本發(fā)明涉及通信技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于變量節(jié)點(diǎn)可靠性的低復(fù)雜度LDPC動(dòng)態(tài)調(diào)度譯碼更新方法。

背景技術(shù)：

1962年Gallager在他的博士論文中首次提出LDPC碼，同時(shí)對(duì)該碼的定義、表示方法、編碼方法和譯碼方法做了全面表述。但是由于當(dāng)時(shí)技術(shù)條件的限制，LDPC碼并未得到研究人員足夠的關(guān)注。直到1996年MacKey和Neal兩人基于Tanner圖對(duì)LDPC碼性能進(jìn)行了深入研究，同時(shí)發(fā)現(xiàn)在碼長(zhǎng)足夠長(zhǎng)的情況，LDPC碼的糾錯(cuò)性能逼近香農(nóng)極限，掀起了LDPC碼在編碼領(lǐng)域的研究熱潮。從近二十年的研究成果來(lái)看，人們對(duì)LDPC碼的研究主要包括碼字構(gòu)造、譯碼算法優(yōu)化、性能分析和LDPC碼的實(shí)際應(yīng)用等方面。目前LDPC碼已廣泛應(yīng)用于深空通信、光纖通信、衛(wèi)星數(shù)字視頻和音頻廣播等領(lǐng)域。并且在移動(dòng)通信領(lǐng)域，5G標(biāo)準(zhǔn)的中長(zhǎng)碼編碼方案也已確認(rèn)為L(zhǎng)DPC碼。

LDPC譯碼算法主要分為兩大類，分別是硬判決譯碼算法和軟判決譯碼算法。硬判決譯碼算法譯碼方式簡(jiǎn)單，易于硬件實(shí)現(xiàn)，但由于硬判決譯碼過(guò)程中未能充分利用信道概率信息，導(dǎo)致譯碼糾錯(cuò)性能較差。所以目前學(xué)者的研究主要針對(duì)于軟判決譯碼算法。

軟判決譯碼算法主要基于Gallager提出的置信傳播譯碼算法即BP算法。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)消息更新的調(diào)度規(guī)則，軟判決譯碼可分為三類：并行消息更新策略、串行消息更新策略和動(dòng)態(tài)異步消息更新策略。其中動(dòng)態(tài)異步消息更新策略的收斂速度最快、糾錯(cuò)性能最好，非常適合應(yīng)用于對(duì)收斂速度和糾錯(cuò)性能要求高的場(chǎng)合。2007年Casado等人將基于殘余度的置信傳播策略引入到LDPC譯碼中，提出了一種基于殘差的置信傳播算法即RBP算法，把殘差值的大小作為動(dòng)態(tài)異步更新算法中的量度來(lái)選擇需要更新的消息。RBP算法是一種貪婪算法，主要表現(xiàn)為，雖然RBP算法在最初的幾次迭代中收斂速度下降很快，但是隨著迭代次數(shù)的增加，誤碼率卻不能持續(xù)下降。為了改善RBP算法的貪婪性，Casado在RBP算法的基礎(chǔ)上提出了貪婪性較低的NW RBP算法。2009年，Kim等人提出了一種基于變量節(jié)點(diǎn)到校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)消息殘差的VC RBP譯碼算法，和NW RBP算法類似，Kim同時(shí)提出了NVC RBP算法以降低VC RBP算法的貪婪性。之后，Han和Gong等人提出了一種基于變量節(jié)點(diǎn)消息相對(duì)殘余度的EDS-LBP算法，該算法首次提出了相對(duì)殘差的概念，仿真結(jié)果證明了EDS-LBP算法優(yōu)異的糾錯(cuò)性能。隨后，Lee等人針對(duì)動(dòng)態(tài)調(diào)度算法提出了貪婪集和沉默節(jié)點(diǎn)的概念，針對(duì)這兩個(gè)問(wèn)題，Lee分別提出了SVNF算法和Q-RBP算法作為相應(yīng)的解決方案。

