LDPC码及其与Turbo码的比较
详谈Turbo码特点及应用
详谈Turbo码特点及应用分析时间：2010-08-09 23:42:22 来源：作者：Turbo 码。
它巧妙地将两个简单分量码通过伪随机交织器并行级联来构造具有伪随机特性的长码，并通过在两个软入/软出(SISO)译码器之间进行多次迭代实现了伪随机译码。
他的性能远远超过了其他的编码方式，得到了广泛的关注和发展，并对当今的编码理论和研究方法产生了深远的影响，信道编码学也随之进入了一个新的阶段。
特点Turbo码有一重要特点是其译码较为复杂，比常规的卷积码要复杂的多，这种复杂不仅在于其译码要Turbo码采用迭代的过程，而且采用的算法本身也比较复杂。
这些算法的关键是不但要能够对每比特进行译码，而且还要伴随着译码给出每比特译出的可靠性信息，有了这些信息，迭代才能进行下去。
用于Turbo 码译码的具体算法有：MAP(Maximum A Posterori)Max-Log-MAP、Log-MAP和SOVA(Soft Output Viterbi Algorithm)算法。
MAP算法是1974年被用于卷积码的译码，但用作Turbo码的译码还是要做一些修改;Max-Log-MAP与Log-MAP是根据MAP算法在运算量上做了重大改进，虽然性能有些下降，但使得Turbo码的译码复杂度大大的降低了，更加适合于实际系统的运用;Viterbi 算法并不适合Turbo码的译码，原因就是没有每比特译出的可靠性信息输出，修改后的具有软信息输出的SOVA 算法，就正好适合了Turbo码的译码。
这些算法在复杂度上和性能上具有一定的差异，系统地了解这些算法的原理是对Turbo码研究的基础，同时对这些算法的复杂度和性能的比较研究也将有助于Turbo的应用研究。
Turbo码的仿真一般参考吴宇飞的经典程序。
此外，要想在移动无线系统中成功的使用Turbo码，首先要考虑在语音传输中最大延迟的限制。
在短帧情况下的仿真结果表明短交织Turbo码在AWGN信道和Rayleigh衰落下仍然具有接近信道容量的纠错能力，从而显示出Turbo码在移动无线通信系统中非常广阔的应用前景。
LDPC-Turbo级联码的优化设计
LDPC-Turbo级联码的优化设计摘要：在分析LDPC-Turbo级联码的性能、译码复杂性和时延性的基础上，提出了一种可以提高LDPC-Turbo级联码性能的优化设计，即在LDPC编码器和Turbo编码器之间使用交织器。
仿真结果表明,改进后LDPC-Turbo码不仅可以提高性能，而且可以有效地减少平均迭代次数和译码时延，尤其是在大信噪比时，效果更好。
关键词：交织器；Turbo码；LDPC码；级联码Optimal Design for LDPC-Turbo Concatenated CodeHUANG Wei1, HU Ji-wen2(1. The Graduate Management Brigade of Engineering College of APF, Xi’an 710086, China;2. Communication Engineering Department, Engineering College of APF, Xi’an 710086, China)Abstract：On the basis of analyzing the performance, decoding complexity and decoding delay of LDPC-Turbo concatenated code, an optimal design of improving the performance of LDPC-Turbo concatenated code is proposed, that is to say the interleaver is used between LDPC encoder and Turbo encoder. The simulation result shows that it can not only improve the performance, but also effectively reduce theaverage number of iterations and decoding delay, especially in large SNR.Keywords：interleaver; Turbo code; LDPC code; concatenated code收稿日期：2011-04-180 引言目前Turbo码已经成功应用到第三代移动通信的标准中，而低密度奇偶校验码(Low Density Parity Check Codes,LDPC)则是下一代移动通信和深空通信纠错技术的研究热点。
5g编码方案
5G编码方案引言随着5G通信技术的发展，人们对高速、低延迟、高可靠性的通信需求不断增加。
编码方案作为5G通信中的重要环节，起着关键的作用。
本文将介绍几种常见的5G编码方案，包括LDPC（低密度奇偶校验码）、Polar码、Turbo码等，并对它们的特点进行分析。
1. LDPC（低密度奇偶校验码）LDPC码是一种线性纠错码，最早由Robert G. Gallager教授在1962年提出。
它的编码和解码算法相对简单，并且具有很好的性能。
在5G通信中，LDPC码被广泛应用于物理层和信道编码。
LDPC码的编码过程是利用稀疏矩阵的特性，通过调整校验节点与信息节点之间的连接关系，达到高效的纠错性能。
它的解码过程通常采用迭代译码算法，例如和min-sum算法。
通过多次迭代，LDPC码可以达到接近信道容量的性能。
2. Polar码Polar码是由Erdal Arıkan教授于2008年提出的一种编码方案，它是一种基于概率分析的编码方案。
Polar码以简单的结构和优秀的性能而闻名。
Polar码的特点是通过编码矩阵的特殊结构，将原有的信息序列转化为具有不同可靠性的编码序列和冻结序列，从而实现纠错编码。
它的编码和解码算法相对复杂，通常采用递归解码算法，例如successive cancellation（SC）算法。
