基于CCSDS的LDPC算法实现，管延斌，罗宁，低密度奇偶校验码（Low Density Parity Check Code, LDPCC）不仅具有逼近Shannon限的良好性能，而且译码复杂度低，速率较高，是能够胜任高速数��

CCSDS官方深空通信协议标准，主要是系统overview以及同步算法和信道编码算法相关协议。

每个波段，即同一对象在高光谱图像的不同频段上的图像，不仅在空间上具有相关性，而且在光谱之间也具有很强的相关性。 高光谱图像压缩算法需要考虑如何利用空间和光谱的相关性。 在本文中，我们首先使用主成分分析（PCA）来消除光谱相关性。 然后使用方向提升小波变换（DLWT）去除空间相关性。 实验结果表明，与基于DWT的咨询算法相比，本文提出的图像压缩方案具有更高的性能。 空间数据系统委员会（CCSDS）。

从背景知识到结构信息，详细描述了CCSDS

基于 GPU 的 LDPC 码（Low-Density Parity-Check codes，低密度 奇偶校验码）软件译码器优化设计方法。选用了适用于 GPU 架构的基于最小和算 法的分层迭代译码方法开展译码器的设计工作。在并行译码方式上分别给出了码字间 和码字内并行处理方案，并基于 CUDA（Compute Unified Device Architecture）多线程 模型优化了码字映射规则。为提升译码内核执行效率，提出的优化方法包括：设计满 足负载平衡的合理资源分配、针对最小和算法中的并行规约数值求解以及译码层更新 的分支优化，实现对 GPU 硬件资源的高效利用；通过对 LDPC 码校验矩阵优化存储结 构以及多种译码信息量化方式合并存储策略的设计，提升译码过程中的数据访问效率。 其二，本文给出了基于 GPU 的卷积码软件译码器优化设计方法

介绍了符合CCSDS标准的RS（255，223）码的参数与译码器结构，给出了一种改进型无逆BM算法用于求解关键方程，使用Verilog语言完成了基于该算法的译码器设计与实现。测试结果表明，该译码系统性能优良，在尽可能节约硬件资源的同时满足了高速处理的需要。

针对遥感图像压缩的CCSDS图像编码算法，含有使用VS2010编译的完整工程文件及对应的c++函数，含有测试图像，编译后即可测试

matlab代码运行效率 LDPC码误码率的蒙特卡罗仿真 代码内包含基本的LDPC码编码器，译码器实现方式，以及BPSK通信系统的基本仿真原理（AWGN信道）。这被用来实现LDPC码误码率的仿真，同时也是我托管在GitHub上的第一份代码，用于学习GitHub的使用。 代码的更多说明可参见我的。 1. 运行环境和使用方法 运行环境：MATLAB 2014a 使用方法：设置相应参数，运行LDPC_Simulation，可自动生成并绘制校验矩阵、生成矩阵。同时Monte Carlo仿真将运行，并将结果保存在文本文档内。Monte Carlo 仿真会消耗大量时间。（效率较低不建议用做误码率仿真） 2. 代码说明 LDCP_Simulation：脚本 ccsdscheckmatrix：校验矩阵构造，1、2分别对应不同文档 ccsdsgeneratematrix：生成矩阵构造，1、2分别对应不同文档 ldpcdecoderXX：对应三种不同的译码算法 3. 结果示例

根据ccsds标准编写的无损数据压缩算法

基于CCSDS空间数据链路安全协议的星载遥控认证保护.pdf