1.算法仿真效果
matlab2022a仿真結(jié)果如下：
2.算法涉及理論知識(shí)概要
低密度奇偶校驗(yàn)碼(Low-Density Parity-Check Code, LDPC碼)是一種高效的前向糾錯(cuò)碼，廣泛應(yīng)用于無(wú)線通信蜜宪、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等領(lǐng)域。BP(Belief Propagation)譯碼算法掉伏，又稱為消息傳遞算法斧散，是LDPC碼最常用的譯碼方法之一摊聋。它基于概率論中的貝葉斯理論，通過(guò)迭代的方式傳播信息箍镜，逐步修正對(duì)每個(gè)碼字位的估計(jì)色迂。
碼率對(duì)譯碼性能的影響
高碼率（接近1）：高碼率LDPC碼意味著較少的校驗(yàn)位歇僧，校驗(yàn)矩陣稀疏度降低诈悍，這可能導(dǎo)致校驗(yàn)約束力度減弱侥钳，從而影響錯(cuò)誤糾正能力讲仰。在BP譯碼中，信息傳遞的路徑可能減少冕房，導(dǎo)致收斂速度加快，但同時(shí)也可能因校驗(yàn)?zāi)芰Σ蛔愣y以糾正嚴(yán)重的錯(cuò)誤给僵。
低碼率：低碼率LDPC碼含有較多校驗(yàn)位帝际，校驗(yàn)矩陣更稀疏蹲诀，提供了更強(qiáng)的糾錯(cuò)能力脯爪。在BP譯碼過(guò)程中，更多的校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)參與信息傳遞矿微，增強(qiáng)了對(duì)錯(cuò)誤位的定位和修正能力痕慢，但這也可能導(dǎo)致迭代次數(shù)增加，譯碼延遲增大涌矢。
中等碼率：通常情況下掖举，中等碼率的LDPC碼在糾錯(cuò)能力和譯碼復(fù)雜度之間取得了較好的平衡。對(duì)于特定應(yīng)用場(chǎng)景娜庇，選擇合適的碼率是優(yōu)化系統(tǒng)性能的關(guān)鍵塔次。
3.MATLAB核心程序
max_iter = 20;
disp('Start......');
for i=1:length(SNR)
Bit_err(i) = 0;
Num_err ???= 0;
Numbers ???= 0; %誤碼率累加器
while Num_err <= Times(i)
Num_err
......................................................
end
Bit_err(i)=Num_err/(N*Numbers);
end
figure;
semilogy(SNR,Bit_err,'o-r');
xlabel('Eb/N0（dB）');
ylabel('BER');
grid on;
if M==180
save R03.mat SNR Bit_err
end
if M==153
save R04.mat SNR Bit_err
end
if M==128
save R05.mat SNR Bit_err
end
if M==102
save R06.mat SNR Bit_err
end
if M==77
save R07.mat SNR Bit_err
end ?
if M==51
save R08.mat SNR Bit_err
end ???
if M==27
save R09.mat SNR Bit_err
end ?????