Polar码在5G通信中被广泛应用于控制信道和数据信道的编码，具有较低的解码复杂度和较好的纠错性能。
3. Turbo码Turbo码是一种串联系统的纠错码，由Claude Berrou等人于1993年提出。
Turbo码通过在编码和解码过程中引入交织器和迭代译码算法，提供了优秀的纠错性能。
Turbo码的编码过程是通过串行连接两个卷积码器来实现的，其中每个卷积码器采用不同的生成多项式。
解码过程则采用迭代译码算法，例如迭代软输出（SOVA）算法。
Turbo码在5G通信中被广泛应用于数据信道的编码，具有较好的纠错性能和较低的误比特率。
通信系统中的信道编码技术
通信系统中的信道编码技术在现代通信系统中，信道编码技术起着至关重要的作用。
它通过在数据传输过程中添加冗余信息，以提高通信的可靠性和容错能力。
本文将介绍几种常见的信道编码技术，并探讨它们在通信系统中的应用。
1. 前言通信系统中的传输链路往往存在噪声、干扰和传输错误等问题。
因此，为了确保数据能够准确可靠地传输，信道编码技术应运而生。
信道编码技术可以通过添加冗余信息来实现纠错和检错，提高数据传输的可靠性。
2. 海明码海明码是一种经典的信道编码技术，通过添加校验位来实现错误检测和纠正。
海明码可以检测出并纠正单个位的错误，对于较少的错误也具有一定的纠正能力。
海明码广泛应用于存储介质和数字通信系统中。
3. 球码球码是一种针对高信噪比信道设计的编码技术。
它通过在编码过程中创建球体，然后将待发送的数据映射到球体的表面上。
球码具有较高的容错能力和编码效率，但对于噪声较大的信道来说，纠错能力会降低。
4. 卷积码卷积码是一种比较复杂的信道编码技术，它通过状态转移来实现编码。
卷积码可以提供较强的纠错和检错能力，对于信号传输中的突发错误具有较好的容错性能。
卷积码在无线通信和卫星通信等领域得到广泛应用。
5. Turbo码Turbo码是一种近年来发展起来的高效信道编码技术。
它通过多个卷积码的交织和迭代解码来实现更好的纠错性能。
Turbo码具有非常强的容错能力和低误码率，已被广泛应用于高速通信和移动通信系统中。
6. LDPC码LDPC码是一种低密度奇偶校验码，它通过稀疏矩阵来实现编码和解码。
LDPC码具有低复杂度、较好的纠错性能和高编码效率，被广泛应用于无线通信和光纤通信等领域。
7. 物联网中的信道编码随着物联网的快速发展，对于低功耗、低复杂度的信道编码技术的需求越来越大。
在物联网中，通信节点往往具有较低的计算和存储能力，因此需要设计适用于物联网场景的新型信道编码技术，如极化码和重复编码等。
8. 结论信道编码技术在现代通信系统中起着重要的作用，可以提高通信的可靠性和容错能力。
一种性能优于Turbo码的LDPC规则码
Ｓ ａｎ ｎ ｌ ｉ （ ． Ｂ ． ｈ ｏ ｓ ｕｔ ｎｏ ｔｅ ｐ ｒ ａ ｔ ｍ ｔ ｐ ｒ ｎ ， ｈ ｈａ ｅ ｔ ｔ Ｄ Ｃ ｃ ｅ ’ ｒ ｒ ｏｒ ｔ ｐ ｉ ． ｈｎ ｏ ｍ ｔ １ ２ｄ ） Ｔ ｅ ｎ ｔ ｃ ｏ ａｓ ｐ ｒｙ ａ ｉ ｉ ｉ ｏ ａｔｗ ｉ ｆ ｃ ｅＬ Ｐ ｏ ｓ ｅｒ ｒ ｃ ｎ ｃ ａ ｌ Ｉ ｉ ｃ ｒ ｉ ｆ ｓ ｅ ｉ ｒ ｓｍ ｔ ｈ ｘ ｃ ｓ ｈ ｄ ｏ ｃ ｅ ｉ ａｂ ｉ ｎ ｇ ｙ ｔ ｔ ｓ ａ ｅ ． ｅｄａｏ ａ ｍ ｔ ｄｐｅ ｏ ｓ ｕ ｔ ｐｒ ｈｃ ａ ｉ ｏ （ ， ，）ｉ ａ ｐ ｘ ａ ｗ ｒ ｒ ｎｌ ， ｈ ｈｍ ｅ ｅ ｕ ｂ ｒ ｈ ｐ ｒｔ ｉ ｎｌ ｅ ｏ ｉ ａ ｏ ｔ ｔ ｃ ｎｔ ｃ ｓａ ｅｃ ｅｋｍ ｔ ｆ ｎ ３ ６ ｎ ｐ ｒ ｉ ｔ ｌ ｅ ｔａ ｇ ｗ ｉ ｅｔ ｔ ｍ ｅｓ ｉｐ ｈ ｇ ｈ ｓ ｄ ｄｏ ｒ ｓ ｒ ｘ ｏ ｍ ｅ ｏ ｉ ｅ ｃ ｓ ｎ ｈ
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｓ Ｌ Ｃ ｏ ｅ； ｌｅ ｒ ｐ ｇ ｔ ｎ ａｇ ｒ ｈ ； ａ ｏ ａ ｏ ｓｍｃｉ ｄ ＤＰ ｃ ｄ ｂ ｉｆｐ ｏ ａ ａｉ ｌｏｉ ｍ ｄｉ ｎ ｌ农 （ ｈｎｏ ） 现 信 道 纠错 编 码极 限 Ｓａ ｎｎ 发
２ Ｈｅｅ Ｔｃ ｎ ｌ ｙ Ｕ ｉ ｒ ， ｈｉ ｚｕ ｎ ｔｂｉ０ ０ １ Ｃ ／ａ） ． ｂｉ ｅｈ ｏｏ ｎｖ ｓ Ｓ ￣ａｈ ａ ｇ ｔ ｅ ５ ０ ８， ｈｎ ｇ ｅ ｉ ｅ
Ａｂ ｔａｃ Ａ ｉｄ ｏ ｅ ｌａ ＤＰ ｃ ｄ ｓ ｉ ｎ ｒｄ ｃ ｄ． ｔ ｒｏ ｏｒ ｃｉｇ ｃ ｐ ｂｌｙ ｉ ｂ ｔｅ ｈ ｎ Ｔｕｂ ｏ ｅ ｓｒ ｔ ｋｎ ｆｒｇｌ ｒ Ｌ Ｃ ｏ ｅ ｓ ｉｔｏ ｕ ｅ Ｉｓ ｒ ｒｃ ｒｅ ｔ ａ ａ ｉｔ ｓ ｅｔｒ ｔａ ｒ ｃ ｓ’ ａ ｄ ａ ｐ ｏ ｃ ｅ ｏ ｌ ｅ ｎ ｉ ｏ ｄ ｎ ｐ ｒ ａ ｈ ｓ ｔ
LDPC编码原理
提出的编码方案。 这几种编码方案都是在线性时间内编码的有效算法，初步解决了 LDPC 码的应用所面 临的一个主要问题。下面对这几种编码方案作一些简单的说明。 Richardson等提出的有效编码方案： LDPC 码的直接编码方法就是利用高斯消去法，产生一个下三角矩阵，然后进一步初等
' 变换得到右边单位阵形式 H= P | I ， 由 G＝ I | P 得到生成矩阵，从而由 C=M*G 直接编
T
T T
1 1 0
0 1 1 0 0
T
0 0 1 1
T
将生成的码字v分成两部分[u,p]，u代表信息比特，p代表生成的校验比特。考虑G=[I,P]， 由 GH 0 ，可以得到 IH1 IH 2 0 ，所以 P H1 H 2 ，根据 H 2 的特性可知， H 2 可 以由一个特征多项式为 f D 1/ 1 D 的递归卷积码来表示。 此时编码结构如下图所示：
T A C uT ET 1B D p1 0
由（1）式乘以−ET −1再加上（2）式，我们可以得到式（3）如下：
1 T A C uT ET 1B D p1 0
(3)
