m基于码率兼容打孔LDPC码nms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nms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:
dc612e0aa91175fc57dee13a06405655_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。

    归一化最小和(nMS)算法的基本思想是在传递消息时,对最小和算法中计算出的消息值进行归一化处理。归一化的目的是减少由于MS算法中的近似计算造成的性能损失,并试图逼近和积算法的性能。

    在nMS算法中,每个变量节点计算其传递给校验节点的消息时,会基于最小和算法找到最小的入度消息(对应于与该变量节点相连的其他校验节点的消息)和次小的入度消息。然后,变量节点会计算出一个初步的消息值,该值等于最小消息值和次小消息值之差。接着,这个初步的消息值会被归一化,即乘以一个归一化因子(通常小于1),然后再传递给相邻的校验节点。

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_nms_puncture(dat_dematch(k,:), Param, Iters,alpha);
    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
```

相关文章
|
1月前
|
算法
m基于OFDM+QPSK和LDPC编译码以及MMSE信道估计的无线图像传输matlab仿真,输出误码率,并用图片进行测试
MATLAB2022a仿真实现了无线图像传输的算法,包括OFDM、QPSK调制、LDPC编码和MMSE信道估计。OFDM抗频率选择性衰落,QPSK用相位表示二进制,LDPC码用于前向纠错,MMSE估计信道响应。算法流程涉及编码、调制、信道估计、均衡、解码和图像重建。MATLAB代码展示了从串行数据到OFDM信号的生成,经过信道模型、噪声添加,再到接收端的信道估计和解码过程,最终计算误码率。
21 1
|
29天前
|
算法
m基于log-MPA检测算法的SCMA通信链路matlab误码率仿真
MATLAB 2022a仿真实现了稀疏码多址接入(SCMA)算法,该算法利用码本稀疏性实现多用户高效接入。每个用户从码本中选取码字发送,接收端采用Log-MPA算法进行多用户检测。由于MAP检测计算复杂度高,故采用Log-MPA降低复杂性。仿真展示了不同迭代次数(1, 5, 10, 30)对误码率(BER)的影响,通过比较各次迭代的BER曲线,研究算法性能与迭代次数的关系。
18 0
|
1月前
|
资源调度 算法
m基于OFDM+QPSK和LDPC编译码以及LS信道估计的无线图像传输matlab仿真,输出误码率,并用图片进行测试
m基于OFDM+QPSK和LDPC编译码以及LS信道估计的无线图像传输matlab仿真,输出误码率,并用图片进行测试
26 2
|
30天前
|
传感器 算法 计算机视觉
基于肤色模型和中值滤波的手部检测算法FPGA实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证
该内容是关于一个基于肤色模型和中值滤波的手部检测算法的描述,包括算法的运行效果图和所使用的软件版本(matlab2022a, vivado2019.2)。算法分为肤色分割和中值滤波两步,其中肤色模型在YCbCr色彩空间定义,中值滤波用于去除噪声。提供了一段核心程序代码,用于处理图像数据并在FPGA上实现。最终,检测结果输出到"hand.txt"文件。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 计算机视觉
基于yolov2深度学习网络的视频手部检测算法matlab仿真
基于yolov2深度学习网络的视频手部检测算法matlab仿真
|
1月前
|
算法
【MATLAB】语音信号识别与处理:移动中位数滤波算法去噪及谱相减算法呈现频谱
【MATLAB】语音信号识别与处理:移动中位数滤波算法去噪及谱相减算法呈现频谱
23 2
|
1月前
|
算法
【MATLAB】语音信号识别与处理:卷积滑动平均滤波算法去噪及谱相减算法呈现频谱
【MATLAB】语音信号识别与处理:卷积滑动平均滤波算法去噪及谱相减算法呈现频谱
33 0
|
1月前
|
算法
【MATLAB】语音信号识别与处理:一维信号NLM非局部均值滤波算法去噪及谱相减算法呈现频谱
【MATLAB】语音信号识别与处理:一维信号NLM非局部均值滤波算法去噪及谱相减算法呈现频谱
39 1
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于DCT和扩频的音频水印嵌入提取算法matlab仿真
本文介绍了结合DCT和扩频技术的音频水印算法,用于在不降低音质的情况下嵌入版权信息。在matlab2022a中实现,算法利用DCT进行频域处理,通过扩频增强水印的隐蔽性和抗攻击性。核心程序展示了水印的嵌入与提取过程,包括DCT变换、水印扩频及反变换步骤。该方法有效且专业,未来研究将侧重于提高实用性和安全性。
|
7天前
|
文字识别 算法 计算机视觉
图像倾斜校正算法的MATLAB实现:图像倾斜角检测及校正
图像倾斜校正算法的MATLAB实现:图像倾斜角检测及校正
13 0