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基于密度进化理论的LDPC码译码算法研究

致谢第5-6页
摘要第6-8页
abstract第8-9页
1 绪论第14-20页
    1.1 研究背景第14-15页
    1.2 研究现状第15-18页
        1.2.1 LDPC码的编码第16页
        1.2.2 LDPC码的译码第16-17页
        1.2.3 密度进化理论第17-18页
    1.3 本文研究内容及章节安排第18-20页
2 LDPC码的基本原理第20-29页
    2.1 LDPC码的表示形式第20-21页
        2.1.1 矩阵表示第20页
        2.1.2 Tanner图表示第20-21页
    2.2 LDPC码的度数分布第21-22页
    2.3 LDPC码译码算法第22-28页
        2.3.1 概率域BP算法第22-24页
        2.3.2 LLR-BP算法第24-25页
        2.3.3 MS算法第25页
        2.3.4 NMS算法第25-26页
        2.3.5 OMS算法第26页
        2.3.6 性能分析第26-28页
    2.4 本章小结第28-29页
3 密度进化理论和高斯近似第29-38页
    3.1 连续密度进化理论第29-33页
        3.1.1 独立性假设和对称条件第29-30页
        3.1.2 规则LDPC码的密度进化第30-32页
        3.1.3 非规则LDPC码的密度进化第32-33页
    3.2 高斯近似第33-35页
        3.2.1 规则LDPC码的高斯近似第33-35页
        3.2.2 非规则LDPC码的高斯近似第35页
    3.3 仿真分析第35-37页
    3.4 本章小结第37-38页
4 基于高斯近似的TDMP算法分析第38-53页
    4.1 TDMP算法第38-40页
        4.1.1 TDMP算法的译码机制第38-39页
        4.1.2 TDMP算法的译码算法第39-40页
    4.2 TDMP算法的高斯近似第40-41页
    4.3 仿真结果分析第41-48页
    4.4 门限值分析第48-52页
    4.5 本章小结第52-53页
5 基于密度进化理论改进的最小和算法第53-67页
    5.1 准备知识第53-55页
        5.1.1 MS算法和NMS算法的密度进化过程第54页
        5.1.2 离散密度进化理论第54-55页
    5.2 改进的最小和算法第55-58页
        5.2.1 基础知识第55-56页
        5.2.2 基于密度进化理论求ma第56-58页
    5.3 仿真结果分析第58-64页
        5.3.1 α_m和迭代次数之间的关系第58-59页
        5.3.2 性能分析第59-64页
    5.4 硬件复杂度分析第64-65页
    5.5 本章小结第65-67页
6 总结与展望第67-69页
    6.1 研究总结第67-68页
    6.2 进一步工作第68-69页
参考文献第69-73页
作者简历第73页

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