通过（3）式求出p1,代入（1）式，就可以得到p2,从而完成编码过程。 编码复杂度的分析， 因为这六个分块阵是通过对原有稀疏矩阵的列做重排获得的， 所以 这些分块阵依然满足稀疏性， 我们可以进一步分析出求解P1 和P2 的运算量分别为o(N + g2 ) 和 o N 。由此可以看出，当g尽量小的时候，LDPC 码的编码运算量，就可以控制在线性 复杂度附近。 在特殊情况下，设计码字时，考虑令Φ = −ET −1B + D ,当其为Ｉ阵时，又可以进一步 降低编码的复杂度，此时编码步骤可以参考如下：
Turbo码LDPC码的译码方法
20
2013年7月29日
LDPC码的提出
北 京 邮 电 大 学 信 息 理 论 与 技 术 教 研 中 心
• 后来人们进一步发现，在同样足够长的 码长条件下，其性能甚至还优于Turbo码， 从而重新引起人们广泛关注与进一步的 研究。
21
2013年7月29日
LDPC码研究的方向
北 京 邮 电 大 学 信 息 理 论 与 技 术 教 研 中 心
15
2013年7月29日
各类算法小结
北 京 邮 电 大 学 信 息 理 论 与 技 术 教 研 中 心
• 就硬件实现而言， log-MAP的计算复杂 度比MAP低，但译码精度一样；而对于 logMAP、 Max-log-MAP、双向SOVA和 单向SOVA，它们的计算复杂度依次降低， 但译码精度也相应的依次降低。
27
2013年7月29日
LDPC码与Turbo码之间的对比
北 京 邮 电 大 学 信 息 理 论 与 技 术 教 研 中 心
从性能上看，Turbo码更适合于中、短长度 码长，比如在3G中，Turbo码就是首选，而 对于更长的码长时，LDPC码的性能将超过 Turbo码。
28
2013年7月29日
这里主要比较常用的MAP、logMAP、 Max- logMAP以及SOVA算法之间的关系。 • logMAP算法： 它与MAP算法等效，只是将 、 、 转 移至对数域中去计算，并且将乘法运算映 射为加法运算，加法运算映射为E运算， 其目的是为了便于硬件实现。
7
2013年7月29日
各类算法之间的关系
显然对于分子，SOVA算法可以从众多满 足 u k 为1的序列概率中找到最大的序列概率； 但对于分母，SOVA算法则不一定能从众多 uk 满足 为1的序列概率中找到最大的序列概 率； 而是从延时窗中更新得到的那条件随 路径所对应的后验概率。所以SOVA输出似 然比的绝对值比Max-log-MAP算法大，既 存在似然比高估问题。
LDPC优势
LDPC 码的编码效率接近香农极限、编解码简单、时延小等特点非常适合高速信息传输系统，是未来卫星通信系统的首选信道编码方案，ETSI 的第二代卫星数字广播标准DVB-S2 以BCH 码和LDPC 码的串行级联取代了DVB-S 以往的信道编码方案，在QPSK调制方式下，当LDPC码速率选取1/4 时达到10−7误码率所需的信噪比为0.65 dB，当LDPC 码率选择9/10 时，相同的误码要求下信噪比仅为3.87 dB，性能明显优于DVB-S标准。
美国Comtech公司的CDM-600 平台卫星调制解调设备采用了LDPC 码，相同调制方式和误码要求下，LDPC 码码相对于Turbo 码有0.3～0.5 dB 不等的编码增益。
近几年对Turbo 码的深入研究表明，Turbo 码在极低信噪比下可获得很高编码增益，性能接近香农极限，远优于串行级联编码性能，特别适合在中等误码率需求的卫星系统。
国际卫星通信系统（INTELSAT）组织已经把Turbo 码应用到自己的商用卫星网络，编码效率1/2、3/4、7/8 可选，当采用QPSK 调制时，达到10−8的误码率性能需要的信噪比为 3.6、4.8、4.9，信息传输速率最高达8 Mbit/s 以上，理想情况下，略提高发射功率就可能使误码率在10−10以下；国际海事卫星组织（INMARSAT）把Turbo码作为高速数据传输系统INMARSAT-PHONE-M4 的核心技术。
Turbo码已经成为下一代卫星通信系统的核心技术之一。
LDPC 码也是一种性能接近香农极限的码，而且LDPC 码字容易构造、编码不需要深度交织就可获得很好的性能，译码不基于网格、复杂度大大降低，LDPC 码是目前信道编码技术中Turbo 码的有力竞争者。
除DVB-S2 标准的LDPC+BCH 串行级联方案，目前研究比较多的是把LDPC 码当作各种混合编码系统的分量码，以此改善系统编码性能，未来卫星通信编码技术将依据不同的业务需求、不同的信道特性、不同的网络拓扑结构和不同路由协议等综合因素确定，Turbo、LDPC、编码调制技术（TCM、BCM）、喷泉编码及各种级联编码方案必将逐渐替代旧的信道编码体制，使卫星通信系统呈现崭新面貌。
5g编码方案
5g编码方案随着科技的进步和互联网的普及，移动通信技术也在不断发展。
作为第五代移动通信技术，5G技术被广泛关注和应用。
在5G技术中，编码方案起着至关重要的作用，它能够对数据进行高效的压缩和传输，提升通信质量和速度。
本文将介绍几种常见的5G编码方案。
一、Polar编码Polar编码是一种由土耳其学者Arikan在2009年提出的编码方案，被广泛应用于5G通信系统中。
Polar编码通过构造一个二叉树，将信息进行编码和解码，具有较强的纠错能力。
在5G系统中，Polar编码被用于数据信道和控制信道的编解码，能够提供更稳定和可靠的通信性能。
二、LDPC编码LDPC（Low Density Parity Check）编码是一种基于图的编码方案，其特点是在编码和译码过程中使用了稀疏矩阵和校验节点。
LDPC编码具有较高的纠错能力和较低的误码率，能够有效地提升5G通信系统的传输质量。
在实际应用中，LDPC编码被广泛用于5G系统中的物理层信道编码和解码。
三、Turbo编码Turbo编码是一种迭代编码方案，由Claude Berrou等人在1993年提出。
Turbo编码通过在编码器和译码器之间增加一个反馈环，实现了迭代的编码和译码过程。
Turbo编码在5G系统中被用于提高系统的容量和可靠性，能够有效地降低误码率，提高信号的传输质量。
四、SCMA编码SCMA（Sparse Code Multiple Access）编码是一种用于多用户接入的编码方案，能够在有限资源下提供更多的接入和传输容量。