盡管上面所述的譯碼算法針對(duì)LDPC動(dòng)態(tài)調(diào)度策略的問(wèn)題提出了不同的解決方案，但動(dòng)態(tài)調(diào)度譯碼仍然普遍存在一些問(wèn)題：一是貪婪性。二是譯碼過(guò)程中變量節(jié)點(diǎn)和邊的選取方法有待調(diào)整。三是動(dòng)態(tài)調(diào)度譯碼策略的復(fù)雜度過(guò)高。所以，針對(duì)以上幾個(gè)問(wèn)題，本發(fā)明提出了SVC RBP算法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是解決現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，提供一種基于變量節(jié)點(diǎn)可靠性的低復(fù)雜度LDPC動(dòng)態(tài)調(diào)度譯碼更新方法，采用的技術(shù)方案如下：

基于變量節(jié)點(diǎn)可靠性的低復(fù)雜度LDPC動(dòng)態(tài)調(diào)度譯碼更新方法，在變量節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)殘差的基礎(chǔ)上，利用振蕩選擇定理和變量節(jié)點(diǎn)校驗(yàn)度準(zhǔn)則的動(dòng)態(tài)選擇策略選擇出攜帶可靠外信息的變量節(jié)點(diǎn)進(jìn)行更新，

所述變量節(jié)點(diǎn)可靠性動(dòng)態(tài)選擇策略包括如下步驟：

S11.根據(jù)變量節(jié)點(diǎn)的振蕩選擇定理對(duì)所有變量節(jié)點(diǎn)進(jìn)行判定，其中振蕩的變量節(jié)點(diǎn)組成的集合為振蕩變量節(jié)點(diǎn)集合，記為N₁，N₁之外變量節(jié)點(diǎn)集合記為N₂；若振蕩變量節(jié)點(diǎn)集合N₁不為空集則執(zhí)行S12，若振蕩變量節(jié)點(diǎn)集合為空集，則執(zhí)行S13；其中，變量節(jié)點(diǎn)的振蕩選擇定理是指在LDPC碼的迭代譯碼算法中，若一個(gè)變量節(jié)點(diǎn)的LLR值符號(hào)在更新前后出現(xiàn)翻轉(zhuǎn)，則該變量節(jié)點(diǎn)是振蕩的；

S12.根據(jù)變量節(jié)點(diǎn)校驗(yàn)度準(zhǔn)則再對(duì)振蕩變量節(jié)點(diǎn)集合N₁中的變量節(jié)點(diǎn)進(jìn)行一次判定，若N₁中存在滿足校驗(yàn)度準(zhǔn)則的變量節(jié)點(diǎn)則從這些變量節(jié)點(diǎn)中找出殘差最大的的變量節(jié)點(diǎn)在動(dòng)態(tài)異步更新方法中優(yōu)先被更新，否則就從N₁中的不滿足校驗(yàn)度準(zhǔn)則的變量節(jié)點(diǎn)中找出具有最大殘差的變量節(jié)點(diǎn)在動(dòng)態(tài)異步更新方法中優(yōu)先被更新；變量節(jié)點(diǎn)的校驗(yàn)度準(zhǔn)則是指在對(duì)數(shù)域LDPC碼的迭代譯碼算法中，若與變量節(jié)點(diǎn)v_i相關(guān)的校驗(yàn)方程中，校驗(yàn)和為零校驗(yàn)方程個(gè)數(shù)大于α·dv_i，則認(rèn)為該變量節(jié)點(diǎn)攜帶的外信息是可靠的，也就是說(shuō)變量節(jié)點(diǎn)v_i滿足校驗(yàn)度準(zhǔn)則，反之不滿足，其中dv_i代表變量節(jié)點(diǎn)v_i的度數(shù)，參數(shù)α為調(diào)整因子；

S13.若振蕩變量節(jié)點(diǎn)集合N₁是空集，則從非振蕩變量節(jié)點(diǎn)集合N₂中選擇點(diǎn)殘差最大的變量節(jié)點(diǎn)在動(dòng)態(tài)異步更新算法中優(yōu)先被更新；

