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1、低密度奇偶校驗(yàn)碼(Low Density Parity Check,LDPC)是目前最接近Shannon極限的線性分組碼,由于其在構(gòu)造、譯碼等方面的優(yōu)越性,得到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛研究。為了滿足未來通信系統(tǒng)的需求,結(jié)合硬件實(shí)現(xiàn)的特殊要求,譯碼器需要同時(shí)兼顧計(jì)算復(fù)雜度、譯碼性能及吞吐量三個(gè)方面。本文緊密圍繞硬件實(shí)現(xiàn)技術(shù)的實(shí)際問題,設(shè)計(jì)了兩種低復(fù)雜度高性能譯碼方法,并對(duì)譯碼結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),主要內(nèi)容如下:
為了降低LDPC碼置信傳播
2、(Believe Product,BP)算法的計(jì)算復(fù)雜度,加快譯碼速度,提出了一種基于邊調(diào)度策略的BP(Edge-based Dynamic Scheduling for BP, EDBP)算法。首先,在譯碼過程中采用Flooding調(diào)度,進(jìn)行并行傳遞,加快譯碼迭代速度。經(jīng)過幾次迭代譯碼之后,當(dāng)校驗(yàn)方程不成立時(shí),校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)通過與其相鄰的所有節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息傳遞,提高校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)的可靠度;當(dāng)校驗(yàn)方程成立、校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)可靠度小于可靠性閾值時(shí),僅需與其相鄰
3、t個(gè)LLR信息比較小的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息傳遞,降低部分計(jì)算復(fù)雜度;其余校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)不再進(jìn)行信息傳遞,算法的計(jì)算復(fù)雜度進(jìn)一步降低,同時(shí)抑制LLR信息沿環(huán)的傳播,誤碼性能得到提高。仿真結(jié)果表明,在信噪比為3.0dB時(shí),EDBP算法的計(jì)算復(fù)雜度只為0.42×dc×M,計(jì)算復(fù)雜度得到降低,且EDBP算法的誤碼性能優(yōu)于BP算法。
為了提高LDPC碼的單最小值最小和(single-minimum Min-Sum, smMS)算法的誤碼性能,提出了一
4、種基于變量節(jié)點(diǎn)LLR(Log Likelihood Ratio)消息加權(quán)的改進(jìn)最小和(Improved Min Sum algorithm based on weighted message LLR of variable nodes,IMS-WVN)算法。首先,將迭代次數(shù)所確定的次小值的估值參數(shù)與最小值相加后取代次小值,以增強(qiáng)smMS算法校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)的可靠度。然后,將變量節(jié)點(diǎn)輸出LLR消息與迭代前LLR消息進(jìn)行加權(quán)處理,降低變量節(jié)點(diǎn)的振蕩
5、幅度,加快譯碼迭代速度。仿真結(jié)果表明,在信噪比為3.2dB時(shí),IMS-WVN算法的誤碼性能比VWMS算法提升0.53dB,當(dāng)誤碼率為10-5時(shí),IMS-WVN算法平均譯碼迭代次數(shù)較MS算法減少58%。
為了提高LDPC碼的吞吐量,提出了一種改進(jìn)部分并行QC-LDPC譯碼(Improved Partially Parallel Decoder, IPPD)結(jié)構(gòu)。首先將譯碼判決與變量節(jié)點(diǎn)更新結(jié)合在一起,有效地減少了硬件資源的占用。
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