导读:本文包含了码构造论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:QC-LDPC码,等差数列,原模图,净编码增益(NCG)
码构造论文文献综述
袁建国,孙乐乐,范福卓,袁梦,刘家齐[1]（2019）在《基于等差数列与原模图的QC-LDPC码构造方法》一文中研究指出针对准循环低密度奇偶校验(quasi-cyclic low-density parity-check,QC-LDPC)码循环置换矩阵的移位次数确定问题,提出一种基于等差数列与原模图(arithmetic progression and protograph,APP)构造QC-LDPC码的新方法。该方法通过特殊等差算法得出等差数列,原模图结合该等差数列得到待扩展的基矩阵。该方法所构造的QCLDPC码可灵活地选择码长和码率,而且其校验矩阵的围长至少为8。使用Matlab搭建了通信系统仿真模型,并在此模型基础上基于该构造方法构造的APP-QC-LDPC(4000,2000)码进行了模拟仿真。仿真结果表明,在相同条件下,当误比特率(bit error rate,BER)为10-6时,所构造码率为0.5的APP-QC-LDPC(4000,2000)码相对于基于渐进边增长(progressive edge growth,PEG)算法构造的PEG-QC-LDPC(4000,2000)码、基于等差数列(arithmetic progression,AP)算法构造的AP-QC-LDPC(4000,2000)、基于修饰(masking,M)技术所构造的M-QC-LDPC(4000,2000)码和基于最大公约数(greatest common divisor,GCD)算法所构造的GCD-QC-LDPC(4000,2000)码分别能改善约0.46,0.55,0.9和1.06 d B的净编码增益(net coding gain,NCG),具有较好的纠错性能。(本文来源于《重庆邮电大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
袁建国,张希瑞,袁财政,张祖强,吴俊男[2]（2019）在《可见光通信中一种围长为8的QC-LDPC码构造方法》一文中研究指出为了提高可见光通信(Visible Light Communication,VLC)系统的性能,基于Hoey序列提出了一种围长为8的准循环低密度奇偶校验(Quasi-Cyclic Low-Density Parity-Check,QCLDPC)码的新颖构造方法。用该方法构造的QC-LDPC码不含4、6环,且可灵活选择不同码率。然后用所提出的构造方法构造了码率为0.5的Hoey-QC-LDPC(1536,768)码,并运用所搭建的VLC系统仿真模型对其进行了仿真性能分析。仿真结果表明,在误码率(Bit Error Rate,BER)为10-6时,该Hoey-QC-LDPC(1536,768)码与同码率的基于最大公约数(Greatest Common Divisor,GCD)算法构造的GCD-QC-LDPC(1540,770)码、采用滑动矩形窗口(Slide Rectangular Window,SRW)构造的SRW-QC-LDPC(1540,770)码以及基于卢卡斯数列(Lucas Sequences,LS)构造的LS-QC-LDPC(1536,768)码相比,其净编码增益(Net Coding Gain,NCG)分别提高了0.50、0.56与1.09dB。(本文来源于《半导体光电》期刊2019年06期）
张施怡,黄志亮,周水红,钟发荣[3]（2019）在《一种基于蒙特卡洛的快速极化码构造方法》一文中研究指出为快速构造高维核矩阵极化码,提出一种基于蒙特卡洛(MC)的两阶段极化码构造方法TPMC。在第1阶段,利用具有线性复杂度的高斯近似方法获取最可靠和最不可靠的2种位。在第2阶段,将上述2种位固定为冻结位并执行MC方法,以衡量剩余位信道的差错概率,从剩余位中挑选差错概率较低的位并与第1阶段中最可靠的位组成极化码的信息位集合。仿真结果表明,与MC方法相比,TPMC方法能够降低计算复杂度,提高译码效率。(本文来源于《计算机工程》期刊2019年09期）
