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1.
提出了一种基于Nvidia公司Fermi架构图形处理单元(GPU,Graphic Processing Unit)的分层低密度奇偶校验LDPC(Low-Density Parity-Check)码译码算法的译码器结构优化设计.利用GPU架构的并行性特点,采用帧间与层内双重并行的处理方式,充分利用流多处理器硬件资源,有效缓解了分层译码算法并行度受限的问题.此外,通过采取片上constant memory存储器压缩存储校验矩阵以及利用片外global memory存储器对译码迭代信息进行联合访问的优化方法,有效降低了访存延迟,提高了译码吞吐率.测试结果表明,通过采用多帧并行处理和存储器访问优化可以提升基于GPU的LDPC译码器吞吐率14.9 ~34.8倍. 相似文献
2.
一种多码率QC-LDPC码译码结构设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
为了满足在一个系统中使用多码率LDPC(Low Density Parity Check)码字的需求,设计了一个7Kbit长度多码率LDPC码的译码器,分析了各种码率之间校验矩阵的相似性,提出了复合译码结构中变量节点运算单元、校验节点运算单元以及迭代存储器单元的复用方案.通过在变量节点运算单元以及校验节点运算单元输入端增加若干选通开关,就可以使这些运算单元适于多码率的处理.通过管脚的选择,此译码器支持非规则0.4码率、非规则0.6码率以及非规则0.8码率3种工作译码模式,并用Altera公司的FPGA进行了实现.综合结果表明,所提出的复合结构在不损伤单码率译码性能的前提下,仅用略多于0.8码率LDPC码单独译码的硬件资源实现了3种码率码字的译码. 相似文献
为了提高中继协作系统的整体性能,设计了基于QC-LDPC(Quasi-Cycle Low-Density Parity-Check)码联合分层译码的混合转发协作系统,给出了用于源节点和中继节点编码的QC-LDPC系统码的构造方法,并提出了适用于该协作系统的联合分层译码新算法.根据传统译码转发和编码协作的特点,采用了中继混合转发协作策略,无论中继是否译码成功,中继节点都发送一定形式的冗余信息给目的节点,从而提高协作系统的编码增益和分集增益.仿真结果表明:所提出的混合转发协作系统可以充分发挥中继的分集和编码优势;与非协作系统相比,可以显著提高中继协作系统译码性能. 相似文献
4.
实现了一款具有通用性的Turbo码编译码器,对CCSDS(Consultative Committee for Space Data Systems)规范中的信息数据帧长度进行扩展,不仅支持原有的5种帧长,而且能实现16384bit内255bit的任意整数倍帧长的信息序列的编译码.针对标准外的编码参数,分别对不同译码算法(MAP,SW-MAP,log-MAP算法)的译码性能进行了仿真,并与标准参数的译码器进行比较.将算法程序以C++动态链接库的形式实现,编写Python测试程序,产生待仿真码长的随机信号,编译码后计算误码率,绘制出信噪比和误码率的关系曲线图.通过相应的仿真发现,所设计的编译码器具有所需的通用性;同时对不同算法的性能进行了分析比较;研究各项参数对于译码性能的影响,包括信息序列长度、码率、迭代次数等. 相似文献
5.
设计了一种高效的多码率LDPC(Low Density Parity Check)码译码器结构,提出了一种校验节点更新单元(CNU,Check Node Updating Units)与变量节点更新单元(VNU,Variable Node Updating Units)的设计方法.按照"化整为零"的思想,将CNU与VNU分成若干小的运算单元,在不同码率下对这些运算单元进行动态组合构成新的CNU与VNU,从而减少不同码率下硬件资源的冗余,提高了译码速率.最后,按照本文提出的译码器结构,使用Altera公司Stratix系列的FPGA EP1S80实现了中国数字电视地面广播传输标准中使用的0.4,0.6和0.8三种码率LDPC码的译码器.实现结果表明:该结构的多码率译码器仅比单码率译码器多耗用12%的硬件逻辑资源,存储器相当;而相对于传统的多码率译码器结构,本结构在不增加硬件资源的情况下,将0.4码率码字的译码速率提高了100%,将0.6码率码字的译码速率提高了50%. 相似文献
6.
研究了空间通信用高速Reed-Solomon(255,223)码硬判决译码器的FPGA实现方法,提出一种新的纠错算法实现结构以最大程度提高译码器性能。设计中采用RiBM算法求解关键方程,并通过应用高速比特并行乘法器以及流水线和并行处理方法提高译码通过率。综合和测试验证结果显示,该译码器译码通过速率为1.7Gbit/s,译码延迟为296个时钟周期,优于目前同类型的RS译码器性能指标。 相似文献
7.
为了改善高误码率情况下低密度奇偶校验(LDPC)码稀疏校验矩阵重建算法的性能,基于迭代译码的思想提出了一种稀疏校验矩阵的重建算法。首先,利用对偶空间算法获取到部分非稀疏校验向量,并对其进行稀疏化处理。其次,利用稀疏化后的校验向量对LDPC码进行软判决迭代译码,从而对码字中错误比特进行纠正,以改善码字质量。然后,对纠错后码字再次进行校验向量获取,不断重复迭代。最后,实现LDPC码稀疏校验矩阵的重建。实验结果表明:在误码率为10-3量级下,针对IEEE802.16e、IEEE802.11n等协议下的LDPC码,所提算法均能有效完成重建,同时新算法的稀疏矩阵重建率要明显好于传统方法。 相似文献
8.
针对无源互调干扰信号的时变性和间断性特点,提出了利用低密度奇偶校验(LowDensityParityCheck,LDPC)码抗突发差错的特性来减弱无源互调干扰影响的方法。文章设计了LDPC编译码方案,采用了基于准循环矩阵的编码方案,并着重分析了译码环节,译码算法最终选定具有低迭代时延特点的基于行信息传递(RowMessagePassing,RMP)调度的最小和译码算法。译码仿真结果显示,用占空比为10%的脉冲模拟无源互调干扰,信噪比为3.1dB时,编码增益约为8.2dB。实测结果显示,信干比为2dB时,带有LDPC编码的系统误码率为0.00269,信干比增益超过10dB。 相似文献