LDPC(Low Density Parity Check) 코드는 Low complexity iterative decoding algorithm과 capacity approaching performance 기능이 있기 때문에 최고의 코딩 기술 중에 하나로 인증 받았고, 계속 전문가의 관심을 끌고 있다. LDPC 코드를 설계하는 중에 bipartite graph의 구조는 중요한 문제로서. LDPC코드의 Tanner graph를 최적화하고 이를 통하여 LDPC코드의 성능을 개선할 수 있다. 본 논문에서는 LDPC 코드의 coding와 decoding에 대한 효율을 개선하기 위해서 성능 좋은 코드 설계를 연구했다. 그리고 기존의 ACE와 ...
LDPC(Low Density Parity Check) 코드는 Low complexity iterative decoding algorithm과 capacity approaching performance 기능이 있기 때문에 최고의 코딩 기술 중에 하나로 인증 받았고, 계속 전문가의 관심을 끌고 있다. LDPC 코드를 설계하는 중에 bipartite graph의 구조는 중요한 문제로서. LDPC코드의 Tanner graph를 최적화하고 이를 통하여 LDPC코드의 성능을 개선할 수 있다. 본 논문에서는 LDPC 코드의 coding와 decoding에 대한 효율을 개선하기 위해서 성능 좋은 코드 설계를 연구했다. 그리고 기존의 ACE와 PEG알고리듬을 개선하여 새로운 알고리듬을 제안한다. 연구한 내용과 결과는 다음과 같다: 1. LDPC 코드의 coding과 decoding에 대한 기본 연구를 했다. LDPC 코드의 성능에게 영향을 미치는 요소(cycles, connectivity)에 대한 계통적인 분석을 하였다. 그 중에 Tanner graph의 connectivity에 대해서 중점적으로 연구하였다. 2. LDPC 코드의 Tanner graph에서 사이클 제거(cycles eliminating) 알고리듬과 연결도 향상(connectivity improving) 알고리듬 등 최적화한 알고리듬에 대해서 설명하였다. 3. 효율적인 LDPC 코드를 구성하기 위하여 새로운 edge growth with depth constraints 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 그래프 중에 있는 small stopping set의 수량을 낮출 수 있고, 시간복잡도(Time Complexity)는 Tanner 그래프의 절점수 와 출차수 에 비례하는 으로, 인 ACE 알고리듬과 본 알고리듬에서 보다도 많은 cycle을 탐색하는(출차수 가 많음) 인 PEG 알고리듬 보다도 효율적 이다. 본 알고리듬을 모의실험 하고, 기존의 알고리듬과 비교하여 본 알고리듬의 우월성 학인 할 수 있었다.
LDPC(Low Density Parity Check) 코드는 Low complexity iterative decoding algorithm과 capacity approaching performance 기능이 있기 때문에 최고의 코딩 기술 중에 하나로 인증 받았고, 계속 전문가의 관심을 끌고 있다. LDPC 코드를 설계하는 중에 bipartite graph의 구조는 중요한 문제로서. LDPC코드의 Tanner graph를 최적화하고 이를 통하여 LDPC코드의 성능을 개선할 수 있다. 본 논문에서는 LDPC 코드의 coding와 decoding에 대한 효율을 개선하기 위해서 성능 좋은 코드 설계를 연구했다. 그리고 기존의 ACE와 PEG 알고리듬을 개선하여 새로운 알고리듬을 제안한다. 연구한 내용과 결과는 다음과 같다: 1. LDPC 코드의 coding과 decoding에 대한 기본 연구를 했다. LDPC 코드의 성능에게 영향을 미치는 요소(cycles, connectivity)에 대한 계통적인 분석을 하였다. 그 중에 Tanner graph의 connectivity에 대해서 중점적으로 연구하였다. 2. LDPC 코드의 Tanner graph에서 사이클 제거(cycles eliminating) 알고리듬과 연결도 향상(connectivity improving) 알고리듬 등 최적화한 알고리듬에 대해서 설명하였다. 3. 효율적인 LDPC 코드를 구성하기 위하여 새로운 edge growth with depth constraints 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 그래프 중에 있는 small stopping set의 수량을 낮출 수 있고, 시간복잡도(Time Complexity)는 Tanner 그래프의 절점수 와 출차수 에 비례하는 으로, 인 ACE 알고리듬과 본 알고리듬에서 보다도 많은 cycle을 탐색하는(출차수 가 많음) 인 PEG 알고리듬 보다도 효율적 이다. 본 알고리듬을 모의실험 하고, 기존의 알고리듬과 비교하여 본 알고리듬의 우월성 학인 할 수 있었다.
Low-density parity-check codes (LDPC) in graphical models become one of the best coding technologies because of their low-complicity iterative decoding algorithm and capacity approaching performance, they attract more and more researchers' to do work in recent years. The construction of bipartite gr...
Low-density parity-check codes (LDPC) in graphical models become one of the best coding technologies because of their low-complicity iterative decoding algorithm and capacity approaching performance, they attract more and more researchers' to do work in recent years. The construction of bipartite graph considered an important part in the LDPC code. The performance of low-density parity-check codes can be improved by optimizing the Tanner graph. In this thesis, the basic principles of the coding and decoding of LDPC codes are studied systematically. A new algorithm for constructing Tanner graph of LDPC codes based on ACE and PEG algorithm is proposed. The main result and contents are the follows. 1. The principles of coding and decoding for low-density parity-check codes are briefly summarized, the main factors which can impacting the performance of LDPC codes (cycles and connectivity) are systematically analyzed, emphasis on the connectivity. 2. Several optimized algorithms for constructing Tanner graph of LDPC codes such as cycles eliminating algorithms and connectivity improving algorithms are addressed. 3. A edge growth with depth constraints algorithm for constructing Tanner graph of LDPC codes is proposed. This algorithm reduce the small stopping set in the Tanner graph, and the Time complexity is ( is the number of node and is the degree). The Time complexity is same with PEG algorithm, but lower than ACE algorithm . The performance is better than use the PEG algorithm. The LDPC code constructing by the basic algorithm and proposed algorithm are simulated. The simulation results shows that the performance of LDPC codes constructed with the proposed algorithm is better.
Low-density parity-check codes (LDPC) in graphical models become one of the best coding technologies because of their low-complicity iterative decoding algorithm and capacity approaching performance, they attract more and more researchers' to do work in recent years. The construction of bipartite graph considered an important part in the LDPC code. The performance of low-density parity-check codes can be improved by optimizing the Tanner graph. In this thesis, the basic principles of the coding and decoding of LDPC codes are studied systematically. A new algorithm for constructing Tanner graph of LDPC codes based on ACE and PEG algorithm is proposed. The main result and contents are the follows. 1. The principles of coding and decoding for low-density parity-check codes are briefly summarized, the main factors which can impacting the performance of LDPC codes (cycles and connectivity) are systematically analyzed, emphasis on the connectivity. 2. Several optimized algorithms for constructing Tanner graph of LDPC codes such as cycles eliminating algorithms and connectivity improving algorithms are addressed. 3. A edge growth with depth constraints algorithm for constructing Tanner graph of LDPC codes is proposed. This algorithm reduce the small stopping set in the Tanner graph, and the Time complexity is ( is the number of node and is the degree). The Time complexity is same with PEG algorithm, but lower than ACE algorithm . The performance is better than use the PEG algorithm. The LDPC code constructing by the basic algorithm and proposed algorithm are simulated. The simulation results shows that the performance of LDPC codes constructed with the proposed algorithm is better.
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