袁建国,孙乐乐,袁梦,范福卓[4]（2019）在《基于等差数列的QC-LDPC码构造方法》一文中研究指出提出了一种可进行快速编码的准循环低密度奇偶校验(QC-LDPC)码构造方法.首先利用等差数列(AP)得出基矩阵,然后使用循环置换矩阵(CPM)行列循环移位和修饰技术对其进行改进,最后得到校验矩阵,且该矩阵具有大围长和新型准双对角线结构的特点.仿真结果表明:在相同条件下,当误码率(BER)为1×10~(-6)时,相比基于局部优化搜索(LOS)算法构造出的LOS-QC-LDPC(3112,1556)码、大列重(LCW)低复杂度的LCW-QC-LDPC(3110,1555)码、基于Mackay算法构造的Mackay(3110, 1555)码和基于最大公约数(GCD)算法构造的GCD-QCLDPC(3110,1555)码,所构造的码率为0.5的AP-QC-LDPC(3110,1555)码的净编码增益(NCG)分别提高了约0.29,0.37,0.54,0.65 dB,其纠错性能较好,且具有编码复杂度低和可快速编码的优点.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年08期）
刘振[5]（2019）在《基于QR码构造的QC-LDPC码的FPGA实现与性能研究》一文中研究指出准循环低密度奇偶校验(quasi-cyclic low density parity check,QC-LDPC)码是一类重要的结构化LDPC码,它在硬件实现时能够节省大量的存储资源。但是,传统的QC-LDPC码依然存在一些问题,即瀑布区性能较好而错误地板较高或者错误地板低而瀑布区性能不够好。近年来,研究者利用里德-所罗门(Reed-Solomon,RS)码的校验矩阵作基矩阵,构造出在错误地板区和瀑布区均有较优异性能的码长较长的QC-LDPC码。平方剩余(quadratic residue,QR)码和RS码都是BCH(Bose、Ray、Hocquenghem,BCH)码的子类,其码率略大于0.5,具有完美的代数结构、较大的最小汉明距离和较强的纠错能力。因此,基于QR码也有望构造出性能优异的高码率QC-LDPC码。本文针对基于QR码构造的QC-LDPC码设计了相应的编译码器,其主要工作和创新如下:1.通过对基于QR码设计的QC-LDPC码Tanner图的短环分布进行分析,从而找到性能优异的QC-LDPC码,再对其FPGA实现开展研究。2.以移位寄存器加累加器(shift register adder accumulator,SRAA)电路为基础设计了编码器。再对SRAA电路进行改进,设计了改进型串行编码器。3.基于QR码构造的QC-LDPC码相较于同码率下的其它QC-LDPC码其行重较大,这意味着在硬件实现时会消耗较多的资源。本文针对这个问题,首先采用资源消耗相对较少的分层归一化最小和算法(Layered Normalized Min-Sun Algorithm,LNMSA)实现,并通过实验确定了译码器的量化方案和LNMSA的修正因子。4.该译码器利用部分并行结构同时处理层内连续p行;在变量节点后验概率信息的存储结构上,将连续的p个信息合并为一组,连续的两组采用两个RAM进行交替存储;在求取最小值和次小值时,将输入信息分为4组,再从4组中分别获取最小值比较出全局最小值和次小值,从而有效的降低了最小值和次小值比较运算的复杂度。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-06-09）
段运德[6]（2019）在《基于QR码的QC-LDPC码构造研究及编码实现》一文中研究指出自1996年Mackay和Neal重新发现低密度奇偶校验(Low Density Parity Check,LDPC)码逼近香农限的优异性能以来,LDPC码得到了广泛应用。但为了降低编译码复杂性,便于硬件实现,实际系统通常采用准循环低密度奇偶校验(Quasi-Cyclic LDPC,QC-LDPC)码。平方剩余(Quadratic Residue,QR)码是定义在有限域中一类优秀的线性分组码。本文基于QR码的代数结构和LDPC码的代数构造方法,构造了一类新的QC-LDPC码,称为QR-QC-LDPC码。本文首先研究了QR码在交换代数G F(2)[x]/(x~p-1)中的结构,再结合循环码的零点推证了QR码在有限域中的一种新形式的校验矩阵,以该矩阵作为基矩阵便能构造QR-QC-LDPC码。