【摘 要】
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为了提高低密度奇偶校验（LDPC）码的单最小值最小和（single-minimum Min-Sum,sm MS）算法的误码性能,提出了一种基于变量节点LLR（Log Likelihood Ratio）消息加权的改进最小和（Improved
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为了提高低密度奇偶校验（LDPC）码的单最小值最小和（single-minimum Min-Sum,sm MS）算法的误码性能,提出了一种基于变量节点LLR（Log Likelihood Ratio）消息加权的改进最小和（Improved Min Sum algorithm based on weighted message LLR of variable nodes,IMS-WVN）算法。首先,将迭代次数所确定的次小值的估值参数与最小值相加后取代次小值,以增强sm MS算法校验节点的可靠度。然后,将变量
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