基于GWO灰狼优化的LDPC码NMS译码算法最优归一化参数计算和误码率matlab仿真

1.算法仿真效果

matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）：

 

 

 

 

 

2.算法涉及理论知识概要

       LDPC码是一种线性错误修正码，以其接近香农极限的优良性能而被广泛应用于现代通信系统中。NMS译码是一种基于最小平方误差准则的软判决译码方法，其目标是找到一个最可能的码字，使得接收到的信号与该码字之间的欧氏距离最小。NMS译码算法中包含一些关键参数，如归一化因子，这些参数的选择对译码性能有显著影响。

 

 

 

     在应用GWO优化LDPC码NMS译码算法的归一化参数时，首先需要定义目标函数，通常为目标函数最小化，例如最小化误码率(BER)或最大化信噪比(SNR)。设归一化参数为γ，则目标函数可以表示为：

 

 

 

       GWO算法通过不断迭代更新γ的值，寻找使f(γ)达到最小（或最大，根据目标函数定义）的γ∗。最终，γ∗即为最优归一化参数。

 

       在本课题中，我们选择BER(γ)。

 

3.MATLAB核心程序

    a=2*(1-(t/Iters));  
    for i=1:Num
        for j=1:dim       
            r1      = rand; 
            r2      = rand;
            A1      = 2*a*r1-a;%
            C1      = 2*r2;    %
            D_alpha = abs(C1*Alpx(j)-xpos(i,j));%
            X1      = Alpx(j)-A1*D_alpha;       %
            
            r1      = rand; 
            r2      = rand;
            A2      = 2*a*r1-a; %
            C2      = 2*r2; %
            D_beta  = abs(C2*btx(j)-xpos(i,j)); %
            X2      = btx(j)-A2*D_beta; %    
            
            r1      = rand; 
            r2      = rand;
            A3      = 2*a*r1-a; %
            C3      = 2*r2; %
            D_delta = abs(C3*dltx(j)-xpos(i,j)); %
            X3      = dltx(j)-A3*D_delta; %           
            
            xpos(i,j) = (X1+X2+X3)/3;%
 
            if xpos(i,j)>=Lmax(j)
               xpos(i,j)=Lmax(j);
            end
            if xpos(i,j)<=Lmin(j)
               xpos(i,j)=Lmin(j);
            end
 
        end
    end
end
 
 
aa = Alpx
 
N = 2016;
K = 1008;
R = K/N;
%H矩阵
[ H, Hp, Hs ] = func_H();
 
...........................................................
 
fitness=mean(Ber);
 
figure
semilogy(SNR, Ber,'-b^',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.2,0.9,0.5]);
 
xlabel('Eb/N0(dB)'); 
ylabel('Ber');
title(['归一化最小和NMS,GWO优化后的alpha = ',num2str(aa)])
grid on;
save NMS4.mat SNR Ber  aa
0X_061m