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文檔簡介
1、在中短碼長的情況下,多元LDPC碼較二元LDPC碼性能更加優(yōu)越。然而,高度復雜的譯碼算法一直阻礙著多元LDPC碼的實用化進程。雖然人們已提出很多多元LDPC碼的簡化譯碼算法,但并沒有本質(zhì)改變,這些算法的復雜度仍然高到難以實現(xiàn)。復雜度高的一個重要原因是,現(xiàn)有譯碼算法多為列表譯碼,遍歷所有可能情況,針對這個癥結(jié),提出了三種更加高效的譯碼算法。
首先,提出了目標驅(qū)使型合并的譯碼算法。此算法不再選用傳統(tǒng)譯碼算法中通過盲搜索的方式更新校
2、驗節(jié)點信息向量的方法,而是根據(jù)域元素的值采取針對性的更新,無需遍歷所有可能。通過鄰居變量變量節(jié)點信息向量中的最大值快速找到擁有最大可靠度信息的域元素,并根據(jù)此域元素及其對應(yīng)的各分支可靠度信息為剩余的每個域元素建立各自獨立的校驗方程組合,建立校驗方程的準則基于最大值準則以及絕對值最小準則。不管是哪種準則都可以得到對應(yīng)于當前域元素最大可靠度的校驗方程,為了增加信息量減少損失,提出將這兩種準則合并的譯碼算法,即目標驅(qū)使型合并的譯碼算法。
3、> 其次,提出了基于向量誤差修正模型的譯碼算法。此算法在校驗更新時,仍然采用目標驅(qū)使型的搜索方法。由于采用了目標驅(qū)使型的搜索方法后,每個將要更新的域元素的更新信息來源于其對應(yīng)的眾多校驗方程中可信度最高的校驗方程,所以存在信息的損失。為了補償損失,對校驗節(jié)點更新后的可靠度信息進行分類,放置到不同區(qū)域,對不同區(qū)域的信息采用不同的修正值,解決了目標驅(qū)使型的譯碼算法中由少數(shù)校驗方程對域元素更新帶來的誤差問題。仿真結(jié)果表明,該算法相較于目前性能
4、最優(yōu)異的QSPA(q-ary sum product algorithm)算法,不僅具有更快的收斂速度,而且還能帶來高達0.5 dB的編碼增益。
最后,提出了多元LDPC碼的兩種譯碼動態(tài)調(diào)度算法。該算法利用多元LDPC碼每個節(jié)點帶有q維信息向量的優(yōu)勢,改進了二元LDPC中通過計算前后兩次更新的差值來設(shè)置動態(tài)調(diào)度標準的思想。該算法通過計算變量節(jié)點自身所帶的q維信息向量中最大可靠度信息與次最大可靠度信息之間的差值來確定該變量節(jié)點是
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