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1、LDPC碼是目前最佳的信道編碼方案之一,是國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn),并被廣泛應(yīng)用在各種通信領(lǐng)域中。然而傳統(tǒng)的BP譯碼算法存在錯(cuò)誤平層問(wèn)題,使其在誤碼性能要求較高的環(huán)境中應(yīng)用受限。線(xiàn)性規(guī)劃譯碼算法因其錯(cuò)誤平層低,便于性能分析和具有最大似然特性等優(yōu)勢(shì)成為新興的譯碼算法,但是過(guò)高的譯碼復(fù)雜度阻礙了它的進(jìn)一步發(fā)展。因此,本文深入研究了LDPC碼的線(xiàn)性規(guī)劃譯碼算法和交替方向乘子法,提出了一種基于最小多面體線(xiàn)性規(guī)劃模型的交替方向乘子法譯碼算法,通過(guò)分析
2、和仿真證明了所提算法相比傳統(tǒng)譯碼算法具有更低的復(fù)雜度和更高的譯碼效率。
本研究主要內(nèi)容包括:⑴介紹了LDPC碼和線(xiàn)性規(guī)劃譯碼算法的基本概念和相關(guān)的預(yù)備知識(shí),給出了準(zhǔn)循環(huán)LDPC碼的結(jié)構(gòu)化構(gòu)造方法和BP譯碼算法的原理;基于ML譯碼算法,討論了線(xiàn)性規(guī)劃譯碼的松弛方法及其多面體的構(gòu)造、算法的特點(diǎn)和復(fù)雜度分析等問(wèn)題,最后通過(guò)仿真對(duì)比三種譯碼算法的誤碼性能,得出LP譯碼與BP譯碼是相似的漸進(jìn)ML譯碼算法。⑵論述了ADMM算法的基本原理和
3、迭代框架,分析了算法的收斂性、終止條件等性質(zhì),并基于Feldman LP譯碼模型實(shí)現(xiàn)了ADMM算法的求解;給出了三種適用于 ADMM算法框架的模型及其復(fù)雜度分析;仿真結(jié)果顯示調(diào)用投影算法的ADMM譯碼算法相比傳統(tǒng)的LP譯碼算法效率有10倍的提升。⑶提出了一種基于最小多面體的ADMM譯碼算法,不僅基于節(jié)點(diǎn)度分解技術(shù)有效降低了模型的復(fù)雜度,而且通過(guò)合理的矩陣構(gòu)造,設(shè)計(jì)出的譯碼器不需調(diào)用投影算法,進(jìn)一步降低了譯碼器的復(fù)雜度,還能夠并行譯碼,具
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