SCMA 编码将用户的信息进行稀疏编码，通过使用不同的码本对用户进行区分，提高系统的频谱效率。
在5G系统中，SCMA编码被广泛应用于多用户接入和高速数据传输。
综上所述，5G编码方案在提高通信质量和速度方面起着重要的作用。
不同的编码方案具有不同的特点和适用场景，可以根据具体需求选择合适的编码方案。
通过持续的技术创新和研究，未来的5G编码方案将会更加高效和可靠，为人们的通信生活带来更多便利和乐趣。
Turbo码与低密度奇偶校验码
Turbo码与低密度奇偶校验码1.Turbo码的特征一种特殊的链接码，性能接近信息理论上可达到的最好性能，但解码复杂。
2.Turbo码的编码Turbo码的编码器在两个并联或串联的分量码编码器之间增加一个交织器，使之具有很大的码组长度，能在低信噪比条件下得到接近理想的性能。
图11-9 Turbo码编码器图中，RSCC为递归系统卷积码。
低密度奇偶校验码1．低密度奇偶校验（LDPC）码的特征一种线性分组码，译码较简单易实现，在码组很长时具有优良性能。
2.LDPC码的分类（1）规则LDPC码规则LDPC码中H矩阵每列具有相同个数的“1”。
（2）非规则LDPC码非规则LDPC码中H矩阵每列具有不同个数的“1”。
（3）比较非规则LDPC码是在规则LDPC码基础上发展出的，它使解码性能得到改善，误码率性能较Turbo码好。
3.LDPC码的监督矩阵（1）由m行，n列的奇偶监督矩阵H确定，m是校正子个数，n是码长；（2）矩阵中“1”的个数很少，是稀疏矩阵；（3）矩阵中任意两行的元素不能在相同位置上为“1”。
网格编码调制（TCM）1.TCM信号的特点网格编码调制将纠错编码和调制相结合，能同时节省功率和带宽。
2.TCM信号的产生①原理框图图11-10 TCM编码器一般方框图②原理实现将信号星座图划分成若干子集，使子集中的信号点间距离比原来的大。
每划分一次，新的子集中信号点间的距离就增大一次。
③实现准则网格图和星座图之间的对应关系为：a．每对平行转移必须对应最下一级划分同一子集中的两个信号点；b．从某一状态出发的所有转移，或到达某一状态的所有转移，必须属于同一上级子集。
3.TCM信号的解调（1）解调方法解码器的任务是计算接收信号序列路径和各种可能的编码网格路径间的距离。
若所有发送信号序列是等概率的，则判定与接收序列距离最小的可能路径为发送序列。
（2）自由欧几里得距离a．定义自由欧几里得距离是指许用波形序列集合中各元素之间的最小距离。
Turbo码与LDPC码编译码的研究
Turbo码与LDPC码编译码的研究Turbo码、LDPC码均具有接近Shannon限的性能，Turbo码在低噪声比的情况下性能要优于其他的编码方式。
而LDPC码的描述简单，具有较大的灵活性，当码长足够长时具有比Turbo更好的性能，其译码复杂度低于Turbo码。
近年来，Turbo码、LDPC码以其优越的性能和巨大的商业价值得到广泛的关注，因此已经成为当今通信领域专家和学者研究的热点。
第一部分首先介绍了Turbo码的基本的理论知识，在此基础上研究了编码器的结构以及译码算法：MAP 算法、改进的MAP算法以及SOVA算法。
为了得到Turbo码抗干扰性能与其参数的关系，进行了仿真分析。
首先将其置于AWGN信道模型中进行传输，在接收端使用Log-MAP算法进行译码，得到在不同参数下的误码率与信噪比的关系。
然后，在同一参数下将MAP算法、改进的MAP算法以及SOVA算法放在同一AWGN信道下进行性能比较。
接着将信道形式调整为Rayleigh，得到两种信道模型下性能曲线，并对其进行了分析，为工程设计提供了理论参考依据。
第二部分对LDPC码的编码和译码的性能进行了分析和研究。
首先基于信息论介绍了LDPC码的基本原理。
在此基础上，针对目前颇受关注的两种基于校验矩阵的编码构造方法：基于校验矩阵的随机构造方法和基于校验矩阵的结构化构造方法进行了描述。
然后，针对国内近期提出的基于准循环的编码方案做了深入研究，改进了基于光正交的准循环码字的构造的方法。
为了得到LDPC码抗干扰性能与其参数的关系，进行了仿真分析，首先搭建了AWGN信道仿真平台，分析比较了各种不同的设计参数对译码性能的影响，其次分析比较了规则码字和非规则码字的译码性能及其不同译码算法下的性能，最后对新提出的构造方法所构造码出来的码字与传统方法构造出来的码字的性能进行了分析和比较。
LDPC与Turbo码在图像传输中的性能比较
３ ｔｒ ｏ码 的编 译码 原理 ｕｂ
Ｔ ｒｏ 又 叫做 并行 级 联 卷 积 码 ，由 Ｃ Ｂ ｒ ｕ等 人 在 ｕｂ 码 ． ｅｒ ｏ １９ 首 次提 出 。Ｔ ｒｏ 编 码 器 通 过 交 织 器 把 两 个 相 同 ， ９ ３年 ｕｂ 码 也 可以是 不同的递归系统卷积码 （ Ｓ ） Ｒ Ｃ 并行级联组 成的 。
维普资讯
墨 重
文 章 编 号 ：６ １ ０ １ ２ ０ ） ４— １ １— ２ １３ —１４ ｌ ０ ８ Ｏ ０ ０ ０
旦经验窒逾旦
Ｌ Ｃ与 Ｔ ｒ ｏ码 在 图像 传 输 中的性 能 比较 ＤＰ ｕｂ
席志红 ，祁 钰
（ 哈尔 滨工 程大 学 信 息 与通信 工 程学 院 ， 哈尔 滨 １０ ０ ） ５ ０ １
Ｈａ ｂｎＥ ｎｅ ｉｇＵ ｉｅｓ ｙ ｒ ｉ ｎ ｅｒｎ ｎｖｒｉ ，Ｈａ￣ｎ １０ ０ ， ｈｎ ） ｔ ｒ ，５０ １ Ｃ ｉａ
Ａｂ ｔａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｔｈｓ ａ ｒ ｎ ｒｄｕ ｅ ｔｅ ｅ ｅｌ ｍｅｎ 。 ｄ ｉｉｏｎ。 ｃ － ｉ ｐ ｐｅ ｉｔｏ ｃ ｓ ｈ ｄ ｖ ｏｐ ｔ ｅｆ ｔ ｎｉ ｅｎ ｏ ｄｎ ｎ ｃ ｄｉ ｔ ｏ ｆＬ ｉｇ ａ ｄ ｄｅ ｏ ｎｇ ｍｅ ｈ ｄｓｏ ＤＰＣ ｏ ｓ ａ ｄ Ｔｕｒｏ ｃｏ ｅ Ｌ ｃ ｄｅ ｎ ｂ ｄ ｓ． ＤＰＣ ｃ ｄ ｓ ｎ Ｔｕｂ ｃ ｄ ａ ｅ ｏ ｐ ｒ ｄ ｎ ａ ａｌｚ ｄ，ｔ ｅ ｅ ｕｌ ｏ ｅ ａ ｄ ｒｏ ｏ ｅｓ ｒ ｃ ｍ ａ ｅ ａ ｄ ｎ ｙ ｅ ｈ ｒｓ ｔ ｓ ｏ ｈａ ＤＰＣ ｏｄ ｓ ｈ ｖ ｅ ｒｐ ｆ ｍａｎ ｅ ｔ ａ ｕ ｂ ｏ ｓ． ｈ ｗｓｔ ｔＬ ｃ ｅ ａ ｅ ｂ ￣ｅ ｅｒ ｏｒ ｃ ｈ ｎ ｔ ｒ ｏ ｃ ｄｅ Ｆｎ ｌ ｔｅ ｐ ｅ ｏｍｐ ｅ ｈ ｐｉａ ｉ ＤＰＣ ｏ ｅｓａ ｕ ｂ ｉａｌ ｈ ａｐ ｒｃ ｙ， ａｒｓ ｔｅ ａｐ ｌ ｔ ｃ ｏｎｏｆＬ ｃ ｄ ｎｄ ｔｒ ｏ
