m基於PSO粒子群最佳化的LDPC碼OMS譯碼演算法最優偏移引數計算和誤位元速率matlab模擬

我爱C编程發表於2024-06-10
演算法Matlab

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

Offset Min-Sum（OMS）譯碼演算法是LDPC碼的一種低複雜度迭代解碼方法，它透過引入偏移量來減輕最小和演算法中的量化效應，從而提高解碼效能。當應用粒子群最佳化（PSO）來計算OMS譯碼演算法中的最優偏移引數時，目標是自動找到能夠最大化解碼效能（如最小化誤位元速率）的偏移量值。

PSO演算法由粒子群、個體最優解（pBest）和全域性最優解（gBest）三部分組成。每個粒子代表一個可能的解（在這裡是歸一化引數），透過迭代更新自己的位置（即解碼引數）來逼近全域性最優解。粒子的位置xi​和速度vi​在每一代（迭代）中按如下公式更新：

PSO應用於OMS偏移引數最佳化

初始化：隨機生成一組粒子，每個粒子代表一個偏移引數γ的初始值，通常在合理範圍內，如([-1, 1])。

適應度函式：定義適應度函式，通常為誤位元速率（BER），越低的BER意味著更高的適應度值。

迭代最佳化：透過PSO的迭代過程，根據粒子在不同γ值下的解碼效能（適應度），不斷調整粒子的位置（即偏移量值），直至找到使BER最小化的最優γ。

3.MATLAB核心程式

for i=1:Iter
    i
    for j=1:Npeop
        if func_obj(x1(j,:))<pbest1(j)
           p1(j,:)   = x1(j,:);%變數
           pbest1(j) = func_obj(x1(j,:));
        end
        if pbest1(j)<gbest1
           g1     = p1(j,:);%變數
           gbest1 = pbest1(j);
        end
        
        v1(j,:) = Wmax*v1(j,:)+c1*rand*(p1(j,:)-x1(j,:))+c2*rand*(g1-x1(j,:));
        x1(j,:) = x1(j,:)+v1(j,:); 
         
        for k=1:dims
            if x1(j,k) >= Xmax
               x1(j,k) = Xmax;
            end
            if x1(j,k) <= Xmin
               x1(j,k) = Xmin;
            end
        end
 
        for k=1:dims
            if v1(j,k) >= Vmax
               v1(j,k) =  Vmax;
            end
            if v1(j,k) <= Vmin
               v1(j,k) =  Vmin;
            end
        end
 
    end
    Error2(i)=gbest1 
end
figure
plot(Error2,'linewidth',2);
grid on
xlabel('迭代次數');
ylabel('遺傳演算法最佳化過程');
legend('Average fitness');
 
 
 
bb    = g1;
N = 2016;
K = 1008;
R = K/N;
%H矩陣
[ H, Hp, Hs ] = func_H();
 
 
 
SNR   = 0:0.5:3;
Ber   = zeros(1, length(SNR));
Fer   = zeros(1, length(SNR));
 
%譯碼迭代次數
Iters = 8;
.................................................................
fitness=mean(Ber);
 
figure
semilogy(SNR, Ber,'-b^',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.2,0.9,0.5]);
 
xlabel('Eb/N0(dB)'); 
ylabel('Ber');
title(['OMS,GA最佳化後的alpha = ',num2str(bb)])
grid on;
save OMS3.mat SNR Ber Error2 bb
0X_058m

　　

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