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
???????Offset Min-Sum（OMS）譯碼算法是LDPC碼的一種低復(fù)雜度迭代解碼方法徒蟆，它通過(guò)引入偏移量來(lái)減輕最小和算法中的量化效應(yīng)，從而提高解碼性能型型。當(dāng)應(yīng)用粒子群優(yōu)化（PSO）來(lái)計(jì)算OMS譯碼算法中的最優(yōu)偏移參數(shù)時(shí)段审，目標(biāo)是自動(dòng)找到能夠最大化解碼性能（如最小化誤碼率）的偏移量值。
???????PSO算法由粒子群闹蒜、個(gè)體最優(yōu)解（pBest）和全局最優(yōu)解（gBest）三部分組成寺枉。每個(gè)粒子代表一個(gè)可能的解（在這里是歸一化參數(shù)），通過(guò)迭代更新自己的位置（即解碼參數(shù)）來(lái)逼近全局最優(yōu)解绷落。粒子的位置xi和速度vi在每一代（迭代）中按如下公式更新：
?PSO應(yīng)用于OMS偏移參數(shù)優(yōu)化
初始化：隨機(jī)生成一組粒子姥闪，每個(gè)粒子代表一個(gè)偏移參數(shù)γ的初始值，通常在合理范圍內(nèi)砌烁，如([-1, 1])筐喳。
適應(yīng)度函數(shù)：定義適應(yīng)度函數(shù)，通常為誤碼率（BER）函喉，越低的BER意味著更高的適應(yīng)度值避归。
迭代優(yōu)化：通過(guò)PSO的迭代過(guò)程，根據(jù)粒子在不同γ值下的解碼性能（適應(yīng)度）管呵，不斷調(diào)整粒子的位置（即偏移量值）梳毙，直至找到使BER最小化的最優(yōu)γ。
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,:);%變量
???????????pbest1(j) = func_obj(x1(j,:));
????????end
????????if pbest1(j)<gbest1
???????????g1 ????= p1(j,:);%變量
???????????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('迭代次數(shù)');
ylabel('遺傳算法優(yōu)化過(guò)程');
legend('Average fitness');
bb ???= g1;
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;
.................................................................
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
0X_058m
