基于mrf的二元ldpc码译码算法研究及fpga实现

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1、分类号：TN911.22学号：201300357017硕士学位论文基于MRF的二元LDPC码译码算法研究及FPGA实现ResearchonBinaryLDPCCodeDecodingAlgorithmBasedonMRFandFPGAImplementation研究生姓名：武文强指导教师：王中训教授学科门类：工学专业名称：信号与信息处理论文提交日期：2016年3月31日？．三分类号：ＴＮ９１１．２２？—ｒ学号：２０１３００３５７０１７铜台犬译硕±学位论文基于ＭＲＦ的二元ＬＤＰＣ码译码算法研

2、究及ＦＰＧＡ实现ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＢｉｎａｒＬＤＰＣＣｏｄｅＤｅｃｏｄｉｎＡｌｏｒｉｔｈｍｙｇｇＢａｓｅｄｏｎＭＲＦａｎｄＦＰＧＡＩｍｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｐ研究生姓名指导教师：学科口类；工学专业名称：信号与信息处理论文提交日期：２０１６年３月３１日烟台大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研巧工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已

3、姪发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中抖明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。。（＇论文作者签名看Ｖ文《影日期：＞年《月日学位论文使用授极说明本人完全了解烟台大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，目Ｐ：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，■采用影印、缩印、数字化或嘗它复制手段保并提供目录检索与阅览服务；学校可ｙ存论文；在非保密的论文范围内，学校可ｔｕ公布论文的部分或全部内容。（保密论文在

4、解密后遵守此规定）论文作者签名：巧１／表弓豪＇日期；＞。（４年＾月日指导教师签名日期：年三月多日＾烟台大学硕士学位论文摘要低密度奇偶校验码（LowDensityParityCheckcode，LDPC码）是一种线性分组码，其性能接近Shannon限，与其它译码算法相比，它的复杂度比较低，并且结构灵活，成为人们的研究热点。近些年来，LDPC码的编译码算法不断的被改善和提高，并且被大量的应用于深空通信、光纤通信、移动通信和水下等。针对LDPC码的译码算法，提出结合马尔可夫随机场，实现信源参数估计，同

5、时在译码时利用残留冗余信息提高纠错能力，从而提高了LDPC码的译码性能。在本文中，主要研究了以下几部分：1.在分析了数字通信系统的结构内容和LDPC码的情况下，还分析了LDPC码的三种表示方式；矩阵构造方法：编码算法；译码算法。其中重点研究了编译码算法。2.分析了马尔可夫随机场的理论知识，包括：马尔可夫随机链，参数估计，马尔可夫随机场模型等。在进行了分析的基础上，提出了基于MRF的LDPC译码算法，将马尔可夫随机场应用于LDPC码译码算法，实现信源参数估计，译码时利用残留冗余信息提高纠错能力。利用MATLAB

6、进行仿真来比较其与其他译码算法的性能。3.利用FPGA对基于MRF的LDPC译码算法进行译码器的硬件设计，采用部分并行译码器结构和Verilog语言来编写译码器的各个模块，并采用Modelsim仿真工具得出每个模块的时序仿真图，根据仿真结果和资源消耗的分析来验证设计的正确性。4.总结本文的研究成果，展望将来的发展方向。关键词：LDPC码；马尔可夫随机场；参数估计；译码算法；FPGAI烟台大学硕士学位论文AbstractLowDensityParityCheckCode(LDPC)isakindoflinear

7、blockcode.IthasanerrorperformancewhichisclosetoShannonlimits.Comparedwithotherdecodingalgorithm,ithaslowdecodingcomplexityandflexiblestructure.Soitbecomesthehotresearchspot.Inrecentyears,theencodingalgorithmanddecodingalgorithmofLDPCcodeshavebeenimprovedand

8、enhancedunceasingly.Anditiswidelyusedindeepspacecommunications,opticalfibercommunication,mobilecommunicationandunderwater,etcFordecodingalgorithmofLDPCcodes,webringupthatitcanbecombinedwiththeMarkovRan