低错误平层数列分割移位LDPC码构造算法研究

为降低LDPC码错误平层,提出一种基于环分类搜索的数列分割移位LDPC码构造算法。该算法具有码长、码率和列重的任意可设性,同时该类码的Tanner图围长至少为8。循环移位因子可以通过简单的代数表达式描述,从而降低内存需求。仿真结果表明,当误码率达到10-5时,数列分割移位LDPC(496,248)码相对于PEG-LDPC码获得了约1.9dB的性能提升;且随着信噪比的升高,两条译码性能曲线之间的差距将更为增大。此外,列重为3的数列分割移位LDPC码(6144,5376)在信噪比4.6dB以后并未出现明显的错误平层。该构造算法与PS-LDPC码相比在误码率达到10-8时大约获得0.25dB增益,特别在错误平层区域其译码性能优于围长为4和6的PEG构造算法,其构造复杂度和耗时也相较于PS-LDPC码和PEG-LDPC码构造算法展现出一定优势。通过基于Tanner图的诱捕集分析方法,统计(496,248)APPS-LDPC码中由8环组成的部分小型诱捕集并不存在,从而证明了其错误平层降低的原因。     

基于变量节点串行消息传递的LDPC码译码研究

针对标准LDPC码译码中洪水消息传递机制的不足,提出以串行机制进行消息传递,按照变量节点的顺序进行消息处理和传递,对每个变量节点同时接收校验消息和发送变量消息。该方法使更新的消息能够很快进入当前迭代计算,改善了LDPC迭代译码的收敛性能。通过对几种常用译码算法的仿真比较,验证了在复杂度不增加的情况下,该方法性能优于其它几种最大后验概率准则的译码方法,且算法收敛快,是一种能较好兼顾性能与实现复杂度的译码方法。     

一种加速收敛的LDPC码译码算法

对高斯信道下LDPC(Low-Density Parity-Check)码的传统的译码算法进行分析,指出影响收敛速度的原因,并提出了一种基于整数运算的加速收敛的LDPC码译码算法。该算法融合分层译码(Layered Belief Propagation)算法、带偏移量的最小和算法(Offset Min-Sum)以及量化的优势。仿真验证表明该算法有效地减少了译码复杂度,加速了译码收敛,且性能上同传统的量化最小和算法相比没有下降。