CCSDS近地LDPC译码算法研究

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1、第32卷第6期2013年12月飞行器测控学报JournalofSpacecraftTT&CTechnologyV01．32No．6Dec．2013CCSDS近地LDPC译码算法研究李红梅1，姚秀娟2(1．中国科学院空间科学与应用研究中心·北京·100190；2．中国科学院大学·北京·100190)摘要：针对CCSDS(空间数据系统咨询委员会)推荐的近地LDPC(低密度奇偶校验)码技术进行了研究，建立了和积译码算法、对数似然和积译码算法、最小和译码算法的数学模型，并对上述译码算法的译码复杂度和译码性能进行了仿真分析。分析结果表明，和积译码算法与对数似然和积译

2、码算法的译码性能距离香农限1．2dB，最小和译码算法的译码性能距离香农限1．45dB。因此，提出基于最小和译码算法的改进算法——偏移最小和译码算法与归一化最小和译码算法，并分析了这2种译码算法的译码复杂度，同时进行了大量仿真实验。实验结果表明，当偏移因子口一0．15时，偏移最小和译码算法性能达到最优，译码性能距离香农限1．25dB；当归一化因子a一0．7412时，归一化译码算法的译码性能达到最优，译码性能距离香农限1．2dB。归一化译码算法具有优异的译码性能和合理的复杂度，可以遴选作为CCSDSLDPC的译码算法用于工程实现。此外，还研究了迭代次数对译码性

3、能的影响，结果表明，当迭代次数大于10次时，译码性能提升不再明显，故工程实现时迭代次数应设置为10次。关键词：空间数据系统咨询委员会(ccsDS)；低密度奇偶校验(LDPC)；最小和译码算法；改进最小和译码算法中图分类号：TN911．22文献标志码：A文章编号：1674—5620(2013)06—0524—07DOI：10．7642／j．issn．1674—5620．2013—06—052407ResearchonNear-EarthLDPCDecodingAlgorithmsforCCSDSI．IHongmeil，YAOXiujuan2(1．Center

4、forSpaceScienceandAppliedResearch，ChineseAcademyofSciences，Beijing100190；2．UniversityofChineseAcademyofSciences，Beijing100190)Abstract：ResearchisdoneonI，DPC(Low—DensityParity—CheckCode)recommendationsofCCSDS(ConsultativeCommitteeforSpaceDataSystems)fornear—earthapplications．Mathem

5、aticalmodelsareconstructedforBPdeco—dingalgorithm，LLR—BPdecodingalgorithmandmin—sumdecodingalgorithm，andsimulationandanalysisisdoneontheircomplexityanddecodingperformance．Theresultsshow，forrate7／8LDPCcode，theperformanceofBPdecodingandLLR—BPdecodingalgorithmhasathresholdwithin1．2dB

6、oftheShannonlimitofthebinary—inputadditivewhiteGaussiannoisechannel；theperformanceofrain—sumdecodingalgorithmhasathresholdwithin1．45dBoftheShannonlimit．Basedonmin—sumdecodingalgorithm，twoimprovedalgorithms—offsetmin—sumdecodingal—gorithmandnormalizedmin—sumdecodingalgorithmareprop

7、osed．Decodingcomplexityofthetwodecodingalgo—rithmsareanalyzedandsimulated．Whentheoffsetfactor13=0．15，theoffsetmin—sumdecodingalgorithmreachesathresholdwithin1．25dBoftheShannonlimit．Whenthenormalizedfactor口一0．7412，thenormalizedmin—sumdecodingalgorithmreaches3thresholdwithin1．2dBoft

8、heShannonlimit．Strikingagoodbalan