m基于BP译码的LDPC误码率matlab仿真,分析不同码长,码率,信道对译码性能的影响,对比卷积码,turbo码

简介: m基于BP译码的LDPC误码率matlab仿真,分析不同码长,码率,信道对译码性能的影响,对比卷积码,turbo码

1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:

ad6c17f63e7248e25ee2b9ffd4aeb002_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png
ce5da34d67363b2f7beb3ec5e959a254_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png
6c5395c8eb8ccaa0bcc6cabe0d9e0199_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png
7164261489842f20d4eeb998bc324768_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

2.算法涉及理论知识概要

    LDPC ( Low-density Parity-check,低密度奇偶校验)码是由 Gallager 在1963 年提出的一类具有稀疏校验矩阵的线性分组码 (linear block codes),然而在接下来的 30 年来由于计算能力的不足,它一直被人们忽视。1996年,D MacKay、M Neal 等人对它重新进行了研究,发现 LDPC 码具有逼近香农极限的优异性能。并且具有译码复杂度低、可并行译码以及译码错误的可检测性等特点,从而成为了信道编码理论新的研究热点。

    Mckay ,Luby 提出的非正则 LDPC 码将 LDPC 码的概念推广。非正则LDPC码 的性能不仅优于正则 LDPC 码,甚至还优于 Turbo 码的性能,是目前己知的最接近香农限的码。

   在LDPC码的校验矩阵中,如果行列重量固定为(P,Y),即每个校验节点有Y个变量节点参与校验,每个变量节点参与P个校验节点,我们称之为正则LDPC码。Gallager最初提出的Gallager码就具有这种性质。从编码二分图的角度来看,这种LDPC码的变量节点度数全部为P,而校验节点的度数都为Y。我们还可以适当放宽上述正则LDPC码的条件,行列重量的均值可以不是一个整数,但行列重量尽量服从均匀分布。另外为了保证LDPC码的二分图上不存在长度为4的圈。我们通常要求行与行以及列与列之间的交叠部分重量不超过1,所谓交叠部分即任意两列或两行的相同部分。我们可以将正则LDPC码校验矩阵H的特征概括如下:
  1. H的每行行重固定为P,每列列重固定为Y。
  2. 任意两行(列)之间同为1的列(行)数(称为重叠数)不超过1,即H矩阵中不含四角为1 的小方阵,也即无4线循环。
  3. 行重P和列重Y相对于H的行数M、列数N很小,H是个稀疏矩阵。

    在正则LDPC码的校验矩阵中。行重和列重的均值保持不变,所以校验矩阵中1的个数随着码长的增加而线性增长,整个校验矩阵的元素个数则成平方增长。当码长达到一定长度时,校验矩阵H是非常稀疏的低密度矩阵。对于正则的LDPC码,MacKay给出了以下两个结论:

  4. 对于任意给定列重大于3的LDPC码,存在某个小于信道传输容量且大于零的速率r ,当码长足够长时,可以实现以小于r且不为零的速率无差错的传输。也就是说任意给定一个不为零的传输速率r,存在一个小于相应香农限的噪声门限,当信道噪声低于该门限且码长足够长的时候,可以实现以r速率无差错的传输。
  5. 当LDPC码的校验矩阵H的列重Y不固定,而是根据信道特性和传输速率来确定时,则一定可以找到一个最佳码,实现在任意小于信道传输容量的速率下无差错的传输。

    对LDPC码的定义都是在二元域基础上的,MaKcay对上述二元域的LDPC码又进行了推广。如果定义中的域不限于二元域就可以得到多元域GF(q)上的LDPC码。多元域上的LDPC码具有较二进制LDPC码更好的性能,而且实践表明在越大的域上构造的LDPC码,译码性能就越好,比如在GF(16)上构造的正则码性能己经和Turbo码相差无几。多元域LDPC码之所以拥有如此优异的性能,是因为它有比二元域LDPC码更重的列重,同时还有和二元域LDPC码相似的二分图结构。

LDPC码在典型的数字通信系统下的性能仿真

dbb6f95e069517ef86b65f1516fc5f09_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

    在次典型的数字通信系统中,进行分析比较,LDPC码长分别选204,504,1008 ,采用高斯消元法,构造校验矩阵 码率为1/2,采用标准的BP算法译码,在AWGN信道,BPSK调制.



