改进的GC-LDPC码两阶段解码：加速与减小复杂度

本文主要探讨了在GC-LDPC码的解码过程中，针对传统的两相解码策略——即局部解码器和全局解码器——所存在的问题。GC-LDPC码是一种广泛应用的纠错编码技术，其特点在于低密度且全局结构优化，旨在提高信噪比（SNR）下的性能。然而，直接应用对数域信念传播（Log-domain Belief Propagation, BP）算法在处理这种编码时并未取得理想效果，这可能导致错误的发生。 作者针对这一挑战，提出了一个改进的对数域BP算法，该算法旨在优化局部解码阶段和全局解码阶段的性能。他们意识到，原始的两相解码方法存在一定的增益损耗，这意味着在实际应用中，尤其是在高SNR条件下，解码效率和性能并不理想。因此，为了进一步提升解码速度并减小复杂度，他们设计了一种新型的改进两相解码方案。 通过仿真分析，与传统的两相解码器相比，这种改良方案能够带来大约0.2 dB的增益，这意味着在相同的性能水平下，信号噪声比可以显著提高，从而提高了整体的通信可靠性。此外，对于高SNR下的计算复杂性，改良的两相解码器表现出显著的优势，其复杂度降低了33.4%，这对于资源有限的系统来说，无疑是一个重要的优化。 本文的核心贡献在于提出了一种创新的解码策略，通过优化BP算法的应用和调整两相解码架构，提升了GC-LDPC码在实际通信环境中的性能表现，特别是对于那些对速度和效率有较高要求的场景。这为GC-LDPC码的高效实现和广泛应用提供了新的理论支持和技术路径。