基于BP译码算法的多元LDPC编译码MATLAB实现

基于BP（Belief Propagation）译码算法的多元LDPC（Low-Density Parity-Check）编译码的MATLAB程序：

1. LDPC码的生成与配置

% 定义LDPC码的参数
rate = 3/4; % 码率
n = 648; % 码字长度
decodAlgo = 'bp'; % 译码算法

% 生成LDPC码的配置
[cfgLDPCEnc, cfgLDPCDec] = generateConfigLDPC(rate, n, 'decoderAlgo', decodAlgo);

2. 编码过程

% 随机生成信息比特
numFrames = 10; % 传输的帧数
numInfoBits = cfgLDPCEnc.NumInformationBits;
data = randi([0 1], numInfoBits, numFrames, 'int8');

% LDPC编码
encodedData = ldpcEncode(data, cfgLDPCEnc);

3. 信道传输与接收

% QPSK调制
M = 4; % QPSK调制阶数
modSignal = pskmod(encodedData, M, InputType='bit');

% 通过AWGN信道
snr = [3 6 20]; % 信噪比设置
maxnumiter = 10; % 最大迭代次数
ber = comm.ErrorRate; % 误码率计算对象

for ii = 1:length(snr)
    [rxsig, noisevar] = awgn(modSignal, snr(ii));

    % QPSK解调（输出LLR）
    demodSignal = pskdemod(rxsig, M, ...
        OutputType='approxllr', ...
        NoiseVariance=noisevar);

    % LDPC译码
    rxbits = ldpcDecode(demodSignal, cfgLDPCDec, maxnumiter);

    % 计算误码率
    errStats = ber(data, rxbits);
    fprintf(['SNR = %2d\n   Coded: Error rate = %1.2f, ' ...
        'Number of errors = %d\n'], ...
        snr(ii), errStats(1), errStats(2));
end

4. 未编码情况下的性能对比

ber2 = comm.ErrorRate; % 未编码误码率计算对象

for ii = 1:length(snr)
    % 未编码传输
    noCoding = pskmod(data, M, InputType='bit');
    rxNoCoding = awgn(noCoding, snr(ii));
    rxBitsNoCoding = pskdemod(rxNoCoding, M, OutputType='bit');

    % 计算误码率
    errStatsNoCoding = ber2(data, int8(rxBitsNoCoding));
    fprintf(['Noncoded: Error rate = %1.2f, ' ...
        'Number of errors = %d\n\n'], ...
        errStatsNoCoding(1), errStatsNoCoding(2));
end

BP译码算法：BP算法是LDPC码最常用的译码算法之一，通过迭代更新变量节点和校验节点的信息，实现对码字的译码。

性能对比：通过对比编码和未编码的情况，可以明显看出LDPC编码在提高传输可靠性方面的优势。

MATLAB内置函数：ldpcEncode和ldpcDecode是MATLAB提供的LDPC编译码函数，支持多种译码算法，包括BP算法。

代码 多元ldpc编译码matlab程序 www.youwenfan.com/contentcna/50833.html

你可以根据实际需求调整码率、码字长度、调制方式和信噪比等参数，以适应不同的应用场景。