3.MATLAB核心程序

R        = 0.5;
N        = 204;    
M        = N*R;
EbN0     = [0,1,2,3,4,5]; 
max_iter = 40;
[H,G]    = getG(M,N);
 
disp('Start......');
for i=1:length(EbN0)
    
    Bit_err(i) = 0;
    Num_err    = 0;
    Numbers    = 0; %误码率累加器
    
    while Num_err <= Times(i)
          Num_err
          fprintf('Eb/N0 = %f\n', EbN0(i));
          Trans_data = round(rand(1,N-M));  %产生需要发送的随机数
          ldpc_code  = mod(Trans_data*G,2); %LDPC编码
          Trans_BPSK = 2*ldpc_code-1;       %BPSK
          
          %通过高斯信道
          sigma      = sqrt(1./(2*10^(EbN0(i)/10)*R));  
          Rec_BPSK   = Trans_BPSK + sigma*randn(1,size(G,2));   
          
          %LDPC译码 
          z_hat = func_Dec(Rec_BPSK,sigma,H,max_iter);
 
           x_hat      = z_hat(size(G,2)+1-size(G,1):size(G,2));
 
         [nberr,rat]  = biterr(x_hat',Trans_data);
          Num_err     = Num_err+nberr;
          Numbers     = Numbers+1;    
    end 
    Bit_err(i)=Num_err/(N*Numbers);
end
figure;
semilogy(EbN0,Bit_err,'o-r');
xlabel('Eb/N0(dB)');
ylabel('BER');
grid on;
if N == 204
   save R1.mat EbN0 Bit_err
end
if N == 504
   save R2.mat EbN0 Bit_err
end
if N == 1008
   save R3.mat EbN0 Bit_err
end
相关文章
|
28天前
|
算法 5G 数据安全/隐私保护
大规模MIMO通信系统信道估计matlab性能仿真,对比LS,OMP,MOMP以及CoSaMP
本文介绍了大规模MIMO系统中的信道估计方法,包括最小二乘法(LS)、正交匹配追踪(OMP)、多正交匹配追踪(MOMP)和压缩感知算法CoSaMP。展示了MATLAB 2022a仿真的结果,验证了不同算法在信道估计中的表现。最小二乘法适用于非稀疏信道,而OMP、MOMP和CoSaMP更适合稀疏信道。MATLAB核心程序实现了这些算法并进行了性能对比。以下是部分
174 84
|
20天前
|
算法 5G 数据安全/隐私保护
SCM信道模型和SCME信道模型的matlab特性仿真,对比空间相关性,时间相关性,频率相关性
该简介展示了使用MATLAB 2022a进行无线通信信道仿真的结果,仿真表明信道的时间、频率和空间相关性随间隔增加而减弱,并且宏小区与微小区间的相关性相似。文中介绍了SCM和SCME模型,分别用于WCDMA和LTE/5G系统仿真,重点在于其空间、时间和频率相关性的建模。SCME模型在SCM的基础上进行了扩展,提供了更精细的参数化,增强了模型的真实性和复杂度。最后附上了MATLAB核心程序,用于计算不同天线间距下的空间互相关性。
23 0
|
22天前
|
算法 5G 数据安全/隐私保护
3D-MIMO信道模型的MATLAB模拟与仿真
该研究利用MATLAB 2022a进行了3D-MIMO技术的仿真,结果显示了不同场景下的LOS概率曲线。3D-MIMO作为5G关键技术之一,通过三维天线阵列增强了系统容量和覆盖范围。其信道模型涵盖UMa、UMi、RMa等场景,并分析了LOS/NLOS传播条件下的路径损耗、多径效应及空间相关性。仿真代码展示了三种典型场景下的LOS概率分布。
