m基於BP譯碼演算法的LDPC編譯碼matlab誤位元速率模擬,對比不同的位元速率

1.演算法模擬效果

matlab2022a模擬結果如下：

2.演算法涉及理論知識概要

低密度奇偶校驗碼(Low-Density Parity-Check Code, LDPC碼)是一種高效的前向糾錯碼，廣泛應用於無線通訊、資料儲存等領域。BP(Belief Propagation)譯碼演算法，又稱為訊息傳遞演算法，是LDPC碼最常用的譯碼方法之一。它基於機率論中的貝葉斯理論，透過迭代的方式傳播資訊，逐步修正對每個碼字位的估計。

位元速率對譯碼效能的影響

高位元速率（接近1）：高位元速率LDPC碼意味著較少的校驗位，校驗矩陣稀疏度降低，這可能導致校驗約束力度減弱，從而影響錯誤糾正能力。在BP譯碼中，資訊傳遞的路徑可能減少，導致收斂速度加快，但同時也可能因校驗能力不足而難以糾正嚴重的錯誤。

低位元速率：低位元速率LDPC碼含有較多校驗位，校驗矩陣更稀疏，提供了更強的糾錯能力。在BP譯碼過程中，更多的校驗節點參與資訊傳遞，增強了對錯誤位的定位和修正能力，但這也可能導致迭代次數增加，譯碼延遲增大。

中等位元速率：通常情況下，中等位元速率的LDPC碼在糾錯能力和譯碼複雜度之間取得了較好的平衡。對於特定應用場景，選擇合適的位元速率是最佳化系統效能的關鍵。

3.MATLAB核心程式

max_iter = 20;
 
disp('Start......');
for i=1:length(SNR)
    
    Bit_err(i) = 0;
    Num_err    = 0;
    Numbers    = 0; %誤位元速率累加器
    
    while Num_err <= Times(i)
          Num_err
......................................................
    end 
    Bit_err(i)=Num_err/(N*Numbers);
end
 
figure;
semilogy(SNR,Bit_err,'o-r');
xlabel('Eb/N0（dB）');
ylabel('BER');
grid on;
 
if M==180
   save R03.mat SNR Bit_err
end
if M==153
   save R04.mat SNR Bit_err
end
if M==128
   save R05.mat SNR Bit_err
end
if M==102
   save R06.mat SNR Bit_err
end
if M==77
   save R07.mat SNR Bit_err
end  
if M==51
   save R08.mat SNR Bit_err
end    
if M==27
   save R09.mat SNR Bit_err
end