低码率原模图LDPC码的设计与结构化构造

发布时间：2018-11-28 19:21

【摘要】：通信系统中的一个关键问题是如何在信道条件不理想的条件下实现可靠通信,为了达到该要求,不可避免的要采用信道编码技术来提升传输的可靠性。信道编码技术从本质上讲,就是在要传输的信息中加入冗余位,并在接收端利用加入的冗余信息来判断信息在传输过程中是否发生了错误,并对错误的信息加以纠正,以此达到可靠通信的目的。香农的信道编码定理给出了在码长无限长,码率低于信道容量并且采用最大似然译码的条件下,可以实现无误码的可靠传输,自此各种各样的信道编码不断地涌现出来。目前在所有这些编码中,LDPC码是性能最接近香农限的一种码,然而当码率较低时,它的性能比同等码率下的Turbo码要差,因此为了弥补LDPC码在低码率时的不足,本文结合原模图LDPC码的优势和并行级联结构,对低码率LDPC码的设计和构造方法进行了深入且系统的研究,主要内容如下:首先,论文提出了具有并行级联结构的原模图(Parallel Concatenated Structured Protographs,PCSP)的概念,并利用原模图的理论分析工具和并行级联的结构特点,给出了PCSP的优化设计准则,然后在该准则的指导下提出了PCSP的分级设计方法,并利用该方法设计了码率为1/3的PCSP码。采用PEXIT分析方法对设计的PCSP码的误码性能进行了理论分析,并给出了在BPSK调制和AWGN信道下的理论误比特曲线。文中采用蒙特卡洛方法对设计的PCSP码的误码性能进行了仿真实验,结果表明,在误比特率为610?的条件下,PCSP码距离1/3码率香农限约为1.107dB;在码长为4096比特时,距离PCSP的理论误码性能仅为0.4dB,达到了与同等条件下Turbo码相当的性能其次,为了能使设计的PCSP码具有实际的应用价值,论文提出了一种原模图的联合扩展算法:最大围长循环PEG(Max Girth Circulant PEG,MG-CPEG)算法。该算法分两步对原模图进行扩展,每步均采用结构化的扩展算法,其中第一步采用MG扩展算法,扩展因子为4,消除原模图中的重边,并达到设定的目标围长;第二步采用调整后的循环PEG扩展算法得到最终的校验矩阵,通过调整扩展因子,可以得到任意码长的原模图LDPC码。通过分析围长直方图和仿真实验证明了MG-CPEG算法扩展得到的原模图LDPC码相比于通过循环PEG算法扩展的码拥有更大编码增益。然后利用校验矩阵的准循环特性构造了结构化的系统生成矩阵,结果表明,该生成矩阵中的p矩阵有一半以上是稀疏的,因此设计的PCSP码大大降低了编译码复杂度。最后,为了进一步提高串行消息传播译码算法的性能,论文提出了交叠的Shuffled-BP(OSBP)译码算法和交叠的Layerd-BP(OLBP)译码算法。在这两中算法中,考虑到越晚更新的节点信息的可靠度越高,将各子译码器以不同的顺序进行更新,相互之间生成并传递更可靠的信息,以此提高译码的收敛速度,并降低误比特率。理论分析和仿真实验均表明OSBP算法和OLBP算法相比于串行消息传播译码算法具有更优的误码性能,并且对于规则和非规则LDPC码以及PCSP码均有效,因而在实际工程应用中,提出的算法可以带来更大的编码增益和更低的译码延时。
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【学位授予单位】：中国科学院国家空间科学中心
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN911.22

【参考文献】