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LDPC 64QAM.zip - LDPC 软解调及相关技术_Lingua Franca

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简介：
本资源包提供了一种基于LDPC编码和64QAM调制方案的软解调实现方法，适用于深入研究相关通信技术。包含源代码及详细文档。 使用MATLAB的LDPC编码，并将其映射到64QAM上进行软解调。

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  • LDPC 64QAM.zip - LDPC 软解调及相关技术_Lingua Franca
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    本资源包提供了一种基于LDPC编码和64QAM调制方案的软解调实现方法，适用于深入研究相关通信技术。包含源代码及详细文档。 使用MATLAB的LDPC编码，并将其映射到64QAM上进行软解调。
     
  • LDPC技术文档.rar
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    本资源为《LDPC技术文档》，包含低密度奇偶校验码的基本原理、编码与译码算法及其在通信系统中的应用等内容。 本段落探讨了关于LDPC编译码性能的仿真与研究，作为毕业设计的一部分内容。文中采用了BP算法、LU分解法的高斯消元以及随机构造方法进行分析，并对不同参数如码长、列重及迭代次数进行了详细考察。此外，还比较了BP和BF算法之间的性能曲线差异。
     
  • LDPC码_NBLDPC.rar_NB-LDPC_matlab_NBLDPC详解_多元LDPC
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    本资源包提供NB-LDPC（窄带低密度奇偶校验）编码的Matlab实现与详细文档，深入讲解了多元LDPC码的设计原理及应用。 多元LDPC编译码MATLAB程序采用BP译码算法。
     
  • LDPC编码调制
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    LDPC（低密度奇偶校验）编码是一种高效的错误修正编码技术，在现代通信系统中广泛应用。结合各种先进的调制方式，如QAM、PSK等，极大提升了数据传输效率与可靠性，是实现高速无线和有线通信的关键技术之一。 LDPC编码调制技术是现代通信领域中的关键组成部分之一，在信号与通信技术方面占据重要地位。低密度奇偶校验码（Low-Density Parity-Check Codes, LDPC）是一种线性纠错码，由Gallager在1962年首次提出。凭借接近香农极限的卓越性能，LDPC编码被认为是下一代通信系统中极具潜力的技术方案。 在无线通信领域内，LDPC编码调制技术被广泛应用于提高数据传输的质量和减少错误率。这种编码方式的特点在于其校验矩阵稀疏性高——大部分元素为零，这有助于简化硬件实现并降低解码算法的复杂度。设计良好的校验矩阵能够确保所生成的纠错码具备优异性能。 除了LDPC技术之外，还有许多其他与信号和通信相关的书籍涵盖了多个子领域，包括但不限于多媒体用户界面、人机交互、无线通信系统、多速率信号处理方法、自组织及传感器网络建设等前沿课题。例如，《正弦函数多项式在信号处理中的应用》探讨了如何利用数学工具改进传统算法；《卫星通信与导航系统》则分析了天基基础设施的最新进展和挑战。 此外，还有一些书籍关注于实际应用场景下的问题解决策略，比如无线网络安全就是其中一个重要的话题。这类主题随着无线网络设备日益普及而变得愈发关键。 综上所述，这些出版物不仅展示了信号及通讯技术领域内丰富多样的研究方向，同时也突显了该行业在现实生活中的广泛应用前景。通信科技正以惊人的速度向前推进，LDPC编码调制只是众多创新成果之一；未来还将有更多高效且实用的技术方案被开发出来，以应对日益增长的全球信息交流需求。
     
  • LDPC MATLAB代码-LDPC 5G: LDPC_5G
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    LDPC_5G是一款基于MATLAB开发的低密度奇偶校验（LDPC）码实现工具箱，专为满足5G通信标准设计，提供高效编码与译码功能。 为了测试LDPC编码和解码功能，请在MATLAB下运行以下命令：test_all_ldpc_cases。其中，LDPC解码函数decLDPC_layered.m由Christoph Studer编写，并经过一些小的修改以提高执行效率；另一个解码函数ldpc_decode.m则来自另一来源。此外，还包含两个从3GPP获取的Excel文件。除了这两个解码函数之外的所有MATLAB代码遵循MIT许可证。
     
