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LDPC码的串行级联译码算法

王单  童胜  李颖  王新梅  
【摘要】:LDPC码的常用译码算法是基于因子图的置信传播算法(BP Algorithm)。该算法是一种基于无环图的最优译码算法。在有环图上,虽无法实现精确计算译码信息以保证译码最优性,但仍可获得较好的译码性能。目前对于LDPC码的研究主要集中在两个方面:一方面是从编码设计角度出发,通过增加码长、采用非规则的度序列设计及精心选择码的校验矩阵来尽量减小环对迭代过程中传递的置信信息独立性的影响,从而增强置信传播算法对有环LDPC码的译码有效性;另一方面则是从译码角度出发,通过简化和优化迭代过程中的各种消息测度来改进置信传播算法时有环LDPC码的译码性能。本文从译码算法设计角度出发,基于码的校验矩阵分解和双向信息传递策略提出了一种新LDPC码的译码算法一一.串行级联译码算法。该算法能够在保证较好的译码性能基础上加快译码的收敛速度.本文详细论述了切PC码的串行级联译码算法思想、译码器结构以及算法实现过程中的关健技术,同时对该算法的计算复杂度进行了定量分析。算法设计思想是首先将一个有环LDPC码按一定规则分解成若干个无环分量码(树码),然后使用基于双向信息传递策略的分量译码器时各分量码进行译码。在译码过程中,前一个分量译码器输出的后验概率信息作为后一个分量译码器输入的先验概率信息,完成外信息交换(最后一个分量译码器输出的后验概率信息作为第一个分量译码器的先验概率信息,此时完成一次超迭代.第一次超迭代中,信道信息作为第一个分量译码器的输入初始信息).因为基于双向信息传递策略的译码算法对无环LDPC码而言可以达到最优译码,这使得串行级联译码算法有可能通过分量译码器的局部最优解而最终得到全局最优解.另外,由于串行级联译码算法的一次超迭代运算中,各分量码包含变量节点数远大于里信传播算法中一个分量码(满足一组校验关系的变量节点组成一个简单分童码)包含的变量节.点数,五信信息在分量码中很快建立起来,因此可获得较快的收敛速度. 仿真结果表明,LDPC码的串行级联译码算法不但可获得与1信传播算法一样好的译码性能,而且具有较快的译码收敛速度.时于任何码长的LDPC码,当分别采用串行级联译码算法和通用的里信传播算法进行译码时,前者在最初的几次迭代中的收敛速度要明显快于后者.但应指出,采用基于双向信息传递策略的分量译码器进行译码时,分量码包含的变量节点数越多,节点接收、处理信息所需等待的时间越长,因此在实际应用中,串行级联译码算法更适用于中短码长的LDPC码译码.

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