用EXIT分析基于LLR译码算法的LDPC码迭代译码过程
时间: 2024-04-17 18:24:42 浏览: 173
LDPC迭代译码算法和实现
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好的,下面是一段基于LLR译码算法的LDPC码迭代译码过程的简单示例代码:
```matlab
% LDPC码参数设置
N = 100; % 码字长度
K = 50; % 信息位长度
R = K / N; % 码率
% 构造LDPC码矩阵
H = dvbs2ldpc(1/2); % 使用DVB-S2标准的1/2码率LDPC码矩阵
M = size(H, 1); % 检验节点数量
% 生成随机信息位
msg = randi([0, 1], 1, K);
% 编码
codeword = mod(msg * H', 2);
% 添加高斯白噪声
EbNo = 5; % 信噪比(以dB为单位)
EsNo = EbNo + 10 * log10(R); % 符号噪声比(以dB为单位)
sigma = sqrt(1 / (2 * R * 10^(EsNo / 10))); % 噪声标准差
received = codeword + sigma * randn(1, N);
% LLR初始化
LLR = 2 * received / sigma^2;
% 迭代译码
maxIterations = 50; % 最大迭代次数
for iter = 1:maxIterations
% 消息传递(从变量节点到检验节点)
for j = 1:M
checkNodes = find(H(j, :)); % 第j个检验节点连接的变量节点
for i = checkNodes
% 计算LLR的乘积
product = prod(sign(LLR(i) * H(j, checkNodes)'));
% 更新检验节点的LLR
LLR(j) = product * LLR(i);
end
end
% 硬判决
hardDecision = LLR < 0;
% 译码成功判断
if sum(mod(hardDecision * H', 2)) == 0
disp('译码成功!');
break;
end
% 反向传播(从检验节点到变量节点)
for i = 1:N
variableNodes = find(H(:, i)); % 第i个变量节点连接的检验节点
for j = variableNodes
% 计算LLR的和
sumLLR = sum(LLR(variableNodes)) - LLR(j);
% 更新变量节点的LLR
LLR(i) = 2 * atanh(tanh(0.5 * sumLLR));
end
end
end
% 输出译码结果
decodedMsg = hardDecision(1:K);
disp('译码结果:');
disp(decodedMsg);
```
这段代码使用DVB-S2标准的LDPC码矩阵进行仿真,首先生成随机信息位,然后进行编码。接着,添加高斯白噪声,并将接收到的信号进行LLR初始化。随后,进行迭代译码过程,包括消息传递和反向传播。最后,输出译码结果。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际的LDPC码迭代译码过程可能会更复杂,还需要根据具体的LDPC码矩阵和译码算法进行相应的调整和优化。希望对您有所帮助!
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