基于BP译码算法的准循环低密度奇偶校验码量化问题研究-论文.pdf

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1、第42卷第3期浙江工业大学学报Vo1．42No．32014年6月J0URNAL0FZHEJIANGUNIVERSITY0FTECHNOI0GYJun．2014基于BP译码算法的准循环低密度奇偶校验码量化问题研究徐志江。胡冰璞。张江鑫(浙江工业大学信息工程学院，浙江杭州310023)摘要：基于改进的BP译码算法一LLRBP译码算法，在AWGN信道下，在量化范围、量化比特数、量化方式选择这三方面分别对输入信号和中间变量进行了性能仿真与对比，最后经过分析比较，提出了一种新型和有效的量化方案．笔者采用的奇偶校验码为基于802．16e标准的准循环低密度奇偶校验码(QC-LDP

2、C)。在假设输入信号为等概输入，且设置译码算法中最大迭代次数为1O的前提下，通过MATLAB仿真，可发现准循环低密度奇偶校验码不但具有良好的性能，而且更有利于硬件的实现．与此同时，与未量化的LLRBP译码算法相比，文中提出的方案不但可以保持较低误码率，而且还极大的减小了硬件复杂度．关键词：准循环低密度奇偶校验码；迭代译码算法；量化处理；误码率中图分类号：TN911．72文献标志码：A文章编号：1006—4303(2014)03—0260—05Theresearchonquantizationissuesofquasi--cyclelow--densityparity

3、checkcodesbasedonBPalgorithmXUZhi—jiang，HUBing—pu。ZHANGJiang—xin(CollegeofInformationEngineering，ZhejiangUniversityofTechnology，Hangzhou310023，China)Abstract：Thequantizationissuesofthebeliefpropagation(BP)algorithmforthequasi—cyclelow—densityparitycode(QC—LDPC)of802．16estandardarestudi

4、edinthispaper．Weconsiderthequantizationproblemofinputsignalandmid—variablesfromthefollowingthreeaspects：thevariablesrange，bitsandmethodsofthequantizationandmakeaperformancesimulationandcontrast．．Then，ainnovativeandefficientschemeofquantizationisproposedinthispaper．Thequasi—cyclelow—den

5、sityparitycode(QC-IDPC)isusedhere．Ithasabetterperformanceanditisbeneficialforimplementationofhardware．Assumingtheinputisequiprobablesignalandthemaximumnumberofiterationis10，comparingtothestandard(non—quantization)BPalgorithm，theproposedschemekeepsthelowerbiterrorrate(BER)bymeansoftheMA

6、TLABsimulationmeanwhilethehardwarecomplexityisgreatlyreduced．Keywords：QC-LDPC；iterativedecodingalgorithm；quantizationprocess；BER低密度奇偶校验码是一种校验矩阵稀疏的线性(BPalgorithm)[4]，对LDPC码的发展具有很大的分组码，由Gallarger在6O年代提出．1995年前推动作用．LDPC码具有并行的译码结构，更适于高后，LDPC码又被人们所重新重视，有MacKay和速硬件实现，每比特译码所需的计算量更少，错误平Neal提出的

7、可行性迭代译码算法——置信算法层更低嘲，但由于BP译码算法在硬件实现太过复收稿日期：2013—11—14基金项目：浙江省重点科技创新团队项目(2010R5011)作者简介：徐志江(1973一)，男，浙江绍兴人，副教授，研究方向为计算机网络及应用，E-mail：zyfxzj@zjut．edu．en第3期徐志江，等：基于BP译码算法的准循环低密度奇偶校验码量化问题研究杂，所以经过改进，得到了对数似然比译码算法(z)一∑卜(1)(LIRBP)．这种改进的BP译码算法可以大大降低一2d硬件实现的复杂度，同时减小性能的损失．与此同时clD()一∑P(2)数据量化的合理性对