1.算法仿真效果
matlab2022a仿真結(jié)果如下：
2.算法涉及理論知識概要
低密度奇偶校驗碼(Low-Density Parity-Check Codes, LDPC codes)因其優(yōu)秀的糾錯能力和接近香農(nóng)極限的性能而廣泛應(yīng)用于現(xiàn)代通信系統(tǒng)中榕酒。有序統(tǒng)計譯碼(Ordered Statistics Decoding, OSD)是一種基于概率譯碼準(zhǔn)則的軟輸入軟輸出譯碼方法粉怕，它通過排序接收符號的概率值來估計最可能的錯誤位置波闹，進(jìn)而糾正錯誤檐嚣。在OSD中讲仰，偏移參數(shù)(ΔΔ)的選擇對于譯碼性能至關(guān)重要庭敦，因為它影響著錯誤位置的估計精度厌丑∨男常基于遺傳優(yōu)化的LDPC碼OSD譯碼算法最優(yōu)偏移參數(shù)計算，就是利用遺傳算法的全局搜索能力來尋找最佳的ΔΔ值责掏，以優(yōu)化譯碼性能柜砾。
遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)是一種模擬自然選擇和遺傳機(jī)制的全局優(yōu)化算法，用于解決優(yōu)化和搜索問題换衬。其核心包括以下幾個步驟：
編碼：將問題的解轉(zhuǎn)換為染色體（個體）的形式痰驱。
初始化：創(chuàng)建一個初始種群，通常隨機(jī)生成瞳浦。
適應(yīng)度評估：評價每個個體在解空間中的適應(yīng)度担映，即其解決問題的能力。
選擇：基于適應(yīng)度選擇個體進(jìn)行繁殖叫潦，適應(yīng)度高的個體被選中的概率更高蝇完。
交叉：模擬生物的遺傳過程，通過交換部分染色體信息生成新的后代诅挑。
變異：以一定的概率對染色體進(jìn)行小的隨機(jī)修改四敞，增加多樣性。
終止條件：達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)或找到滿意解后停止拔妥。
基于遺傳優(yōu)化的LDPC碼OSD譯碼算法最優(yōu)偏移參數(shù)計算忿危，通過模擬自然選擇過程，自動尋優(yōu)没龙，避免了傳統(tǒng)方法中耗時的手動調(diào)整和遍歷铺厨，能有效提升譯碼性能，尤其是在復(fù)雜和高維參數(shù)空間中硬纤。這種方法不僅適用于Δ的優(yōu)化解滓，也適用于其他譯碼參數(shù)的優(yōu)化。
3.MATLAB核心程序
[V,I] = min(JJ);
bb ???= phen1(I,:);
N = 2016;
K = 1008;
R = K/N;
%H矩陣
[ H, Hp, Hs ] = func_H();
SNR ??= 0:0.5:3;
Ber ??= zeros(1, length(SNR));
Fer ??= zeros(1, length(SNR));
%譯碼迭代次數(shù)
Iters = 8;
for jj = 1:1:length(SNR)
%仿真幀
Frames = 500;
error1 = 0; ?
cout ??= 0;
sigma ?= sqrt(1/10^(SNR(jj)/10));
for i = 1:1:Frames
[i,SNR(jj) ]
%編碼
msg ????????= randi([0, 1], 1, 1008);
msg_encode ?= func_Encoder(Hs, msg);
%調(diào)制
bpsk_encode = 1 - 2.*msg_encode;
%AWGN
bpsk_N ?????= awgn(bpsk_encode,SNR(jj),'measured');
%接收
llr ????????= 2*bpsk_N/(sigma^2);
ydecode ????= func_OMS( H, llr, bb, Iters );
errs ???????= sum(msg ~= ydecode);
error1 ?????= error1 + errs;
cout ???????= cout + 1;
end
Ber(1, jj) = error1/(K * cout);
end
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(['OMS,GA優(yōu)化后的alpha = ',num2str(bb)])
grid on;
save OMS3.mat SNR Ber Error2 bb