由于LDPC码围长是决定误码率性能的重要因素,本文证明了QR-QC-LDPC码的围长大于等于6,理论上保证了该码的性能。同时,构造时如果选择不同的QR码,或者选择QR码校验矩阵中不同大小的子矩阵作为基矩阵,便可以得到不同码长不同码率的QR-QC-LDPC码。仿真结果表明:QR-QC-LDPC码的误码率性能可以达到渐进式边增长(Progressive Edge-Growth,PEG)算法构造的LDPC码的性能,甚至有些QR-QC-LDPC码优于PEG LDPC码的性能。由于QC-LDPC码常用于实际系统中,因此能达到PEG算法性能的QR-QC-LDPC码有很好的应用前景。此外,为了提高上述QR-QC-LDPC码仿真时的编码速度,本文基于显卡(Graphics Processing Unit,GPU)平台给出了一种针对QC-LDPC码通用的高吞吐量的并行编码方案。根据QC-LDPC码校验矩阵的准循环结构,本文先引入了其同样具有准循环结构的生成矩阵。然后再基于生成矩阵的准循环特性以及GPU的线程和内存结构,设计了一种能达到吉比特吞吐量的编码方案。仿真结果表明:该编码器对测试的3个不同码长的QR-QC-LDPC码均达到了10Gbps的编码速率,编码速度优于文中对比的QC-LDPC码GPU方案;在对802.11ac标准中的(1944,1620)QC-LDPC码编码时,本文编码器吞吐量比CMOS编码器提高了1.9Gbps;在对WIMAX标准中的4种码编码时,本文编码器吞吐量是现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)编码器的3.94倍到7.73倍。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-06-09）
黄翔[7]（2019）在《基于QR码的广义LDPC码构造及性能研究》一文中研究指出低密度奇偶校验码(Low Density Parity Check,LDPC)作为一类具有稀疏特性的线性分组码,因为其逼近香农极限的优异性能,让众多学者加入到对它的研究中。目前LDPC码已经被广泛应用于许多实际系统,例如移动通信系统和数据存储系统。但LDPC码本身还有很多领域值得更深一步地探索。本文围绕如何降低LDPC码的错误平层这一课题,开展了如下研究:1.为了降低LDPC码的错误平层,本文提出了一种基于平方剩余(Quadratic Residue,QR)码的广义LDPC码构造方法。QR码是一类数学结构优美的线性分组码,在同等或相近码长下,它比汉明码、里德-穆勒(Reed-Muller,RM)码等分组码拥有更大的最小汉明距离,因此有着更强的纠错能力。通过选取原始LDPC码的某些变量节点作为QR码的信息位,再补充上QR码的校验位,从而构成了广义LDPC码。在不同码长下,与原始LDPC码相比,广义LDPC码均有着更优异的性能;2.为了进一步提高广义LDPC码的性能,本文提出了一种基于陷阱集信息的变量节点挑选算法。通过完成原始LDPC码的陷阱集搜索,选出一类陷阱集,进而挑选出变量节点,并以之为QR码的信息位,实现广义LDPC码的构造。此外本文还设计了一种针对于此码的两阶段译码算法。仿真结果表明,所提出的变量节点挑选算法和译码算法均能有效提升广义LDPC码的性能;3.针对某些码型,上述策略虽然在性能上有了明显的提升,但是经过仿真分析后发现,还有较大的优化空间。为了进一步提高该广义LDPC码的性能,本文提出了将QR码校验比特对应的变量节点也与原始LDPC码中的部分校验节点相连的优化措施,从而既提高QR码校验比特对应的变量节点的可靠性,又让正确的信息拥有更多路径传播。为此本文还提出基于陷阱集信息的校验节点挑选算法。仿真结果表明,在信噪比5.5dB下,码长408,码率0.5的原始LDPC码的误比特率只能达到9.36368?10~(8-),而改进后,码长416,码率0.49的广义LDPC码的误比特率能够突破到10~(-10)这一量级。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-06-02）
