m基于码率兼容打孔LDPC码oms最小和译码算法的LDPC编译码matlab误码率仿真

简介: m基于码率兼容打孔LDPC码oms最小和译码算法的LDPC编译码matlab误码率仿真

1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:

11d0a5ad9bdac8be1c930628fbf6b7dd_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg

2.算法涉及理论知识概要
码率兼容打孔LDPC码BP译码算法是一种改进的LDPC译码算法,能够在不同码率下实现更好的译码性能。该算法通过在LDPC码中引入打孔操作,使得码率可以灵活地调整,同时利用BP(Belief Propagation)译码算法进行迭代译码,提高了译码的准确性和可靠性。

   LDPC编码算法基于稀疏矩阵的乘积码,通过奇偶校验位来纠正传输过程中的错误。其核心思想是通过尽可能低的密度奇偶校验位来构造大量的码字,使得每个码字的校验和为0。

    设原始信息位长度为k,校验位长度为r,总码字长度为n=k+r。将原始信息位放入一个长度为k的行向量中,将校验位放入一个长度为r的列向量中。然后构建一个(n-k)×n的校验矩阵H,其中每一行是一个奇偶校验位,每一列是一个码字。

   为了实现码率兼容,引入打孔操作。打孔操作是指在码字中删除一些校验位,使得总码率在一定范围内可调。具体实现时,可以按照一定规则随机删除一些校验位,或者根据码率要求计算需要删除的校验位数。打孔操作后,可以得到一个新的校验矩阵H',其中每一行仍是一个奇偶校验位,但每一列可能不再是完整的码字。

   偏移最小和(Offset Min-Sum, OMS)算法是MS算法的一个变种,它引入了一个偏移量(offset)来改进MS算法的解码性能,尤其是在高信噪比(SNR)条件下。OMS算法通过调整传递给校验节点的消息,减少了由于MS算法近似计算造成的性能损失。

LDPC编码算法的实现步骤如下:

生成随机的(n-k)×n的校验矩阵H;
根据要求进行打孔操作,得到新的校验矩阵H';
将原始信息位按顺序写入一个长度为k的行向量中;
根据校验矩阵H'计算校验和,得到长度为r'的列向量;
将原始信息位和校验位串联起来,得到长度为n的码字向量;
将码字向量进行比特反转,得到最终的LDPC码字。

    最小和译码算法(Min-Sum Algorithm)是LDPC译码的一种简化算法,相较于标准的置信传播(Belief Propagation,BP)算法,具有更低的计算复杂度。

置信传播算法基础

   BP算法是LDPC译码的基础算法,通过迭代更新变量节点和校验节点的置信度信息来进行译码。其核心步骤包括初始化、水平步骤(变量节点到校验节点)、垂直步骤(校验节点到变量节点)和判决步骤。

最小和译码算法原理

   最小和算法在BP算法的基础上进行了简化,用最小值和次小值的运算代替了BP算法中的对数运算和乘法运算,从而降低了计算复杂度。

3.MATLAB核心程序
```% 开始仿真
for ij = 1:length(SNRs)
err_sum = 0;
err_len = 0;
for jk = 1:MTKL
[jk,ij]
%生成随机的信息位
msgs = randi(2,1,Param.B)-1;
%进行代码块分割
cbs_msg = func_cbs(msgs,Param);
%编码
[dat_code,dat_puncture] = func_ldpc_encoder(cbs_msg,Param);
%进行速率匹配
dat_match = func_rate_match(dat_code,Param);
%映射
dat_map = 2*dat_match-1;

    %通过信道
    Rec_data                = awgn(dat_map,SNRs(ij));

    %计算对数似然比
    Sigma                   = 1/10^((SNRs(ij))/10);
    llr                     = -2*Rec_data./Sigma;

    % 进行速率去匹配
    dat_dematch             = func_rate_dematch(llr,Param);
    dat_decode              = zeros(Param.C, Param.K);
    for k=1:Param.C
        dat_decode(k,:)    = func_oms_puncture(dat_dematch(k,:), Param, Iters,beta);
    end
    dat_decbs               = func_ldpc_decbs(dat_decode, Param);
    err                     = sum(abs(dat_decbs - msgs));
    err_sum                 = err_sum + err;
    %统计一个仿真块的结果
    err_len = err_len + K;
end
errors(ij) = err_sum/err_len;

end

figure;
semilogy(SNRs,errors,'b-o');
grid on
xlabel('SNR');
ylabel('error');

if Iters==1
save R1.mat SNRs errors
end
if Iters==5
save R5.mat SNRs errors
end
if Iters==10
save R10.mat SNRs errors
end
if Iters==20
save R20.mat SNRs errors
end
if Iters==50
save R50.mat SNRs errors
end
```

