m基于PSO粒子群优化的LDPC码NMS译码算法最优归一化参数计算和误码率matlab仿真,包括程序操作录像

作品简介

1.软件版本

matlab2022a

2.运行方法

     使用matlab2022a或者高版本仿真,运行文件夹中的tops.m或者main.m。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。视频播放使用windows media player播放。

3.部分仿真截图



4.内容简介

低密度奇偶校验码(Low-Density Parity-Check Code, LDPC码)因其优越的纠错性能和近似香农极限的潜力,在现代通信系统中扮演着重要角色。归一化最小和(Normalized Min-Sum, NMS)译码算法作为LDPC码的一种高效软译码方法,通过调整归一化因子来改善其性能。而基于遗传优化的NMS译码算法最优归一化参数计算,旨在通过进化计算策略自动寻找最佳的归一化参数,进一步提升译码性能。


创作时间:2024-05-25 10:59:48