其中，點(diǎn)殘差的計(jì)算公式為r(m_k)＝||f(m_k)-m_k||，r(m_k)是點(diǎn)殘差，m_k和f(m_k)分別表示更新前后變量節(jié)點(diǎn)的LLR值。

本發(fā)明基于變量節(jié)點(diǎn)外信息的可靠性和殘差大小的動(dòng)態(tài)選擇節(jié)點(diǎn)進(jìn)行更新，開(kāi)始將大范圍內(nèi)的變量節(jié)點(diǎn)按變量節(jié)點(diǎn)的振蕩選擇定理進(jìn)行劃分為兩類，即振蕩的變量節(jié)點(diǎn)和非振蕩的變量節(jié)點(diǎn)。再利用變量節(jié)點(diǎn)的校驗(yàn)度準(zhǔn)則來(lái)將振蕩的變量節(jié)點(diǎn)的集合進(jìn)行再一次劃分，分為滿足校驗(yàn)度準(zhǔn)則的變量節(jié)點(diǎn)和不滿足校驗(yàn)度準(zhǔn)則的變量節(jié)點(diǎn)，一般滿足校驗(yàn)度準(zhǔn)則的變量節(jié)點(diǎn)所攜帶的外信息可靠性更高，而不滿足校驗(yàn)度準(zhǔn)則的變量節(jié)點(diǎn)攜帶的外信息可靠性相對(duì)較低。之后從可靠性相對(duì)較高的變量節(jié)點(diǎn)集合中利用點(diǎn)殘差度量選擇外信息最大的變量節(jié)點(diǎn)來(lái)更新?？梢钥闯?，本發(fā)明充分利用了譯碼過(guò)程中信息的動(dòng)態(tài)特性，通過(guò)層層篩選更加準(zhǔn)確快速地選擇出可靠性更高且攜帶外信息最多的變量節(jié)點(diǎn)，通過(guò)向外更新的方式將信息快速傳遞到其他節(jié)點(diǎn)，從而提高譯碼性能。

作為優(yōu)選，所述調(diào)整因子α＝0.75。

α取0.75時(shí)算法的糾錯(cuò)性能最好。

作為優(yōu)選，將所述變量節(jié)點(diǎn)可靠性動(dòng)態(tài)選擇策略具體應(yīng)用在基于變量節(jié)點(diǎn)的消息更新順序中，具體步驟包括如下：

S21.用變量節(jié)點(diǎn)的振蕩選擇定理對(duì)所有變量節(jié)點(diǎn)進(jìn)行判定；若存在滿足變量節(jié)點(diǎn)的振蕩選擇定理的變量節(jié)點(diǎn)，則執(zhí)行S22；若不存在滿足變量節(jié)點(diǎn)的振蕩選擇定理的變量節(jié)點(diǎn)，則從非振蕩變量節(jié)點(diǎn)中找出具有最大殘差的變量節(jié)點(diǎn)在動(dòng)態(tài)異步更新方法中優(yōu)先被更新；

S22.根據(jù)校驗(yàn)度準(zhǔn)則再對(duì)振蕩變量節(jié)點(diǎn)集合N₁中的變量節(jié)點(diǎn)進(jìn)行一次判定，將N₁分為集合N₃和N₄，N₃表示N₁中滿足校驗(yàn)度準(zhǔn)則的變量節(jié)點(diǎn)的集合，N₄表示N₁中不滿足校驗(yàn)度準(zhǔn)則的變量節(jié)點(diǎn)的集合，若N₃中存在有變量節(jié)點(diǎn)則從中找出殘差最大的變量節(jié)點(diǎn)在動(dòng)態(tài)異步更新方法中優(yōu)先被更新，否則就從N₄中找出具有最大殘差的變量節(jié)點(diǎn)在動(dòng)態(tài)異步更新方法中優(yōu)先被更新。

