低復(fù)雜度的大數(shù)邏輯LDPC譯碼算法及其量化優(yōu)化.pdf

1、低密度奇偶校驗(Low-density Parity-check，LDPC)碼是一種性能逼近Shannon極限的信道編碼技術(shù)，具有糾錯性強(qiáng)、可并行譯碼、編碼靈活等獨特優(yōu)勢，是5G通信系統(tǒng)具有競爭力的候選編碼方案之一，目前已被3GPP選定為5G-eMBB通信環(huán)境下數(shù)據(jù)信道的編碼方案。如何在保持LDPC碼優(yōu)秀譯碼性能的同時，有效降低LDPC碼譯碼方案的復(fù)雜度，是研究者們所關(guān)注的問題之一。
　　本文主要對低復(fù)雜度的二元LDPC譯碼算法和

2、非均勻量化方案進(jìn)行研究，所完成的研究工作和創(chuàng)新性成果如下:
　　1.基于Tanner圖的變量節(jié)點特性，設(shè)計了一種廣義的信息處理閾值函數(shù)，可適用于當(dāng)前大多數(shù)的基于可靠度的二元LDPC譯碼算法。當(dāng)改變閾值參數(shù)時，能方便地控制參與迭代處理的節(jié)點隊列;
　　2.提出一種量化解析度可調(diào)的非均勻量化函數(shù)，并利用離散密度進(jìn)化(DE)工具，基于量化間隔和概率分布等策略對量化間隔、量化比特以及解析度等參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化。仿真實驗表明，利用本文優(yōu)化

3、策略所得到的量化參數(shù)，可使得譯碼算法在較低量化電平(3/4-bit)場景下有效工作，節(jié)省了存儲比特;
　　3.提出一種基于伴隨式和星座映射硬信息的譯碼算法，該算法在校驗節(jié)點端僅使用基于伴隨式的投票計數(shù)機(jī)制，可避免了復(fù)雜的外信息計算工作;在量化方面引入了本文提出的非均勻量化方案。最后，本文給出了所提算法在普通的加性高斯白噪聲信道(AWGNC)以及瑞利信道下的誤碼性能、譯碼收斂速度以及參與實際迭代處理的節(jié)點隊列等。仿真結(jié)果表明，與本文