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LDPC码低复杂度译码算法研究

[暖通供热论文]    1引言
    
    Gallager在上世纪60年代发明了基于稀疏校验矩阵的低密度奇偶校验(Low一oensityParity-Cheek:LDPC)码,证明它是一种性能逼近香农限的好码,并提出了一种简单有效的迭代译码算法川。Turb。码出现之前,限于当时技术水平,LDPC码几乎被人们遗忘。MacKay和Neallz]重新发现LDPC码,并采用基于气陆飞ner图中各个节点之间消息传递的置信传播旧eliefPropagation:BP)算法对LDPC码进行迭代译码,能够获得逼近香农限的性能[3]。近年来,诸如DVB一52、Tgns”c、IEEESOZ.16e等标准草案都考虑把LOPC码作为其系统中的前向纠错编码方式,研究者投入了极大的热情致力于LDPC码研究。
    
    目前研究LDPC码的译码算法,主要有基于消息传递的BP算法[3]和基于线性规划松弛方法的Lp(Linearprogramming)译码[4]。LP译码引出了对有限长度LDPC码分析方法,但计算复杂,不适合实际应用。为了便于硬件设计,必须研究基于BP算法的低复杂度的LDPC码译码算法。一般地,以下三个因素决定LDPC码BP译码过程平均复杂度:①每个节点的运算量;②在每次迭代过程中“激活”节点的数目;③平均迭代次数。人们针对这三个方面,使用Min一sum算法(MsA)简化校验节点运算[5l、引入“强制收敛任orcedconver-gence:FC)”技术来减少迭代过程中激活节点数量I6]和降低最大迭代次数,可不同程度地降低整个泽码过程复杂度。研究表明,降低最大迭代次数将使LDPC码纠错能力急剧下降,而其它两种方法在译码性能有所损失的条件下,译码复杂度得到了极大的降低。两者之间能够达到某种平衡,以满足实际应用需求。
    
    本文在描述BP译码算法基础上,采用密度进化方法对MSA算法进行分析和改进,然后结合强制收敛技术进一步简化和优化BP和MSA译码算法。
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