常用信道编码及应用
常用信道编码及应用信道编码是一种在通信系统中使用的技术，它通过在数据传输过程中添加冗余信息，以提高通信系统的性能和可靠性。
以下是一些常用的信道编码及其应用：1. 奇偶校验码(Parity Codes):-应用: 用于检测单一比特错误。
常见的奇偶校验码包括偶校验和奇校验。
2. 循环冗余检测(Cyclic Redundancy Check, CRC):-应用: 用于检测多比特错误，通常在数据传输中用于网络通信、存储系统和无线通信。
3. 汉明码(Hamming Code):-应用: 用于检测和纠正单一比特错误。
广泛应用于计算机存储系统、内存模块和通信系统。
4. 卷积码(Convolutional Codes):-应用: 主要用于无线通信系统，如移动通信和卫星通信。
卷积码具有更强的纠错能力，可在高噪声环境下提供可靠的数据传输。
5. Turbo码:-应用: 一种高性能的误差纠正编码，常用于通信系统中，特别是在无线通信和卫星通信中。
6. LDPC码(Low-Density Parity-Check Codes):-应用: 在通信领域中广泛使用，特别是在高速通信和存储系统中。
LDPC码具有很好的纠错性能。
7. Reed-Solomon码:-应用: 主要用于数据存储和传输，如光盘、磁盘、数字电视、数据通信等。
Reed-Solomon 码能够纠正多比特错误。
8. 卷积LDPC码(Convolutional LDPC Codes):-应用: 结合了卷积码和LDPC码的优势，适用于高速通信系统，如光纤通信和数字电视。
这些编码技术在不同的通信环境和应用中发挥着关键作用，提高了数据传输的可靠性和稳定性。
选择合适的信道编码取决于通信系统的要求，如带宽、误码率容忍度和延迟等。
无线通信中的信道编码技术
无线通信中的信道编码技术一、引言随着移动互联网和物联网的快速发展，无线通信技术变得越来越重要。
而其中，信道编码技术无疑是无线通信中的重要环节之一。
本文将从历史背景、信道编码技术的重要性和发展方向三个方面来介绍无线通信中的信道编码技术。
二、历史背景信道编码技术的历史可以追溯到二战期间，当时军方为了防止敌人拦截和破解通信信号，开始使用编码技术。
此后，信道编码技术被广泛应用于电视、卫星通信和移动通信等领域。
早期的信道编码技术主要采用的是纠错码，如海明码和卷积码等。
这些编码方案可以实现在传输过程中识别和纠正出现的错误数据。
然而随着无线通信领域的快速发展，纠错码逐渐不能满足通信系统的需求，于是更加高效的信道编码方案应运而生。
三、信道编码技术的重要性信道编码技术在无线通信中的重要性不可忽视。
一方面，它可以提高信道的可靠性，从而保证数据传输的成功率；另一方面，信道编码技术可以减少信道的带宽需求，从而提升无线通信的效率。
因此，在现代无线通信系统中，信道编码技术已经成为了不可或缺的一环。
四、主要的信道编码技术目前，无线通信领域主要采用的信道编码技术包括以下三种。
1. Turbo码Turbo码是2002年提出的一种新型卷积码。
它采用两个互相交织的卷积码组成，可以有效地提高信道的抗干扰性能，是目前无线通信中最为常见的编码方案之一。
2. LDPC码LDPC码是一种低密度奇偶校验码，可以实现非常高的纠错能力。
它因其简单易实现、低复杂度和高性能而成为了许多现代无线通信系统中的重要组成部分。
3. 极化码极化码是一种新型的编码方案，可以实现非常高的纠错能力。
它的主要特点是在增加编码率的同时，可以不断提高纠错能力，达到比其他编码方案更好的传输效果。
五、发展方向随着无线通信技术的不断进步，信道编码技术也在不断发展。
未来的无线通信系统需要更加高效和可靠的信道编码技术。
因此，未来的发展方向主要包括以下几个方面。
1. 多层编码技术多层编码技术可以实现更高的编码效率和更好的纠错能力，是未来无线通信系统的发展方向之一。
基于LDPC码的并行级联Turbo结构
类似，可推出
2 [i ] = 1) = p( S 2js [i ] | xC js 1 (1 − ∏ (1 − 2 p(k ))) 。 2 k =1 k ≠ ki
(7)
将(6)、(7)式带入(4)式，有
j k ( js )
1 + ∏ (1 − 2 p(k ))
k =1 k ≠ ki js
js
L[i ] = L2 C [i ] + ∑
2 L 'e
L2 e L1e
L '1 e
L1C
L2 C
L'
L
图 2 基于 LDPC 码的并行级联 Turbo 结构译码器
译码器 1、译码器 2 的另一路输入信号分别是来自译码器 2、译码器 1 的边信息 L2 e [i ] 、
2 L1e [i ] 分别经解交织、交织后得到的对应边信息 L 'e [i ] 、 L '1 e [i ] 。交织、解交织器的交织图样与
2 2 p( S 2 [i ] | xC [i ] = 0) = ∏ p( S 2js [i ] | xC [i ] = 0) , js =1 j
(5)
2 [i ] = 0) 则表示有关信息符号 i 的第 js 个校验方程中其余的校验符号模 2 加和为 而 p( S 2js [i ] | xC
0 的概率，设该校验方程中包含有 k ( js ) 个校验符号，表示为 n(k ) ， k = 1,..., k ( js) ，信息符号
js = 0 kபைடு நூலகம்=1 k ≠ ki
∑ log
1 − ∏ (1 − 2 p(k ))
k =1 k ≠ ki
+ L2prior [i ] ,
5g移动通信中的信道编码pdf
5g移动通信中的信道编码pdf5G移动通信中的信道编码是指在5G通信系统中，为了提高信号的传输质量和可靠性，对原始数据进行编码处理的一种技术。
