m基于BP译码算法的LDPC编译码matlab误码率仿真,对比不同的码长
1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:
2.算法涉及理论知识概要
低密度奇偶校验码(Low-Density Parity-Check, LDPC)是一种高效的前向纠错码,因其优越的纠错性能和近似香农限的接近程度而广泛应用于现代通信系统中。LDPC码的编译码算法众多,其中Belief Propagation(BP)译码算法是研究最为深入且应用广泛的一种迭代译码方法。
LDPC码由一个稀疏校验矩阵H 定义,该矩阵具有大量的零元素,非零元素集中在较少的行和列中。设码长为n,校验节点数为m,则 H 为m×n 矩阵。编码过程可视为寻找一个n 维的二进制向量x (码字),满足HxT=0(模2运算)。
不同码长影响分析
短码长LDPC码:短码由于其结构相对简单,迭代次数较少便能较快收敛,但其纠错能力受限,可能不足以应对复杂信道条件下的通信需求。在BP译码中,短码由于校验矩阵稀疏度较高,可能在迭代初期就出现信息饱和,限制了性能的进一步提升。
长码长LDPC码:长码具有更高的编码增益,能够提供更强的纠错能力,但相应地,其BP译码的迭代次数需增多才能达到稳定状态,且存在迭代复杂度增加的问题。长码的稀疏度较低,迭代过程中信息传递更充分,有助于提高解码性能,但也可能遇到“陷井”问题,即局部最优而非全局最优解。
3.MATLAB核心程序
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 | %开始循环,进行误码率仿真 for i =1: length (EsN0) while Num_err <= NUMS( i ) z_hat = func_Ldpc_dec(NTrans_BPSK,sigma,newH); x_hat = z_hat(M+1:N); [nberr, rat ] = biterr(x_hat,Trans_data); %LDPC译码 Num_err = Num_err+nberr; Numbers = Numbers+1; end Bit_err( i ) = Num_err/(N*Numbers); end figure ; semilogy (EsN0,Bit_err, 'o-' ); xlabel ( 'Es/N0(dB)' ); ylabel ( 'BER' ); grid on; if LEN==12 save dat12.mat EsN0 Bit_err end if LEN==24 save dat24.mat EsN0 Bit_err end if LEN==48 save dat48.mat EsN0 Bit_err end if LEN==96 save dat96.mat EsN0 Bit_err end if LEN==192 save dat192.mat EsN0 Bit_err end if LEN==384 save dat384.mat EsN0 Bit_err end if LEN==768 save dat768.mat EsN0 Bit_err end |
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】凌霞软件回馈社区,博客园 & 1Panel & Halo 联合会员上线
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】博客园社区专享云产品让利特惠,阿里云新客6.5折上折
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 为什么说在企业级应用开发中,后端往往是效率杀手?
· 本地部署DeepSeek后,没有好看的交互界面怎么行!
· DeepSeek 解答了困扰我五年的技术问题。时代确实变了!
· 趁着过年的时候手搓了一个低代码框架
· 推荐一个DeepSeek 大模型的免费 API 项目!兼容OpenAI接口!
2023-05-18 基于visual-hull算法的图像三维重建matlab仿真
2023-05-18 基于SA模拟退火算法的多车辆TSP问题matlab仿真,实现多车辆各自搜索最优路径
2023-05-18 m基于MSER最大稳定极值区域和SVM的交通标志检测识别算法的matlab仿真
2023-05-18 m基于MIMO通信系统的半盲信道估计算法matlab仿真,包括QPSK,ML检测,Turbo编译码等