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关于CCSDS 131.0-P-1.1中LDPC码问题的研究：提供奇偶校验矩阵的程序

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简介：
本文针对CCSDS 131.0-P-1.1标准中的LDPC编码方案，详细研究并提出了一种生成奇偶校验矩阵的有效算法和实现程序。 我们发现图 6-2 中的生成矩阵存在错误，并且 Bi,j 不是循环的。此外，不能从图 6-1 中的奇偶校验矩阵推导出循环 Bi,js。 CCSDS 131.0-P-1.1 的 LDPC 码有两个主要问题：(1) 图6-1中的奇偶校验矩阵不是满秩； (2) 图6-2中的生成矩阵错误，不满足循环特性。 为了验证我们对 CCSDS 131.0-P-1.1 代码的评论，请构建图 6-2 中的生成矩阵，并将其与程序提供的 GF(2) 奇偶校验矩阵转置相乘。你会发现GF(2)中的乘积不为零！

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    本文针对CCSDS 131.0-P-1.1标准中的LDPC编码方案，详细研究并提出了一种生成奇偶校验矩阵的有效算法和实现程序。 我们发现图 6-2 中的生成矩阵存在错误，并且 Bi,j 不是循环的。此外，不能从图 6-1 中的奇偶校验矩阵推导出循环 Bi,js。 CCSDS 131.0-P-1.1 的 LDPC 码有两个主要问题：(1) 图6-1中的奇偶校验矩阵不是满秩； (2) 图6-2中的生成矩阵错误，不满足循环特性。 为了验证我们对 CCSDS 131.0-P-1.1 代码的评论，请构建图 6-2 中的生成矩阵，并将其与程序提供的 GF(2) 奇偶校验矩阵转置相乘。你会发现GF(2)中的乘积不为零！
     
  • 关于LDPC码校验矩阵生成的方法.zip_Gallager_gen_LDPC_PEG_LDPC校验矩阵
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    本资源提供了一种基于Gallager算法和PEG（ Progressive Edge Growth ）算法生成LDPC（Low-Density Parity-Check）码校验矩阵的详细方法，适用于编码理论研究与通信系统设计。 生成校验矩阵的方法包括Davey1、Davey2、gallager_gen_LDPC和PEG。
     
  • LDPC低密度奇偶校验码的Matlab仿真程序实现
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    本项目通过MATLAB编程实现了LDPC（Low Density Parity Check）低密度奇偶校验编码的仿真，验证了其在数据传输中的纠错能力。 Matlab仿真程序实现LDPC低密度奇偶校验码。
     
  • 关于LDPC算法在CCSDS中的实现研究.pdf
    优质
    本文档探讨了低密度奇偶校验（LDPC）编码技术在国际空间数据系统咨询委员会（CCSDS）标准下的具体应用与优化策略，深入分析了其在深空通信中的效能。 低密度奇偶校验码（Low Density Parity Check Code, LDPC）不仅具有接近Shannon限的优良性能，而且译码复杂度较低、速率较高，适合用于高速数据传输。
     
  • 关于低密度奇偶校验码编码方法的研究论文.pdf
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    本文探讨了低密度奇偶校验码（LDPC）的编码技术，分析并提出了一种优化的LDPC码构造与译码算法，以提高通信系统的纠错能力及传输效率。 低密度奇偶校验码的编码方法研究由李金根和郑紫微进行。这种编码方式因其卓越性能而著称，并且是目前最佳的信道编码技术之一。在超三代通信系统中，低密度奇偶校验码被视为极具竞争力的选择。
     
  • 128*256 LDPC校验矩阵
    优质
    本研究探讨了针对128*256大小LDPC（低密度奇偶校验）码的校验矩阵设计与优化，旨在提升编码效率及数据传输可靠性。 构造了一个128*256的LDPC校验矩阵，码率为1/2，格式为mat，在MATLAB下可以直接使用。
     
  • QC-LDPC码校验矩阵的构建方法
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    本简介探讨了QC-LDPC码校验矩阵的构建技术，介绍了其在通信系统中的应用价值，并分析了几种主流构造方法及其优缺点。 关于QC-LDPC码的校验矩阵构造有详细的解释，并且内容易于理解。
     
  • 关于LDPC码中稀疏矩阵LU分解算法的研究论文.pdf
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    本研究论文深入探讨了低密度奇偶校验（LDPC）编码技术中的稀疏矩阵LU分解算法，旨在提高其在通信系统中的解码效率与性能。通过分析和优化该算法，为相关领域的研究提供了新的视角和技术支持。 LDPC码是当前接近香农限的信道编码算法之一，其纠错能力可以与Turbo码相媲美甚至超越。由于其优越性能，LDPC码非常适合用于大量数据广播系统的应用中。文中讨论了关于LDPC码稀疏矩阵LU分解算法的研究进展。
     
  • Matlab中奇偶校验的实现
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    本文章详细介绍了在MATLAB环境下如何设计和实现奇偶校验算法，包括其编码与解码过程，并探讨了奇偶校验在数据传输中的应用。 有两个Matlab程序代码（基本相同），都能计算奇校验和偶校验，并附带程序的txt格式文本（二合一）。程序很短且简单，易于理解。
     
  • LDPC Matlab代码-实现Matlab中的低密度奇偶校验纠错算法
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    本项目提供了一套在MATLAB环境中实现低密度奇偶校验（LDPC）码的工具和函数。这套基于MATLAB的LDPC编码与解码方案，旨在为通信系统中数据传输的可靠性增强提供有效的错误纠正能力。适合于研究及教学用途。 实现LDPC解码器的MATLAB函数包括SOFT_DECODER.m（软解码）和HARD_DECODER.m（硬解码）。下面是一个使用示例：假设我们有代码字c=[10010101]，在传输过程中引入了一个错误，使得c中的第4位从0变为1。因此接收到的代码是c=[11010101]，我们的目标是从这个接收码中恢复原始的发送码。 首先，在MATLAB命令行环境中声明以下变量： - c：一个大小为N的列向量，包含待解码码字的二进制值。 >> c = [1; 1; 0; 1; 0; 1; 0; 1] - H：一个[M, N]矩阵形式的奇偶校验矩阵。它由逻辑0和1或布尔值组成，例如： >> H = [false true false true true false false true; true true true false false true false false; ...] 这些变量将用于调用MATLAB中的解码器函数来恢复原始信息比特。