【《基于物理层网络编码的LDPC译码算法分析综述》11000字】

基于物理层网络编码的LDPC译码算法分析综述目录TOC\o"1-3"\h\u923基于物理层网络编码的LDPC译码算法分析综述 [20]。本文当中介绍了Flooding译码策略、Layered译码策略、NW-RBP译码算法、O2VP-CKR-LBP译码算法，以及O3VP-CKR-LBP译码算法。以上算法当中的NW-RBP译码算法没有对其对应的MS译码算法仿真，并用于与其他译码算法进行比较。由表5-1可知，在NW-RBP译码算法的译码复杂度过高，通过大量的增加计算复杂度的方式获得更好的译码性能，具有最低的译码吞吐量。并且NW-RBP译码算法在AWGN信道当中使用LLR信息作为译码输入的情况下能够获得较大的编码增益。在本文当中的系统当中，将采样量化的信号作为译码输入的情况下，NW-RBP译码算法的译码性能显著下降。码型：IEEE802.11n码长：648码率：0.5图5-14各种译码算法的译码性能码型：IEEE802.11n码长：1296码率：0.5图5-15各种译码算法的译码性能由图5-14可知，在使用码率为0.5的码长为648的码型的情况下，按照校验点可靠度排序的Layered最小和（CKR-LMS）译码算法在误帧率FER=10-4时，相较于没有对校验点进行排序的Layered最小和译码算法具有约0.1dB的编码增益。在校验点可靠度排序的基础上对译码过程当中震荡变量点相邻所有边上的C2V信息进行均衡，由图5-15可知，对相邻两次译码迭代过程中震荡变量点处理的O2VP-CKR-LMS译码算法和对相邻三次译码迭代过程中候选震荡变量点的处理的O3VP-CKR-LMS译码算法在量化译码输入的情况下具有一定的译码性能提升，均与CKR-LMS译码算法相比在误帧率FER=10-4时具有大于0.1dB的编码增益。在使用码率为0.5的码长为1296时，由图5-14可知，CKR-LMS译码算法在误帧率FER=10-4时，相较于Layered译码算法具有0.1dB的编码增益。在CKR-LMS译码算法的基础上对译码过程当中震荡变量点的C2V信息进行均衡处理的O2VP-CKR-LMS译码算法和O3VP-CKR-LMS译码算法与CKR-LMS译码算法相比分别具有0.1dB和0.15dB的编码增益。SNR=2.6dB码型：IEEE802.11n码长：648码率：0.5图5-16各种译码算法的收敛速度SNR=2.2dB码型：IEEE802.11n码长：1296码率：0.5图5-17各种译码算法的收敛速度为了比较各种译码算法的收敛速度，通过使用两种码率为0.5码长分别为648和1296的IEEE802.11n标准的LDPC码作为编码码型。由于图5-16可知，在使用码型码长为648且SNR=2.6dB时，串行译码的Layered译码策略相较于并行译码的Flooding译码策略具有更快的译码收敛速度与更低的译码错误地板。在Layered译码策略的基础上对校验点按照校验点可靠度进行排序的CKR-LMS译码算法进一步提升了译码的收敛速度与更低的错误地板。而在译码过程当中加入对震荡变量点的C2V信息的均衡处理的O2VP-CKR-LMS译码算法和O3VP-CKR-LMS译码算法与CKR-LMS算法相比，当CKR-LMS译码算法收敛时，O2VP-CKR-LMS译码算法与OV3P-CKR-LMS译码算法的译码收敛速度是CKR-LMS译码算法的两倍并且错误地板也具有明显的下降。在使用码型码长为1296且SNR=2.2dB时，由图5-17可知，各种译码算法的趋势与图5-16当中的相同，并且当CKR-LMS译码算法收敛时，OV2P-CKR-LMS译码算法与O3VP-CKR-LMS译码算法的译码收敛速度大于CKR-LMS译码算法收敛速度的两倍。通过图5-12与图5-13和图5-14与图5-15可知，译码过程当中相邻两次译码中发生震荡的变量点的处理与相邻三次译码过程中候选震荡变量点的处理可知，通过对相邻三次译码过程中候选震荡变量点的处理会增加震荡变量点出现的概率，但是通过对相邻三次译码过程中候选震荡变量点处理同时也会在提升一定