【摘 要】
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为了分析Group Shuffled BP译码算法的收敛性能,同时简化密度演进计算的复杂度,在证明对称性条件的基础上,提出了基于Group Shuffled BP译码算法的密度演进的高斯近似。从而
【机 构】
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国家广电总局广播科学研究院,北京泰美世纪科技有限公司,
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为了分析Group Shuffled BP译码算法的收敛性能,同时简化密度演进计算的复杂度,在证明对称性条件的基础上,提出了基于Group Shuffled BP译码算法的密度演进的高斯近似。从而将密度演进中计算消息概率密度的无限维问题,简化为跟踪高斯分布均值的一维问题。仿真结果表明,该方法具有较高的精确度,可以有效分析Group Shuffled BP译码算法的收敛性能。
In order to analyze the convergence performance of Group Shuffled BP decoding algorithm and simplify the complexity of density evolution computation, a Gaussian approximation of density evolution based on Group Shuffled BP decoding algorithm is proposed based on proving the symmetry conditions. Thus, the problem of calculating the infinite dimension of the probability density of a message in the evolution of density is reduced to a one-dimensional problem of tracking the mean of a Gaussian distribution. The simulation results show that this method has higher accuracy and can effectively analyze the convergence performance of Group Shuffled BP decoding algorithm.
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