本文關(guān)鍵詞：LDPC碼低復(fù)雜度置信傳播譯碼算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在無(wú)線(xiàn)通信系統(tǒng)中,信道前向糾錯(cuò)碼,尤其是信道譯碼器仍然是無(wú)線(xiàn)通信系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度的主要來(lái)源,其重要性不言而喻。低密度奇偶校驗(yàn)碼最初由Gallager博士提出,Mackay在1999年重新發(fā)明了它,隨著對(duì)LDPC碼研究的深入,它已經(jīng)成為迄今性能最優(yōu)異的兩大信道編碼之一�；谥眯艂鞑サ南鬟f算法,即BP算法,是LDPC碼公認(rèn)的最佳譯碼方法。由于譯碼時(shí)主要涉及加法運(yùn)算和乘法運(yùn)算,所以BP算法也被稱(chēng)作和積算法。值得注意的是,BP算法每次迭代運(yùn)算次數(shù)與節(jié)點(diǎn)的數(shù)目呈線(xiàn)性關(guān)系,而且由于Tanner圖中存在短回路,LDPC碼的BP譯碼和Turbo碼一樣也是有缺陷的,這就造成了一定的性能損失。與Turbo碼相比,LDPC碼譯碼中比特節(jié)點(diǎn)的消息符號(hào)通常需要更多的迭代次數(shù)來(lái)達(dá)到收斂,譯碼時(shí)所需內(nèi)存相對(duì)過(guò)大LDPC碼存在的這些問(wèn)題使得它的綜合性能受到削弱�；贚DPC碼譯碼算法的這些熱點(diǎn)問(wèn)題,本文主要對(duì)LDPC譯碼的低復(fù)雜度置信傳播譯碼算法進(jìn)行了深入研究。本文通過(guò)分析LDPC碼低復(fù)雜度譯碼算法的優(yōu)缺點(diǎn),提出了ACMS算法。新算法對(duì)最小和算法進(jìn)行了簡(jiǎn)化處理,在校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)信息更新計(jì)算時(shí)只取一個(gè)最小值,并對(duì)消息計(jì)算公式作了修正與改進(jìn),改善了基于單個(gè)最小值的最小和算法對(duì)信噪比敏感的問(wèn)題,使之能夠在不同信噪比條件下自適應(yīng)地調(diào)整軟置信度。仿真實(shí)驗(yàn)證明,新算法改善了整體的誤碼性能,尤其是在中低信噪比區(qū)改進(jìn)效果尤為明顯。在改進(jìn)算法的基礎(chǔ)上,對(duì)譯碼過(guò)程時(shí)的信道信息和軟輸出的校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)信息進(jìn)行了量化,給出了一種8bit查表量化方法。仿真結(jié)果亦表明,經(jīng)過(guò)量化后的改進(jìn)算法繼承了其性能優(yōu)勢(shì)及自適應(yīng)信噪比的特點(diǎn),加快了譯碼速度。另外,本文還提出了一種基于錯(cuò)誤追蹤和比特節(jié)點(diǎn)調(diào)度的分塊譯碼算法,基于比特節(jié)點(diǎn)的出錯(cuò)次數(shù)和校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)的LLR絕對(duì)值對(duì)Tanner圖中的邊進(jìn)行分塊和排序,調(diào)整了BP算法中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的消息更新優(yōu)先級(jí)。仿真結(jié)果亦表明本文提出的新調(diào)度算法相對(duì)傳統(tǒng)動(dòng)態(tài)調(diào)度算法降低了運(yùn)算量,性能在高信噪比條件下也超越了傳統(tǒng)串行調(diào)度算法,是個(gè)不錯(cuò)的折中方法。
【關(guān)鍵詞】：低密度奇偶校驗(yàn)碼 置信傳播算法 單最小值 調(diào)度
【學(xué)位授予單位】：江西理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.22
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 研究背景8
• 1.2 信道編碼的研究現(xiàn)狀8-11
• 1.3 本文內(nèi)容安排11-13
• 第二章 LDPC碼概述13-31
• 2.1 理論基礎(chǔ)13-14
• 2.2 LDPC碼的基本原理14-19
• 2.2.1 線(xiàn)性分組碼14-15
• 2.2.2 LDPC碼的基本性質(zhì)15-16
• 2.2.3 Tanner圖16-17
• 2.2.4 評(píng)價(jià)LDPC碼性能的幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn)17-19
• 2.3 LDPC碼的經(jīng)典構(gòu)造方法19-20
• 2.4 IEEE802.16e標(biāo)準(zhǔn)中的LDPC碼20-24
• 2.4.1 準(zhǔn)循環(huán)LDPC碼的基本原理20-22
• 2.4.2 校驗(yàn)矩陣的構(gòu)造過(guò)程22-24
• 2.5 LDPC碼的編碼24-26
• 2.6 LDPC碼的譯碼26-30
• 2.7 本章小結(jié)30-31
• 第三章 改進(jìn)的低復(fù)雜度LDPC碼單最小值最小和算法31-42
• 3.1 算法描述31-34
• 3.2 算法量化分析34-37
• 3.3 仿真與分析37-41
• 3.3.1 參數(shù)的選取37-39
• 3.3.2 誤碼性能對(duì)比39-41
• 3.3.3 復(fù)雜度分析41
• 3.4 本章小結(jié)41-42
• 第四章 基于錯(cuò)誤追蹤和比特節(jié)點(diǎn)調(diào)度的分塊譯碼算法42-53
• 4.1 陷阱集與BP譯碼的調(diào)度42-44
• 4.2 經(jīng)典調(diào)度算法44-47
• 4.2.1 確定型串行調(diào)度44-45
• 4.2.2 動(dòng)態(tài)調(diào)度45-47
• 4.3 BT-VSBP算法描述47-50
• 4.4 仿真與分析50-52
• 4.4.1 誤碼性能對(duì)比50-51
• 4.4.2 復(fù)雜度分析51-52
• 4.5 本章小結(jié)52-53
• 第五章 結(jié)論與展望53-55
• 5.1 研究總結(jié)53
• 5.2 研究展望53-55
• 參考文獻(xiàn)55-59
• 致謝59-60
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果60-61

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：466193