基于误码置零的LDPC码稀疏校验矩阵重建

doi:10.12305/j.issn.1001-506X.2026.05.31

系统工程与电子技术 ›› 2026, Vol. 48 ›› Issue (5): 1765-1771.doi: 10.12305/j.issn.1001-506X.2026.05.31

基于误码置零的LDPC码稀疏校验矩阵重建

王忠勇¹, 贺东旭²(), 巩克现¹, 翟慧鹏³, 王玮¹^,*

1. 郑州大学电气与信息工程学院，河南郑州 450001
2. 郑州大学网络空间安全学院，河南郑州 450002
3. 国家互联网应急中心河南分中心，河南郑州 450001

收稿日期:2025-03-03 出版日期:2026-05-27 发布日期:2026-05-27
通讯作者: 王玮 E-mail:hedongxu0409@163.com
作者简介:王忠勇（1965—），男，教授，博士，主要研究方向为通信信号处理、嵌入式系统
贺东旭（1999—），男，硕士研究生，主要研究方向为信道编码识别分析
巩克现（1976—），男，教授，博士，主要研究方向为数字信号处理、通信信号分析
翟慧鹏（1990—），男，工程师，硕士，主要研究方向为网络安全、通信安全、物联网

Sparse check matrix reconstruction for LDPC codes based on zeroing error codes

Zhongyong WANG¹, Dongxu HE²(), Kexian GONG¹, Huipeng ZHAI³, Wei WANG¹^,*

1. School of Electrical and Information Engineering，Zhengzhou University，Zhengzhou 450001，China
2. School of Cyber Science and Engineering，Zhengzhou University，Zhengzhou 450002，China
3. National Internet Emergency Response Centre Henan Sub-centre，Zhengzhou 450001，China

Received:2025-03-03 Online:2026-05-27 Published:2026-05-27
Contact: Wei WANG E-mail:hedongxu0409@163.com

摘要/Abstract

摘要：

为提升高误码率、接收码字个数较少情况下低密度奇偶校验（low density parity check，LDPC）码稀疏校验矩阵重建性能，提出一种将含错码字置零和分层置信传播（layered belief propagation，LBP）译码相结合的算法。该算法基于随机抽取和高斯消元法获取稀疏校验向量，利用该校验向量对含错的接收码字进行校验，将校验不通过的码字置为零向量，提高了随机抽取迭代前期获取的稀疏校验向量个数。当稀疏校验向量个数到达阈值后使用LBP译码方法纠正错误比特，提升了LDPC码稀疏校验矩阵的重建率。仿真结果表明，对于IEEE 802.11n协议下的(648，324)LDPC码，所提算法在高误码率且接收码字个数较少的条件下，稀疏校验矩阵重建率可达84%，相比现有算法提升了约40%，有效提高了重建算法的容错能力。

关键词: 低密度奇偶校验, 稀疏校验矩阵, 随机抽取, 误码置零, 重建算法

Abstract:

To improve the performance of sparse check matrix reconstruction for low density parity check（LDPC）codes with high bit error rate and small number of received codewords, an algorithm combining error-containing codeword zeroing and layered belief propagation（LBP）decoding is proposed. This algorithm is based on random extraction and Gaussian elimination to obtain sparse check vectors, which are then used to verify the received codewords containing errors. Codewords that fail the verification are set to zero vectors, thereby increasing the number of sparse check vectors obtained in the early iterations of random extraction. When the number of sparse check vectors reaches a threshold, the LBP decoding method is used to correct the error bits, enhancing the reconstruction rate of the LDPC code’s sparse check matrix. Simulation results show that for the （648, 324） LDPC code under the IEEE 802.11n protocol, the proposed algorithm achieves a sparse check matrix reconstruction rate of 84% under conditions of high bit error rates and a small number of received codewords, which is an improvement of approximately 40% compared to existing algorithms. This effectively improves the fault tolerance of the resconstruction algorithm.

Key words: low density parity check（LDPC）, sparse check matrix, randomly selected, zeroing error codes, rebuild algorithm

中图分类号:

TN911.22

王忠勇, 贺东旭, 巩克现, 翟慧鹏, 王玮. 基于误码置零的LDPC码稀疏校验矩阵重建[J]. 系统工程与电子技术, 2026, 48(5): 1765-1771.

Zhongyong WANG, Dongxu HE, Kexian GONG, Huipeng ZHAI, Wei WANG. Sparse check matrix reconstruction for LDPC codes based on zeroing error codes[J]. Systems Engineering and Electronics, 2026, 48(5): 1765-1771.

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参考文献 19

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基于误码置零的LDPC码稀疏校验矩阵重建

Sparse check matrix reconstruction for LDPC codes based on zeroing error codes

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