相关文章
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法 固态存储
m基于深度学习的卫星遥感图像轮船检测系统matlab仿真,带GUI操作界面
在MATLAB 2022a中,使用GoogLeNet对卫星遥感图像进行轮船检测,展示了高效的目标识别。GoogLeNet的Inception架构结合全局平均池化增强模型泛化性。核心代码将图像切块并分类,预测为轮船的部分被突出显示,体现了深度学习在复杂场景检测中的应用。
20 8
|
23小时前
|
算法 计算机视觉
基于Chan-Vese算法的图像边缘提取matlab仿真
**算法预览展示了4幅图像,从边缘检测到最终分割,体现了在matlab2022a中应用的Chan-Vese水平集迭代过程。核心代码段用于更新水平集并显示迭代效果,最后生成分割结果及误差曲线。Chan-Vese模型(2001)是图像分割的经典方法,通过最小化能量函数自动检测平滑区域和清晰边界的图像分割,适用于复杂环境,广泛应用于医学影像和机器视觉。**
|
23小时前
|
算法
基于极大似然法和最小二乘法系统参数辨识matlab仿真,包含GUI界面
该程序对比了基于极大似然法和最小二乘法的系统参数辨识,输出辨识收敛曲线和误差。在MATLAB2022a中运行,显示了测试结果。核心代码涉及矩阵运算和循环,用于更新和计算系统参数。算法原理部分解释了辨识的目的是建立数学模型,并介绍了极大似然法(基于概率统计)和最小二乘法(基于误差平方和最小化)两种方法。
|
1天前
|
算法
基于GA遗传优化的混合发电系统优化配置算法matlab仿真
**摘要:** 该研究利用遗传算法(GA)对混合发电系统进行优化配置,旨在最小化风能、太阳能及电池储能的成本并提升系统性能。MATLAB 2022a用于实现这一算法。仿真结果展示了一系列图表,包括总成本随代数变化、最佳适应度随代数变化,以及不同数据的分布情况,如负荷、风速、太阳辐射、弃电、缺电和电池状态等。此外,代码示例展示了如何运用GA求解,并绘制了发电单元的功率输出和年变化。该系统原理基于GA的自然选择和遗传原理,通过染色体编码、初始种群生成、适应度函数、选择、交叉和变异操作来寻找最优容量配置,以平衡成本、效率和可靠性。
|
2天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于鲸鱼优化的knn分类特征选择算法matlab仿真
**基于WOA的KNN特征选择算法摘要** 该研究提出了一种融合鲸鱼优化算法(WOA)与K近邻(KNN)分类器的特征选择方法,旨在提升KNN的分类精度。在MATLAB2022a中实现,WOA负责优化特征子集,通过模拟鲸鱼捕食行为的螺旋式和包围策略搜索最佳特征。KNN则用于评估特征子集的性能。算法流程包括WOA参数初始化、特征二进制编码、适应度函数定义(以分类准确率为基准)、WOA迭代搜索及最优解输出。该方法有效地结合了启发式搜索与机器学习,优化特征选择,提高分类性能。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
基于BP神经网络的64QAM解调算法matlab性能仿真
**算法预览图省略** MATLAB 2022A版中,运用BP神经网络进行64QAM解调。64QAM通过6比特映射至64复数符号,提高数据速率。BP网络作为非线性解调器,学习失真信号到比特的映射,对抗信道噪声和多径效应。网络在处理非线性失真和复杂情况时展现高适应性和鲁棒性。核心代码部分未显示。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
m基于PSO-LSTM粒子群优化长短记忆网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
在MATLAB 2022a中,应用PSO优化的LSTM模型提升了电力负荷预测效果。优化前预测波动大,优化后预测更稳定。PSO借鉴群体智能,寻找LSTM超参数(如学习率、隐藏层大小)的最优组合,以最小化误差。LSTM通过门控机制处理序列数据。代码显示了模型训练、预测及误差可视化过程。经过优化,模型性能得到改善。
23 6
|
3天前
|
缓存 算法
基于机会网络编码(COPE)的卫星网络路由算法matlab仿真
**摘要:** 该程序实现了一个基于机会网络编码(COPE)的卫星网络路由算法,旨在提升无线网络的传输效率和吞吐量。在MATLAB2022a中测试,结果显示了不同数据流个数下的网络吞吐量。算法通过Dijkstra函数寻找路径,计算编码机会(Nab和Nx),并根据编码机会减少传输次数。当有编码机会时,中间节点执行编码和解码操作,优化传输路径。结果以图表形式展示,显示数据流与吞吐量的关系,并保存为`R0.mat`。COPE算法预测和利用编码机会,适应卫星网络的动态特性,提高数据传输的可靠性和效率。
|
5天前
|
算法 调度
基于变异混合蛙跳算法的车间调度最优化matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图
**摘要:** 实现变异混合蛙跳算法的MATLAB2022a版车间调度优化程序,支持动态调整工件和机器数,输出甘特图。核心算法结合SFLA与变异策略,解决Job-Shop Scheduling Problem,最小化总完成时间。SFLA模拟蛙群行为,分组进行局部搜索和全局信息交换。变异策略增强全局探索,避免局部最优。程序初始化随机解,按规则更新,经多次迭代和信息交换后终止。
|
10天前
|
算法 JavaScript 决策智能
基于禁忌搜索算法的TSP路径规划matlab仿真
**摘要:** 使用禁忌搜索算法解决旅行商问题(TSP),在MATLAB2022a中实现路径规划,显示优化曲线与路线图。TSP寻找最短城市访问路径,算法通过避免局部最优,利用禁忌列表不断调整顺序。关键步骤包括初始路径选择、邻域搜索、解评估、选择及禁忌列表更新。过程示意图展示搜索效果。

热门文章

最新文章