排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 46 毫秒
1
1.
低密度奇偶校验（Low Density Parity Check,LDPC）码的译码算法在FPGA实现时常采用整数量化操作,产生误差引起译码性能降低.引入归一化最小和（Normalized Minimum Sum,NMS）译码算法,在校验点信息数据量化的基础上乘以一个取值区间为（0,1）的改进因子减小误差.通过研究改进因子的合理取值,提出了一种随迭代次数取不同改进因子改善量化结果的新量化方法.研究对象为空间数据咨询委员会（The Consultative Committee for Space Data Systems,CCSDS）标准中近地空间应用的（8176,7154）LDPC码,在MATLAB上设计编译码算法程序并完成仿真.仿真结果表明改进量化方法完成译码所需的迭代次数更少,提高了译码性能.通过分析不同信噪比下迭代次数的变化,发现在较高噪声干扰下优势更明显. 相似文献
1