【摘 要】
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针对高效LDPC译码器设计过程中的参数选择问题,提出了针对Turbo译码消息传播(Turbo decoding message passing,TDMP)译码算法的离散密度进化算法。利用这种离散密度进化算法
【机 构】
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南京理工大学电子工程与光电技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61472190)资助项目
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针对高效LDPC译码器设计过程中的参数选择问题,提出了针对Turbo译码消息传播(Turbo decoding message passing,TDMP)译码算法的离散密度进化算法。利用这种离散密度进化算法对译码算法中的校正因子及量化精度进行了优化。与传统的通过数值仿真进行优化的方法相比,本文算法效率大大提高,且效果显著。测试结果表明,优化的定点化译码器与纯浮点仿真相比性能只相差0.1 dB左右。在译码器实现结构设计中提出了一种基于分布式RAM的P消息循环存储结构,与传统的基于寄存器和Benes网络的存储
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