兩種圖碼的BP譯碼算法研究.pdf

1、低密度奇偶校驗（LDPC）碼和極化（Polar）碼由于譯碼過程都是基于因子圖，因此也稱作圖碼，由于它們優(yōu)越的性能，進而成為了近年來信道編碼領域的研究熱點。
　　本文采用理論與仿真分析相結合的方法，對LDPC碼以及Polar碼的置信傳播(belief propagation)譯碼算法做了研究與實現。主要完成了以下幾個方面的工作：
　　系統(tǒng)的介紹了兩種圖碼——LDPC碼和Polar碼的基本概念，LDPC碼的構造、編碼、譯碼方法，

2、介紹了Polar碼的編碼方法以及連續(xù)刪除(successive cancellation)譯碼算法。
　　通過對BP譯碼算法也就是和積算法(sum-product algorithm)的研究，為了降低譯碼復雜度，減少譯碼迭代次數，提出了針對LDPC碼的改進算法——MSPA(Modified Sum-Product Algorithm)，在譯碼過程中，通過比較譯碼迭代過程中連續(xù)多次比特信息更新前后值的差異是否滿足設定條件，來確定譯碼

3、停止迭代與否。改進算法主要分為兩個步驟：首先，確定比特信息更新前后差值的精度；然后，進行譯碼迭代至連續(xù)多次滿足設定精度。并且通過仿真實驗分析結果驗證了算法的有效性，即在保證譯碼性能的同時減少了譯碼迭代次數。
　　此外，還針對Polar碼的BP譯碼算法提出了一種提前終止迭代的改進譯碼算法——MBP(Modified Belief Propagation)，改進算法利用凍結比特左右信息偏移的幅度來設定停止迭代的門限的譯碼方法，達到了減