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LDPC-3GPP-MATLAB：基于3GPP版本15新无线电LDPC码的Matlab编码与解码仿真开发

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简介：
LDPC-3GPP-MATLAB是一款专为研究和教育设计的软件工具，它基于3GPP Release 15规范中的新无线电（NR）LDPC编码标准，在MATLAB平台上实现高效的编码与解码仿真功能。 新无线电（NR）是5G通信标准的核心部分，在数据传输效率和可靠性方面有显著提升。其中，低密度奇偶校验（LDPC）码作为关键的错误纠正技术被用于提高系统的误码率性能。本项目提供了一个Matlab仿真环境，专门针对3GPP Release 15标准中的NR LDPC编码和解码算法。 理解LDPC码的基本原理至关重要。这是一种线性分组码，由稀疏校验矩阵定义，具有较低的“密度”，即大部分校验位仅与少数信息位相关联。这种结构使得LDPC码能够通过简单的迭代解码算法接近香农限性能。在3GPP标准中，NR LDPC编码的设计考虑到了实时性和复杂性问题，并采用了特定构造方法如图灵机器码和准循环码。 本项目关注的是3GPP TS38.212规范中的编码器和解码器实现。TS38.212是关于NR物理层详细规格的文档，定义了包括LDPC在内的各种编码方案。在PDSCH（物理下行链路共享信道）与PUSCH（物理上行链路共享信道）中，LDPC被用于保护用户数据以确保无线传输中的可靠解码。 该项目提供的Matlab仿真内容如下： 1. **编码器实现**：根据3GPP标准，实现了NR LDPC的生成过程。这包括调整码率、构造编码矩阵以及执行信息比特到码字映射的过程（通常涉及位串扩展、交织和与生成矩阵相乘）。 2. **解码器实现**：仿真了适用于NR LDPC的迭代软输入/输出(SISO)解码算法，如消息传递算法（MPA），包括Belief Propagation (BP) 或Min-Sum 算法。这一过程包含反交织、多次解码迭代以及恢复最终结果。 3. **性能评估**：通过仿真不同信道条件下的误码率(BER)和解码成功率，以评价编码/解码系统在实际通信环境中的表现。这有助于理解该系统的噪声、衰落及干扰抵抗能力。 4. **可扩展性**: 由于基于Matlab, 用户可以方便地修改参数来研究不同码型、码率以及信道模型对性能的影响。 5. **教育和科研价值**：对于学生与研究人员，这个项目提供了一个深入了解NR LDPC工作原理的平台，并且也可以作为开发实际通信系统原型的基础。通过该仿真实现, 开发者及研究者可以在不依赖硬件设备的情况下探索并优化5G中的编码策略，这对推动技术进步和创新至关重要。 项目的github_repo.zip文件可能是源代码仓库，用户可以下载这些Matlab脚本来学习与验证NR LDPC的编码解码机制。

