非二进制ldpc码和二进制LDPC有什么区别

非二进制LDPC码和二进制LDPC码都是低密度奇偶校验码的一种形式，但它们之间的区别在于：

1. 编码方式不同：二进制LDPC码的码字是由0和1组成的二进制序列，而非二进制LDPC码的码字可以由任意大小的有限域中的元素组成。
2. 译码方式不同：二进制LDPC码的译码方式通常采用硬判决方式，即将接收到的信号与阈值进行比较，得到一个二进制序列作为输出；而非二进制LDPC码通常采用软判决方式，即将接收到的信号作为输入，通过对每个符号进行概率分析，得到一个概率分布作为输出。
3. 实现复杂度不同：由于非二进制LDPC码的符号数目比二进制LDPC码多，所以其实现复杂度通常比二进制LDPC码高。

总的来说，非二进制LDPC码相对于二进制LDPC码具有更好的纠错性能，但实现复杂度也更高。因此在实际应用中需要根据具体情况选择合适的LDPC码类型。

相关问题

二进制ldpc bp解码 matlab

二进制LDPC是一种具有良好性能和可扩展性的编码方案，广泛应用于通信和存储领域。码字的解码过程是一个NP完全问题，需要使用迭代解码算法进行求解。而BP（belief propagation）算法是一种非常常见的迭代解码算法，它能够通过信息传递的方式对误码进行纠正。

在MATLAB中，可以通过调用内置函数或自行编写代码实现LDPC BP解码。其中，常用的LDPC编码方案包括Gallagher、Tanner和Mackay等。对于二进制LDPC BP解码，一般建议使用Gallagher量化BP算法，因为它具有较好的性能和低的计算复杂度。

在编写解码函数时，需要实现信息的传递过程。在传递时，分别对每个码字上的节点进行更新，即消息传播、更新节点的概率等，并对每个节点上的信息进行检查，判断误码是否已经被纠正。此外，还需要确定算法的迭代次数和收敛阈值等参数，以实现较高的解码效率和准确率。

总之，二进制LDPC BP解码在MATLAB中的实现需要掌握LDPC编码的基本原理和量化BP算法的使用方法。对于更高效的解码，还需要对算法进行优化，并充分利用硬件的并行计算能力。

针对稀疏码多址（Sparse code multiple access ，SCMA）和低密度奇偶校验码（Low-density parity code，LDPC）系统的联合检测，现有的一些LDPC-SCMA系统联合检测方案复杂度高、传输时延大、误码率低。本文设计一个非二进制LDPC（Non-binary Low-density parity code，NB-LDPC）与SCMA系统联合检测译码（Joint detection decoding，JDD）方案来解决这些问题。具体地，构建一个NB-LDPC-SCMA多用户迭代接收机，NB-LDPC译码时在两节点消息更新过程中选取部分消息状态值，SCMA检测时提出基于阈值辅助的期望传播算法（Expect propagation algorithm，EPA），同时，利用联合因子图在联合检测译码信息交互时加入一种消息阻尼因子来提高收敛速度。通过多角度仿真，该方案降低了复杂度和误码率，减小了传输时延，提高了收敛速度，并且在不同码本下验证了此方案的适用性。

本文提出了一种非二进制LDPC-SCMA系统联合检测译码（Joint Detection Decoding，JDD）方案，以解决现有的高复杂度、大传输时延、低误码率的问题。该方案通过构建NB-LDPC译码时的消息更新过程，SCMA检测时的基于阈值辅助的期望传播算法（EPA），以及联合因子图中的消息阻尼因子，降低了复杂度、减小了传输时延、提高了收敛速度、降低了误码率，并且在不同码本下验证了该方案的适用性。