曾晶[8]（2019）在《基于Fibonacci-Lucas序列对QC-LDPC码构造方法的研究》一文中研究指出低密度奇偶校验(Low-Density Parity-Check,LDPC)码的纠错性能可逼近香农极限,准循环低密度奇偶校验(Quasi-Cyclic LDPC,QC-LDPC)码的构造是LDPC编码研究的重点。正因为其具有循环或准循环特性,QC-LDPC码与随机化LDPC码对比,实现起来更加便利,其硬件实现过程中不用浪费大量的存储空间,能够更好的运用代数理论和几何理论知识来构造出具有较好纠错性能的LDPC码,QC-LDPC码已在许多通信标准中得到应用如IEEE802.16e、CCSDS、WiMAX和GB20600。参考了众多关于研究QC-LDPC码构造方法的文献,将Fibonacci-Lucas序列应用于QC-LDPC码的构造中,能够构造出码长码率灵活变化、编码复杂度低和纠错性能较好的QC-LDPC码。本文针对当前QC-LDPC码构造过程中存在的问题进行改进优化,主要解决围长不够大与最小距离不够大导致纠错性能不够好和编码复杂度高的问题,主要工作内容如下:1.针对围长不够大从而影响纠错性能的问题,本文提出一种基于Fibonacci-Lucas序列的大围长Type-I F-L-QC-LDPC码。利用Fibonacci-Lucas序列的特殊性质结合一种叁角旋转构造方法构造指数矩阵,再利用单位矩阵和循环移位矩阵(Circulant Permutation Matrix,CPM)进行相应的扩展操作,最终得出校验矩阵,通过设置指数矩阵行列数能够灵活变化码长码率,能够消除4环和6环的存在,具有比较良好的纠错性能。在信道环境设置成加性高斯白噪声信道,调制方式选择二进制相移键控方式,译码方式选择BP迭代译码算法,迭代次数为50次迭代的仿真环境下,该方法构造的(2700,1352)F-L-QC-LDPC码,在误码率(Bit Error Rate,BER)为10~(-6)的时候,和(2700,1352)F-QC-LDPC码与(2700,1353)L-QC-LDPC码对比,净编码增益(Net Coding Gain,NCG)分别提高了约1.0dB和1.6dB,相同情况下,该方法构造的(2580,1292)F-L-QC-LDPC码与(2580,1292)APS-QC-LDPC码比较,NCG提高了约1.0dB,另外这几种编码方法的计算复杂度都与码长的平方成正比,所需存储参数个数相当。2.针对编码复杂度高的问题,本文提出一种基于Fibonacci-Lucas序列的可快速编码的Type-I F-L-QC-LDPC码,是在第一种构造方法的基础上变化而来,校验矩阵结构形如H(28)[H_1 H_2],右边是一个准双对角线的结构,最终的校验矩阵能够实现快速编码,且能够避免4环的产生。构造出来的(4977,3318)F-L-QC-LDPC码对比于通过删除校验矩阵行来构造的(4665,3114)QC-LDPC码和Type-II CDS-QC-LDPC码,在BER为10~(-5)的时候,NCG分别提高了约0.3dB和0.08dB。另外可快速编码的Type-I F-L-QC-LDPC码的计算复杂度与码长成正比,所需存储参数个数与对比的编码方法相当。3.针对最小距离不够大的问题,本文提出一种基于Fibonacci-Lucas序列的Type-II类型的QC-LDPC码的构造方法。可通过设置指数矩阵行列数能够灵活变化码长码率,引入修饰技术在增大最小距离的同时还能够消除4环,一定程度上能够减少大环长的生成,具有良好的纠错性能,构造出来的(3650,2192)Type-II F-L-QC-LDPC码对比于(3650,2192)Type-II CDS-QC-LDPC码和(3650,2192)Type-II S-QC-LDPC码,在BER为10~(-6)的时候,NCG分别提高了约0.2dB和0.12dB。另外编码所需存储的参数个数相当,都是基于生成矩阵的间接编码方式,编码计算复杂度与码长的平方成正比。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-06-02）