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  • LDPC-3GPP-MATLAB：基于3GPP版本15新无线电LDPC码的Matlab编码与解码仿真开发
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    LDPC-3GPP-MATLAB是一款专为研究和教育设计的软件工具，它基于3GPP Release 15规范中的新无线电（NR）LDPC编码标准，在MATLAB平台上实现高效的编码与解码仿真功能。 新无线电（NR）是5G通信标准的核心部分，在数据传输效率和可靠性方面有显著提升。其中，低密度奇偶校验（LDPC）码作为关键的错误纠正技术被用于提高系统的误码率性能。本项目提供了一个Matlab仿真环境，专门针对3GPP Release 15标准中的NR LDPC编码和解码算法。 理解LDPC码的基本原理至关重要。这是一种线性分组码，由稀疏校验矩阵定义，具有较低的“密度”，即大部分校验位仅与少数信息位相关联。这种结构使得LDPC码能够通过简单的迭代解码算法接近香农限性能。在3GPP标准中，NR LDPC编码的设计考虑到了实时性和复杂性问题，并采用了特定构造方法如图灵机器码和准循环码。 本项目关注的是3GPP TS38.212规范中的编码器和解码器实现。TS38.212是关于NR物理层详细规格的文档，定义了包括LDPC在内的各种编码方案。在PDSCH（物理下行链路共享信道）与PUSCH（物理上行链路共享信道）中，LDPC被用于保护用户数据以确保无线传输中的可靠解码。 该项目提供的Matlab仿真内容如下： 1. **编码器实现**：根据3GPP标准，实现了NR LDPC的生成过程。这包括调整码率、构造编码矩阵以及执行信息比特到码字映射的过程（通常涉及位串扩展、交织和与生成矩阵相乘）。 2. **解码器实现**：仿真了适用于NR LDPC的迭代软输入/输出(SISO)解码算法，如消息传递算法（MPA），包括Belief Propagation (BP) 或Min-Sum 算法。这一过程包含反交织、多次解码迭代以及恢复最终结果。 3. **性能评估**：通过仿真不同信道条件下的误码率(BER)和解码成功率，以评价编码/解码系统在实际通信环境中的表现。这有助于理解该系统的噪声、衰落及干扰抵抗能力。 4. **可扩展性**: 由于基于Matlab, 用户可以方便地修改参数来研究不同码型、码率以及信道模型对性能的影响。 5. **教育和科研价值**：对于学生与研究人员，这个项目提供了一个深入了解NR LDPC工作原理的平台，并且也可以作为开发实际通信系统原型的基础。通过该仿真实现, 开发者及研究者可以在不依赖硬件设备的情况下探索并优化5G中的编码策略，这对推动技术进步和创新至关重要。 项目的github_repo.zip文件可能是源代码仓库，用户可以下载这些Matlab脚本来学习与验证NR LDPC的编码解码机制。
     
  • MATLAB的Edge源代码-LDPC-3GPP：适用于3GPP版本15新无线电LDPC码的编码器与解码器-Matlab...
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    这段代码提供了针对3GPP版本15新无线电标准设计的低密度奇偶校验（LDPC）码的高效实现，包括编码和解码功能，适用于Matlab环境。 这段文字描述了在3GPP版本15中新无线电LDPC码的编码器和解码器的Matlab仿真代码。该代码可用于模拟新无线电系统中的低密度奇偶校验（LDPC）码，并且可以从相关文档中获取标准规范（TS38.212）。要开始使用此代码，建议运行plot_BLER_vs_SNR.m脚本。此外，请注意执行这些文件需要拥有Matlab通信工具箱的许可证。
     
  • polar-3gpp-matlab:基于Matlab的3GPP版本15新无线电极性码编码器及SCL解码器仿真
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    Polar-3gpp-matlab项目是一个利用Matlab实现的3GPP版本15新无线电极性码编码与SCL解码算法仿真工具，适用于通信技术研究和开发。 本段落介绍了一种用于TS38.212 V15.2.0标准下的公共广播信道（PBCH）、物理下行链路控制信道（PDCCH）以及物理上行链路控制信道（PUCCH）的Matlab仿真代码。该编码器和逐次取消列表(SCL)解码器的设计目的在于为3GPP Release 15中的新无线电极性编/解码提供参考模型，强调的是正确性和准确性而非运行速度。此外，本代码还旨在作为研究新无线电极地码增强的平台。 为了实现这一目标，定制了custom1_encoder和custom1_decoder，并将其与New Radio PBCH、PDCCH及PUCCH信道的编码器和解码器整合在一起。其中，custom1_encoder和custom1_decoder将New Radio Polar码进行了通用化改造，能够支持任意长的信息块长度A；相比之下，在新无线电PBCH、PDCCH以及PUCCH信道中所支持的最大信息块长度分别为32、140及1706字节。
     
