ldpc编码译码方法研究及误码率实现.doc

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1、（LDPC码作业）通信与信息系统LDPC编码译码方法研究及误码率实现摘要低密度奇偶校验LDPC码(Low-DensityParity-Checkcodes)是继Turbo码之后又一种逼近香农极限的信道编码。相对于Turbo,LDPC码有着诸多的优势，以及更加广阔的应用前景，因此它已经成为编码界当前最热门的研究课题。本文主要研究了低密度校验码(LDPC码)的编译码方法及不同信噪比下所得到的误码率。编码通常有高斯消元法、基于近似下三角化的LDPC编码方法和特殊码字LDPC编码方法。译码通常有消息传递算法.最小和译码算法、比特翻转译

2、码算法等。AbstractTheLow-densityparitycheckLDPCcodes(Low-DensityParity-Checkcodesto)isyetanotheraftertheTurbocodesapproachingtheShannon1imitofchannelcoding・RelativetotheTurboandLDPCcodeshavemanyadvantages,aswellasmorebroadapplicationprospects,soithasbecomethecodingcommun

3、ityisthemostpopularresearchtopics・Inthispaper,theBERencodinganddecodingmethodsanddifferentsignaltonoiseratiooflowdensityparitycheckcode(LDPCcode)・CodingusuallyGaussianeliminationmethod,basedontheapproximatelowertriangularLDPCencodingmethodandspecialcodeword,LDPCenco

4、dingmethod・Decodingtypicallymessagepassingalgorithms,beliefpropagationalgorithm,thesmallestanddecoding,bitflippingdecodingalgorithm・第一章引言1.1LDPC码介绍低密度校验码（LDPC码）是一种前向纠错码，它最初在1962年由麻省理工学院的Galfager在其博士论文中提出。那时候，世界才刚刚脱离真空管，进入第一代晶体管时代，实验仿真所要求的的计算能力并不发达，所以LDPC码无与伦比的潜能没能引起

5、人们的重视，而被长久地忽视了35年。同一时期，主流的前向纠错技术是高度结构化的代数分组码和卷积码。尽管上述这些纠错码技术在实际中获得了巨大的成功，但是它们的性能却远没有达到Shalmon在其1948年发表的开创性论文中所指出的理论可达限。到了20实际80年代末，经过几十年的尝试，学者们已经接受了这个理论与实际之间无法逾越的鸿沟。编码学研究经过了相岂的一段沉寂之后，被"turbo码”的出现彻底唤醒。turbo码由Bu,Glavieux和Thitimajshima在1993年提出，它彻底颠覆了所有人们认为成功的纠错码所要具备的因素

6、:turbo码涉及非常少的代数，运用迭代，分布的算法，专注于平均（而非最差）性能，同时仰赖从信道中获取的软（或者似然）信息。一夜之间，在复杂度可控的译码器的协助下，达到Shannon限所要越过的鸿沟已不复存在。LDPC码不仅蕴含有很高的理论价值，而且已经为卫星数字视频广播标准和长途光通信标准所采纳，还极有可能被吸收入IEEE无线局域网标准中，人们还正在考虑把LDPC码应用到第四代移动电话系统的长期发展规划中O1.2LDPC码的特点LDPC码是一种分组码，其校验矩阵只含有很少量非零元素。正是校验矩阵H的这种稀疏性，保证了译码复杂

7、度和最小码距都只随码长呈现线性增加。除了校验矩阵H是稀疏矩阵外，LDPC码本身与任何其它的分组码并无二致。其实如果现有的分组码可以被稀疏矩阵所表达，那么用于LDPC码的迭代译码算法也可以成功的移植到它身上。然而，一般来说，为现有的分组码找到一个稀疏矩阵并不实际。不同的是,LDPC码的设计是以构造一个校验矩阵开始的，然后才通过它确定一个生成矩阵进行后续编码。而LDPC的编码就是本论文所要讨论的主体内容。译码方法是LDPC码与经典的分组码之间的最大区别。经典的分组码一般是用ML类的译码算法进行译码的，所以它们一般码长较小，并通过代

8、数设计以减低译码工作的复杂度。但是LDPC码码长较长，并通过其校验矩阵H的图像表达而进行迭代译码，所以它的设计以校验矩阵H的特性为核心考虑之一。目前的研究均表明LDPC码是信道编码中纠错能力最强的一种码，而且由于其译码器结构简单，可以用较少的资源消耗获得极高的吞吐量，因此应用