  • 5G-LDPC编码解码器的设计及FPGA实现技术探讨.pdf
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    本文档深入探讨了针对5G通信标准的LDPC（低密度奇偶校验）编码和解码技术，并详细介绍了其在FPGA平台上的高效实现方法，为高速数据传输提供了可靠的技术支持。 本研究探讨了5G-LDPC码编译解码器的设计与FPGA实现技术。根据5G LDPC 码校验矩阵的结构特性，并结合单对角校验矩阵编码方法及双对角校验矩阵编码方法，设计了一种适用于5G LDPC 码的双对角加单对角校验矩阵编码方案。
     
  • LDPC MATLAB
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    本项目基于MATLAB环境，专注于研究与实现低密度奇偶校验（LDPC）码的编码及译码算法。通过模拟不同信道条件下的通信性能，旨在优化数据传输的可靠性和效率。 **LDPC（低密度奇偶校验码）MATLAB实现详解** 在通信和数据存储领域，LDPC（Low-Density Parity-Check）码是一种高效、高性能的纠错编码技术，它利用稀疏的校验矩阵来检测和纠正数据传输中的错误。作为强大的数学计算环境，MATLAB是进行LDPC编码研究与实现的理想工具。本篇将深入探讨如何使用MATLAB进行LDPC编码的实现，并基于提供的资源进行详细的分析。 1. **LDPC码基础** - **定义**：LDPC码是由稀疏的校验矩阵定义的线性分组码，其中“低密度”指的是校验矩阵中的非零元素数量相对较少，这使得它可以被高效地解码。 - **工作原理**：编码过程通过生成一系列满足校验矩阵条件的二进制信息位序列，而解码则尝试找到最可能的原始信息位序列，即使在有错误的情况下。 2. **MATLAB实现步骤** - **码率选择**：确定信息位与总位数的比例（即码率），这影响着编码效率和纠错能力。 - **构造校验矩阵**：使用图形化或随机方法生成稀疏的校验矩阵，例如使用 Tanner 图或者 Gallager 的迭代算法。 - **编码过程**：通过`ldpcencode`函数将信息位转换为LDPC码字。此函数内部实现了基于信念传播的软输入软输出（SISO）解码算法。 - **模拟信道**：在MATLAB中，可以创建一个模型来模拟实际传输中的噪声和干扰。 - **解码过程**：使用`ldpcdecode`函数对有误的数据进行解码。此函数支持多种解码算法，如消息传递算法（Message-Passing Algorithm）。 - **性能评估**：利用误码率（BER）和误块率（FER）等指标来评估编码系统的性能。 3. **提供的资源分析** - 提供的文件可能包含有关LDPC编码理论介绍或指向更多相关资料的链接，以及MATLAB代码示例。这些代码包括构建与解码函数及信道仿真脚本，可以帮助理解LDPC编码实现细节。 4. **实际应用** - **无线通信**：在5G NR、Wi-Fi 802.11ad等标准中广泛使用，提高数据传输的可靠性。 - **硬盘存储**：用于提升硬盘读写时的数据纠错能力。 - **深空通信**：NASA火星探测器和星际任务采用LDPC码以应对长距离通信中的高误码率问题。 5. **学习与实践建议** - **理解基本概念**：先掌握LDPC编码的基本理论，包括构造方法和解码算法。 - **分析示例代码**：仔细阅读提供的MATLAB代码，了解每个函数的作用及其相互关系。 - **仿真实验**：设计不同的信道模型，并观察不同参数下编码系统的性能表现。 - **优化与扩展**：尝试改进现有算法或开发新的编码结构以适应特定应用场景。 通过以上内容，可以看到，MATLAB为学习和实现LDPC码提供了便利的环境。结合提供的资源，无论是初学者还是有经验的专业人士都能深入理解和应用这项关键技术。
     
