m基于PSO粒子群优化的LDPC码OMS译码算法最优偏移参数计算和误码率matlab仿真

简介: MATLAB2022a仿真实现了Offset Min-Sum (OMS)译码算法与粒子群优化(PSO)结合,以优化偏移参数,提升LDPC码解码性能。PSO通过迭代寻找最小化误码率(BER)的最佳偏移量。核心程序运用PSO进行参数更新和适应度函数(BER)评估,最终在不同信噪比下展示OMS解码性能,并保存结果。

1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:

7a118085a46d077cb6751720cb237aa2_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg
e12e0080a0c02b626b3db67dfdac7303_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
Offset Min-Sum(OMS)译码算法是LDPC码的一种低复杂度迭代解码方法,它通过引入偏移量来减轻最小和算法中的量化效应,从而提高解码性能。当应用粒子群优化(PSO)来计算OMS译码算法中的最优偏移参数时,目标是自动找到能够最大化解码性能(如最小化误码率)的偏移量值。

   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:

8007055c44ee7f1d7fd89c16baa850ed_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

PSO应用于OMS偏移参数优化

初始化:随机生成一组粒子,每个粒子代表一个偏移参数γ的初始值,通常在合理范围内,如([-1, 1])。
适应度函数:定义适应度函数,通常为误码率(BER),越低的BER意味着更高的适应度值。
迭代优化:通过PSO的迭代过程,根据粒子在不同γ值下的解码性能(适应度),不断调整粒子的位置(即偏移量值),直至找到使BER最小化的最优γ。
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');

bb = g1;
N = 2016;
K = 1008;
R = K/N;
%H矩阵
[ H, Hp, Hs ] = func_H();

SNR = 0:0.5:3;
Ber = zeros(1, length(SNR));
Fer = zeros(1, length(SNR));

%译码迭代次数
Iters = 8;
.................................................................
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(['OMS,GA优化后的alpha = ',num2str(bb)])
grid on;
save OMS3.mat SNR Ber Error2 bb
0X_058m

```

相关文章
|
6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。 ```
|
2天前
|
算法
基于粒子群优化的图像融合算法matlab仿真
这是一个基于粒子群优化(PSO)的图像融合算法,旨在将彩色模糊图像与清晰灰度图像融合成彩色清晰图像。在MATLAB2022a中测试,算法通过PSO求解最优融合权值参数,经过多次迭代更新粒子速度和位置,以优化融合效果。核心代码展示了PSO的迭代过程及融合策略。最终,使用加权平均法融合图像,其中权重由PSO计算得出。该算法体现了PSO在图像融合领域的高效性和融合质量。
|
13天前
|
算法
基于Dijkstra算法的最优行驶路线搜索matlab仿真,以实际城市复杂路线为例进行测试
使用MATLAB2022a实现的Dijkstra算法在城市地图上搜索最优行驶路线的仿真。用户通过鼠标点击设定起点和终点,算法规划路径并显示长度。测试显示,尽管在某些复杂情况下计算路径可能与实际有偏差,但多数场景下Dijkstra算法能找到接近最短路径。核心代码包括图的显示、用户交互及Dijkstra算法实现。算法基于图论,不断更新未访问节点的最短路径。测试结果证明其在简单路线及多数复杂城市路况下表现良好,但在交通拥堵等特殊情况下需结合其他数据提升准确性。
|
14天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真
**算法预览图省略** - **软件版本**: MATLAB 2022a - **核心代码片段**略 - **PSO-CNN-LSTM概览**: 结合深度学习与优化,解决复杂时间序列预测。 - **CNN**利用卷积捕获时间序列的空间特征。 - **LSTM**通过门控机制处理长序列依赖,避免梯度问题。 - **流程**: 1. 初始化粒子群,每个粒子对应CNN-LSTM参数。 2. 训练模型,以验证集MSE评估适应度。 3. 使用PSO更新粒子参数,寻找最佳配置。 4. 迭代优化直到满足停止条件,如最大迭代次数或找到优良解。
|
1天前
|
传感器 算法
基于无线传感器网络的MCKP-MMF算法matlab仿真
MCKP-MMF算法是一种启发式流量估计方法,用于寻找无线传感器网络的局部最优解。它从最小配置开始,逐步优化部分解,调整访问点的状态。算法处理访问点的动态影响半径,根据带宽需求调整,以避免拥塞。在MATLAB 2022a中进行了仿真,显示了访问点半径请求变化和代价函数随时间的演变。算法分两阶段:慢启动阶段识别瓶颈并重设半径,随后进入周期性调整阶段,追求最大最小公平性。
基于无线传感器网络的MCKP-MMF算法matlab仿真
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
基于改进K-means的网络数据聚类算法matlab仿真
**摘要:** K-means聚类算法分析,利用MATLAB2022a进行实现。算法基于最小化误差平方和,优点在于简单快速,适合大数据集,但易受初始值影响。文中探讨了该依赖性并通过实验展示了随机初始值对结果的敏感性。针对传统算法的局限,提出改进版解决孤点影响和K值选择问题。代码中遍历不同K值,计算距离代价,寻找最优聚类数。最终应用改进后的K-means进行聚类分析。
|
5天前
|
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。
20 7
|
2天前
|
传感器 算法 数据安全/隐私保护
基于鲸鱼优化的DSN弱栅栏覆盖算法matlab仿真
```markdown 探索MATLAB2022a中WOA与DSN弱栅栏覆盖的创新融合,模拟鲸鱼捕食策略解决传感器部署问题。算法结合“搜索”、“包围”、“泡沫网”策略,优化节点位置以最大化复杂环境下的区域覆盖。目标函数涉及能量效率、网络寿命、激活节点数、通信质量及覆盖率。覆盖评估基于覆盖半径比例,旨在最小化未覆盖区域。 ```
|
7天前
|
算法 数据挖掘
MATLAB数据分析、从算法到实现
MATLAB数据分析、从算法到实现
|
14天前
|
机器学习/深度学习 算法 调度
Matlab|基于改进鲸鱼优化算法的微网系统能量优化管理matlab-源码
基于改进鲸鱼优化算法的微网系统能量管理源码实现,结合LSTM预测可再生能源和负荷,优化微网运行成本与固定成本。方法应用于冷热电联供微网,结果显示经济成本平均降低4.03%,提高经济效益。代码包括数据分段、LSTM网络定义及训练,最终展示了一系列运行结果图表。