基于可靠度的低復(fù)雜度二元ldpc譯碼算法研究

《基于可靠度的低復(fù)雜度二元ldpc譯碼算法研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。

1、＾．■．－＇Ｖ．一．■＇－－＇■Ｖ＾立．．ｙ：■■‘一．＇．．．■．＇．占‘＇，．一護(hù)－訴。．．ｒ？，．■戶一？－．／：，．一＇■：．－■占叫’，■Ｖ‘：巧Ｖｉ’子錢追記常巧的心巧古學(xué)化論，一義、．．一＇冷巧：．＇－．：－＇．．．’．＇；＇必八－’’？：＇，－＇Ｖ．；品成；基于可靠度的低復(fù)雜度二元＂ＬＤＰＣ譯碼算法研究■＇＇＂＇．一＇＇；＇‘’；（巧中：／；＼．．■一－，＇；一；＇巧．片；茲苗．?。唬海郑?？一＇．：－Ｖ扣古二礦ｒ片使．

2、輯巧．皆節(jié)＇。＇Ｖ扣北去：．＇薩；Ｖ嗜培去巧；：％’？＇賴語(yǔ)．雲(yún)謹(jǐn)：議羅靈山■．？？＇＜…．－．．山？‘＇．＇．一八：‘中：：．—＇一；‘冷批亡：滬；Ｖ：甚＇＇■？？一＇？＾’．＇＇家．ｒｖ；ｒ，；；Ｘｙｖ＇‘－．．．－－Ｖｒ一■．．和．—：甘－叫哥Ｖ■＇＇一＇’＇。‘小八，盧：Ｘ．－ｙ：人知－聲袖．畝：二Ｖ巧片－巧；軒巧．．？二盧：，．、．．＊■、：？．．＇．．．一－．Ｖ？．二０—六年六月－？－－．分

3、賣號(hào)ＴＮ９１１．２２密級(jí)公開ＵＤＣ碩女學(xué)位論文基于可靠度的低復(fù)雜度二元ＬＤＰＣ譯碼算法研究羅靈山學(xué)科專業(yè)信息處理與通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)研巧方向多媒體通信網(wǎng)絡(luò)理論與技術(shù)指導(dǎo)教師陳海強(qiáng)副教授論文答辯日期２０１６年５月２１日學(xué)位授予日期２０１６年６月３０日答辯委員會(huì)主席梁永忠教授級(jí)高級(jí)工程師廣西大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性和使用授權(quán)聲明本人聲明所呈交的論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的研究成果。除已特別加標(biāo)注和致謝的地方外，論文不包含任何其他個(gè)人或集體己經(jīng)發(fā)表或撰寫的研究成果，也不包含本人或他人為獲得廣西大學(xué)或其它單位的學(xué)位而使用

4、過(guò)的材料一。與我同工作的同事對(duì)本論文的研究工作所做的貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確說(shuō)明。本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下所完成的學(xué)位論文及相關(guān)的職務(wù)作品，知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸，目屬?gòu)V西大學(xué)。本人授權(quán)廣西大學(xué)擁有學(xué)位論文的部分使用權(quán)Ｐ；學(xué)校有權(quán)保存并向國(guó)家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交學(xué)位論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱，可將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索和傳播，可Ｗ采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。本學(xué)位論文屬于；□保密，在年解密后適用授權(quán)。囚不保密。＂＂（請(qǐng)?jiān)冢郏奚舷鄳?yīng)方框內(nèi)打Ｖ）論文作者簽名；日期；Ｍ、Ｕ今？：備／／，《，指導(dǎo)教師簽名：

5、下虧Ｉ／蠢＾夕日期；公戶作者聯(lián)系電話：電子郵件；基于可靠度的低復(fù)雜度二元ＬＤＰＣ譯碼？法研究摘要ＬＤＰＣ化０Ｗ－ｄｅｎ－ｓｉｔｙＰａｒｉｔｙｃｈｅｃｋ，低密度奇偶校驗(yàn)）碼是Ｇａｌｌａｇｅｒ于一１９６２年提出的種性能逼近香農(nóng)限的信道編碼技術(shù)。本文的研究?jī)?nèi)容主要包括基于可靠度的低復(fù)雜度二元ＬＤＰＣ譯碼算法的設(shè)計(jì)、與譯碼相關(guān)的量化方案及其優(yōu)化等問(wèn)題，主要工作和論文的創(chuàng)新點(diǎn)包括：一１．ＬＤＫ：碼二針對(duì)結(jié)構(gòu)性，提出種利用元伴隨式信息降低復(fù)雜度的譯碼算法，校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)直接使用伴隨式信息進(jìn)行傳遞和處理。該算法利用伴隨式硬信息來(lái)代替軟信息，減少在校驗(yàn)點(diǎn)上的外信

6、息計(jì)算操作，降低了系統(tǒng)的存儲(chǔ)資源消耗，并利于硬件實(shí)現(xiàn)；２一．提出種聯(lián)合列重比例信息及量化參數(shù)的迭代大數(shù)還輯譯碼方案，校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)仍使用伴隨式信息傳遞和處理。同時(shí)，我們對(duì)信息可靠度的偏移方向和幅度進(jìn)行了設(shè)計(jì)。仿真結(jié)果顯示，該算法能夠在較低的量化比特（３／４ｂｉｔｓ）下工作，并且具有優(yōu)良的譯碼性能和快速的譯碼收斂速度；３一．通過(guò)構(gòu)造變量節(jié)點(diǎn)處理集合及其配置方案，提出種基于可靠度的迭代大數(shù)邏輯譯碼算法。該算法只涉及二進(jìn)制邏輯操作與整數(shù)加法運(yùn)算，具有較低復(fù)雜度。通過(guò)引入變量節(jié)點(diǎn)處理集合，迭代過(guò)程僅一６％一對(duì)很小部分（小于）的變量節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息更新運(yùn)算，可進(jìn)步

7、Ｉ降低譯碼復(fù)雜度。仿真結(jié)果顯示，該算法在保證良好譯碼性能的同時(shí)顯著降低系統(tǒng)的譯碼復(fù)雜度和存儲(chǔ)負(fù)荷，能夠在復(fù)雜度和性能之間提供了有效的折中；４．：對(duì)均勻和非均勻量化函數(shù)進(jìn)行了設(shè)計(jì)和優(yōu)化對(duì)均勻量化函數(shù)，提出了一種確定量化參數(shù)與量化間隔的方案，與傳統(tǒng)的量化方式相比，所提出的方案具有更高的分辨率和更好的量化效果；對(duì)非均勻量化函數(shù)一，針對(duì)不同信道的接收信號(hào)特性，提出種與之匹配的非均勻量化方案，能夠?qū)β湓谂袥Q口