作為優(yōu)選，在一次迭代中一個(gè)消息更新過(guò)程的步驟包括：

S31.設(shè)所選擇出來(lái)的變量節(jié)點(diǎn)為v_i，對(duì)任一校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)c_a∈M(v_i)，更新信息其中M(v_i)表示所有與變量節(jié)點(diǎn)v_i相連的校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)的集合，表示變量節(jié)點(diǎn)v_i傳遞給校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)c_a的信息。

S32.為避免v_i在下次迭代中被連續(xù)選中，將殘差r(v_i)置為0；

S33.對(duì)于所有變量節(jié)點(diǎn)v_b∈N(c_a)\v_i，更新信息同時(shí)更新變量節(jié)點(diǎn)v_b，并計(jì)算v_b的點(diǎn)殘差，為下次迭代做準(zhǔn)備，其中N(c_a)\v_i表示除變量節(jié)點(diǎn)v_i外所有與校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)c_a相連的變量節(jié)點(diǎn)的集合，表示校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)c_a傳遞給變量節(jié)點(diǎn)v_b的信息。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果：

本發(fā)明不單純依靠殘差為量度，而是設(shè)置了變量節(jié)點(diǎn)的振蕩選擇定理和校驗(yàn)度準(zhǔn)則來(lái)將所有變量節(jié)點(diǎn)按外信息可靠性的高低和可靠性的大小依次劃分了幾類，優(yōu)先從攜帶可靠外信息的變量節(jié)點(diǎn)集合中選擇殘差最大的變量節(jié)點(diǎn)進(jìn)行更新，這樣可以充分利用譯碼過(guò)程中消息動(dòng)態(tài)變化的特性，使變量節(jié)點(diǎn)信息快速傳遞到其他節(jié)點(diǎn)，提升了譯碼性能；同時(shí)，在譯碼過(guò)程中，本發(fā)明簡(jiǎn)化了動(dòng)態(tài)調(diào)度譯碼算法的更新步驟，省略了傳統(tǒng)動(dòng)態(tài)調(diào)度譯碼中因引入邊信息預(yù)計(jì)算帶來(lái)的開(kāi)銷，提高了LDPC動(dòng)態(tài)調(diào)度譯碼的吞吐量，降低了譯碼復(fù)雜度。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明的動(dòng)態(tài)選擇策略的流程圖。

圖2是本發(fā)明的消息更新的流程圖。

圖3是在不同信噪比下，各種不同的譯碼算法對(duì)(576,288)二進(jìn)制LDPC碼的糾錯(cuò)性能對(duì)比圖。

圖4是在不同信噪比下，各種不同的譯碼算法對(duì)(1008,504)規(guī)則二進(jìn)制LDPC碼的糾錯(cuò)性能對(duì)比圖。

圖5是在不同信噪比下，各種不同的譯碼算法對(duì)(2304,1152)非規(guī)則二進(jìn)制LDPC碼的糾錯(cuò)性能對(duì)比圖。

圖6是在不同信噪比下，采用各種不同的動(dòng)態(tài)調(diào)度譯碼算法對(duì)(576,288)二進(jìn)制LDPC碼進(jìn)行譯碼時(shí)算法的吞吐量對(duì)比圖。

圖7是在固定信噪比2.5dB下各種不同的算法對(duì)(576,288)二進(jìn)制LDPC碼譯碼時(shí)隨著迭代次數(shù)增加收斂性能對(duì)比圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。

實(shí)施例：

如圖1所示，基于變量節(jié)點(diǎn)可靠性的低復(fù)雜度LDPC動(dòng)態(tài)調(diào)度譯碼更新方法，在變量節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)殘差的基礎(chǔ)上，利用振蕩選擇定理和變量節(jié)點(diǎn)校驗(yàn)度準(zhǔn)則的動(dòng)態(tài)選擇策略選擇出攜帶可靠外信息的變量節(jié)點(diǎn)進(jìn)行更新，