信道编码的主要目的是在传输过程中检测和纠正错误，从而提高数据传输的准确性和稳定性。
在5G通信系统中，信道编码发挥着至关重要的作用，它直接影响着通信系统的性能和质量。
本文将从5G信道编码的原理、技术及其在5G通信系统中的应用进行详细介绍。
1. 5G信道编码原理5G信道编码主要基于两个编码技术：LDPC（Low-Density Parity-Check）码和Polar码。
（1）LDPC码：LDPC码是一种概率密度校验码，它具有较好的错误纠正性能。
LDPC码的编码过程主要是通过矩阵乘法将原始数据转换成编码数据，然后在传输过程中检测和纠正错误。
LDPC码的优点是结构简单，易于实现，且纠正错误能力强。
（2）Polar码：Polar码是一种基于消息传递的编码技术，它通过将原始数据进行分割和重组，形成具有良好误差纠正性能的编码数据。
Polar码的优点是能够在较低的码率下提供良好的性能，且随着码率的增加，性能进一步提高。
2. 5G信道编码技术（1）卷积码：卷积码是一种线性分组码，它在5G信道编码中主要用于较低速率的业务信道和控制信道。
卷积码的编码过程是通过矩阵乘法和卷积操作将原始数据转换成编码数据，从而提高数据的传输可靠性。
（2）Turbo码：Turbo码是一种基于迭代检测和软输入软输出（SISO）技术的信道编码。
它在5G通信系统中具有较高的错误纠正性能，主要应用于高速率的数据信道。
Turbo码的编码过程是通过多次迭代和调整权重，使得输出码字具有更好的错误纠正性能。
（3）LDPC码和Polar码：如前所述，LDPC码和Polar码是5G信道编码的核心技术。
LDPC 码主要用于数据信道，而Polar码主要用于控制信道。
这两种编码技术都具有较好的错误纠正性能，能够提高5G通信系统的整体性能。
LDPC码及其与Turbo码的比较
．一＝ｌｌ（１＋ｅｘｐ（－２ａｙ。／ｏｒ２））。片＝１一爿，Ｙ．是时刻ｎ信道的输出。
·６ｌ·
第一步：对每一校验约束ｍ及相应的每一个ｆ∈￡伽卅算概率测度乏；
，，一！＋（一１）。西★
。“。。
２
其中‰＝旃一元，‰＝１７国。，。
度为ｎ，其中信息位长度为ｋ的编码Ｃ可用（ｎ－ｋ）ｘｎ维的校验矩阵日描述： Ｃ（日）车｛ｘｅ Ｆ４：Ｈｘ’＝０ｌ
ＬＤＰＣ码也不例外，可以用校验矩阵描述。
下面是Ｇａｌｌａｇｅｒ最初提出的ＬＤＰＣ码的结构，这种码现在通常称为正则码或ＧａＵａｇｃｒ码。似，，ｄ。）正 则ＬＤＰＣ码是指一个二元域上的线性分组码，该编码的校验矩阵日中每一列有ｄ，个非零元，每一行有ｄ。 个非零元。即编码码字中的每个比特参与ｄ，个校验约束，而每个校验约束涉及ｄ。个比特·例如由下面
在获得巨大成功的Ｔｕｒｂｏ码的启发下，另一类具有相似特征和性能的编码复活了。这就是Ｌｏｗ
Ｄｅｎｓｉｔｙ Ｐａｒｉｔｙ Ｃｈｅｃｋ（ＬＤＰＣ）码。ＬＤＰＣ码是Ｇａｌｌａｇｅｒ码的推广。Ｄ．Ｊ．Ｃ．ＭａｃＫａｙ、Ｍ．Ｎｅａｌ和Ｎ．Ｗｉｂｅｒｇ 等人对Ｏａｌｌａｇｃｒ码重新进行了研究，发现Ｇａｌｌａｇｅｒ码虽然性能较Ｔｕｒｂｏ码稍有差距，但是它同样具有逼 近Ｓｈａｎｎｏｎ限的性能圆。本文将对ＬＤＰＣ码进行—个简单的介绍。
这里简单介绍一下ＢＰ译码算法。若编码校验矩阵为抒，参与第ｔｎ个校验约束的信息比特集合记为 Ｌ（ｍ）§【ｚ：日。ｌ＝１１。第１个信息比特参与的校验集合记为Ｍ（１）；【ｍ：日ｗ＝１）。／Ｘｒｎ）、ｌ为Ｌ（ｍ）与第
ｆ个比特的差集。数值ｑ：ｌ，为在已知除第ｍ个校验约束外其他所有校验约束的信息时，工的第１个比特取 值为ｘ（ｏ或Ｉ）的概率ｈ为发送的码字）。数值噶为在已知ｘ的第ｌ比特值为Ｊ（ｏ或Ｉ），其他比特 满足概率分布（口：，．：Ｚ’∈Ｌ（，，１）＼ｆ）时第ｔｎ个校验约束得到满足的概率。
常用的信道编码
常用的信道编码
在通信系统中，信道编码是一种重要的技术，用于提高数据传输的可靠性和抗干扰能力。
以下是一些常用的信道编码技术：
1.卷积编码（Convolutional（Coding）：（卷积编码是一种使用有限状态机的编码技术，它基于输入数据的状态序列来生成输出码字。
通过将数据和状态信息组合起来进行编码，能够提供良好的纠错性能。
2.循环冗余校验 Cyclic（Redundancy（Check,（CRC）：（CRC（是一种检错码，而非纠错码。
它通过多项式除法的方式对数据进行编码，生成一个固定长度的校验码，用于检测数据传输过程中的错误。
3.海明编码（Hamming（Code）：（海明编码是一种块编码技术，通过增加冗余位来实现纠错。
它能够检测和纠正数据中的一定数量的错误，通常用于存储介质和通信系统中。
4.LDPC码 Low-Density（Parity-Check（Codes）：（LDPC码是一种分布式码，利用稀疏矩阵的结构特点来提供优异的纠错性能。
它在现代通信系统中被广泛应用，如无线通信和卫星通信等。
5.Turbo码（Turbo（Codes）：（Turbo码是一种串联联接的编码技术，利用两个或多个卷积编码器之间的互相迭代来提高纠错性能，通常被用于4G和5G移动通信标准中。
这些信道编码技术在不同的通信标准和应用场景中都有广泛的应用，它们在提高数据传输可靠性和抗干扰能力方面发挥着重要作用。
选择适合特定应用场景的信道编码技术需要考虑数据传输要求、计算复杂度、功耗以及系统成本等因素。
1/ 1。
无线通信网络中的信道编码方法分析与比较
无线通信网络中的信道编码方法分析与比较无线通信网络技术的快速发展和广泛应用给人们的生活带来了巨大改变。
作为其中至关重要的一环，信道编码技术发挥着至关重要的作用。
本文将对无线通信网络中常见的信道编码方法进行分析与比较，包括卷积码、LDPC码和Turbo码。
首先，我们来看卷积码。
卷积码是一种线性时不变码，它基于有限状态机在输入序列上进行滑动，通过将多个输入比特映射到一个或多个输出比特来实现编码。
卷积码具有较好的码率和错误纠正能力，但存在复杂性较高的问题。
卷积码的解码算法有Viterbi算法和BCJR算法，其中Viterbi算法是一种经典的最大似然译码算法，能够有效地实现高速解码。
