低密度奇偶校驗(yàn)碼的混合譯碼.pdf

1、低密度奇偶校驗(yàn)(low-density parity-check,LDPC)碼的混合譯碼結(jié)合了軟判決譯碼和硬判決譯碼的特點(diǎn),利用部分信道信息計(jì)算硬判決序列的可靠度,實(shí)現(xiàn)性能與復(fù)雜度的折衷。與軟判決譯碼相比,現(xiàn)有的混合譯碼在性能方面尚存一定差距,這制約了混合譯碼在高可靠通信方面的應(yīng)用。所以,在保持較低復(fù)雜度的前提下,設(shè)計(jì)具有更加接近軟判決譯碼性能的混合譯碼算法,是非常具有實(shí)際意義的。
　　 首先,提出了改進(jìn)的加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)(weig

2、hted bit-flipping,WBF)算法。該算法在計(jì)算外信息時(shí),僅考慮不滿(mǎn)足的校驗(yàn)方程,而忽略了那些滿(mǎn)足的校驗(yàn)方程,以此達(dá)到簡(jiǎn)化外信息計(jì)算,降低譯碼復(fù)雜度的目的。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)的WBF算法與傳統(tǒng)的WBF算法誤碼性能相當(dāng)。
　　 其次,利用Jacobian對(duì)數(shù)關(guān)系式,證明了加權(quán)一步大數(shù)邏輯(weighted one-stepmajority-logic,WMLG)譯碼的實(shí)質(zhì)就是max-log MAP譯碼的一次迭代,并通

3、過(guò)仿真驗(yàn)證了WMLG譯碼和log-MAP一次迭代譯碼的性能幾乎相同。在此基礎(chǔ)上,將非均勻量化應(yīng)用于迭代大數(shù)邏輯(iterative majority-logic,IML)譯碼算法,提出了改進(jìn)的IML譯碼算法,用非均勻量化代替原算法的均勻量化,降低小信號(hào)的量化噪聲。仿真表明,在相同的量化長(zhǎng)度下,改進(jìn)的IML算法的誤碼性能有了顯著提高。
　　 最后,以WMLG的推導(dǎo)為理論依據(jù),提出了加權(quán)迭代一步大數(shù)邏輯(weightediterat

4、ive OSMLG,WIO)算法。該算法利用衰減因子校正WMLG算法中可靠度的偏差;在計(jì)算硬判決比特的外信息時(shí),排除當(dāng)前比特?cái)y帶的信息,進(jìn)一步提高了外信息計(jì)算的精度;并在迭代過(guò)程中利用外信息持續(xù)更新可靠度。仿真結(jié)果表明:在計(jì)算復(fù)雜度相當(dāng)?shù)那闆r下,WIO算法的誤碼性能優(yōu)于現(xiàn)有的混合譯碼算法;WIO算法具有較快的收斂速度,當(dāng)?shù)螖?shù)較少時(shí),誤碼性能與和積算法(sum productalgorithm,SPA)幾乎相同;在較高信噪比下,WIO