所述變量節(jié)點(diǎn)可靠性動(dòng)態(tài)選擇策略包括如下步驟：

S11.根據(jù)變量節(jié)點(diǎn)的振蕩選擇定理對(duì)所有變量節(jié)點(diǎn)進(jìn)行判定，其中振蕩的變量節(jié)點(diǎn)組成的集合為振蕩變量節(jié)點(diǎn)集合，記為N₁，N₁之外變量節(jié)點(diǎn)集合記為N₂；若振蕩變量節(jié)點(diǎn)集合N₁不為空集則執(zhí)行S12，若振蕩變量節(jié)點(diǎn)集合為空集，則執(zhí)行S13；其中，變量節(jié)點(diǎn)的振蕩選擇定理是指在LDPC碼的迭代譯碼算法中，若一個(gè)變量節(jié)點(diǎn)的LLR值符號(hào)在更新前后出現(xiàn)翻轉(zhuǎn)，則該變量節(jié)點(diǎn)是振蕩的；

S12.根據(jù)變量節(jié)點(diǎn)校驗(yàn)度準(zhǔn)則再對(duì)振蕩變量節(jié)點(diǎn)集合N₁中的變量節(jié)點(diǎn)進(jìn)行一次判定，若N₁中存在滿足校驗(yàn)度準(zhǔn)則的變量節(jié)點(diǎn)則從這些變量節(jié)點(diǎn)中找出殘差最大的的變量節(jié)點(diǎn)在動(dòng)態(tài)異步更新方法中優(yōu)先被更新，否則就從N₁中的不滿足校驗(yàn)度準(zhǔn)則的變量節(jié)點(diǎn)中找出具有最大殘差的變量節(jié)點(diǎn)在動(dòng)態(tài)異步更新方法中優(yōu)先被更新；變量節(jié)點(diǎn)的校驗(yàn)度準(zhǔn)則是指在對(duì)數(shù)域LDPC碼的迭代譯碼算法中，若與變量節(jié)點(diǎn)v_i相關(guān)的校驗(yàn)方程中，校驗(yàn)和為零校驗(yàn)方程個(gè)數(shù)大于α·dv_i，則認(rèn)為該變量節(jié)點(diǎn)攜帶的外信息是可靠的，也就是說(shuō)變量節(jié)點(diǎn)v_i滿足校驗(yàn)度準(zhǔn)則，反之不滿足，其中dv_i代表變量節(jié)點(diǎn)v_i的度數(shù)，參數(shù)α為調(diào)整因子；

S13.若振蕩變量節(jié)點(diǎn)集合N₁是空集，則從非振蕩變量節(jié)點(diǎn)集合N₂中選擇點(diǎn)殘差最大的變量節(jié)點(diǎn)在動(dòng)態(tài)異步更新算法中優(yōu)先被更新；

其中，點(diǎn)殘差的計(jì)算公式為r(m_k)＝||f(m_k)-m_k||，r(m_k)是點(diǎn)殘差，m_k和f(m_k)分別表示更新前后變量節(jié)點(diǎn)的LLR值。

本實(shí)施例中所述調(diào)整因子α＝0.75。

將所述變量節(jié)點(diǎn)可靠性動(dòng)態(tài)選擇策略具體應(yīng)用在基于變量節(jié)點(diǎn)的消息更新順序中，具體步驟包括如下：

S21.用變量節(jié)點(diǎn)的振蕩選擇定理對(duì)所有變量節(jié)點(diǎn)進(jìn)行判定；若存在滿足變量節(jié)點(diǎn)的振蕩選擇定理的變量節(jié)點(diǎn)，則執(zhí)行S22；若不存在滿足變量節(jié)點(diǎn)的振蕩選擇定理的變量節(jié)點(diǎn)，則從非振蕩變量節(jié)點(diǎn)中找出具有最大殘差的變量節(jié)點(diǎn)在動(dòng)態(tài)異步更新方法中優(yōu)先被更新；

