1.算法仿真效果
matlab2022a仿真結(jié)果如下：
2.算法涉及理論知識(shí)概要
低密度奇偶校驗(yàn)碼(Low-Density Parity-Check Code, LDPC碼)因其優(yōu)越的糾錯(cuò)性能和近似香農(nóng)極限的潛力，在現(xiàn)代通信系統(tǒng)中扮演著重要角色。歸一化最小和(Normalized Min-Sum, NMS)譯碼算法作為L(zhǎng)DPC碼的一種高效軟譯碼方法，通過(guò)調(diào)整歸一化因子來(lái)改善其性能。而基于遺傳優(yōu)化的NMS譯碼算法最優(yōu)歸一化參數(shù)計(jì)算，旨在通過(guò)進(jìn)化計(jì)算策略自動(dòng)尋找最佳的歸一化參數(shù)，進(jìn)一步提升譯碼性能。
???????LDPC碼是由稀疏校驗(yàn)矩陣定義的一類線性分組碼。其校驗(yàn)矩陣H具有較低的行和列權(quán)重，這使得使用迭代算法進(jìn)行譯碼成為可能。NMS算法是基于最小和(Min-Sum, MS)算法的改進(jìn)版本，旨在減小最小和算法的過(guò)估計(jì)問(wèn)題。
在NMS算法中，每個(gè)消息更新規(guī)則可以表示為：
???????PSO算法由粒子群、個(gè)體最優(yōu)解（pBest）和全局最優(yōu)解（gBest）三部分組成。每個(gè)粒子代表一個(gè)可能的解（在這里是歸一化參數(shù)），通過(guò)迭代更新自己的位置（即解碼參數(shù)）來(lái)逼近全局最優(yōu)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：
應(yīng)用PSO計(jì)算NMS譯碼最優(yōu)歸一化參數(shù)
初始化：隨機(jī)生成一組粒子，每個(gè)粒子代表一個(gè)不同的歸一化參數(shù)β的初始值。
評(píng)估：對(duì)每個(gè)粒子（歸一化參數(shù)）下的NMS譯碼性能進(jìn)行仿真，通常通過(guò)誤碼率（BER）作為性能指標(biāo)。
更新：根據(jù)粒子的個(gè)人最優(yōu)解和全局最優(yōu)解更新粒子的位置和速度，通過(guò)上述PSO更新公式進(jìn)行。
迭代：重復(fù)步驟2和3，直到達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)或性能收斂。
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,:);%變量
???????????pbest1(j) = func_obj(x1(j,:));
????????end
????????if pbest1(j)<gbest1
???????????g1 ????= p1(j,:);%變量
???????????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('迭代次數(shù)');
ylabel('遺傳算法優(yōu)化過(guò)程');
legend('Average fitness');
.......................................................
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(['歸一化最小和NMS,GA優(yōu)化后的alpha = ',num2str(aa)])
grid on;
save NMS4.mat SNR Ber Error2 aa
0X_057m
