MATLAB实现自适应METQC-LDPC码构造及其仿真研究

资源摘要信息:"emd代码matlab-Length-und-Rate-adaptive-code:使用EMD频谱和汉明距离优化构建长度和速率自适应METQC" 本资源提供了一个Matlab仿真平台，用于构建长度和速率自适应的MET QC-LDPC（多边缘类型准循环低密度奇偶校验）码。MET QC-LDPC码的构建方法基于2019年IEEE东西方设计与测试研讨会上发表的一篇论文，该论文详细介绍了通过循环组分解构建长度和速率自适应MET QC-LDPC码的过程。该项目在Matlab环境下运行，它利用EMD（Earth Mover's Distance）频谱和汉明距离的优化来实现这一过程。 EMD是一种度量两个概率分布之间的距离的方法，广泛应用于图像处理、数据挖掘和模式识别等领域。在QC-LDPC码的构建中，EMD频谱分析能够帮助理解码字的结构特性，从而指导码的优化过程。汉明距离是指两个等长字符串在相同位置上不同字符的数量，它在编码理论中被用来衡量码字之间的差异程度。 该Matlab仿真平台支持以下特性： 1. 长度和速率自适应性：这允许对QC-LDPC码进行多级优化，以适应不同的数据传输速率和长度需求。该自适应优化不依赖于任何预设的原型约束，提供了更大的灵活性。 2. 图形和代码属性的优化：仿真平台通过对图形的特定属性（如周长）和代码的属性进行优化，以改善性能。 3. 性能评估：仿真平台提供了在不同条件下评估码性能的机制，包括误码率的模拟。 4. 多胎面、浮点和定点仿真：仿真平台具备进行多胎面仿真（处理多个数据流）、浮点和定点仿真的能力，这对于不同应用场景下的性能验证非常重要。 5. 重要性采样：对于极低误码率的需求，仿真平台推荐使用重要性采样技术，而不是传统仿真方法。重要性采样是一种提高蒙特卡洛模拟效率的技术，通过权重调整抽样以获得更低的方差。 6. 长度适应性提升方法：仿真平台实现了基于循环分解和多户楼层提升的长度适应性提升方法，并可以被其他类型的方法所替代，例如地面规模的模块化提升。 7. 筛选参数：仿真平台还提供了多种筛选参数，用于优化码的性能。这些参数包括基于频谱的最小伪重量、代码权重下的Tanner-Vontobel-Koetter下限和EMD频谱形状、以及擦除恢复能力。这些参数可以被用作码筛选的另一阶段，以进一步提升性能。 【系统开源】标签表明该项目在Matlab平台上的仿真工具链是开源的，这意味着研究者和开发者可以自由地使用、修改和分发该项目的代码，从而促进QC-LDPC码相关研究的发展。 资源文件名称"Length-und-Rate-adaptive-code-master"暗示了该工具链是一个主版本，包含了完整的功能，适合进行深入的仿真和研究。 总的来说，该项目提供的Matlab仿真平台为研究者和工程师提供了一个强大的工具，用于构建和优化长度和速率自适应的MET QC-LDPC码，特别是在通信系统的前向纠错编码领域。通过EMD频谱和汉明距离的优化，该平台有望提高QC-LDPC码的性能，使之在高速通信和数据存储中得到更广泛的应用。