S22.根據(jù)校驗(yàn)度準(zhǔn)則再對(duì)振蕩變量節(jié)點(diǎn)集合N₁中的變量節(jié)點(diǎn)進(jìn)行一次判定，將N₁分為集合N₃和N₄，N₃表示N₁中滿足校驗(yàn)度準(zhǔn)則的變量節(jié)點(diǎn)的集合，N₄表示N₁中不滿足校驗(yàn)度準(zhǔn)則的變量節(jié)點(diǎn)的集合，若N₃中存在有變量節(jié)點(diǎn)則從中找出殘差最大的變量節(jié)點(diǎn)在動(dòng)態(tài)異步更新方法中優(yōu)先被更新，否則就從N₄中找出具有最大殘差的變量節(jié)點(diǎn)在動(dòng)態(tài)異步更新方法中優(yōu)先被更新。

在一次迭代中一個(gè)消息更新過(guò)程的步驟包括：

S31.假設(shè)所選擇出來(lái)的變量節(jié)點(diǎn)為v_i，對(duì)任一校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)c_a∈M(v_i)，更新信息其中M(v_i)表示所有與變量節(jié)點(diǎn)v_i相連的校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)的集合，表示變量節(jié)點(diǎn)v_i傳遞給校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)c_a的信息。

S32.為避免v_i在下次迭代中被連續(xù)選中，將殘差r(v_i)置為0；

S33.對(duì)于所有變量節(jié)點(diǎn)v_b∈N(c_a)\v_i，更新信息同時(shí)更新變量節(jié)點(diǎn)v_b，并計(jì)算v_b的點(diǎn)殘差，為下次迭代做準(zhǔn)備，其中N(c_a)\v_i表示除變量節(jié)點(diǎn)v_i外所有與校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)c_a相連的變量節(jié)點(diǎn)的集合，表示校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)c_a傳遞給變量節(jié)點(diǎn)v_b的信息。

為了比較本發(fā)明提出的LDPC動(dòng)態(tài)調(diào)度譯碼更新方法的性能，本實(shí)施例進(jìn)行了仿真，采用隨機(jī)產(chǎn)生LDPC碼在AWGN信道上傳輸，并利用包含本發(fā)明的方法在內(nèi)的多種不同的譯碼算法進(jìn)行譯碼，仿真過(guò)程中采取的最大迭代次數(shù)為5，最大錯(cuò)誤幀數(shù)為100幀，調(diào)制方式為BPSK，E_b/N₀表示歸一化信噪比，單位為分貝(dB)。

如圖3所示，在較低信噪比下(如1.0dB-1.5dB)，各動(dòng)態(tài)調(diào)度譯碼算法的性能曲線幾乎是重疊的，各算法的糾錯(cuò)性能差別不大。隨著信噪比的增大，各算法的糾錯(cuò)性能出現(xiàn)了明顯的變化。在信噪比為2.0dB的時(shí)候，本發(fā)明的算法(SVC RBP)的糾錯(cuò)性能已經(jīng)明顯超越NW RBP和LQRD算法。各算法的性能曲線在3.5dB時(shí)差異比較明顯，其中性能最好的是SVC RBP和OV RBP算法，在信噪比從1dB到3.0dB范圍內(nèi)，兩者性能曲線幾乎重疊且明顯優(yōu)于其他算法，說(shuō)明SVC RBP算法和OV RBP算法的性能差別不明顯。但是在3.0dB之后，OV RBP、IVC RBP和NW RBP性能曲線下降放緩，說(shuō)明這三種算法都出現(xiàn)了不同程度誤碼平底，而SVC RBP性能曲線下降趨勢(shì)依然明顯，沒(méi)有誤碼平底出現(xiàn)。在BER＝1.0×10^-6時(shí)，SVC BP算法與LQRD算法相比有0.3dB左右的性能提升。

