QC ldpc编译码 matlab代码

以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于实现基于LDPC码的量子编译码。 该代码使用了一个基于矩阵的解码方法，称为Belief Propagation (BP)算法。

%设置参数
N = 6; %码字长度
M = 3; %码字中的非零元素数
K = N - M; %信息位数
p_error = 0.1; %信道错误率

%生成LDPC矩阵
H = make_ldpc(N,M);
[H_rows, H_cols] = size(H);

%生成消息向量
message = randi([0,1],1,K);

%进行编码
codeword = mod(message * H,2);

%模拟信道
error = rand(1,N) < p_error;
received_codeword = xor(codeword, error);

%使用BP算法进行解码
max_iterations = 100;
belief = ones(H_rows, H_cols)/2;
for iter = 1:max_iterations
    %计算消息向量
    message_vec = received_codeword * H';
    %更新置信度矩阵
    for i = 1:H_rows
        for j = 1:H_cols
            if H(i,j) == 1
                %计算消息向量中除j外的其他元素的乘积
                product = 1;
                for k = 1:H_cols
                    if H(i,k) == 1 && k ~= j
                        product = product * tanh(message_vec(k)/2);
                    end
                end
                belief(i,j) = tanh((received_codeword(j)*2-1) * atanh(product));
            end
        end
    end
    %判断是否收敛
    if all(abs(belief(:)-0.5) < 1e-6)
        break;
    end
end

%计算解码后的消息向量
decoded_message = zeros(1,K);
for i = 1:K
    indices = find(H(:,i) == 1);
    decoded_message(i) = mod(sum(belief(indices,i)),2) > 0.5;
end

%输出结果
fprintf('原消息：');
disp(message);
fprintf('编码后的码字：');
disp(codeword);
fprintf('接收到的码字：');
disp(received_codeword);
fprintf('解码后的消息：');
disp(decoded_message);

该代码生成一个随机的LDPC矩阵，并使用Belief Propagation (BP)算法进行解码。 该算法通过迭代计算置信度矩阵来估计每个位的概率，并在达到收敛条件时停止。 最终，代码将输出原始消息、编码后的码字、接收到的码字和解码后的消息。