何雅萍,贺玉成,周林[9]（2019）在《闪存等级调制移位错误的多重置换纠错码构造》一文中研究指出基于多重置换群理论的纠错码,允许对多个闪存单元采用相同等级的电荷进行等级调制,从而降低闪存设备电荷取值范围。与置换码相比,多重置换码能够更为有效地抵抗由于电荷相差很小而导致的存储错误,从而提高闪存设备的信息存储率。为了纠正闪存设备由于电荷泄露或增加所导致的单个移位错误,利用交织技术和多重置换映射方法,提出了一种基于切比雪夫距离度量的多重置换码构造,给出了相应的译码方法,分析了渐进码率,实例验证了码构造及其译码方法。(本文来源于《信号处理》期刊2019年04期）
王静,张雪飞,王淑霞,王甜甜,刘向阳[10]（2019）在《分布式存储系统中基于部分重复循环码的局部修复码构造》一文中研究指出为了进一步优化分布式存储系统故障节点修复的磁盘I/O开销和修复局部性,提出一种基于部分重复循环码的局部修复码方法。首先构造部分重复循环码(FRCC);然后在此基础上划分局部修复组;最终得到相应的局部修复码,且局部修复组内故障节点可以通过相邻节点实现协作修复,以确保较低的磁盘I/O开销和修复局部性。性能分析以及实验仿真表明,采用基于部分重复循环码的局部修复码,单节点故障的修复局部性恒为2,并且可以快速实现多个故障节点的数据重构;与叁副本复制策略、简单再生码以及基于传统FRC的局部修复码相比,基于部分重复循环码的局部修复码具有更低的修复带宽开销和修复局部性,修复效率更高。(本文来源于《电子测量与仪器学报》期刊2019年04期）
码构造论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了提高可见光通信(Visible Light Communication,VLC)系统的性能,基于Hoey序列提出了一种围长为8的准循环低密度奇偶校验(Quasi-Cyclic Low-Density Parity-Check,QCLDPC)码的新颖构造方法。用该方法构造的QC-LDPC码不含4、6环,且可灵活选择不同码率。然后用所提出的构造方法构造了码率为0.5的Hoey-QC-LDPC(1536,768)码,并运用所搭建的VLC系统仿真模型对其进行了仿真性能分析。仿真结果表明,在误码率(Bit Error Rate,BER)为10-6时,该Hoey-QC-LDPC(1536,768)码与同码率的基于最大公约数(Greatest Common Divisor,GCD)算法构造的GCD-QC-LDPC(1540,770)码、采用滑动矩形窗口(Slide Rectangular Window,SRW)构造的SRW-QC-LDPC(1540,770)码以及基于卢卡斯数列(Lucas Sequences,LS)构造的LS-QC-LDPC(1536,768)码相比,其净编码增益(Net Coding Gain,NCG)分别提高了0.50、0.56与1.09dB。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
码构造论文参考文献
[1].袁建国,孙乐乐,范福卓,袁梦,刘家齐.基于等差数列与原模图的QC-LDPC码构造方法[J].重庆邮电大学学报(自然科学版).2019
[2].袁建国,张希瑞,袁财政,张祖强,吴俊男.可见光通信中一种围长为8的QC-LDPC码构造方法[J].半导体光电.2019
[3].张施怡,黄志亮,周水红,钟发荣.一种基于蒙特卡洛的快速极化码构造方法[J].计算机工程.2019
[4].袁建国,孙乐乐,袁梦,范福卓.基于等差数列的QC-LDPC码构造方法[J].华中科技大学学报(自然科学版).2019
[5].刘振.基于QR码构造的QC-LDPC码的FPGA实现与性能研究[D].重庆邮电大学.2019
[6].段运德.基于QR码的QC-LDPC码构造研究及编码实现[D].重庆邮电大学.2019
[7].黄翔.基于QR码的广义LDPC码构造及性能研究[D].重庆邮电大学.2019
[8].曾晶.基于Fibonacci-Lucas序列对QC-LDPC码构造方法的研究[D].重庆邮电大学.2019
[9].何雅萍,贺玉成,周林.闪存等级调制移位错误的多重置换纠错码构造[J].信号处理.2019
[10].王静,张雪飞,王淑霞,王甜甜,刘向阳.分布式存储系统中基于部分重复循环码的局部修复码构造[J].电子测量与仪器学报.2019
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