变换的其他低复杂度译码算法相比,性能优越且复杂度低,和对数似然比的置信传播算法(LLR-BP)相比,高信噪比区域内的性能优异,低信噪比区域内的计算复杂度明显降低。     

性能接近最优的LDPC码LLR-BP简化译码算法

讨论了LDPC码的LLR-BP译码算法,对多项式拟合和偏移量近似两种简化算法进行了研究,通过仿真的方法确定了近似参数;算法仿真结果表明,这两种简化算法不仅易于硬件实现,而且性能接近最优。     

Rice信道下LDPC码密度进化的研究

应用低密度奇偶校验(LDPC)码译码消息的密度进化可以得到码集的噪声门限,依此评价不同译码算法的性能,并可以用来优化非正则LDPC码的次数分布对。该文首先以Rice信道下正则LDPC码为例,讨论了不同量化阶数及步长时BP,BP-based 和offset BP-based 3种译码算法的DDE(Discrete Density Evolution)分析,接着在offset BP-based译码算法的DDE分析基础上,采用差分进化方法对Rice信道下非正则LDPC码的次数分布对进行了优化,得出了相应的噪声门限。最后,给出了Rice信道下码率为1/2的优化非正则LDPC码的概率聚集函数(PMF)进化曲线。     

Density evolution for two improved BP-Based decoding algorithms ofLDPC codes

In this letter, we analyze the performance of two improved belief propagation (BP) based decoding algorithms for LDPC codes, namely the normalized BP-based and the offset BP-based algorithms, by means of density evolution. The numerical calculations show that with one properly chosen parameter for each of these two improved BP-based algorithms, performances very close to that of the BP algorithm can be achieved. Simulation results for LDPC codes with code length moderately long validate the proposed optimization     

AWGN信道下LDPC码的译码算法研究

在高斯白噪声(AWGN)信道情况下,针对LDPC码的译码算法进行深入分析后,对适用于低密度奇偶校验(LDPC)码的硬判决译码算法与软判决译码算法进行了仿真与对比分析,并通过引入乘性校正因子以降低软判决算法中对数域置信传播(LLR-BP)算法的变量消息相关性。仿真分析表明改进后的LLR-BP算法与原算法相比,在几乎不增加计算复杂度的情况下,其译码纠错性能得到了明显的改善。因而改进后的LLR-BP算法具有明显的优越性。     

Near optimum universal belief propagation based decoding oflow-density parity check codes

In this paper, we propose a belief-propagation (BP)-based decoding algorithm which utilizes normalization to improve the accuracy of the soft values delivered by a previously proposed simplified BP-based algorithm. The normalization factors can be obtained not only by simulation, but also, importantly, theoretically. This new BP-based algorithm is much simpler to implement than BP decoding as it requires only additions of the normalized received values and is universal, i.e., the decoding is independent of the channel characteristics. Some simulation results are given, which show this new decoding approach can achieve an error performance very close to that of BP on the additive white Gaussian noise channel, especially for low-density parity check (LDPC) codes whose check sums have large weights. The principle of normalization can also be used to improve the performance of the max-log-MAP algorithm in turbo decoding, and some coding gain can be achieved if the code length is long enough     

光通信系统中一种改进的LLR-BP译码算法

光通信系统中低密度奇偶校验(Low-density Parity-check,LDPC)码采用对数似然比置信传播(Log-likelihood Ratio Belief Propagation,LLR-BP)算法进行译码时,在高信噪比区域迭代译码过程中会出现变量节点外部信息振荡不收敛而导致译码纠错性能的降低.为满足光通信系统的要求,提出了一种削弱外部消息振荡的改进LLR-BP译码算法.该算法通过引入加权系数平衡前后两次迭代之间变量节点传递的外部信息,明显减缓了外部信息的振荡现象.仿真结果表明:与传统LLR-BP译码算法相比,该改进LLR-BP算法具有更佳的误码性能,同时降低变量节点外部信息振荡现象并加快了译码的收敛速度.     

SCMA场景下的极化码编解码方案改进研究

极化码是目前唯一一种被证明可达到信道容量的编码方式,稀疏码分多址接入(Sparse Code Division Multiple Access,SCMA)可以提高频谱资源的利用率和接入系统的用户接入数量。为了提升SCMA与极化码的联合系统的误码率性能和译码时延,使联合系统的应用越来越广泛,提出了2种降低译码复杂度的方式:简化的左信息更新方式和剪枝译码算法。简化的左信息更新方式对于N=256,N=1024的极化码分别能降低37.6%和44.6%的存储资源占用数;剪枝译码算法在码率为0.5时能降低50%左右的计算复杂度。基于简化的SCAN算法改进了联合检测译码算法,在接收机采用外循环迭代的结构,引入了阻尼机制,选取最优的阻尼方式和最优阻尼值。仿真分析了所提联合检测译码算法与原有联合检测译码算法的误码率性能差异,外迭代接收机性能与内外双循环迭代的接收机性能相同,采用阻尼机制联合接收机的性能比无阻尼接收机的性能高0.8 dB左右,SJIDD的误帧率性能比保留宽度为32的SCLJDD的性能低0.7 dB左右,但能使接收机处理时延降至原来的1/4~1/8。