多元LDPC编码系统中低复杂度似然概率生成算法优化

在现代通信系统中，多元LDPC (Low-Density Parity-Check) 码因其高效纠错能力而被广泛应用，特别是在高阶调制技术如QAM (Quadrature Amplitude Modulation) 中。然而，这些系统的译码过程对似然概率的计算有很高的需求，因为似然概率是基于信道输出与理论信号点之间关系的复杂函数，其计算依赖于准确的信道参数。这导致了在实际应用中，特别是高速传输条件下，译码器的计算复杂度急剧增加，成为系统性能的关键瓶颈。 针对这一挑战，本文提出了一种创新的低复杂度似然概率生成算法。该算法的核心思想是利用接收信号与星座点之间的欧氏距离来近似似然概率。通过对有限域GF(q)上的域元素，即调制信号的可能取值，进行分块处理并进行概率的逐块逼近，算法能够在保持相对较小的解码性能损失的同时，显著降低似然概率的计算复杂度。这种方法避免了对信道参数的精确估计，使得算法在实际硬件实现上更具优势，特别适合于高速多元LDPC 译码器的前端设计。 研究者们在2013年9月的《通信学报》上发表的这篇论文，详细阐述了这种新方法的设计原理、实施步骤以及实验验证的结果。他们通过仿真表明，这种分块似然概率逼近生成算法在提高系统处理速度的同时，对译码性能的影响较小，从而证明了其作为高速多元LDPC 译码器优化策略的可行性。关键词包括多元LDPC码、似然概率、译码器和解调，这些技术术语共同构成了文章的核心内容，对于优化通信系统设计具有重要的指导意义。 这篇论文不仅解决了多元LDPC编码调制系统中似然概率计算的复杂性问题，还为提升系统性能和实现效率提供了新的技术手段，对推动通信技术的进一步发展具有积极影响。对于从事通信工程或信号处理领域的研究人员和工程师来说，理解和掌握这一算法对于提升实际系统设计的能力具有重要意义。