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The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences

An Optimized Algorithm for Constructing LDPC Code with Good Performance

Heejong Suh

Published Aug 30, 2013• 0 citations
Publisher

Abstract

본 논문에서, 성능 좋은 LDPC(Low density parity check) 코드을 위한 태너(Tanner) 그래프를 생성하는 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 뎁스 컨스트렌트(depth constraints)를 유지하면서 태너 그래프의 새로운 가지를 생성한다. 이 알고리듬은 그래프의 스토핑 �V(stopping set)을 효과적으로 줄이고, 기존의 다른 알고리듬 보다도 낮은 계산복잡도를 갖는다. 모의시험을 통해서 이 알고리듬의 개선된 성능을 확인 할 수 있었다. In this paper, an algorithm having new edge growth with depth constraints for constructing Tanner graph of LDPC(Low density parity check) codes is proposed. This algorithm reduces effectively the number of small stoping set in the graph and has lower complexity than other algorithm. The simulation results shows the improved performance of the LDPC codes constructed by this algorithm.

DOI
10.13067/jkiecs.2013.8.8.1149

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An Effective Decoding Algorithm of LDPC Codes with Lowering Error Floors

Shuo-Chen Wang, Heejong Suh

본 논문에서는, LDPC 코드의 성능을 향상시키기 위해서, LDPC 코드의 에러 플로어(error floors)를 낮추어서 복호를 수행하는 효율 좋은 알고리듬을 제안한다. 이 방법은, 바람직하지 않은 구조 때문인데, Tanner 그래프의 트래핑 세트를 줄여서 복호를 하는 방법이다. 이 알고리듬은 트래핑 세트를 줄이는 방법으로 복호의 효율성을 얻는다. 모의시험을 통해서 이 알고리듬의 개선된 성능을 확인 할 수 있었다. In this paper, in order to improve performance of LDPC codes, we propose an effective algorithm with lowering error floor of LDPC codes. This method is done by breaking trapping sets, mostly caused by an undesirable structure. This algorithm is not need to observe all the errors, only need to break the trapping sets, to effect the effectiveness. Simulation results show that its performance can be significantly improved with this decoding algorithm.

The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences•Oct 31, 2014•1 citation

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Low-density parity-check (LDPC) 부호의 복호에는 성능이 좋은 합곱 알고리즘(sum-product algorithm; SPA)과 하드웨어가 간단한 비트 반전(bit-flipping; BF) 알고리즘이 많이 쓰이고 있다. 본 논문은 이들 두 가지 방법의 장점을 가지는 저복잡도 고성능 복호 알고리즘을 제안한다. 본 제안된 유연 비트 반전(soft bit-flipping) 알고리즘은 비트와 체크 노드 사이에 전달되는 메시지를 계산하는 데 단순한 비교와 덧셈 연산만을 필요로 하며 연산량이 적다는 장점이 있다. 또한 연산이 완료된 메시지의 활용률을 높이고 비균등 양자화(non-uniform quantization)를 채용하여 1000 내외의 부호 길이에서 SPA 에 0.4dB 근접하는 신호대 잡음비(signal-to-noise ratio)를 달성하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘을 이용하면, 행 무게(row weight)와 열 무게(column weight)가 높아서 종래의 SPA로 구현하기 어려웠던 부호를 비교적 좋은 오율 성능을 유지하면서 실용적으로 구현할 수 있다. ; A high-performance low-complexity decoding algorithm for LDPC codes is proposed in this paper, which has the advantages of both bit-flipping (BF) algorithm and sum-product algorithm (SPA). The proposed soft bit-flipping algorithm requires only simple comparison and addition operations for computing the messages between bit and check nodes, and the amount of those operations is also small. By increasing the utilization ratio of the computed messages and by adopting nonuniform quantization, the signal-to-noise ratio (SNR) gap to the SPA is reduced to 0.4dB at the frame error rate of 10-4 with only 5-bit assignment for quantization. LDPC codes with high column or row weights, which are not suitable for the SPA decoding due to the complexity, can be practically implemented without much worsening the error performance.

