该文提出一种低复杂度的迭代大数逻辑LDPC译码算法,在迭代过程中所有的译码信息都以二元形式进行传递、处理和迭代更新。所提算法不需要计算外信息,而是利用Tanner图上伴随式的对错状态来评判节点可靠度。与现有的几种迭代大数逻辑译码...该文提出一种低复杂度的迭代大数逻辑LDPC译码算法,在迭代过程中所有的译码信息都以二元形式进行传递、处理和迭代更新。所提算法不需要计算外信息,而是利用Tanner图上伴随式的对错状态来评判节点可靠度。与现有的几种迭代大数逻辑译码算法相比,该文算法也不需要信息修正处理,避免了相应的实数乘法操作,具有很低的译码复杂度。此外,该文引入一种特殊的量化处理函数,并给出了基于离散密度进化的参数优化过程。实验仿真表明,该文所提算法与原算法相比,在AWGN信道下可获得约0.3~0.4 d B的性能提升。同时,由于节点间交换传递的译码信息都是基于1个比特位的二元信息,也非常便于硬件的设计与实现。展开更多
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...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。展开更多
文摘该文提出一种低复杂度的迭代大数逻辑LDPC译码算法,在迭代过程中所有的译码信息都以二元形式进行传递、处理和迭代更新。所提算法不需要计算外信息,而是利用Tanner图上伴随式的对错状态来评判节点可靠度。与现有的几种迭代大数逻辑译码算法相比,该文算法也不需要信息修正处理,避免了相应的实数乘法操作,具有很低的译码复杂度。此外,该文引入一种特殊的量化处理函数,并给出了基于离散密度进化的参数优化过程。实验仿真表明,该文所提算法与原算法相比,在AWGN信道下可获得约0.3~0.4 d B的性能提升。同时,由于节点间交换传递的译码信息都是基于1个比特位的二元信息,也非常便于硬件的设计与实现。
文摘针对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。
