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GenAlg-Based Multi-Objective Optimization of LDPC Codes for Multi-Level Coded Modulation
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AI
DOI：10.1109/tcomm.2026.3714301.png)
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摘要
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本文提出了一种基于遗传算法的多阶段多目标优化框架，用于构建适用于多级编码调制（MLCM）方案的速率兼容低密度奇偶校验（LDPC）码。该方法通过连续的速率特定优化阶段建立分层速率兼容构造，每个阶段采用加权调制感知适应度函数，根据目标工作模式进行优化。这能够在维护LDPC基矩阵间速率兼容性的同时，通过冻结继承规则对特定调制阶数和码率进行优化。适应度评估采用扩展的基于图结构的外信息传递（PEXIT）分析，用于MLCM方案，使遗传优化在搜索过程中无需依赖耗尽的蒙特卡罗模拟即可实现计算高效。为缓解基于门限优化的过度轻量列连接偏好，进一步通过解码辅助可行性检查评估有限码长下的译码性能，以验证PEXIT门限与实际译码性能的一致性。仿真结果表明，在5G新空口标准的不同码率和调制阶数下，采用LDPC编码最低有效位流的优化MLCM方案显著优于传统的LDPC编码比特交织编码调制方案。所提出的框架实现了无缝速率-调制自适应，以实现高谱效传输，非常适合下一代无线通信系统。
Keyword:
Parity check codes
Optimization
Codes
Modulation
Matrices
Labeling
5G mobile communication
Decoding
Quadrature amplitude modulation
Signal to noise ratio
Multi-level coded modulation
low-density parity-check codes
high-order quadrature amplitude modulation
protograph-based extrinsic information transfer analysis
