基于RMP和Offset最小和的LDPC译码优化算法：降低复杂度与存储需求

本文主要探讨了"改进的LDPC译码算法研究"这一主题，发表于2010年的电子科技大学学报第39卷第2期。作者陈旭灿和刘冬培来自国防科技大学计算机学院，他们针对低密度奇偶校验码(LDPC码)的贝尔曼-普利斯曼(BP)译码算法进行了深入研究。BP译码是LDPC码解码的一种常用方法，但其复杂性可能会限制其在硬件上的实现。 论文的核心创新在于提出了一种结合了行消息传递(RMP)调度策略和Offset最小和算法的简化BP译码算法。RMP调度有助于改善算法的性能，通过调整消息传递顺序来提高解码效率。Offset最小和算法则优化了解码过程中的和运算，减少了不必要的计算步骤。这样，新提出的算法在保持与Offset最小和算法相同计算复杂度的同时，显著提升了算法的收敛速度，使得译码过程更加高效。 此外，论文还关注了硬件实现的效能，通过优化的存储方式，降低了存储需求，使得改进的译码算法更适合于实际的硬件设计。这不仅节省了内存资源，还有助于降低功耗，提高系统整体性能。作者通过仿真验证，证明了这种改进的译码算法能够有效地减少平均迭代次数，从而减少了量化实现时所需的存储单元数量，进一步提高了译码的实时性和准确性。 关键词包括：BP算法、LDPC码、改进的译码算法、Offset最小和算法以及RMP调度，这些词汇体现了文章的主要研究内容和核心技术。该研究对于提升LDPC码在通信系统中的性能，尤其是在资源受限的环境下，具有重要的理论价值和实践意义。这篇论文为低密度奇偶校验码的高效硬件实现提供了新的设计思路和技术支持。