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Reduced-Complexity Belief Propagation Decoding for LDPC Codes
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AI
DOI：10.1109/ACCESS.2026.3673136.png)
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摘要
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针对低密度奇偶校验（LDPC）码的置信传播（BP）译码提出两种降低复杂度的方法，重点关注准循环LDPC（QC-LDPC）码的分层译码。两种方法可分别融入分层译码流程，并无缝结合实现两倍复杂度降低。第一种方法中，省略了关于部分变量节点信息的更新。构建该子集时，识别来自M元输入信道的最高可靠性比特级信道，并从中选取初始对数似然比（LLR）超过阈值的变量节点形成子集。该阈值根据最高可靠性比特级信道特性进行设计和调整。数值结果表明，第一种方法在几乎不影响纠错性能的情况下显著降低复杂度。第二种方法中，QC-LDPC码的每个基图层使用和积算法（SPA）或最小和算法（MSA）更新LLR。提出一种基于度的算法来确定采用SPA或MSA的层。与两种直观方法比较：1）对随机选取的层使用SPA，其余层使用MSA；2）对5G NR LDPC码的核心层使用SPA，其余层使用MSA。数值结果显示，基于度的算法在保持相同性能的同时最大程度降低复杂度。为评估联合方法，在第二种方法基础上应用第一种方法，进一步降低复杂度且不劣化第二种方法的性能。
Keyword:
Iterative decoding
Decoding
Complexity theory
Reliability
5G mobile communication
Schedules
Parallel processing
Convergence
Systematics
Symbols
LDPC codes
belief propagation decoding
reduced complexity
期刊
IF:
3.6
论文数:
9.8W
被引数:
29.4W
机构
引用论文
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