基于MRF的高性能二进制LDPC码译码算法

发布时间：2018-06-22 05:07

  本文选题：低密度奇偶校验 + 马尔可夫随机场　； 参考：《电声技术》2015年11期

【摘要】：二进制LDPC码译码改进算法主要是提升硬判决性能或者降低软判决计算复杂度。应用高斯—马尔可夫随机场(Markov Random Field,MRF)模型实现信源参数估计,对信道译码端接收的比特序列进行对数似然比修正,在译码时加入信源的残留冗余信息来增加译码器的纠错能力。信源估计修正系数自适应可变,是由误码率参数调控。在计算复杂度不变的情况下,基于MRF的LDPC码译码算法有效提高了译码性能,降低误比特率。
[Abstract]:The improvement algorithm of binary LDPC code decode is mainly to improve the performance of hard decision or to reduce the computational complexity of soft decision. Using the Gauss Markov random field (Markov Random Field, MRF) model to estimate the source parameters, the logarithmic ratio of the number of bits received at the channel decoding end is compared to the residual redundancy of the source in the decoding. Information is used to increase the error correction ability of the decoder. The correction coefficient of the source estimation is adaptive and variable, which is regulated by the bit error rate parameter. In the case of constant computational complexity, the LDPC code decoding algorithm based on MRF can effectively improve the decoding performance and reduce the bit error rate.
【作者单位】： 烟台大学光电信息科学技术学院;
【分类号】：TN911.22

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本文编号：2051712