卷积码广泛应用于无线通信领域，特别是数字通信系统中。
其次，我们来看LDPC码。
LDPC码是一种分布式编码方法，其特点是可通过迭代解码算法进行快速解码。
LDPC码在无线通信网络中被广泛应用，特别是在无线局域网（WLAN）标准中使用较多。
LDPC码具有高度的纠错能力和较低的译码复杂性，是一种具有广泛应用前景的编码方法。
LDPC码的主要挑战在于设计复杂性较高以及实现硬件的困难。
最后，我们来看Turbo码。
Turbo码是一种迭代码，由两个或多个卷积码级联构成。
Turbo码通过迭代译码算法来实现更好的性能。
Turbo码在无线通信网络中广泛应用，特别是在第三代移动通信系统（3G）和第四代移动通信系统（4G）中使用较多。
Turbo码具有较高的编码效率和较好的纠错能力，但其译码算法复杂性较高，对硬件的要求也较高。
综上所述，卷积码、LDPC码和Turbo码是无线通信网络中常见的信道编码方法。
它们各自具有优点和局限性，适用于不同的应用场景。
卷积码在数字通信系统中应用广泛，LDPC码在无线局域网（WLAN）标准中使用较多，Turbo码在第三代移动通信系统（3G）和第四代移动通信系统（4G）中得到了广泛应用。
随着通信技术的不断发展，信道编码方法也在不断地演进和改进，以适应不同的通信需求。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
ｉｎｖｅａｓｅ ｆｉｌｔｅｒ ｃｒｉｔｅｒｉａ．ＩＦ．ＥＥｌＹａｎｓ．Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｍ％１９９６，Ｖ０１．４５：６５８—６７２
Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ Ｍ Ｉ ＭＯ Ｃｈａｎｎｅｌｓ
Ｄｏｎｇ Ｘｉｎ Ｇｏｎｇ Ｙａｏｈｕａｎ
ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＢＤｇｉＪ搬她ｕｎｉ咖ｏｆ目∞呦ｊｃ Ｓｃｉ曲∞ａｎｄｎ曲ｎｏｋ盱０ｆ蛐Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００５４
１ ＬＤＰＣ码的构造
Ｇａｌｌａｇｅｒ在１９６２年提出了ＬＤＰＣ码。揭示了一种新的具有低密度校验矩阵的分组编码方法，它利用 校验矩阵的稀疏性解决长码的译码问题，可以在线性时间内译码。同时又近似于Ｓｈａｎｎｏｎ提出的随机编 码，获得了优秀的编码性能。
简单的说，ＬＤＰＣ码是一种具有稀疏校验矩阵的线性分组码。由线性分组码的性质，域Ｆ上码字长
Ｅ－ｍａｉｌ：ｂｅｎｅｃｉａ＠１６３．ｃｏｍ
电话：１３６５８０１６８９１，０２８－８６７５１３８９（ｈ） 董昕：女，１９７９年生，硕士研究生。主要从事自适应信号处理．空时通信技术的研究。 龚耀寰：男，１９３８年生，教授，博士生导师。目前研究方向为自适应信号处理，智能天线。
ＬＤＰＣ码及其与Ｔｕｒｂｏ码的比较。
ｒＥＬ（ｍ）Ｖ
第二步：利用计算所得值‘更新概率值口二ｆ。对于每一个ｚ计算：
靠＝‰西１－Ｉ盔
其中口“为归一化系数，使得鼋二＋ｑｔ＝ｌ，吖为信息节点ｆ取值为ｘ的后验概率。 试验译码：每次迭代后，依照下式计算比特ｆ取值为０和１的伪后验概率ｇ？和鼋ｋ
酊＝ｃｃ。硝１－Ｉ喝
用Ｅ埘ｆ，）
然后利用这些伪后验概率生成试验译码结果：若ｇｊ＞０．５，令毫＝１，反之令毫＝０，由此生成试验
的校验矩阵确定的编码为码长１２的（３，６）正则码：
ｌ １ ｌ ＯＯｌ ｌ ＯＯ Ｏｌ０ ｌ ｌ ｔ １ ｌ ０ ０ＯＯ０Ｏ ｌ ＯＯＯＯＯ ｌ ｌ ｌ Ｏ ｌ ｌ ｌ Ｈ＝ ｌ ＯＯ ｌ ＯＯ Ｏ ｌ １ １ Ｏ １ ０ ｌ ０ ｌ ｌ Ｏ ｌ ｌ １ Ｏ０Ｏ Ｏ０ｌＯ ｌ ｌ ＯＯ １ ｌ ｌ Ｏ
性能。是因为其独特的编码结构和新的译码思想：在子编码器中采用了反馈型的系统卷积码ｔ且在子编
码器间引入交织器，减少了子编码器间信息的相关性．模仿了随机编码的形式；同时在译码中采用了软 输入、软输出的译码算法和信息反馈的译码器形式，引人了迭代译码的思想懈。由于Ｔｕｒｂｏ码优秀的性 能。使其一度成为编码界研究的热点。其理论和技术也逐渐成熟起来，在通信中有着广阔Ａｇ应用前景。 但是Ｔｕｒｂｏ码也有其缺点，它的译码复杂性仍然较大，且在码长较长时，由于交织器的存在具有较大的 时延。
ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ ａｒｅ ｐｒｃｓｃｎｔｃｄ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＭＩＭＯ Ｓｙｓｔｅｍ，Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ．Ｉ．．，删ｃｉｃｃ Ｆｉｌｔｅｒ，Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅｓ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，
Ｇｒａｄｉｅｎｔ
Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＤＦＥ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
单位地址：电子科技大学电子工程学院，成都，６１００５４。
初始化：对每一个满足Ｈｄ＝１的（，。ｒｎ）ｔ变量张和留＿：｜ｆ分别被初始化为ｒ和，＾Ｉ·这里
．一＝ｌｌ（１＋ｅｘｐ（－２ａｙ。／ｏｒ２））。片＝１一爿，Ｙ．是时刻ｎ信道的输出。
·６ｌ·
第一步：对每一校验约束ｍ及相应的每一个ｆ∈￡伽卅算概率测度乏；
，，一！＋（一１）。西★
。“。。
２
其中‰＝旃一元，‰＝１７国。，。
这里简单介绍一下ＢＰ译码算法。若编码校验矩阵为抒，参与第ｔｎ个校验约束的信息比特集合记为 Ｌ（ｍ）§【ｚ：日。ｌ＝１１。第１个信息比特参与的校验集合记为Ｍ（１）；【ｍ：日ｗ＝１）。／Ｘｒｎ）、ｌ为Ｌ（ｍ）与第
