m基于PSO粒子群优化的LDPC码NMS译码算法最优归一化参数计算和误码率matlab仿真

简介: MATLAB2022a仿真实现了基于遗传优化的NMS LDPC译码算法,优化归一化参数以提升纠错性能。NMS算法通过迭代处理低密度校验码,而PSO算法用于寻找最佳归一化因子。程序包含粒子群优化的迭代过程,根据误码率评估性能并更新解码参数。最终,展示了迭代次数与优化过程的关系,并绘制了SNR与误码率曲线。

1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:

1.jpeg
2.jpeg

2.算法涉及理论知识概要
低密度奇偶校验码(Low-Density Parity-Check Code, LDPC码)因其优越的纠错性能和近似香农极限的潜力,在现代通信系统中扮演着重要角色。归一化最小和(Normalized Min-Sum, NMS)译码算法作为LDPC码的一种高效软译码方法,通过调整归一化因子来改善其性能。而基于遗传优化的NMS译码算法最优归一化参数计算,旨在通过进化计算策略自动寻找最佳的归一化参数,进一步提升译码性能。

   LDPC码是由稀疏校验矩阵定义的一类线性分组码。其校验矩阵H具有较低的行和列权重,这使得使用迭代算法进行译码成为可能。NMS算法是基于最小和(Min-Sum, MS)算法的改进版本,旨在减小最小和算法的过估计问题。

在NMS算法中,每个消息更新规则可以表示为:

image.png

   PSO算法由粒子群、个体最优解(pBest)和全局最优解(gBest)三部分组成。每个粒子代表一个可能的解(在这里是归一化参数),通过迭代更新自己的位置(即解码参数)来逼近全局最优解。粒子的位置xi​和速度vi​在每一代(迭代)中按如下公式更新:

image.png

应用PSO计算NMS译码最优归一化参数

初始化:随机生成一组粒子,每个粒子代表一个不同的归一化参数β的初始值。

评估:对每个粒子(归一化参数)下的NMS译码性能进行仿真,通常通过误码率(BER)作为性能指标。

更新:根据粒子的个人最优解和全局最优解更新粒子的位置和速度,通过上述PSO更新公式进行。

迭代:重复步骤2和3,直到达到预设的迭代次数或性能收敛。

3.MATLAB核心程序
```for i=1:Iter
i
for j=1:Npeop
if func_obj(x1(j,:))<pbest1(j)
p1(j,:) = x1(j,:);%变量
pbest1(j) = func_obj(x1(j,:));
end
if pbest1(j)<gbest1
g1 = p1(j,:);%变量
gbest1 = pbest1(j);
end

    v1(j,:) = Wmax*v1(j,:)+c1*rand*(p1(j,:)-x1(j,:))+c2*rand*(g1-x1(j,:));
    x1(j,:) = x1(j,:)+v1(j,:); 

    for k=1:dims
        if x1(j,k) >= Xmax
           x1(j,k) = Xmax;
        end
        if x1(j,k) <= Xmin
           x1(j,k) = Xmin;
        end
    end

    for k=1:dims
        if v1(j,k) >= Vmax
           v1(j,k) =  Vmax;
        end
        if v1(j,k) <= Vmin
           v1(j,k) =  Vmin;
        end
    end

end
Error2(i)=gbest1 

end
figure
plot(Error2,'linewidth',2);
grid on
xlabel('迭代次数');
ylabel('遗传算法优化过程');
legend('Average fitness');

.......................................................
fitness=mean(Ber);

figure
semilogy(SNR, Ber,'-b^',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.2,0.9,0.5]);

xlabel('Eb/N0(dB)');
ylabel('Ber');
title(['归一化最小和NMS,GA优化后的alpha = ',num2str(aa)])
grid on;
save NMS4.mat SNR Ber Error2 aa
0X_057m

```

相关文章
|
2天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于PSO粒子群优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真
- **算法理论:** 利用PSO优化的CNN-GRU,结合CNN的特征提取和GRU的记忆机制,进行时间序列预测。 - **CNN:** 通过卷积捕获序列的结构信息。 - **GRU:** 简化的LSTM,处理序列依赖。 - **预测步骤:** 1. 初始化粒子群,每粒子对应一组模型参数。 2. 训练并评估CNN-GRU模型的验证集MSE。 3. 使用PSO更新参数,寻找最佳配置。 4. 迭代优化直至满足停止准则。 ```
|
1天前
|
存储 传感器 算法
基于ACO蚁群优化算法的WSN网络路由优化matlab仿真
摘要(Markdown格式): - 📈 ACO算法应用于WSN路由优化,MATLAB2022a中实现,动态显示迭代过程,输出最短路径。 - 🐜 算法模拟蚂蚁寻找食物,信息素更新与蚂蚁选择策略确定路径。信息素增量Δτ += α*τ*η,节点吸引力P ∝ τ / d^α。 - 🔁 算法流程:初始化→蚂蚁路径选择→信息素更新→判断结束条件→输出最优路由。优化WSN能量消耗,降低传输成本。
|
2月前
|
数据安全/隐私保护
耐震时程曲线,matlab代码,自定义反应谱与地震波,优化源代码,地震波耐震时程曲线
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
|
2月前
|
算法 调度
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)
|
2月前
|
Serverless
基于Logistic函数的负荷需求响应(matlab代码)
基于Logistic函数的负荷需求响应(matlab代码)
|
2月前
|
供应链 算法
基于分布式优化的多产消者非合作博弈能量共享(Matlab代码)
基于分布式优化的多产消者非合作博弈能量共享(Matlab代码)
|
2月前
|
算法 调度
基于多目标粒子群算法冷热电联供综合能源系统运行优化(matlab代码)
基于多目标粒子群算法冷热电联供综合能源系统运行优化(matlab代码)
|
2月前
|
算法 调度 SoC
电动汽车充放电V2G模型(Matlab代码)
电动汽车充放电V2G模型(Matlab代码)
|
2月前
|
算法
【免费】基于ADMM算法的多微网电能交互分布式运行策略(matlab代码)
【免费】基于ADMM算法的多微网电能交互分布式运行策略(matlab代码)