基於GWO灰狼最佳化的LDPC碼NMS譯碼演算法最優歸一化引數計算和誤位元速率matlab模擬

1.演算法模擬效果

matlab2022a模擬結果如下（完整程式碼執行後無水印）：

2.演算法涉及理論知識概要

LDPC碼是一種線性錯誤修正碼，以其接近夏農極限的優良效能而被廣泛應用於現代通訊系統中。NMS譯碼是一種基於最小平方誤差準則的軟判決譯碼方法，其目標是找到一個最可能的碼字，使得接收到的訊號與該碼字之間的歐氏距離最小。NMS譯碼演算法中包含一些關鍵引數，如歸一化因子，這些引數的選擇對譯碼效能有顯著影響。

在應用GWO最佳化LDPC碼NMS譯碼演算法的歸一化引數時，首先需要定義目標函式，通常為目標函式最小化，例如最小化誤位元速率(BER)或最大化訊雜比(SNR)。設歸一化引數為γ，則目標函式可以表示為：

GWO演算法透過不斷迭代更新γ的值，尋找使f(γ)達到最小（或最大，根據目標函式定義）的γ∗。最終，γ∗即為最優歸一化引數。

在本課題中，我們選擇BER(γ)。

3.MATLAB核心程式

    a=2*(1-(t/Iters));  
    for i=1:Num
        for j=1:dim       
            r1      = rand; 
            r2      = rand;
            A1      = 2*a*r1-a;%
            C1      = 2*r2;    %
            D_alpha = abs(C1*Alpx(j)-xpos(i,j));%
            X1      = Alpx(j)-A1*D_alpha;       %
            
            r1      = rand; 
            r2      = rand;
            A2      = 2*a*r1-a; %
            C2      = 2*r2; %
            D_beta  = abs(C2*btx(j)-xpos(i,j)); %
            X2      = btx(j)-A2*D_beta; %    
            
            r1      = rand; 
            r2      = rand;
            A3      = 2*a*r1-a; %
            C3      = 2*r2; %
            D_delta = abs(C3*dltx(j)-xpos(i,j)); %
            X3      = dltx(j)-A3*D_delta; %           
            
            xpos(i,j) = (X1+X2+X3)/3;%
 
            if xpos(i,j)>=Lmax(j)
               xpos(i,j)=Lmax(j);
            end
            if xpos(i,j)<=Lmin(j)
               xpos(i,j)=Lmin(j);
            end
 
        end
    end
end
 
 
aa = Alpx
 
N = 2016;
K = 1008;
R = K/N;
%H矩陣
[ H, Hp, Hs ] = func_H();
 
...........................................................
 
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(['歸一化最小和NMS,GWO最佳化後的alpha = ',num2str(aa)])
grid on;
save NMS4.mat SNR Ber  aa
0X_061m