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应用低密度奇偶校验(LDPC)码译码消息的密度进化可以得到码集的噪声门限,依此评价不同译码算法的性能,并可以用来优化非正则LDPC码的次数分布对。该文首先以Rice信道下正则LDPC码为例,讨论了不同量化阶数及步长时BP,BP-based和offsetBP-based3种译码算法的DDE(DiscreteDensityEvolution)分析,接着在offsetBP-based译码算法的DDE分析基础上,采用差分进化方法对Rice信道下非正则LDPC码的次数分布对进行了优化,得出了相应的噪声门限。最