在二进制输入加性高斯白噪声信道下,研究了基于多边缘型低密度奇偶校验码(Multi-edgeLow Density Parity Check,MET-LDPC)的密度进化算法。针对高斯近似算法在前期迭代中的不准确问题,提出了一种改进算法。在分析MET-LDPC码的密度进化...在二进制输入加性高斯白噪声信道下,研究了基于多边缘型低密度奇偶校验码(Multi-edgeLow Density Parity Check,MET-LDPC)的密度进化算法。针对高斯近似算法在前期迭代中的不准确问题,提出了一种改进算法。在分析MET-LDPC码的密度进化的基础上,将全密度进化与高斯近似算法结合,通过设置切换限制条件,弥补早期迭代的不准确,提高编码阈值估计的准确性。仿真结果表明,与MET-LDPC全密度进化算法相比,所提算法可以有效提高编码阈值估计的准确性,对LDPC编码的设计有一定的参考价值。展开更多
文摘在二进制输入加性高斯白噪声信道下,研究了基于多边缘型低密度奇偶校验码(Multi-edgeLow Density Parity Check,MET-LDPC)的密度进化算法。针对高斯近似算法在前期迭代中的不准确问题,提出了一种改进算法。在分析MET-LDPC码的密度进化的基础上,将全密度进化与高斯近似算法结合,通过设置切换限制条件,弥补早期迭代的不准确,提高编码阈值估计的准确性。仿真结果表明,与MET-LDPC全密度进化算法相比,所提算法可以有效提高编码阈值估计的准确性,对LDPC编码的设计有一定的参考价值。