ｆ个比特的差集。数值ｑ：ｌ，为在已知除第ｍ个校验约束外其他所有校验约束的信息时，工的第１个比特取 值为ｘ（ｏ或Ｉ）的概率ｈ为发送的码字）。数值噶为在已知ｘ的第ｌ比特值为Ｊ（ｏ或Ｉ），其他比特 满足概率分布（口：，．：Ｚ’∈Ｌ（，，１）＼ｆ）时第ｔｎ个校验约束得到满足的概率。
法国的Ｃ．Ｂｅｎ＇ｏｎ等人于１９９３年提出了—种全新的编码方案：Ｔｕｒｂｏ码…，在信道编码的理论和应 用中取得了突破性的进展。这种编码能够在长码时逼近Ｓｈａｎｎｏｎ限，同时译码复杂度也可以接受，在当 时的硬件水平下可以实际应用。Ｔｕｒｂｏ码采用并行级联递归的编码器结构，其分量码采用系统的卷积码。 其译码算法主要有ＭＡＰ算法、Ｌｏｇ－ＭＡＰ算法、ＳＯＶＡ算法等１４】。Ｔｕｒｂｏ码之所以具有逼近Ｓｈａｎｎｏｎ限的
张贤达，保铮．通信信号处理．北京：国防工业出版社。２００＂２：２６５—２７０ 龚耀寰．自适应滤波—时域自适应滤波和智能天线（第二版）．北京：电子工业出版杜，２００３：４１２－－４１３
Ｓｈａｈｉｄ Ｕ．Ｈ．Ｑｕｒｅｓｈｉ．Ａｄａｐｔｉｖｅ ＥｑＩｌａｌＪｚａｔｉｏｎ．Ｐｒｏｃ幽阻Ｓｅｐｔ １９８５．ＶｏＬ ７３．Ｎｏ．９：１３４９．１３８７ Ｊ．ｋ＂Ｉ＇ｕｇｎａｉＬＩｄｃｎ吐６ｃａｔｉｏｎ ａｎｄｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆｍｕｌｄｃｈａｎｎａｌｌｉｎｅａｒｎ∞＿（妇ｕｓｄ鲫优ｏ∞ｓ螂ｕｓｉｎｇｈｉｓｈｅｆｏｒｄｅｒ ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ ａｎｄ
ＬＤＰＣ码的译码算法主要是基于编码二分图结构的ＭｅｓｓａｇｅＰａｓｓｉｎｇ算法”，这种算法是一个算法类， 算法的性能随量化阶数的增加而提高，同时复杂度也随之增加．当在译码中采用两阶量化时，这种算法 成为Ｇａｌｌａｇｅｒ最初提出的硬判决译码算法。该算法具有最低的译码复杂度，但是其性能也是Ｍｅｓｓａｇｅ Ｐａｓｓｉｎｇ算法中最差的，适用于对性能要求不高的应用。反之，如果在译码中采甩另—个极端——无穷阶 量化也即连续性的算法时，算法成为ＢｅｌｉｅｆＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎ（ＢＰ）算法，这种算法的译码复杂度最高，同时 其性能也是最好的，适用于对性能有较高要求的场合。
吉华芳１毕光国２张在琛３
东南大学国家重点移动通信实验室２１００９６ ‘ｈｕａｆａｎｇｊｉ＠ｓｅｕ．ｅｄｕ．ｃｎ Ｚｂｉｇｇ＠ｓｅｕ．ｅｄｕ．ｃｎ。ｚｃｚｌｍｎｇ＠ｓｅｕ．ｅｄｕ．ｃｌｌ 摘要：本文研究了一种能有效逼近Ｓｈａｎｎｏｎ极限的线性分组码：低密度奇偶技验（ＬＤＰＣ）码．文中 首先介绍了ＬＤＰＣ码的结构；接着提供了ＬＤＰＣ码的译码算法；最后对ＬＤＰＣ码的性能进行了仿真，并 将其与Ｔｕｒｂｏ码在性能和复杂度等方面进行了比较分析． 关键字：ＬＩ）ＰＣ码，３３】ｒｂｏ码，Ｓｈａｎｎｏｎ极限。
在获得巨大成功的Ｔｕｒｂｏ码的启发下，另一类具有相似特征和性能的编码复活了。这就是Ｌｏｗ
Ｄｅｎｓｉｔｙ Ｐａｒｉｔｙ Ｃｈｅｃｋ（ＬＤＰＣ）码。ＬＤＰＣ码是Ｇａｌｌａｇｅｒ码的推广。Ｄ．Ｊ．Ｃ．ＭａｃＫａｙ、Ｍ．Ｎｅａｌ和Ｎ．Ｗｉｂｅｒｇ 等人对Ｏａｌｌａｇｃｒ码重新进行了研究，发现Ｇａｌｌａｇｅｒ码虽然性能较Ｔｕｒｂｏ码稍有差距，但是它同样具有逼 近Ｓｈａｎｎｏｎ限的性能圆。本文将对ＬＤＰＣ码进行—个简单的介绍。
度为ｎ，其中信息位长度为ｋ的编码Ｃ可用（ｎ－ｋ）ｘｎ维的校验矩阵日描述： Ｃ（日）车｛ｘｅ Ｆ４：Ｈｘ’＝０ｌ
ＬＤＰＣ码也不例外，可以校验矩阵描述。
下面是Ｇａｌｌａｇｅｒ最初提出的ＬＤＰＣ码的结构，这种码现在通常称为正则码或ＧａＵａｇｃｒ码。似，，ｄ。）正 则ＬＤＰＣ码是指一个二元域上的线性分组码，该编码的校验矩阵日中每一列有ｄ，个非零元，每一行有ｄ。 个非零元。即编码码字中的每个比特参与ｄ，个校验约束，而每个校验约束涉及ｄ。个比特·例如由下面
·６０·
给定（ｄ，，ｄ。）正则码的校验矩阵后，若校验矩阵的行是线性无关的，那么编码的码率为１一生，否
ｄｃ
则ｔ若校验矩阵的行不是线性无关的，那么编码的码率大于１一生。
ｄ。
任一个二进制的线性分组码，都可以简单地用二分图将编码表示出来。一个二分图是—个包括两个 顶点集合的图。若将二分图的两个顶点集合分别称为信息节点集合和校验节点集合，那么信息节点集合 中的节点对应码字中的比特或者说校验矩阵的列；校验节点集合中的节点对应编码的码字所满足的校验 约束方程或者说校验矩阵中的行。若某个校验约束方程中出现了某个码字比特．则在相应的信息节点和 校验节点之间连一条边。上面例子中
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ ａｒｔｉｃｌｅ ｉｓ ｄｏｉｎｇ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｉｎ ａｄａｐｔｉｖｅ ｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆＭＩＭＯ ｓｙｓｔｅｍ；蛳ａｌｙ五ｎｇ ａｎｄ ｃｏｍｐａｒｉｎｇ
ＬＭＳ．ＲＬＳ，ＤＦＥ．ｇｒａｄｉｅｎｔ ａｎｄ ｌｅａｓｔ ｓｑｕａｒｅｓ ａｄａｐｔｉｖｅ ｌａｔｔｉｃｅ ｅｑｕａｌｉｚｅｒｓ．Ａｔ ｌａｓｔ，ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ａｎｄ
引言
在通信中．为了抵抗信息传输过程中信道的干扰，纠正因干扰而产生的接收错误．保证通信的可靠
。本文所属往文范围：Ｍ，ＤＳＰ。本文由国家８６３计划项目“超宽带（ＵＷＢ）无线传输技术研究与开发（３）”（项目号 ２００３ＡＡｌ２３２３０）资助．
·５９·
性，人们提出了纠错编码的方法。但是这种方法抗干扰的能力怎样，有没有性能上的极限？１９４８年， Ｓｈａｎｎｏｎ建立了信息论，回答了这个问题，并为纠错码的研究指明了方向。由Ｓｈａｎｎｏｎ理论知纠错编码 能够进行有效纠错的最小比特信噪比为Ｓｈａｎｎｏｎ极限．