MATLAB实现的基于Gallager引理的LDPC置信传播译码性能仿真系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB构建了一个完整的LDPC码BP译码算法仿真平台，支持自定义码长、迭代次数和仿真参数，重点验证Gallager引理在性能分析中的应用效果，便于通信系统研究和教学演示。

详 情 说 明

基于Gallager引理的低密度奇偶校验码置信传播译码性能仿真系统

项目介绍

本项目是一个完整的LDPC码置信传播（BP）译码算法的MATLAB仿真平台，核心目标是通过Monte Carlo仿真验证Gallager引理在LDPC码性能分析中的理论指导作用。系统采用模块化设计，支持用户灵活设置码长、迭代次数和仿真规模等关键参数，能够生成高精度的误码率性能曲线，并通过理论界与仿真结果的直观对比，深入分析不同参数配置对译码性能的影响规律。

功能特性

• 完整的BP译码流程：实现从编码、信道传输到迭代译码的全过程仿真
• Gallager引理验证：通过数学建模将理论性能界与仿真曲线进行对比分析
• 灵活的参数配置：支持自定义码长、迭代次数、信噪比范围和仿真点数
• 多维度性能评估：同时输出误码率（BER）和误包率（FER）性能曲线
• 系统的参数分析：自动生成不同参数配置下的译码性能对比报告

使用方法

1. 在MATLAB环境中打开项目主文件夹
2. 编辑main.m文件中的参数配置部分：

- 设置码长n（建议256-1024） - 定义最大迭代次数max_iter（典型值10-50） - 指定仿真点数num_points（5-10个信噪比采样点） - 配置信噪比范围SNR_range（如0:1:6 dB）

1. 运行main.m启动仿真程序
2. 查看生成的性能曲线图和参数分析报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计学工具箱（用于概率计算）
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于大码长仿真）
• 支持矩阵运算的CPU

文件说明

主程序实现了系统的核心控制逻辑，包括参数初始化、LDPC码构造、Monte Carlo仿真循环控制、置信传播迭代译码执行、误码率统计计算、Gallager引理验证分析以及结果可视化输出等功能模块。通过协调各算法模块的协同工作，完成从仿真参数输入到性能曲线生成的全流程自动化处理。