Файл: Iii. Имитационная модель для анализа характеристик ldpc кодов в среде matlab.docx

Скачать файл
Заказать решение

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 26.10.2023

Просмотров: 165

Скачиваний: 3

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
того, чтобы использовать этот блок в виде обратного блока общие блочные переме-жители, использования. Элементы же параметра в обоих блоках. В этом случае, дваблока обратными в том смысле, что применение блок General Block Interleaver за которымследуетблокGeneralBlockDeinterleaverоставляетданныебезизменений.LDPC Decoder – Блок декодера LDPC кода. Этот блок реализует алгоритм передачи сообщений для декодирования кодов с низкой плотностью контроля четности(LDPC), которые являются линейными кодами контроля ошибок с разреженнымиматрицами контроля четности и длинными длинами блоков, которые могут достичьпроизводительностивблизипределаШеннона.Данный блок позволяет нам декодировать общие двоичные коды LDPC, в кото-рых недопускаетсяиспользованиешаблоноввматрицепроверкиначетность.Выполняет несколько итераций, заданных пользователем, пока не будут выпол-нены все проверки на четность, а также осуществляет вывод жестких решений илимягких решений (логарифмические отношения правдоподобия) для декодированныхбитов.Этот блок принимает входной сигнал с векторным значением n × 1 с веществен-ным значением типа double. Каждый элемент представляет собой отношение лога-рифма-правдоподобия для принятого бита (более вероятно, будет 0, если отношениеправдоподобия положительно). Первые k элементов соответствуют информацион-нойчасти кодовогослова.И вход, и выход являются дискретными сигналами по времени. Отношение вре-мени выборки выходных данных к времени входного отсчета равно n / k, если толь-ко информационная часть декодирована, и 1, если декодируется полное кодовоеслово.Рисунок.3.1–Каналсвязисиспользованием LDPCкодов

Число

Итераций
EБ/N0,

дБ
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1

1


Pо.
0,138
0,134
0,131
0,127
0,123
0,1198
0,1161
0,1123
0,1099
0,1047

2
0,125
0,121
0,114
0,108
0,101
0,0951
0,0881
0,0809
0,0793
0,0659

5
0,124
0,117
0,113
0,103
0,093
0,0821
0,0323
0,0119
0,0103
0,0091

10
0,118
0,115
0,111
0,094
0,081
0.0683
0,0301
0,0094
0,0064
0,0043
Таблица 3.2 – Зависимость вероятности ошибки и числа исправляющих итераций ототношения EБ/N0Рисунок. 3.3 – Зависимость вероятности ошибки от отношения сигнал шум в каналепри1,2,5и10исправляющихитерацияхКак видно из рисунка 2.8, при моделировании схемы, показанной на рисунке 17при5 и10исправляющихитерациях,вероятностьошибкиуменьшается незначительно, при этом, при увеличении количества исправляющих итераций до 10 требуетвдва разабольше временина расчеты.Дальнейшее увеличение количества итераций приводит к увеличению времениобработки информации в канале, при этом вероятность ошибки уменьшается слабо.Из этого можно сделать вывод, что оптимальное количество итераций в отношениизатраченного времени и вероятностью ошибки для данного канала будет равно пяти.Данный код является кодом, исправляющим ошибки, поэтому сравнив значения приотправлении сигнала и после прохождения по каналу связи, нам удалось выяснитьзначениевероятности кодом ошибки.3.3Анализ результатов имитационного моделирование LDPC кодовДляреализацииалгоритмовдляLDPC-кодаописанныхвышеиспользоваласьсредаMatlab.Былореализованодвеверсииалгоритмадекодирования:Bit-flippingдекодериSum-productдекодер.ИспользовалсяAWGNканалсBPSKмодуляцией.Для оценки работоспособности алгоритмов декодирования использоваласьвероятностьошибкина бит(BitError Rate).НижепредставленапостроеннаяимодифицированнаядлякодированияпроверочнаяматрицаH,размерматрицы256x512,допустимоеколичествоэлементовна столбец–три.
Рис.3.1ПроверочнаяматрицаHТочкаминаплоскостиобозначеныненулевыеэлементы,какможнозаметить достаточную разреженность матрицы, что является особенностью дляLDPCкодирования.Нижепредставлены результаты обоих алгоритмов для сравнения.Количествоитерацийравнопяти.Рис.3.2Вероятность ошибкинабитдляразличных алгоритмовдекодированияДалее рассмотрим влияние количества итераций для каждого изреализованных алгоритмов.Рис. 3.3 Вероятность ошибки на бит при разном количестве итераций для bit-flippingдекодераРис. 3.4 Вероятность ошибки на бит при разном количестве итераций для sum-productдекодераРассмотрим работу sum-product декодера для проверочных матрицразличногоразмера.Рис. 3.5 Вероятность ошибки на бит при различных проверочных матрицах H для sum-productдекодераДляначаластоитотметить,чтоbit-flippingдекодерсодержитжесткиерешенияиегоследуетиспользоватьдляобучающихилидемонстративныхцеляхприописанииработыдекодированияметодомобменаданными.Нарис. 3.5 мы можем убедиться в его низкой корректирующей способности длябольшихотношенийсигналшумпосравнениюсsum-productалгоритмом,которыйиспользует мягкиерешения.Меняяколичество

итераций можно добиться более высокой корректирующей способности декодера, особенно это заметно на примере sum-product декодера результаты работы которого изображены на рис. 3.3, однако увеличение количества итераций влияет на скорость работы декодера.

Размер проверочной матрицы Hтакже влияет на корректирующие способности декодера, при построении матрицы большего размера можно добиться большей разреженности, что в свою очередь положительно влияет на процесс декодирования.

Вывод к 3 главе

В данной работе рассмотрены алгоритмы декодирования низкоплотностных кодов и исследован алгоритм декодирования с распространением доверия по надежностям. С помощью имитационной модели цифровой линии связи с низкоплотностным кодеком, декодер которого работает по этому алгоритму, были получены оценки вероятности битовой ошибки (BER) на выходе декодера. Анализ показал, что для обеспечения вероятности битовой ошибки 10-6 требуется битовое отношение сигнал-шум 0.5 дБ при ограничении числа итераций декодирования равным 7. Помимо этого был проведен анализ ряда статистических характеристик, описывающих работу декодера, который показал, что с увеличением отношения сигнал/шум наблюдается уменьшение математического ожидания кратности ошибок на выходе декодера, а так же среднего числа итераций. Эти зависимости могут быть использованы для определения текущего отношения сигнал/шум.

Смотрите также файлы