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Matlab调度算法仿真代码-LDPC:精准BP解码器(EG、PG、PEG-ACE等),支持802.11n和802.16e LDPC编码...

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简介:
这段代码实现了一个基于Matlab的LDPC编码调度算法,包含精确的BP解码器,并且兼容802.11n及802.16e标准。 在MATLAB环境中进行低密度奇偶校验(LDPC)错误率仿真的代码可以用于调度算法仿真,并且适用于低密度聚乙烯材料的研究。该仿真功能包含精确的信念传播(BP)解码器,包括泛洪和分层计划两种策略。支持多种调制方案,如BPSK、4ASK、8ASK、16ASK、QPSK、16QAM、64QAM以及256QAM等。 在仿真过程中,位标签采用灰色标签机制:编码后的位x1, x2,...,xm映射到第一个符号中;x_{m+1}, x_{m+2},...,x_{2m}则映射至第二个符号。解调方案使用了BICM(Bit Interleaved Coded Modulation)样式,忽略每个标签中的依赖关系。 仿真支持多种LDPC码类型:EG-LDPC、PG-LDPC、802.11n-LDPC、802.16e-LDPC以及PEG/ACE构建的LDPC等。编码采用x=uG的形式,并通过高斯消元法从稀疏矩阵H中提取奇偶校验矩阵P。 此外,还编写了用于计算BPSK-AWGN信道下H矩阵内长度为6、8和10个循环数量的相关程序。这些工具可以帮助研究者更深入地理解LDPC码的性能特性及其在不同通信场景下的应用效果。

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  • Matlab仿-LDPCBPEGPGPEG-ACE),802.11n802.16e LDPC...
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    这段代码实现了一个基于Matlab的LDPC编码调度算法,包含精确的BP解码器,并且兼容802.11n及802.16e标准。 在MATLAB环境中进行低密度奇偶校验(LDPC)错误率仿真的代码可以用于调度算法仿真,并且适用于低密度聚乙烯材料的研究。该仿真功能包含精确的信念传播(BP)解码器,包括泛洪和分层计划两种策略。支持多种调制方案,如BPSK、4ASK、8ASK、16ASK、QPSK、16QAM、64QAM以及256QAM等。 在仿真过程中,位标签采用灰色标签机制:编码后的位x1, x2,...,xm映射到第一个符号中;x_{m+1}, x_{m+2},...,x_{2m}则映射至第二个符号。解调方案使用了BICM(Bit Interleaved Coded Modulation)样式,忽略每个标签中的依赖关系。 仿真支持多种LDPC码类型:EG-LDPC、PG-LDPC、802.11n-LDPC、802.16e-LDPC以及PEG/ACE构建的LDPC等。编码采用x=uG的形式,并通过高斯消元法从稀疏矩阵H中提取奇偶校验矩阵P。 此外,还编写了用于计算BPSK-AWGN信道下H矩阵内长度为6、8和10个循环数量的相关程序。这些工具可以帮助研究者更深入地理解LDPC码的性能特性及其在不同通信场景下的应用效果。
  • IEEE 802.16eLDPC的实现及仿
    优质
    本研究探讨了在IEEE 802.16e无线宽带标准下的低密度奇偶校验(LDPC)码实现与仿真,分析其性能并优化编码效率。 本段落基于IEEE802.16e标准中的LDPC编码定义,提出了一种采用高速状态机实现快速编码算法的方法,并在Quartus II环境下使用Verilog HDL语言实现了该算法并完成了时序仿真。仿真结果显示设计具有良好的实时性能,解决了以往设计中预处理复杂和消耗大量逻辑资源的问题。最后,通过MATLAB软件将此设计与DVB-S2缩短码的BER(误比特率)性能进行了比较,并分析了影响DVB-S2缩短码性能的因素。
  • 基于MatlabLDPCBP与BPSK仿
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    本研究利用MATLAB平台实现低密度奇偶校验(LDPC)码结合信念传播(BP)算法和二相移键控(BPSK)调制技术的通信系统仿真,分析其在不同信道条件下的性能。 LDPC的MATLAB仿真使用了BP算法及BPSK调制。
  • 基于MatlabBP在BPSK制下的LDPC仿
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    本研究利用MATLAB平台,探讨了BP算法在BPSK调制下对LDPC码进行译码的性能,并进行了详尽的仿真分析。 LDPC仿真使用Matlab中的BP算法进行BPSK调制。
  • LDPC的研究及仿
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    本研究深入探讨了低密度奇偶校验(LDPC)编码与解码技术,并通过详尽的仿真分析验证其在不同信道条件下的性能。 LDPC码的消息传递算法是一种迭代译码方法,包括BF(信念传播)和BP(消息传递)算法。
  • LDPC-MatlabLDPC
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    本资源提供基于Matlab实现的LDPC(低密度奇偶校验)码的编码程序,适用于通信系统中的信道编码研究和学习。 LDPC-Matlab代码实现LDPC码的编码功能:`codeWord = ldpcEncoding(H, u)`。输入变量包括奇偶校验矩阵H以及信息位向量u,输出为根据信息位向量u生成的码字。此方法适用于完整或非完整秩奇偶校验矩阵的情况。相关代码由史莱玛尼·贾梅尔于2020年在MATLAB中央文件交换平台上发布。
  • PEGLDPC中的应用
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    本研究探讨了PEG算法在构造高效LDPC码方面的应用,分析其性能并优化编码参数,以提高通信系统的可靠性与传输效率。 LDPC码的PEG算法Matlab代码可以用于生成高效的低密度奇偶校验码。这段代码实现了PEG( Progressive Edge Growth)算法来优化LDPC码的结构,从而提高其在通信系统中的性能。通过使用特定参数配置,开发者能够针对不同的信道条件和应用场景定制化地设计LDPC编码方案。
  • 基于MatlabBP在BPSK制下的LDPC与译仿
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    本研究利用MATLAB平台,实现并分析了BP算法在BPSK调制下对LDPC码进行编码和译码的性能仿真。通过系统地评估不同参数设置下的误码率表现,探讨了优化通信系统的潜在途径。 算法LDPC编解码的MATLAB仿真使用了BP算法和BPSK调制。
  • 基于MatlabLDPC BP仿
    优质
    本研究利用MATLAB平台,实现并分析了低密度奇偶校验(LDPC)码的信念传播(BP)译码算法,通过仿真验证其在不同信道条件下的性能。 详细阐述LDPC码的BP译码算法,并使用MATLAB进行仿真计算。