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低密度奇偶校验码的混合译码

刘明华  
【摘要】:低密度奇偶校验(low-density parity-check, LDPC)码的混合译码结合了软判决译码和硬判决译码的特点,利用部分信道信息计算硬判决序列的可靠度,实现性能与复杂度的折衷。与软判决译码相比,现有的混合译码在性能方面尚存一定差距,这制约了混合译码在高可靠通信方面的应用。所以,在保持较低复杂度的前提下,设计具有更加接近软判决译码性能的混合译码算法,是非常具有实际意义的。 首先,提出了改进的加权比特翻转(weighted bit-flipping, WBF)算法。该算法在计算外信息时,仅考虑不满足的校验方程,而忽略了那些满足的校验方程,以此达到简化外信息计算,降低译码复杂度的目的。仿真结果表明,改进的WBF算法与传统的WBF算法误码性能相当。 其次,利用Jacobian对数关系式,证明了加权一步大数逻辑(weighted one-step majority-logic, WMLG)译码的实质就是max-log MAP译码的一次迭代,并通过仿真验证了WMLG译码和log-MAP一次迭代译码的性能几乎相同。在此基础上,将非均匀量化应用于迭代大数逻辑(iterative majority-logic, IML)译码算法,提出了改进的IML译码算法,用非均匀量化代替原算法的均匀量化,降低小信号的量化噪声。仿真表明,在相同的量化长度下,改进的IML算法的误码性能有了显著提高。 最后,以WMLG的推导为理论依据,提出了加权迭代一步大数逻辑(weighted iterative OSMLG, WIO)算法。该算法利用衰减因子校正WMLG算法中可靠度的偏差;在计算硬判决比特的外信息时,排除当前比特携带的信息,进一步提高了外信息计算的精度;并在迭代过程中利用外信息持续更新可靠度。仿真结果表明:在计算复杂度相当的情况下,WIO算法的误码性能优于现有的混合译码算法;WIO算法具有较快的收敛速度,当迭代次数较少时,误码性能与和积算法(sum product algorithm, SPA)几乎相同;在较高信噪比下,WIO算法未出现SPA译码算法中的误码平台效应。此外,针对不同类型的LDPC码,WIO算法的衰减因子均具有很好的鲁棒性,在实际应用中,为便于实现,通常可取衰减因子为0.5。


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