仿真结果表明,对于列重和行重较小的低密度奇偶校验(Low Density Parity-check,LDPC)码而言,梯度下降比特翻转(Gradient Descent Bit-flipping,GDBF)译码算法展现出巨大的性能优势,但其对于基于有限域几何构造的列重和行重较大的LDPC码...仿真结果表明,对于列重和行重较小的低密度奇偶校验(Low Density Parity-check,LDPC)码而言,梯度下降比特翻转(Gradient Descent Bit-flipping,GDBF)译码算法展现出巨大的性能优势,但其对于基于有限域几何构造的列重和行重较大的LDPC码则性能损失严重。该文首先分析指出,对于大列重LDPC码而言,翻转函数中的"互相关项"和"双极性校验子求和项"之间的"不匹配"是造成性能损失的主要原因。其次,引入一种可靠性度量对双极性校验子进行加权,上述"不匹配"现象得到有效削弱,从而改善GDBF算法对大列重LDPC码的译码性能。仿真结果表明,在加性高斯白噪声信道下,相比于传统的GDBF算法,新提出的算法在误比特率为10^(-5)时可获得0.8 dB的增益。展开更多
