空间耦合 LDPC 集合在窗口解码下的收敛速度-计算机科学-机器学习-密度演化-算法.pdfVIP

空间耦合LDPC集合在窗口解码下的收敛

速度

1stQingqingPeng2ndDongxuChang3rdGuanghuiWang

SchoolofMathematicsSchoolofMathematicsSchoolofMathematics

ShandongUniversityShandongUniversityShandongUniversity

Jinan,ChinaJinan,ChinaJinan,China

Email:pqing@mail.sdu.edu.cnEmail:dongxuchang@mail.sdu.edu.cnEmail:ghwang@mail.sdu.edu.cn

4thGuiyingYan

本AcademyofMathematicsandSystemsScience,CAS

译UniversityofChineseAcademyofSciences

中Beijing,China

1Email:yangy@amss.ac.cn

v

5

3

6摘要—已知窗口解码（WD）可以有效地平衡空间耦合低密无记忆信道上的MAP阈值[6]–[8]。随后，引入了势函

6

0度奇偶校验（LDPC）码的性能和复杂度。在本研究中，我们表数方法来提供一个更简单的证明[9]–[12]。

.明信息可以在WD下以恒定速度波状传播。此外，我们为二进制

7此外，势函数还可用于分析常规全BP译码下空间

0擦除信道上的信息传播速度提供了上限，这有助于设计每个窗口

5所需的迭代次数。耦合LDPC集合的收敛速度[13],[14]。Kudekar、Aref

2等人建议当信道参数位于BP和MAP阈值之间时，通过

:IndexTerms—空间耦合LDPC集合，窗口解码，密度演

v

i化，收敛速度密度演化（DE）计算出的平均错误概率呈现出波浪状特

x

r征，在边界节点处取较低值而在中间区域取较高值。该

a

波形保持其形状并以恒定速度向中间节点传播，随着迭

I.介绍

代进行。他们还提供了对此速度的限制，这有助于确定

在常规全BP译码下实现成功解码所需的迭代次数，并

低密度奇偶校验（LDPC）码因其在低复杂度置信传

指导优化度分布以最大化给定目标信道下的传播速度。

播（BP）解码算法下的出色性能而被广泛使用。然而，

与最大后验概率（MAP）解码器相比，BP解码器是次优窗口解码（WD）是一种特别基于空间耦合LDPC

的，后者由于其极高的复杂性而不切实际。许多研究旨在码结构设计的解码方案，与全BP解码[15]–[18]相比，

减少BP和MAP解码之间的性能差距[1]–[4]。近年来，它能够在解码复杂度和性能之间取得平衡。窗口大小

由Felström和Zigangirov引入的卷积LDPC码的一个和单个窗口内的迭代次数是WD的关键参数，直接影

子类——空间耦合