如圖4所示，針對(duì)(1008,504)規(guī)則二進(jìn)制LDPC碼的糾錯(cuò)性能，信噪比區(qū)間內(nèi)糾錯(cuò)性能最好的是SVC RBP算法和OV RBP算法，緊隨其后的是IVC RBP算法，LQRD算法糾錯(cuò)性能稍差與IVC RBP，但優(yōu)于NW RBP算法。NW RBP算法、VC RBP算法和LLR BP算法在本實(shí)施例所測(cè)試的信噪比區(qū)間內(nèi)糾錯(cuò)性能相對(duì)較差，而這三種算法中以NW RBP算法糾錯(cuò)性能最好，VC RBP算法次之，LLR BP算法的性能最差。從圖中可以看出，在BER＝1.0×10^-5時(shí)，SVC RBP算法與LQRD算法相比有0.15dB左右的性能提升，而且隨著信噪比的增加，SVC RBP未出現(xiàn)誤碼平底現(xiàn)象。

如圖5所示，針對(duì)(2304,1152)非規(guī)則二進(jìn)制LDPC碼的糾錯(cuò)性能，所測(cè)試的信噪比區(qū)間內(nèi)糾錯(cuò)性能最好的是SVC RBP算法，而且隨著信噪比的增加，SVC RBP算法的性能逐漸超越IVC RBP和OV RBP算法。IVC RBP算法過(guò)早的出現(xiàn)誤碼平底，這導(dǎo)致了在信噪比大于1.9的區(qū)間，IVC RBP算法的糾錯(cuò)性能曲線逐漸遠(yuǎn)離SVC RBP算法和OV RBP算法。從圖中可以看出，在BER＝2.0×10^-6時(shí)，SVC BP算法與OV RBP算法相比有0.12dB左右的性能提升。

吞吐量能夠直觀的反應(yīng)譯碼算法的復(fù)雜度，條件一致的情況下，吞吐量越大，表明單位時(shí)間內(nèi)能夠正確譯出的碼字越多，也就是說(shuō)譯碼算法復(fù)雜度越低。如圖6所示(圖中橫坐標(biāo)為信噪比，縱坐標(biāo)為單位時(shí)間內(nèi)成功譯出的碼字幀數(shù))，從圖中可以看出吞吐量最高的是本發(fā)明提出的SVC RBP算法。雖然從圖3和圖4中可以看出IVC RBP算法和SVC RBP算法的糾錯(cuò)性能很接近，但I(xiàn)VC RBP算法的吞吐量遠(yuǎn)不如其他算法，說(shuō)明IVC RBP算法比其他算法復(fù)雜度更高。綜合來(lái)看，由于本發(fā)明的譯碼方法簡(jiǎn)化了動(dòng)態(tài)調(diào)度譯碼的更新步驟，省去了邊信息的預(yù)計(jì)算，因此本發(fā)明提出的SVC RBP算法在所有動(dòng)態(tài)調(diào)度譯碼算法中吞吐量最大，也就是說(shuō)復(fù)雜度最低。

如圖7所示，從圖中可以看出本發(fā)明提出的的SVC RBP算法相比其他算法有更快的收斂速度和更好的收斂誤碼性能。IVC RBP算法和LQRD算法的收斂曲線基本重疊，說(shuō)明這兩種算法收斂性能不相上下。NW RBP算法的收斂速度稍慢于LQRD算法，但隨著迭代次數(shù)增加NW RBP的誤碼率呈現(xiàn)持續(xù)下降的狀態(tài)，當(dāng)?shù)螖?shù)達(dá)到50次的時(shí)候，NW RBP算法誤碼率已經(jīng)非常接近LQRD算法。從圖中可以看出，動(dòng)態(tài)調(diào)度譯碼算法的收斂性普遍要比并行譯碼算法LLR BP算法和串行譯碼算法CSBP算法的收斂性好很多，這也說(shuō)明動(dòng)態(tài)調(diào)度譯碼算法計(jì)算量的分配更加合理?？傮w來(lái)看，與其他算法相比，SVC RBP算法用更少的迭代次數(shù)就可以達(dá)到收斂狀態(tài)，即SVC RBP有更好的收斂性。