【摘 要】
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该文在分析LDPC码两类译码算法:MP(MessagePassing)算法和Bp-Based(Belief-Propagation-Based)算法的基础上,对基于MP算法集中的BP(Belief-Propagation)算法和基于Bp-Based算
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该文在分析LDPC码两类译码算法:MP(MessagePassing)算法和Bp-Based(Belief-Propagation-Based)算法的基础上,对基于MP算法集中的BP(Belief-Propagation)算法和基于Bp-Based算法的密度演进分析开展了研究,探讨了采用粒子群体优化(ParticleSwarmOptimization-PSO)算法对非正则LDPC码结构进行优化设计的新方法.为了获得优化的码结构,在密度演进分析的基础上,我们尝试采用PSO算法设计了非正则LDPC码在不同译码算法、不同信道、不同码率等条件下的次数分布对;分析了某种信道条件下的优化结果在译码器、信道改变后引起的码容量变化,以考察其通用性;研究了基于offsetBP-Based算法的离散密度演进中的粘滞点,并基于实验中的发现提出了基于offsetBP-Based算法的高斯近似分析的思想.在优化设计的过程中,我们还对PSO算法做了一些改进,提出了指数递减PSO算法.
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