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低密度奇偶校验(LDPC)码是迄今为止发现的距离香农极限最近的纠错码,因其优异的性能成为如今研究的热点。LDPC码自从被重新认识以来,在理论和应用研究方面都取得了一些可喜的成果,但在实用化过程中,低复杂度的编译码仍然是一个研究的瓶颈问题。尤其是译码算法方面在兼顾低复杂度、高性能、快速实现方面还有很多亟需解决的问题。本文从硬件实现和译码算法理论两方面对LDPC码展开研究,完成了LDPC码译码器的设计,并研究了两种改进的译码算法。 在理论研究方面,论文首先对LDPC码的一些基本概率进行阐述,分析了LDPC码的环对LDPC码性能的影响。然后对译码性能分析工具进行研究,包括密度进化、高斯近似和EXIT曲线图,针对不规则LDPC码的度分布优化,改进差分进化算法中的更新规则。对LDPC码几种译码算法进行研究,这些算法包括:比特翻转(BF)译码算法、置信度传播(BP)算法、串行译码算法以及基于各算法的简要算法,仿真了这些算法的译码性能。在此基础上研究了两种改进算法,在最小和算法的后期迭代中,采用尝试强制翻转最不可靠的比特位组的方法来提高译码性能;在基于变量节点的串行译码算法的内循环中,采用归一化最小和算法中的校验节点的更新规则。 在硬件实现方面,首先利用Matlab软件完成了校验矩阵的构造,并对提出的译码量化方案进行了仿真验证,最后用Verilog HDL硬件描述语言在QuartusⅡ软件上完成了LDPC基于归一化最小和算法的译码器设计。 课题主要取得如下成果:1)利用改进后的差分进化算法得到更优的非规则码的度分布对;2)对基于最小和算法的改进算法仿真表明,该算法在信噪比1.4dB~2.2dB时相对于改进前会有0.3dB的性能提高;3)对基于变量节点串行译码算法的改进算法的分析表明,该算法在一定程度上降低了计算复杂度,并在迭代次数较少时的仿真可以看出,甚至能取得比BP算法还要好的译码性能。