计算机应用

作者：陈发堂, 张友寿, 杜铮

单位：重庆邮电大学 通信与信息工程学院, 重庆 400065

关键词：5G,低密度奇偶校验码,偏移最小和,密度进化,振荡性,线性近似

基金：国家科技重大专项（2017ZX03001021-004）。

为了提高低密度奇偶校验（LDPC）码偏移最小和（OMS）算法的误码性能，基于5G NR标准提出了一种5G LDPC码的低复杂度OMS算法。针对传统算法中偏移因子值计算不够准确问题，使用密度进化获取更加精准的偏移因子值，用于校验节点更新，以增强OMS算法的性能；并使用线性近似方法对获得的偏移因子值进行近似处理，在保证译码性能的情况下降低了算法的复杂度。针对变量节点振荡现象对译码的影响，将节点更新前后的对数似然比（LLR）消息值加权处理，削减变量节点的振荡性，提高了译码器收敛速度。仿真结果表明，与归一化最小和（NMS）算法和OMS算法相比，在误比特率（BER）为10-5时所提算法译码性能可以获得0.3~0.5 dB的增益，平均迭代次数分别降低了48.1%和24.3%，同时与对数似然比-置信传播（LLR-BP）算法也只相差近0.1 dB。

来源：2020年第7期

《计算机应用》期刊编辑部

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