•May 1, 2009•0 citations

A novel algorithm of constructing LDPC codes with graph theory

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There are many algorithms to construct good low-density parity-check (LDPC) code, the most typical algorithms are bit-filling algorithm, randomly construction algorithm, and PEG (progressive edge growth) algorithm. As shown in [1], the error floor of LDPC Code is decreased by using PEG algorithm, but the error correction performance in waterfall region is compromised since a stopping set with small size will form the codeword with small Hamming weight over AWGN [2]. In this paper, we propose a novel algorithm to construct LDPC Codes. In our algorithm, we construct LDPC Code to avoid small girth and small stopping set by detecting the complete associated matrix of check node (defined in this paper) that converted from bipartite graph of LDPC Code based on the graph theory. Simulation shows that the LDPC code constructed by our algorithm has lower error floor than randomly constructed LDPC Code. The performance improvement of our algorithm is 0.1dB at BER of 10-3compared with PEG algorithm.

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Efficient LDPC Decoding Algorithm Using Node Monitoring

Heejong Suh

본 논문에서는 노드 모니터링(NM)과 Piecewise Linear Function Approximation(: NP)을 사용하여 LDPC 디코딩 알고리듬의 계산복잡도를 감소시키는 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 기존의 알고리듬보다도 더 효율적이다. 제안된 알고리즘이 기존의 방법보다도 개선되었다는 것을 확인하기 위해서 모의실험을 하였다. 실험결과, 제안된 알고리즘의 계산은 기존의 방법에 비해 약 20 % 향상되었음을 확인하였다. In this paper, we proposed an efficient algorithm using Node monitoring (NM) and Piecewise Linear Function Approximation(: NP) for reducing the complexity of LDPC code decoding. Proposed NM algorithm is based on a new node-threshold method together with message passing algorithm. Piecewise linear function approximation is used to reduce the complexity of the algorithm. This new algorithm was simulated in order to verify its efficiency. Complexity of our new NM algorithm is improved to about 20% compared with well-known methods according to simulation results.

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Quasi-Cyclic Low-Density Parity-Check Codes with Large Girth Based on Euclidean Geometries

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이 논문은 유클리드 기하학과 Circulant Permutation Matrices에서 병렬 구성을 기반으로 하는 Quasi-cyclic Low-density parity-check (QC-LDPC) 코드의 생성을 위한 하이브리드한 접근방식을 나타낸다. 이 방법으로 생성된 코드는 넓은 둘레(Large Girth)와 저밀도(Low Density)를 가진 규칙적인 코드로 나타내어진다. 시뮬레이션 결과는 이 코드들이 반복 복호(Iterative Decoding)를 통해 좋은 성능을 갖는것과 부호화되지 않은 시스템에서 좋은 코딩 이득을 달성하는 것을 보인다.

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A search algorithm for stopping sets in a Tanner graph is proposed for designing good low-density parity-check (LDPC) codes. By applying the belief-propagation algorithm with messages containing the information of originated variable nodes and their connected edges, the stopping sets can be detected. Furthermore, a code design method using the algorithm is presented and the performances of the designed code over several channels are shown

