优化多元LDPC码译码：平均概率与停止准则的加权符号翻转算法

"基于平均概率和停止准则的多元LDPC码加权符号翻转译码算法是一种旨在提高非二进制低密度奇偶校验码（Non-binary Low Density Parity-check, NLDPCC）解码性能和降低解码复杂度的新方法。此算法结合了校验节点邻接符号节点的平均概率信息，用以优化翻转函数，并引入了迭代停止准则以加速解码过程。在加性高斯白噪声信道中，该算法表现出显著的误符号率性能提升，相比其他算法如无权重符号翻转（Weightless Symbol Flipping, WSF）和基于节点选择的加权符号翻转（Node Selection Criterion Weighted Symbol Flipping, NSCWSF），APSCWSF在不同设置下均有更优的误码率性能和更高的码率。" 在多元LDPC码中，传统的解码算法可能无法充分利用码字结构的优势，导致解码效率低下。符号翻转译码算法通过改变码字中的错误符号来尝试改进错误纠正能力。然而，这种算法的效率取决于如何选择需要翻转的符号。基于平均概率和停止准则的加权符号翻转译码算法解决了这个问题，它考虑了每个校验节点与其连接的信息节点的平均概率。这种概率信息作为权重，使得翻转策略更加智能，优先处理那些具有较高翻转可能性的符号，从而提高了解码效率。 停止准则在解码过程中扮演了关键角色。传统的符号翻转译码可能会进行过多的迭代，导致额外的计算开销。在APSCWSF算法中，设置了一种迭代停止条件，当满足特定阈值或达到预设的最大迭代次数时，解码过程将终止。这不仅减少了不必要的计算，还确保了更快的解码速度。 实验结果表明，当误符号率目标为10^-5时，APSCWSF算法相比于NSCWSF（例如，当设置为10和6的停止准则时）以及WSF算法，具有更高的性能增益。APSCWSF在不同设置下的误码率性能均优于其他算法，表明其在保持良好解码性能的同时，能够有效地降低复杂度。 总结来说，基于平均概率和停止准则的多元LDPC码加权符号翻转译码算法提供了一种创新的解码策略，通过利用概率信息和迭代控制来优化非二进制LDPC码的解码过程，实现了性能与效率的平衡。这一算法对于未来高速、高可靠性的通信系统设计具有重要的理论和实践意义。