学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

低密度校验码的性能分析及最小和算法

作　者: 高冠群
导　师: 贺玉成
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 低密度校验码最小和算法量化译码
分类号: TN911.22
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 32次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

低密度校验码（LDPC）是一种渐近逼近Shannon容量限的好码，其长码性能甚至比Turbo码还要好很多。由于具有译码复杂度低、错误平层低等优点，低密度校验码在信息可靠传输中的良好应用前景已经引起学术界和IT业界的高度重视，成为当今信道编码领域最受瞩目的研究热点之一，低密度校验码的应用也已经被广泛关注。作者在对LDPC码基本编译码理论的理解基础上，对影响LDPC码性能的因素做了深入的分析；并研究了采用最小和算法LDPC码的量化译码设计。本文研究了LDPC码的量化译码，提出了一种基于密度进化理论优化设计低密度校验码最小和量化译码器的算法，此种算法能够大大降低译码复杂度，同时译码性能损失也很小。LDPC码的实用化道路还是很漫长的，虽然LDPC码的性能优越，但是编码问题一直很难解决。因此，对LDPC码的编码方面还需要做进一步地研究，如码的构造及线性编码问题。量化译码也是LDPC码实用化过程中的关键问题。作者仅对LDPC码量化译码做了粗浅的研究，如何设计一个复杂度低但性能好的量化译码器是值得深入研究的。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章绪论  7-15
  1.1数字通信与信道编码  7-8
  1.2信道编码定理和Shannon限  8-9
    1.2.1 信道编码定理  8-9
    1.2.2 Shannon限  9
  1.3 低密度校验码的历史和发展现状  9-13
  1.4 本文的主要研究工作和内容安排  13-15
第二章 LDPC码的编译码原理  15-27
  2.1 LDPC码的因子图表示  15-18
    2.1.1 码结构表示  15-17
    2.1.2 后验概率分布表示  17-18
  2.2 基于网格图的LDPC码译码方法  18-25
    2.2.1 置信传输的因子图表示及几种概率测度  18-20
    2.2.2 基于概率测度的和积算法  20-22
    2.2.3 基于似然比度量的和积算法  22
    2.2.4 基于对数似然比度量的和积算法  22-23
    2.2.5 TDMP(Turbo-Decoding Message-Passing)算法  23
    2.2.6 最小和算法  23-25
  2.3本章小结  25-27
第三章低密度校验码的性能分析  27-47
  3.1 影响LDPC码性能的因素  27-28
    3.1.1 度分布序列对的影响  27
    3.1.2 环的影响  27-28
  3.2 度分布序列对的优化设计  28-39
    3.2.1 连续密度进化  28-33
      3.2.1.1 对称条件和独立性假设  29
      3.2.1.2 消息空间的概率测度及密度进化  29-33
      3.2.1.3 密度进化的参数化  33
    3.2.2 密度进化的高斯逼近  33-36
      3.2.2.1 对称约束条件  34
      3.2.2.2 规则码的高斯逼近  34-35
      3.2.2.3 非规则码的高斯逼近  35-36
    3.2.3 度分布序列对的优化设计  36-39
  3.3 中、短码的优化设计  39-41
    3.3.1 PEG算法  39-40
    3.3.2 仿真结果  40-41
  3.4 ACE算法  41-44
    3.4.1 错误平层  41-42
    3.4.2 ACE算法  42-44
    3.4.3 仿真结果  44
  3.5 本章小结  44-47
第四章 LDPC码最小和算法的研究与实现  47-55
  4.1 密度进化理论及基本思想  47-49
  4.2 最小和量化译码器的密度进化  49-51
  4.3 最小和量化译码器的设计  51-52
    4.3.1 量化译码器的设计  51
    4.3.2 数值结果  51-52
  4.4 本章小结  52-55
第五章结束语  55-57
致谢  57-59
参考文献  59-63

低密度校验码的性能分析及最小和算法

内容摘要

全文目录

相似论文