LDPC碼低復(fù)雜度置信傳播譯碼算法研究.pdf

1、在無線通信系統(tǒng)中，信道前向糾錯碼，尤其是信道譯碼器仍然是無線通信系統(tǒng)實現(xiàn)復(fù)雜度的主要來源，其重要性不言而喻。
　　低密度奇偶校驗碼最初由Gallager博士提出，Mackay在1999年重新發(fā)明了它，隨著對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。基于置信傳播的消息傳遞算法，即BP算法，是LDPC碼公認的最佳譯碼方法。由于譯碼時主要涉及加法運算和乘法運算，所以BP算法也被稱作和積算法。值得注意的是，BP算法

2、每次迭代運算次數(shù)與節(jié)點的數(shù)目呈線性關(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)點的消息符號通常需要更多的迭代次數(shù)來達到收斂，譯碼時所需內(nèi)存相對過大LDPC碼存在的這些問題使得它的綜合性能受到削弱?；?LDPC碼譯碼算法的這些熱點問題，本文主要對LDPC譯碼的低復(fù)雜度置信傳播譯碼算法進行了深入研究。
　　本文通過分

3、析LDPC碼低復(fù)雜度譯碼算法的優(yōu)缺點，提出了ACMS算法。新算法對最小和算法進行了簡化處理，在校驗節(jié)點信息更新計算時只取一個最小值，并對消息計算公式作了修正與改進，改善了基于單個最小值的最小和算法對信噪比敏感的問題，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。仿真實驗證明，新算法改善了整體的誤碼性能，尤其是在中低信噪比區(qū)改進效果尤為明顯。
　　在改進算法的基礎(chǔ)上，對譯碼過程時的信道信息和軟輸出的校驗節(jié)點信息進行了量化，給出了一

4、種8bit查表量化方法。仿真結(jié)果亦表明，經(jīng)過量化后的改進算法繼承了其性能優(yōu)勢及自適應(yīng)信噪比的特點，加快了譯碼速度。
　　另外，本文還提出了一種基于錯誤追蹤和比特節(jié)點調(diào)度的分塊譯碼算法，基于比特節(jié)點的出錯次數(shù)和校驗節(jié)點的LLR絕對值對Tanner圖中的邊進行分塊和排序，調(diào)整了BP算法中各個節(jié)點的消息更新優(yōu)先級。仿真結(jié)果亦表明本文提出的新調(diào)度算法相對傳統(tǒng)動態(tài)調(diào)度算法降低了運算量，性能在高信噪比條件下也超越了傳統(tǒng)串行調(diào)度算法，是個不錯的