46 1
|
2月前
|
Windows
基于MATLAB实现的OFDM仿真调制解调,BPSK、QPSK、4QAM、16QAM、32QAM,加性高斯白噪声信道、TDL瑞利衰落信道
本文通过MATLAB仿真实现了OFDM系统中BPSK、QPSK、4QAM、16QAM和32QAM调制解调过程,并在加性高斯白噪声信道及TDL瑞利衰落信道下计算了不同信噪比条件下的误比特率。
64 4
基于MATLAB实现的OFDM仿真调制解调,BPSK、QPSK、4QAM、16QAM、32QAM,加性高斯白噪声信道、TDL瑞利衰落信道
|
2月前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于LS算法的OFDM+QPSK系统信道估计均衡matlab性能仿真
基于MATLAB 2022a的仿真展示了OFDM+QPSK系统中最小二乘(LS)算法的信道估计与均衡效果。OFDM利用多个低速率子载波提高频谱效率,通过循环前缀克服多径衰落。LS算法依据导频符号估计信道参数,进而设计均衡器以恢复数据符号。核心程序实现了OFDM信号处理流程,包括加性高斯白噪声的加入、保护间隔去除、快速傅立叶变换及信道估计与均衡等步骤,并最终计算误码率,验证了算法的有效性。
60 2
|
2月前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于星座图整形方法的QAM调制解调系统MATLAB误码率仿真,对比16,32,64,256四种QAM调制方式
本MATLAB 2022a仿真展示了不同QAM阶数下的星座图及误码率性能,通过星座图整形技术优化了系统性能。该技术利用非均匀分布的星座点提高功率效率,并通过合理布局增强抗干扰能力。随着QAM阶数增加,数据传输速率提升,但对信道质量要求也更高。核心程序实现了从比特生成到QAM映射、功率归一化、加噪及解调的全过程,并评估了系统误码率。
41 0
|
3月前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于GA遗传优化算法的Okumura-Hata信道参数估计算法matlab仿真
在MATLAB 2022a中应用遗传算法进行无线通信优化,无水印仿真展示了算法性能。遗传算法源于Holland的理论,用于全局优化,常见于参数估计,如Okumura-Hata模型的传播损耗参数。该模型适用于150 MHz至1500 MHz的频段。算法流程包括选择、交叉、变异等步骤。MATLAB代码执行迭代,计算目标值,更新种群,并计算均方根误差(RMSE)以评估拟合质量。最终结果比较了优化前后的RMSE并显示了SNR估计值。
52 7
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于负相关误差函数的4集成BP神经网络matlab建模与仿真
**算法预览:** 图像显示无水印的2022a版MATLAB运行结果 **软件版本:** MATLAB 2022a **核心代码片段:** 省略展示 **理论概述:** NCL集成BP网络利用负相关提升泛化,结合多个弱模型减少错误关联。通过λ参数控制模型间负相关程度,λ&gt;0增强集成效果,提高预测准确性和系统稳健性。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
m基于深度学习的OFDM+QPSK链路信道估计和均衡算法误码率matlab仿真,对比LS,MMSE及LMMSE传统算法
**摘要:** 升级版MATLAB仿真对比了深度学习与LS、MMSE、LMMSE的OFDM信道估计算法,新增自动样本生成、复杂度分析及抗频偏性能评估。深度学习在无线通信中,尤其在OFDM的信道估计问题上展现潜力,解决了传统方法的局限。程序涉及信道估计器设计,深度学习模型通过学习导频信息估计信道响应,适应频域变化。核心代码展示了信号处理流程,包括编码、调制、信道模拟、降噪、信道估计和解调。
75 8
|
3月前
|
算法
基于VLC可见光通信的室内光通信信道信噪比分析matlab仿真
**算法演示展示了一段VLC通信,使用MATLAB2022a。核心代码片段涉及LED光强度调制。VLC系统由发射器、空气介质和接收器组成,利用OOK等调制技术。图像展示了系统模型。信噪比分析对于理解和提升室内通信的性能至关重要,影响数据速率和系统可靠性。** (Markdown格式) ```

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面