1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:
2.算法涉及理论知识概要
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。
LDPC码是由稀疏校验矩阵定义的一类线性分组码。其校验矩阵H具有较低的行和列权重,这使得使用迭代算法进行译码成为可能。NMS算法是基于最小和(Min-Sum, MS)算法的改进版本,旨在减小最小和算法的过估计问题。
在NMS算法中,每个消息更新规则可以表示为:
PSO算法由粒子群、个体最优解(pBest)和全局最优解(gBest)三部分组成。每个粒子代表一个可能的解(在这里是归一化参数),通过迭代更新自己的位置(即解码参数)来逼近全局最优解。粒子的位置xi和速度vi在每一代(迭代)中按如下公式更新:
应用PSO计算NMS译码最优归一化参数
初始化:随机生成一组粒子,每个粒子代表一个不同的归一化参数β的初始值。
评估:对每个粒子(归一化参数)下的NMS译码性能进行仿真,通常通过误码率(BER)作为性能指标。
更新:根据粒子的个人最优解和全局最优解更新粒子的位置和速度,通过上述PSO更新公式进行。
迭代:重复步骤2和3,直到达到预设的迭代次数或性能收敛。
3.MATLAB核心程序
for i=1:Iter i for j=1:Npeop if func_obj(x1(j,:))<pbest1(j) p1(j,:) = x1(j,:);%变量 pbest1(j) = func_obj(x1(j,:)); end if pbest1(j)<gbest1 g1 = p1(j,:);%变量 gbest1 = pbest1(j); end v1(j,:) = Wmax*v1(j,:)+c1*rand*(p1(j,:)-x1(j,:))+c2*rand*(g1-x1(j,:)); x1(j,:) = x1(j,:)+v1(j,:); for k=1:dims if x1(j,k) >= Xmax x1(j,k) = Xmax; end if x1(j,k) <= Xmin x1(j,k) = Xmin; end end for k=1:dims if v1(j,k) >= Vmax v1(j,k) = Vmax; end if v1(j,k) <= Vmin v1(j,k) = Vmin; end end end Error2(i)=gbest1 end figure plot(Error2,'linewidth',2); grid on xlabel('迭代次数'); ylabel('遗传算法优化过程'); legend('Average fitness'); ....................................................... fitness=mean(Ber); figure semilogy(SNR, Ber,'-b^',... 'LineWidth',1,... 'MarkerSize',6,... 'MarkerEdgeColor','k',... 'MarkerFaceColor',[0.2,0.9,0.5]); xlabel('Eb/N0(dB)'); ylabel('Ber'); title(['归一化最小和NMS,GA优化后的alpha = ',num2str(aa)]) grid on; save NMS4.mat SNR Ber Error2 aa 0X_057m
标签:误码率,粒子,NMS,译码,算法,归一化,最优 From: https://www.cnblogs.com/51matlab/p/18237924