摘要 - 基于稀疏的编码与段的非自适应定量组测试(GT)方案,并由Karimi等人引入并分析了低复杂性剥离解码。。在这项工作中,我们根据低密度奇偶校验 - 检查代码提出了该方案的变体,其中约束节点处的BCH代码被简单的单个奇偶校验 - 检查代码代替。此外,我们将空间耦合应用于两个GT方案,执行密度演化分析,并在有或没有耦合的情况下比较其性能。我们的分析表明,这两种方案都随着耦合内存的增加而改善,并且在所有考虑的情况下,观察到基于LDPC代码的方案显着优于原始方案。有限块长度的仿真结果确认渐近密度的演化阈值。
图 5 给出了所提 LSWD 算法和 SWD 算法在不同 迭代次数时的比特错误概率 (Bit Error Ratio, BER) 曲线,其中最大迭代次数分别取为 5 和 10 。 图 6 给出 了两种算法的译码性能与最大迭代次数的关系,其 中信噪比分别为 2.5 dB, 4.0 dB 。综合分析 图 5 和 图 6 的仿真结果,可以看出: (1) 所提算法和现有文献 的 SWD 算法的误码性能曲线都有明显的瀑布区。 (2) 当迭代次数相同时,所提算法的性能优于 SWD 算法。如,当译码迭代为 50 次、译码窗长度为 9 时,为达到 10 –6 BER ,所提算法所需的信噪比值 为 3.9 dB ,而目前常用的 SWD 算法则需要 4.2 dB , 所提算法约有 0.3 dB 的性能优势。 (3) 在译码性能 基本相同时,与 SWD 算法相比,所提算法可以明 显减少译码迭代次数。例如,当信噪比为 2.5 dB 时,为了获得 10 –3 的 BER ,所提算法和 SWD 算法所 需的迭代次数分别为 7 和 11 ;当信噪比为 4.0 dB 时,为了达到 10 –5 的 BER ,所提算法和 SWD 算法所 需的迭代次数分别为 12 和 20 ,此时所提算法的迭代