  • LDPC-3GPP-MATLAB-master.zip
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    这个ZIP文件包含了一个使用MATLAB实现的3GPP标准下的低密度奇偶校验（LDPC）码的工具包，适用于通信系统中的编码和解码研究。 LDPC-3GPP-MATLAB-master.zip 涉及的主要知识点是5G NR（第五代移动通信新空口）标准中的LDPC（低密度奇偶校验）信道编码技术，以及如何在MATLAB环境中实现这一技术。 中提到的“5G-NR release 15版本”是指5G标准的第一个商用版本，它于2018年发布。该版本引入了多项创新技术以提升网络性能。LDPC码作为数据传输中的前向纠错编码（FEC），用于提高数据传输的可靠性并降低错误率，在此版本中得到广泛应用。 【LDPC码】：全称为Low-Density Parity-Check Code，是一种线性分组码，由Robert G. Gallager在1962年提出。其特点是校验矩阵中有大量稀疏的非零元素，因此得名“低密度”。与传统的奇偶校验码相比，LDPC码通过迭代解码过程能够更有效地纠正随机错误，特别适用于高速、高数据速率的通信系统。 【5G NR】：5G NR是5G网络的无线接入部分。它采用全新的空中接口设计以满足超高速度、大连接数和低延迟等关键需求。在编码方案方面，5G NR采用了新的频谱效率更高的方法，如LDPC码，以此来提高数据传输速率和网络容量。 【MATLAB】：MATLAB是一款广泛应用于数学计算、数据分析、算法开发及模型创建的高级编程环境，在通信领域常用于理论研究、算法验证和仿真测试。在这个项目中，MATLAB被用来实现5G NR Release 15中的LDPC编码与解码算法。 一个这样的项目通常包含以下内容： - **编码器**：实现LDPC码生成，包括选择合适的代码率、构造校验矩阵以及将信息位映射到编码位。 - **解码器**：基于消息传递算法（如信念传播或turbo解码）进行迭代解码。 - **仿真模块**：模拟信道条件，例如AWGN（加性高斯白噪声）信道，并插入随机错误以测试编码性能。 - **性能评估**：计算误比特率和块误码率等指标并与理论值对比分析。 - **参数设置**：包括调整码长、代码率及迭代次数等选项以便优化系统性能。 通过这些MATLAB代码，开发者与研究人员可以深入理解并研究5G NR中的LDPC编码技术，并进行定制化设计以进一步提升其性能。对于学习5G通信系统及其应用的学者和工程师而言，这是一个非常有价值的资源。
     
  • 基于MATLAB的LDPC编码与解码仿真程序
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    本项目为基于MATLAB开发的低密度奇偶校验（LDPC）码的编码和译码仿真程序，适用于通信系统中的纠错编码研究。 MATLAB的LDPC仿真程序包含Mackay构造法、BP译码、BF译码和LLR BP译码功能。该程序能够顺利运行并产生结果，理论上支持任何码率。
     
  • 基于MATLAB的LDPC码编码与解码仿真实现
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    本研究利用MATLAB平台，实现了低密度奇偶校验（LDPC）码的高效编码和解码过程，并进行了详细的仿真测试。 基于MATLAB的低密度奇偶校验（LDPC）码编码与解码仿真探讨了LDPC码的基本原理、源程序设计以及性能评估中的仿真图展示。文中详细分析了在MATLAB环境下，不同参数设置对LDPC码性能的影响，包括但不限于：代码长度、列权重和迭代次数等关键因素的调整及其效果。通过具体实验验证这些变化如何影响编码与解码过程，并展示了相应的源程序及结果图形以供进一步研究参考。
     
  • 基于MATLAB的LDPC码仿真
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    本研究使用MATLAB软件进行低密度奇偶校验（LDPC）码的仿真分析，旨在评估不同参数设置下的编码性能。 PEG算法用于生成校验矩阵，并进行四环检验；BP算法则负责译码工作；最后通过仿真来验证效果。
     
