一种基于OOK调制的非对称信道下的优化LDPC码度分布联合搜寻方法

摘要

本发明公开了一种基于OOK调制的非对称信道下的优化LDPC码度分布联合搜寻方法，这种方法根据OOK调制下的光电二极管精确的光电转换模型来计算LDPC码度分布初始变量消息空间的密度分布，进行LDPC码度分布的迭代密度进化，因此能够更准确的评估LDPC码在该信道下的编译码性能；采用联合进化更新方法，同时使用遗传进化、差分进化、粒子群进化、模拟退火算法进行优化搜索，通过考虑了各种算法的权重配比，并定期进行打乱种群和插入优异个体的操作，从种群规模和迭代更新次数两方面调整各种算法的权重，能够发挥联合搜索的全局优势，规避单种算法的局限性，提高搜索效率。增强了搜索算法全局性与稳健性；限制了搜索空间，使得搜索得以有效进行。

主权项

一种基于OOK调制的非对称信道下的优化LDPC码度分布联合搜寻方法，其特征在于，包括如下步骤：第1步：根据信道参数，依照OOK调制下的PIN光电转换模型，计算出符合信道模型的噪声特征参数，再由噪声参数，根据贝叶斯公式计算出发送不同符号(X＝0或X＝1)与光电转换过程后输出电子数(y)的条件概率P(X|y)，并由不同符号的此概率计算得对数似然比值函数LLR(y)，再由其反函数LLR^‑1(y)＝y(LLR)及其导数dy(LLR)/d(LLR)，代入条件概率P(y|X)中计算出关于对数似然比LLR的条件概率P(LLR|X)作为该信道条件下的初始变量消息空间的密度分布；第2步：将随机生成的或是预先设定的若干种LDPC码度分布按照更新算法分成4组，即4个种群Group1，Group2，Group3和Group4，每个种群中的每个度分布作为个体，分别用第1步得到的初始变量消息空间密度分布P(LLR|X)进行非对称密度进化，并分别评估其性能；若有任何一种度分布的性能优于预先设定的一个性能标准，则跳出评估与更新的重复过程，回到第1步，调整信道参数，使信道条件变差；第3步：根据用非对称密度进化评估出来的性能指标，对所有种群中的每一个个体，以各自种群为集群，Group1进行遗传算法更新，Group2进行差分进化更新，Group3进行粒子群进化更新，Group4进行模拟退火更新，然后对更新得到的所有个体进行码率检查，若更新得到的度分布个体的编码速率与原先设定编码速率的误差大于设定的误差范围，则在度分布定义域内以更新个体为原点用菱形搜索法搜索到距离此更新个体欧氏距离最近、且与原先设定的编码速率的误差小于设定值的新个体，以这个找到的新个体替换掉这个码率误差不符合设定的更新个体，修正完毕后，记录当前4个种群；第4步：回到第2步，重复评估、更新以及检查第三步中得到的新的4个种群Group1’，Group2’，Group3’和Group4’，直至得到性能最优度个体，则以该个体为S_best,j，j为个体标号，若S_best,j的性能已经符合用户的期望，则可以停止所有过程，这个S_best,j即为搜索到的性能优异的LDPC码度分布，反之则进行第5步；第5步：4个种群Group1～Group4按照预先设定，分别重复各自设定的迭代后L_k，其中k为种群标号，随机打乱种群，即重新将度分布分成4组，并随机插入之前记录下的当前性能最优个体S_best,j，然后回到第4步。