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본 논문에서, 성능 좋은 LDPC(Low density parity check) 코드을 위한 태너(Tanner) 그래프를 생성하는 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 뎁스 컨스트렌트(depth constraints)를 유지하면서 태너 그래프의 새로운 가지를 생성한다. 이 알고리듬은 그래프의 스토핑 �V(stopping set)을 효과적으로 줄이고, 기존의 다른 알고리듬 보다도 낮은 계산복잡도를 갖는다. 모의시험을 통해서 이 알고리듬의 개선된 성능을 확인 할 수 있었다. In this paper, an algorithm having new edge growth with depth constraints for constructing Tanner graph of LDPC(Low density parity check) codes is proposed. This algorithm reduces effectively the number of small stoping set in the graph and has lower complexity than other algorithm. The simulation results shows the improved performance of the LDPC codes constructed by this algorithm.
본 논문에서는, LDPC 코드의 성능을 향상시키기 위해서, LDPC 코드의 에러 플로어(error floors)를 낮추어서 복호를 수행하는 효율 좋은 알고리듬을 제안한다. 이 방법은, 바람직하지 않은 구조 때문인데, Tanner 그래프의 트래핑 세트를 줄여서 복호를 하는 방법이다. 이 알고리듬은 트래핑 세트를 줄이는 방법으로 복호의 효율성을 얻는다. 모의시험을 통해서 이 알고리듬의 개선된 성능을 확인 할 수 있었다. In this paper, in order to improve performance of LDPC codes, we propose an effective algorithm with lowering error floor of LDPC codes. This method is done by breaking trapping sets, mostly caused by an undesirable structure. This algorithm is not need to observe all the errors, only need to break the trapping sets, to effect the effectiveness. Simulation results show that its performance can be significantly improved with this decoding algorithm.
Low-density parity-check (LDPC) 부호의 복호에는 성능이 좋은 합곱 알고리즘(sum-product algorithm; SPA)과 하드웨어가 간단한 비트 반전(bit-flipping; BF) 알고리즘이 많이 쓰이고 있다. 본 논문은 이들 두 가지 방법의 장점을 가지는 저복잡도 고성능 복호 알고리즘을 제안한다. 본 제안된 유연 비트 반전(soft bit-flipping) 알고리즘은 비트와 체크 노드 사이에 전달되는 메시지를 계산하는 데 단순한 비교와 덧셈 연산만을 필요로 하며 연산량이 적다는 장점이 있다. 또한 연산이 완료된 메시지의 활용률을 높이고 비균등 양자화(non-uniform quantization)를 채용하여 1000 내외의 부호 길이에서 SPA 에 0.4dB 근접하는 신호대 잡음비(signal-to-noise ratio)를 달성하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘을 이용하면, 행 무게(row weight)와 열 무게(column weight)가 높아서 종래의 SPA로 구현하기 어려웠던 부호를 비교적 좋은 오율 성능을 유지하면서 실용적으로 구현할 수 있다. ; A high-performance low-complexity decoding algorithm for LDPC codes is proposed in this paper, which has the advantages of both bit-flipping (BF) algorithm and sum-product algorithm (SPA). The proposed soft bit-flipping algorithm requires only simple comparison and addition operations for computing the messages between bit and check nodes, and the amount of those operations is also small. By increasing the utilization ratio of the computed messages and by adopting nonuniform quantization, the signal-to-noise ratio (SNR) gap to the SPA is reduced to 0.4dB at the frame error rate of 10-4 with only 5-bit assignment for quantization. LDPC codes with high column or row weights, which are not suitable for the SPA decoding due to the complexity, can be practically implemented without much worsening the error performance.
There are many algorithms to construct good low-density parity-check (LDPC) code, the most typical algorithms are bit-filling algorithm, randomly construction algorithm, and PEG (progressive edge growth) algorithm. As shown in [1], the error floor of LDPC Code is decreased by using PEG algorithm, but the error correction performance in waterfall region is compromised since a stopping set with small size will form the codeword with small Hamming weight over AWGN [2]. In this paper, we propose a novel algorithm to construct LDPC Codes. In our algorithm, we construct LDPC Code to avoid small girth and small stopping set by detecting the complete associated matrix of check node (defined in this paper) that converted from bipartite graph of LDPC Code based on the graph theory. Simulation shows that the LDPC code constructed by our algorithm has lower error floor than randomly constructed LDPC Code. The performance improvement of our algorithm is 0.1dB at BER of 10-3compared with PEG algorithm.
본 논문에서는 노드 모니터링(NM)과 Piecewise Linear Function Approximation(: NP)을 사용하여 LDPC 디코딩 알고리듬의 계산복잡도를 감소시키는 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 기존의 알고리듬보다도 더 효율적이다. 제안된 알고리즘이 기존의 방법보다도 개선되었다는 것을 확인하기 위해서 모의실험을 하였다. 실험결과, 제안된 알고리즘의 계산은 기존의 방법에 비해 약 20 % 향상되었음을 확인하였다. In this paper, we proposed an efficient algorithm using Node monitoring (NM) and Piecewise Linear Function Approximation(: NP) for reducing the complexity of LDPC code decoding. Proposed NM algorithm is based on a new node-threshold method together with message passing algorithm. Piecewise linear function approximation is used to reduce the complexity of the algorithm. This new algorithm was simulated in order to verify its efficiency. Complexity of our new NM algorithm is improved to about 20% compared with well-known methods according to simulation results.
이 논문은 유클리드 기하학과 Circulant Permutation Matrices에서 병렬 구성을 기반으로 하는 Quasi-cyclic Low-density parity-check (QC-LDPC) 코드의 생성을 위한 하이브리드한 접근방식을 나타낸다. 이 방법으로 생성된 코드는 넓은 둘레(Large Girth)와 저밀도(Low Density)를 가진 규칙적인 코드로 나타내어진다. 시뮬레이션 결과는 이 코드들이 반복 복호(Iterative Decoding)를 통해 좋은 성능을 갖는것과 부호화되지 않은 시스템에서 좋은 코딩 이득을 달성하는 것을 보인다.