  • LDPC源
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    LDPC源指的是低密度奇偶校验码（Low-Density Parity-Check Code）的相关资源和研究资料。这是一种高效的错误修正编码方式，在数据传输中广泛应用以提升信息传递的准确性与可靠性。 低密度奇偶校验（Low-Density Parity-Check，简称LDPC）码是一种重要的纠错编码技术，在数据通信、存储系统以及卫星通信等领域得到了广泛应用。该技术最初由Robert G. Gallager在1962年提出，但直到20世纪90年代末期，随着香农极限的逼近和现代迭代解码算法的发展，才重新受到广泛关注。 LDPC的核心原理在于构造稀疏的校验矩阵，使编码后的信息位之间存在少量依赖关系。发送端通过编码将原始数据转化为包含错误检测与纠正能力的码字；接收端则利用迭代解码算法恢复出原始信息，在信道噪声较大的情况下也能有效提高传输可靠性。 LDPC-2006-02-08可能是一份具体的研究报告、论文集或者源代码库，日期“2006年2月8日”表明了资料的发布或更新时间。这份材料涵盖了关于LDPC码在2006年的最新研究成果、设计方法和解码算法优化等内容。 关键知识点包括： 1. **编码构造**：如Gallager算法、随机图分割等，用于构建具有特定性能特性的稀疏度奇偶校验矩阵。 2. **迭代解码**：主要使用Belief Propagation（信念传播）方法进行LDPC码的解码工作，包括消息传递规则和阈值性能分析。 3. **性能评估**：如误码率（BER）、重传率与信噪比（SNR）的关系，在不同通信条件下的表现对比。 4. **软输入软输出（SISO）方法**：在解码过程中利用信道信息，从而提高解码准确性。 5. **自适应解码策略**：根据实时的信道状态动态调整参数设置以增强性能。 6. **并行及串行架构设计**：探讨不同硬件实现方案对解码速度和复杂度的影响。 7. **应用实例分析**：例如在光纤通信、无线传输以及磁存储系统中的具体应用，以及其他纠错编码技术如Turbo码的比较研究。 8. **优化策略**：包括提高数据率的技术改进措施、算法层面的改良方案及近似方法的应用等，以适应各种实际应用场景的需求。 通过这些资料的学习与参考，可以帮助理解LDPC的基本理论，并掌握其设计和解码技巧。同时了解当时的最新研究成果有助于将知识应用于工程实践中，进一步提升系统性能。
     
  • LDPC码在调制解调中的译码研究
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    本论文主要探讨了低密度奇偶校验（LDPC）码在现代通信系统中调制与解调过程中的应用及优化译码算法的研究，以提高数据传输效率和可靠性。 该内容涉及在高斯白噪声信道条件下进行BPSK调制与解调以及LDPC码的BP算法译码。主程序和调用程序均已编写完成。
     
  • Matlab与C语言实现的LDPC编码及解码终止代码-LDPC
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    本项目提供了基于MATLAB和C语言实现的低密度奇偶校验（LDPC）编码及其解码终止算法的完整源代码，旨在研究通信系统中的纠错技术。 该存储库提供了LDPC码的C语言与MATLAB实现版本。有关LDPC代码的相关概述可以参考TomTomson和RüdigerUrbanke的书籍。 具体来说，这里提供的内容包括： - WiFi（IEEE802.11n）中LDPC编码的设计方法； - 通过反向替代编码技术来构造WiFi LDPC码； - 迭代置信传播(BP)解码算法的应用(包含最小和运算); - 在加性高斯白噪声(AWGN)信道下，BPSK、4-QAM、8-QAM（等效于QPSK、16-QAM以及64-QAM）的模拟实验。 需要注意的是，所提供的代码可能并不完全符合IEEE 802.11n规范的要求。例如，并未实现诸如打孔、填充和流解析等功能特性。 性能评估方面： - 在AWGN信道中不同速率与调制方式下的LDPC码性能表现如上图所示。 - 上述结果基于LdpcC代码，且测试次数为50K次运行。 关于程序的执行效率比较，在单个macbookpro2015设备上的对比情况如下： | 参数 | C语言版本（每秒迭代次数） | MATLAB版本（每秒迭代次数） | 速度提升倍数 | | --- | --- | --- | --- | | N=648，比率=1/2 | 315.5K次/s | 0.079次/s | 约3986倍 | | N=1296，比率=1/2 | 73.1K次/s | 22.8次/s | 约3.2倍 | | N=1944，比率=1/2 | 50.0K次/s | 17.5次/s | 约2.86倍 | 以上数据表明，在处理速度方面C语言版本明显优于MATLAB版本。