MATLAB实现的LDPC编译码算法仿真与比较系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，提供完整的LDPC码编译码仿真功能，模拟高斯白噪声信道环境。支持BP算法、LLR-BP算法和最小和算法三种译码方法，便于性能比较与分析。

详 情 说 明

LDPC编译码算法仿真与比较系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的LDPC码编译码仿真系统。系统能够模拟高斯白噪声信道下的通信过程，支持三种主要的译码算法：BP算法（置信传播算法）、LLR-BP算法（对数似然比置信传播算法）和最小和算法（Min-Sum算法）。系统包含编码器、调制器、信道模拟、译码器等完整模块，为初学者提供直观的算法性能比较和学习平台。

功能特性

• 完整的通信链路仿真：包含编码、调制、信道传输、解调、译码全流程
• 多种译码算法支持：

- BP算法（置信传播算法） - LDPC-BP算法（对数似然比置信传播算法） - 最小和算法（Min-Sum算法）

• 全面的性能分析：

- 误码率统计与比较 - 算法运行时间记录 - 迭代收敛特性分析

• 直观的结果可视化：

- 算法性能比较图（误码率曲线） - 迭代收敛曲线图

使用方法

输入参数设置

• 信息序列：输入二进制数据向量（例如：[1 0 1 1 0]）
• 信噪比参数：设置高斯白噪声信道强度（单位：dB）
• 算法选择：使用整数标志选择译码算法（1-BP算法，2-LLR-BP算法，3-最小和算法）
• LDPC校验矩阵：提供稀疏矩阵格式的校验矩阵，定义码字结构
• 迭代次数：设置译码算法的最大迭代次数（正整数）

输出结果

• 译码结果：纠错后的二进制信息序列
• 误码率统计：计算得到的误码率性能指标
• 性能比较图：三种算法在相同条件下的误码率对比曲线
• 收敛曲线：误码率随迭代次数的变化趋势图
• 运行时间：各算法的实际计算耗时记录

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持矩阵运算和图形绘制的标准MATLAB环境
• 建议内存4GB以上，用于处理较大的稀疏矩阵运算

文件说明

主程序文件实现了系统的核心仿真流程，包括LDPC编码生成、二进制相移键控调制、加性高斯白噪声信道模拟、三种译码算法的并行执行、误码率性能计算与对比分析。该文件整合了所有功能模块，提供完整的算法性能测试框架，能够自动生成可视化结果图表并输出详细的性能比较数据。