m基于PSO粒子群优化的LDPC码OMS译码算法最优偏移参数计算和误码率matlab仿真

简介: MATLAB2022a仿真实现了Offset Min-Sum (OMS)译码算法与粒子群优化(PSO)结合,以优化偏移参数,提升LDPC码解码性能。PSO通过迭代寻找最小化误码率(BER)的最佳偏移量。核心程序运用PSO进行参数更新和适应度函数(BER)评估,最终在不同信噪比下展示OMS解码性能,并保存结果。

1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:

7a118085a46d077cb6751720cb237aa2_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg
e12e0080a0c02b626b3db67dfdac7303_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg

2.算法涉及理论知识概要
Offset Min-Sum(OMS)译码算法是LDPC码的一种低复杂度迭代解码方法,它通过引入偏移量来减轻最小和算法中的量化效应,从而提高解码性能。当应用粒子群优化(PSO)来计算OMS译码算法中的最优偏移参数时,目标是自动找到能够最大化解码性能(如最小化误码率)的偏移量值。

   PSO算法由粒子群、个体最优解(pBest)和全局最优解(gBest)三部分组成。每个粒子代表一个可能的解(在这里是归一化参数),通过迭代更新自己的位置(即解码参数)来逼近全局最优解。粒子的位置xi​和速度vi​在每一代(迭代)中按如下公式更新:

8007055c44ee7f1d7fd89c16baa850ed_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

PSO应用于OMS偏移参数优化

初始化:随机生成一组粒子,每个粒子代表一个偏移参数γ的初始值,通常在合理范围内,如([-1, 1])。
适应度函数:定义适应度函数,通常为误码率(BER),越低的BER意味着更高的适应度值。
迭代优化:通过PSO的迭代过程,根据粒子在不同γ值下的解码性能(适应度),不断调整粒子的位置(即偏移量值),直至找到使BER最小化的最优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,:);%变量
pbest1(j) = func_obj(x1(j,:));
end
if pbest1(j)<gbest1
g1 = p1(j,:);%变量
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('迭代次数');
ylabel('遗传算法优化过程');
legend('Average fitness');

bb = g1;
N = 2016;
K = 1008;
R = K/N;
%H矩阵
[ H, Hp, Hs ] = func_H();

SNR = 0:0.5:3;
Ber = zeros(1, length(SNR));
Fer = zeros(1, length(SNR));

%译码迭代次数
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优化后的alpha = ',num2str(bb)])
grid on;
save OMS3.mat SNR Ber Error2 bb
0X_058m

```

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