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随着现代信息技术的快速发展,对数字通信系统的要求越来越高。在通信编码领域出现了一种低密度奇偶校验(Low-Density Parity-Check,简称LDPC)码,该码字具有低复杂度、纠错能力强等特点,且经过置信传播(Belief Propagation)迭代译码,它的信道容量能够逼近香农限。在现代数字通信系统中,纠错码的译码性能高低对整个通信系统影响极大,在很多实际应用中LDPC码的误码率要求在1210-左右甚至更低,因此如何有效提高LDPC码的译码性能成为当前研究的一大热点。通常提高译码性能主要从两个方面进行研究,一是提高译码速率,二是降低译码的误码率。本文主要对LDPC码的比特翻转译码算法和码字Tanner图中的错误类型进行了研究,给出了两比特“比特翻转”(Two-bit Bit Flipping,简称TBF)译码算法、陷阱集配置(Trapping Set Profile)的定义以及陷阱集配置的构造,针对不同的陷阱集配置对TBF译码算法的选择方案进行了研究。以下是本文的主要工作内容概括:1.系统地介绍了数字通信系统的发展以及LDPC码的研究现状;详细描述了LDPC码的Tanner图表示和陷阱集(Trapping Set)的相关概念;概括分析了LDPC码的两种典型的译码算法。2.在比特翻转(Bit Flipping)译码算法的基础上,针对该算法对某些错误类型译码不能够成功收敛的问题,在变量节点处额外添加一比特位信息,进而给出两比特变量节点的BF译码算法。实例验证该译码算法在若干次迭代后,译码成功收敛。3.在两比特变量节点的BF译码算法基础上,分析另一类错误类型,发现TBFA1(Two-bit Bit Flipping Algorithm 1)对该错误类型译码失败的问题,在校验节点处额外添加一比特位信息,进而给出两比特校验节点的BF译码算法(TBFA2),同时实例验证了TBFA2在若干次迭代后,译码成功收敛。再次结合算法分析给出了算法译码成功的收敛条件,实现了在BSC信道下TBF(Two-bit Bit Flipping)译码算法的仿真,结果表明该译码算法的性能优于BP译码算法的性能。4.针对不同的错误类型,结合集群型纠错(Collective Error Correction)给出了陷阱集和陷阱集配置的定义及构造,该构造是通过在子图中添加变量节点进行扩展的过程,进而得到一个不含陷阱集的图集合序列,通过依次递归可得到一个码字Tanner图的陷阱集配置。5.针对不同的错误类型,给出消除码字Tanner图中的陷阱集配置的TBF算法选择方案。分析选择单个TBF算法和选择多重TBF算法异同,给出有效的TBF算法选择方案。最后基于不同的陷阱集配置,实现了选择多重TBF译码算法的仿真,结果验证了该方法的有效性。