  • LTETurbo码的Turbo-MATLAB代码（3GPP Release 15）：编码与解码
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    本资料提供了基于3GPP Release 15标准的LTE Turbo码MATLAB实现，包括编码和解码过程。 涡轮编码是无线通信领域的重要错误纠正技术，在3GPP的Long Term Evolution (LTE)标准中被广泛应用。本项目旨在基于MATLAB实现符合3GPP Release 15 LTE规范的涡轮码编解码器，为研究和学习提供便利的仿真环境。 该编码方式由法国科学家Claude Berrou在1993年提出，是一种接近香农极限性能的分组码。其特点在于使用了两个或多个递归系统卷积码(RSC)并通过交织器相互连接，形成一种迭代解码机制。这不仅提高了信道传输效率，还增强了错误纠正能力。 根据3GPP Release 15标准，涡轮编码被用于控制和部分数据信道的编码方案，在高速移动环境中保证了可靠的数据传输。本项目中的MATLAB代码实现包括以下关键组件： 1. **编码器**：按照3GPP规范设计，包含两个RSC编码器及一个交织器。其中，RSC生成冗余信息；而交织器则重新排列这些信息以帮助接收端恢复原始数据。 2. **交织器**：在编码过程中，该部件负责将输入的信息位序列打乱分布，使突发错误分散开来，在解码时减少对性能的影响。其具体结构和规模依照3GPP标准严格定义。 3. **解码器**：通常采用软输入软输出(SISO)的BCJR算法或简化版本如堆栈、并行交织迭代解码(PIC)，用于通过多次迭代逐步逼近最优解。MATLAB实现可能包括一种或多种上述策略，以适应不同场景需求。 4. **仿真环境**：该项目提供了一系列脚本用以模拟不同信道条件，并评估涡轮编码在各种情况下的性能表现。这些工具能够生成误码率(BER)、误符号率(FER)等关键指标数据。 对于希望深入了解和研究涡轮编码机制的用户，可以通过自定义参数如编码速率、交织器类型及解码迭代次数来适应不同应用场景的需求。这对于学术研究人员和技术工程师来说是一个理想的测试平台，可用于验证新算法或比较3GPP标准中各版本间性能差异。 要获取项目详细信息，需下载名为“turbo-3gpp-matlab-master”的压缩包，并阅读其中的源代码、文档及相关示例。通过深入研究和运行仿真脚本，用户可以更好地理解涡轮码的工作原理及其在实际通信系统中的应用价值。
     
  • LDPC-Matlab代码：LDPC码的编码
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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。
     
  • 基于Matlab的LDPC编译码与BPSK调制仿真
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    本项目利用MATLAB平台进行LDPC编码及译码算法的设计，并结合BPSK调制方式实现通信系统的性能仿真分析。 **LDPC编译码与BPSK调制在MATLAB中的仿真详解** 低密度奇偶校验（Low-Density Parity-Check, LDPC）编码是一种高效的前向纠错技术，广泛应用于现代通信系统中，特别是在高数据速率和长距离传输场景下。通过构建稀疏的校验矩阵实现对原始信息的有效保护，并提高数据传输可靠性。 利用MATLAB进行LDPC编译码仿真可以深入理解其工作原理并优化性能。借助强大的数学工具与可视化功能，我们可以便捷地模拟编码、解码过程及分析误码率（BER）表现。 首先需要设计或选择合适的LDPC代码。常用方法包括Gallager算法生成的LDPC码和标准化预定义表。MATLAB中的`Communications Toolbox`软件包提供了`ldpcParityCheckMatrix`函数来创建校验矩阵。 接着，实现二进制相移键控（Binary Phase Shift Keying, BPSK）调制，这是最简单的QPSK形式之一，通过改变载波相位表示二进制信息。在MATLAB中使用`modulate`函数配合BPSK选项完成此任务，并将二进制序列转换为BPSK信号。 然后引入信道模型如加性高斯白噪声（Additive White Gaussian Noise, AWGN）信道，利用`awgn`函数添加随机噪声以模拟实际通信环境中的干扰情况。 随后进行解调操作。对于BPSK而言，常用的方法包括匹配滤波器或相干检测技术。MATLAB的`demodulate`函数结合使用BPSK选项可实现信号解调过程。 接下来应用LDPC解码算法，如消息传递（Message Passing Algorithm, MPA）或信念传播方法（Belief Propagation）。通过利用`decode`函数对已解调的数据执行LDPC编码解析操作。 在仿真过程中迭代上述步骤，并计算每次迭代后的误码率以观察随着信噪比(SNR)变化时，LDPC代码如何改善系统性能。此外还可以考虑其他评估指标如块错误率（Block Error Rate, BLER）或帧错误率（Frame Error Rate, FER），以便全面评价。 通过MATLAB仿真可调整LDPC编码参数包括码率、校验矩阵结构及解码算法迭代次数，以优化整体系统性能。同时利用误码曲线可视化对比不同配置下的表现情况，为实际通信系统的开发提供依据支持。 综上所述，进行LDPC编译码与BPSK调制的MATLAB仿真是一个综合学习过程，涵盖编码理论、数字信号处理等多方面知识领域。这不仅加深了对相关概念的理解还培养了解决实际问题的能力，并为进一步研究和工作奠定了坚实的基础。