内容概要：本文深入探讨了LDPC码（低密度奇偶校验码）在无线通信中的应用，详细介绍了其编译码原理和技术实现。首先，文章解释了LDPC码的基本概念及其在DVBS2、IEEE802.11n和IEEE802.16e等标准中的应用。接着，通过Python代码实例展示了LDPC码生成矩阵的构建方法以及译码算法的具体实现，特别是置信传播（Belief Propagation，BP）算法和最小和算法（Min-Sum）。此外，文章讨论了不同应用场景下的优化策略，如动态调整迭代次数、硬件实现中的并行度设计等。最后，对未来的研究方向进行了展望，强调了LDPC码在未来通信系统中的重要性和潜力。 适合人群：对无线通信和信道编码感兴趣的工程师、研究人员及高校学生。 使用场景及目标：帮助读者理解LDPC码的工作原理，掌握其编译码技术的实际应用，为相关领域的研究和开发提供理论依据和技术指导。 其他说明：文中提供了大量Python代码片段，便于读者理解和实践。同时，针对实际工程中的常见问题给出了实用的解决方案，如量化精度不足导致的消息振荡等问题。

该程序构造给定基矩阵和子矩阵大小的 girth-6 类型 III qc-ldpc 代码。 子矩阵的大小是可变的。 该程序使用搜索算法。 给定一些参数，它可能无法构建代码。 在这种情况下，用户可以尝试多次，或者可以简单地增加代码的大小以提高找到代码的机会。 构建的代码存储在 H.

连通子图个数Tanner图中的渐进边增长算法 查看 概括 众所周知，LDPC（低密度奇偶校验）码在接近容量的性能和低复杂度迭代解码方面非常强大。 但是这个代码系列的主要解码算法（信念传播、消息​​传递......）在很大程度上取决于奇偶校验矩阵中缺少短周期。 在这个项目中，实现并模拟了由 Xiao-Yu Hu、Evangelos Eleftheriou 和 Dieter M. Arnold 的渐进边增长 (PEG) 算法，这是一种构建具有大周长（长度）的 Tanner 图的贪婪（次优）方法周期最短）。 相关论文可以在 IEEE Transactions on Information Theory, Vol. 2 的标题“Regular and Irregular Progressive Edge-Growth Tanner Graphs”中找到。 51, No. 1, 2005 年 1 月。 Tanner 图表示和短周期的重要性 名称 LDPC 来自代码奇偶校验矩阵的特性，与 0 相比，它包含的 1 数量明显较少。 具有这种奇偶校验矩阵的优点以各种方式表现出来。 首先，降低了矩阵乘法运

主要适用于在校本科生、研究生毕业设计或期末大作业，基于蒙特卡洛仿真方法论，介绍了卷积码、Turbo码和LDPC码，以相同的码率仿真了3种编码，并对比了其误码率性能（仿真生成在同一张图中），其中ber_compare.m 实现的是作图功能 其他三个文件夹里面的程序是卷积码、turbo码、LDPC码3种编码方式误码率仿真程序 请先运行3个文件夹中的程序，然后再运行ber_compare.m，即可得到图像。 word文档中是实验报告。

对于GC-LDPC码，目标解码方案是两阶段解码方案，即本地解码阶段和全局解码阶段。 对于这两个阶段，我们发现对数域信念传播（BP）算法的直接应用都会导致错误。 因此，我们提出了一种改进的对数域BP算法，并将其用于两阶段解码方案。 由于两相解码方案具有较大的增益损耗，因此我们提出一种改进的两相解码方案，以进一步加快收敛速度​​。 仿真结果表明，与两相解码器相比，改进的两相解码器具有约0.2 dB的增益。 此外，与整个解码器相比，它还可以将高SNR的复杂度降低33.4％。

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��

空间耦合LDPC（Spatially Coupled LDPC，SC-LDPC）码最早源自 Felstrom 和 Zigangirov 在 1999 年提出的卷积 LDPC码，由LDPC线性分组码耦合而成。其置信传播（Belief Propagation，BP）阈值接近 LDPC 码的最大后验概率(Maximum a Posterior，MAP）阈值，这种现象称为“阈值饱和”效应。由于这种空间耦合结构带来的门限饱和校应，导致它在理论上可以逼近香农容量极限。因此，SC-LDPC 码的结构设计与性能优化成为科研工作者的研究热点。

LDPC码的一种低复杂度归一化最小和译码算法.pdf

比特交织编码调制迭代译码( BICM-ID)是一种编码、调制和迭代译码相结合的技术,主要应用于无线 通信中的信道编译码。 BICM-ID在结构设计上加入了比特交织器和软输入软输出( SISO)译码器,结合迭代译 码,最终实现次优译码。不同的编码方法在 BICM-ID系统中也有着很大的性能差异,针对几种常见纠错编码方 法―――卷积码、T urbo码、L DPC码,在 BICM-ID系统下的误码率性能进行比较。仿真得到系统在 AWGN信道和 Rayleigh衰落信道下的误码率曲线,表明不同纠错编码的 BICM

LDPC码在联合信源信道编码中的应用.......................