ldpc中rbp算法 matlab

时间: 2023-09-14 09:14:37 浏览: 74
LDPC码的反向传播(Reverse Belief Propagation,RBP)算法是一种近似译码算法,用于解决LDPC码的译码问题。RBP算法的基本思想是利用信息传递图(Message Passing Graph)来近似求解最大后验概率(MAP)译码。 以下是一个使用Matlab实现LDPC码的RBP算法的示例代码: ``` % LDPC码的RBP算法 clear all; % 构造LDPC码 n = 20; % 码长 k = 10; % 信息位长度 p = 0.5; % 非零元素概率 H = gen_ldpc(n, k, p); % 生成H矩阵 % 构造码字和BSC信道 x = randi([0,1], 1, k); % 随机生成k位信息 y = bsc_channel(x, 0.1); % 传输并加入BSC信道 % 初始化消息 m = zeros(n, n-k+1); % n*(n-k+1)维矩阵,每一列为一个节点的消息 % 反向传播 max_iter = 100; % 最大迭代次数 for iter = 1:max_iter % 更新每个校验节点的消息 for i = 1:n conn_bits = find(H(i,:)); % 连接到第i个校验节点的所有变量节点 m(i,:) = sum(m(conn_bits,:), 1) - m(i,:); % 去除自身的消息 m(i,:) = sign(y(conn_bits)).*m(i,:); % 将硬判决值加入到消息中 m(i,:) = sat(m(i,:)); % 对消息进行饱和限制 end % 更新每个变量节点的消息 for i = 1:n-k conn_checks = find(H(:,i)); % 连接到第i个变量节点的所有校验节点 m(conn_checks,i) = sum(m(conn_checks,:), 2) - m(conn_checks,i); % 去除自身的消息 m(conn_checks,i) = y(i).*m(conn_checks,i); % 将BSC信道的信息加入到消息中 m(conn_checks,i) = sat(m(conn_checks,i)); % 对消息进行饱和限制 end % 计算译码结果 z = sum(m, 2); z = sat(z); x_hat = z(n-k+1:end) < 0; % 判断译码是否成功 if sum(x_hat ~= x) == 0 break; end end % 输出译码结果 fprintf('译码结果:\n'); disp(x_hat); ``` 其中,`gen_ldpc`函数用于生成随机LDPC矩阵,`bsc_channel`函数用于模拟BSC信道,`sat`函数用于对消息进行饱和限制。需要注意的是,该代码中的LDPC码为随机生成的,因此译码成功率可能较低,实际应用中需要使用更为优秀的LDPC码。

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