低密度奇偶校验(Low Density Parity Check,LDPC)码的译码算法在FPGA实现时常采用整数量化操作,产生误差引起译码性能降低.引入归一化最小和(Normalized Minimum Sum,NMS)译码算法,在校验点信息数据量化的基础上乘以一个取值区间为(0,1...低密度奇偶校验(Low Density Parity Check,LDPC)码的译码算法在FPGA实现时常采用整数量化操作,产生误差引起译码性能降低.引入归一化最小和(Normalized Minimum Sum,NMS)译码算法,在校验点信息数据量化的基础上乘以一个取值区间为(0,1)的改进因子减小误差.通过研究改进因子的合理取值,提出了一种随迭代次数取不同改进因子改善量化结果的新量化方法.研究对象为空间数据咨询委员会(The Consultative Committee for Space Data Systems,CCSDS)标准中近地空间应用的(8176,7154)LDPC码,在MATLAB上设计编译码算法程序并完成仿真.仿真结果表明改进量化方法完成译码所需的迭代次数更少,提高了译码性能.通过分析不同信噪比下迭代次数的变化,发现在较高噪声干扰下优势更明显.展开更多
文摘低密度奇偶校验(Low Density Parity Check,LDPC)码的译码算法在FPGA实现时常采用整数量化操作,产生误差引起译码性能降低.引入归一化最小和(Normalized Minimum Sum,NMS)译码算法,在校验点信息数据量化的基础上乘以一个取值区间为(0,1)的改进因子减小误差.通过研究改进因子的合理取值,提出了一种随迭代次数取不同改进因子改善量化结果的新量化方法.研究对象为空间数据咨询委员会(The Consultative Committee for Space Data Systems,CCSDS)标准中近地空间应用的(8176,7154)LDPC码,在MATLAB上设计编译码算法程序并完成仿真.仿真结果表明改进量化方法完成译码所需的迭代次数更少,提高了译码性能.通过分析不同信噪比下迭代次数的变化,发现在较高噪声干扰下优势更明显.
