编写LDPC最小和解码算法代码,不要用matlab自带的LDPC解码函数
时间: 2024-10-08 11:21:26 浏览: 16
LDPC(低密度奇偶校验)码是一种常见的错误纠正编码,其解码通常使用迭代的贝尔曼福特(Belief Propagation, BP)算法。以下是一个简单的MATLAB实现,不依赖于内置函数:
```matlab
% 定义参数
M = 50; % 列数 (编码矩阵N)
K = 30; % 行数 (信息位矩阵H)
n = M + K; % 总比特数
% 创建随机生成的稀疏编码矩阵 H 和全零的信息位矩阵 I
H = spdiags(randi([0 1], K, n), -M+1:n-M, M, n);
I = zeros(n, K);
% 将H左乘以I得到初始信噪比为1的硬判决输出
Y = H * I;
% 定义BP解码函数
function [hard decisions] = belief_propagation(Y, H, tol)
% 检查终止条件
if max(abs(Y)) < tol
return;
end
% 初始化中间变量:存储软决策值
L = Y;
% 迭代次数
iter = 0;
max_iter = 100; % 设置最大迭代次数
while iter < max_iter
% 前向传播
L(:, 1:end-M) = L(:, 1:end-M) .* ((H(:, end:-1:1) * L) ./ sum(H(:, end:-1:1) .* L, 2));
% 后向传播
L(:, M+1:end) = L(:, M+1:end) .* ((H(:, 1:M)' * L) ./ sum(H(:, 1:M)' * L, 2));
iter = iter + 1;
% 检查收敛
if norm(L - Y, 'inf') < tol
break;
end
Y = L;
end
% 硬判决
hard_decisions = sign(Y);
end
% 调用解码函数
[hard_decisions, ~] = belief_propagation(Y, H, 1e-6);
% 检查解码结果
correct_bits = hard_decisions == I;
decoding_success = sum(correct_bits) / K;
% 输出结果
disp("Decoded bits:");
disp(hard_decisions);
disp("Decoding success rate: " + num2str(decoding_success));
%
阅读全文