LLR BP译码算法的英文翻译
时间: 2024-05-17 10:10:05 浏览: 27
The LLR BP (Log-Likelihood Ratio Belief Propagation) decoding algorithm is a type of message-passing algorithm used for decoding error-correcting codes. It operates on the log-likelihood ratio (LLR) values of received symbols and propagates messages between nodes in a factor graph. The algorithm aims to minimize the overall energy function of the factor graph by iteratively updating the messages until convergence.
LLR BP译码算法是一种用于解码纠错码的消息传递算法,它基于接收符号的对数似然比(LLR)值,并在因子图中节点之间传递消息。该算法旨在通过迭代更新消息以最小化因子图的总能量函数,直到收敛。
相关问题
ldpc llr bp译码
LDPC LLR BP(Low-Density Parity-Check Log Likelihood Ratio Belief Propagation)译码是一种误码纠正算法,用于纠正在传输过程中产生的错误比特。
该译码算法的基本思想是将接收到的编码信息看作是经过加噪声的信号,通过计算对应比特的似然比(LLR),来推断出编码比特的可能取值。LLR即接收到的比特为0和1的对数似然比。
LDPC LLR BP译码的过程是通过迭代来不断优化对比特的似然比估计,直到达到一定的收敛准则。在译码过程中,首先根据接收到的码字,计算出每个比特的初始似然比。然后,根据校验矩阵的结构,更新每个校验节点与相邻比特节点之间的消息传递,以及每个比特节点与相邻校验节点之间的消息传递。消息传递的过程中,通过将其他节点传递过来的消息与本节点的LLR进行组合,来计算出相邻节点的LLR。经过多次迭代更新,直到满足收敛准则,即可得到纠正后的比特信息。
LDPC LLR BP译码算法具有较好的性能和低复杂度,适用于高速传输和大数据容量的通信系统。与其他译码算法相比,LDPC LLR BP在误码性能上有着较好的近远远绩,并且可以灵活调整译码的迭代次数来平衡性能和复杂度。
总而言之,LDPC LLR BP译码是一种基于似然比和消息传递的纠错码译码算法,通过迭代计算比特的似然比来推断编码比特的取值,从而实现误码的纠正。
基于LLR译码算法的LDPC迭代译码过程的EXIT分析代码
好的,下面是一段基于LLR译码算法的LDPC迭代译码过程的EXIT分析代码的示例:
```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);
% 设置信噪比范围
EbNo = 0:1:10; % 信噪比范围(以dB为单位)
EsNo = EbNo + 10 * log10(R); % 符号噪声比(以dB为单位)
% 初始化误比特率容器
ber = zeros(size(EbNo));
% 迭代译码
maxIterations = 50; % 最大迭代次数
for i = 1:length(EbNo)
% 添加高斯白噪声
sigma = sqrt(1 / (2 * R * 10^(EsNo(i) / 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
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 k = checkNodes
% 计算LLR的乘积
product = prod(sign(LLR(k) * H(j, checkNodes)'));
% 更新检验节点的LLR
LLR(j) = product * LLR(k);
end
end
% 硬判决
hardDecision = LLR < 0;
% 译码成功判断
if sum(mod(hardDecision * H', 2)) == 0
break;
end
% 反向传播(从检验节点到变量节点)
for k = 1:N
variableNodes = find(H(:, k)); % 第k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(k) = 2 * atanh(tanh(0.5 * sumLLR));
end
end
end
% 计算误比特率
ber(i) = sum(msg ~= hardDecision(1:K)) / K;
end
% 绘制EXIT曲线
figure;
plot(ber, EbNo, 'o-');
xlabel('误比特率');
ylabel('信噪比(Eb/No,dB)');
title('EXIT曲线');
grid on;
```
这段代码使用DVB-S2标准的LDPC码矩阵进行仿真,根据给定的信噪比范围,计算对应的译码误比特率,并绘制EXIT曲线。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际的EXIT分析过程可能会更复杂,还需要根据具体的LDPC码矩阵、译码算法和仿真需求进行相应的调整和优化。希望对您有所帮助!
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