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低密度奇偶校验(LowDensityParityCheck，LDPC)码是最为接近香农极限的纠错码之一，由于其优越的性能，已经成为第五代移动通信中增强型移动宽带(enhancedMobileBroadband,eMBB)数据信道的编码方案。因此，关于LDPC码的低复杂度编译码、低时延编译码和高吞吐率的研究具有现实意义。本文的研究内容如下：
1.针对数据信道下的LDPC码矩阵特性，使用了一种递归的编码算法。本文对数据信道下的LDPC码进行了仿真分析，并对置信传播算法(BeliefPropagation,BP)、归一化最小和算法(NormalizedMin-Sum,NMS)和偏置最小和算法(OffsetMin-Sum,OMS)的译码性能进行了比较。为了便于工程实现，本文对NMS算法进行了定点仿真，确定了定点量化的方案和迭代次数，并对算法进行了验证。
2.本文对基于串行调度策略的置信传播译码收敛速度进行了分析。一般的洗牌置信传播算法(ShuffledBeliefPropagation,SBP)的变量节点分组是固定的，不能充分地利用子迭代译码中的传递信息，因此本文提出了一种动态自适应分组洗牌置信传播(AdaptiveGroupShuffledBeliefPropagation,AGSBP)算法。AGSBP的主要思想是根据变量节点的不同可靠度而确定变量节点的更新顺序。仿真结果表明AGSBP有更好的译码性能和更快的译码收敛速度。
3.与并行调度算法相比，动态串行调度算法提升了译码收敛速度，但是译码过程中存在大量的中间运算，不利于硬件的实现。因此本文设计了一种固定调度的分层译码算法(LayeredBeliefPropagation,LBP)，该算法是对变量节点可信度的近似。变量节点的可信度影响着校验节点的信息更新，因此每层更新校验节点时，尽可能多的包含低可靠度的变量节点。本文设计的固定调度译码算法，在译码之前就确定校验节点更新顺序，因此不会增加额外的译码复杂度。仿真结果表明，本文所设计的串行调度算法能有效提升译码性能并加快译码收敛速度。
1.针对数据信道下的LDPC码矩阵特性，使用了一种递归的编码算法。本文对数据信道下的LDPC码进行了仿真分析，并对置信传播算法(BeliefPropagation,BP)、归一化最小和算法(NormalizedMin-Sum,NMS)和偏置最小和算法(OffsetMin-Sum,OMS)的译码性能进行了比较。为了便于工程实现，本文对NMS算法进行了定点仿真，确定了定点量化的方案和迭代次数，并对算法进行了验证。
2.本文对基于串行调度策略的置信传播译码收敛速度进行了分析。一般的洗牌置信传播算法(ShuffledBeliefPropagation,SBP)的变量节点分组是固定的，不能充分地利用子迭代译码中的传递信息，因此本文提出了一种动态自适应分组洗牌置信传播(AdaptiveGroupShuffledBeliefPropagation,AGSBP)算法。AGSBP的主要思想是根据变量节点的不同可靠度而确定变量节点的更新顺序。仿真结果表明AGSBP有更好的译码性能和更快的译码收敛速度。
3.与并行调度算法相比，动态串行调度算法提升了译码收敛速度，但是译码过程中存在大量的中间运算，不利于硬件的实现。因此本文设计了一种固定调度的分层译码算法(LayeredBeliefPropagation,LBP)，该算法是对变量节点可信度的近似。变量节点的可信度影响着校验节点的信息更新，因此每层更新校验节点时，尽可能多的包含低可靠度的变量节点。本文设计的固定调度译码算法，在译码之前就确定校验节点更新顺序，因此不会增加额外的译码复杂度。仿真结果表明，本文所设计的串行调度算法能有效提升译码性能并加快译码收敛速度。