一种用于长码的快速LDPC码度分布优化方法

摘要

本发明提出一种用于长码的快速LDPC码度分布优化方法，采用高斯近似密度进化方法实现长码的度分布的性能估算，大大降低了度分布性能估算的计算复杂度。采用全局迭代的基于反射的单纯形优化算法，增加了初始种群的多样性，克服了优化算法局部收敛的缺点。由于性能估算方法的简化和全局迭代方法的应用，提高了度分布样本计算的广度和密度，度分布优化性能也相应得到了改善。实验结果证明了本发明方法所产生的优化的度分布对构造LDPC码长码的有效性。

主权项

一种用于长码的快速LDPC码度分布优化方法，预先设定变量节点的非零度分布系数的维数l，相应的l个度分布系数非零的变量节点的度数，校验节点的非零度分布系数的维数，以及度分布系数非零的校验节点的度数差，校验节点的度分布根据变量节点的度分布和码率确定，其特征在于，按照下列步骤进行LDPC码的度分布优化：第一步，阈值初始化，包括全局迭代阈值和单纯形顶点的平均距离阈值；第二步，最优度分布初始化，随机赋值最优度分布的l个分量，并进行校正；第三步，创建2l‑2维单纯形，单纯形的每一个顶点对应一个度分布，将最优度分布作为单纯形的一个顶点，对其他每个顶点所对应度分布的l个分量随机赋值，并进行校正；第四步，按照度分布的性能估计方法评估每个顶点的度分布性能，更新性能最差的顶点，每次顶点更新后计算单纯形顶点的平均距离；第五步，若所述单纯形顶点的平均距离不小于单纯形顶点的平均距离阈值，则重复第四步，直到此单纯形顶点的平均距离小于单纯形顶点的平均距离阈值；第六步，按照度分布的性能估计方法的评估结果选择并记录单纯形的最优顶点，其对应的度分布作为最优度分布；第七步，根据全局迭代阈值判断是否符合全局迭代终止条件，如果是，优化结束；否则，返回第三步；所述第四步中度分布的性能估计方法为高斯近似密度进化方法。