1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下：
2.算法涉及理论知识概要
低密度奇偶校验码(Low-Density Parity-Check Codes, LDPC codes)因其优秀的纠错能力和接近香农极限的性能而广泛应用于现代通信系统中。有序统计译码(Ordered Statistics Decoding, OSD)是一种基于概率译码准则的软输入软输出译码方法，它通过排序接收符号的概率值来估计最可能的错误位置，进而纠正错误。在OSD中，偏移参数(ΔΔ)的选择对于译码性能至关重要，因为它影响着错误位置的估计精度。基于遗传优化的LDPC码OSD译码算法最优偏移参数计算，就是利用遗传算法的全局搜索能力来寻找最佳的ΔΔ值，以优化译码性能。
遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化算法，用于解决优化和搜索问题。其核心包括以下几个步骤：
编码：将问题的解转换为染色体（个体）的形式。
初始化：创建一个初始种群，通常随机生成。
适应度评估：评价每个个体在解空间中的适应度，即其解决问题的能力。
选择：基于适应度选择个体进行繁殖，适应度高的个体被选中的概率更高。
交叉：模拟生物的遗传过程，通过交换部分染色体信息生成新的后代。
变异：以一定的概率对染色体进行小的随机修改，增加多样性。
终止条件：达到预设的迭代次数或找到满意解后停止。
基于遗传优化的LDPC码OSD译码算法最优偏移参数计算，通过模拟自然选择过程，自动寻优，避免了传统方法中耗时的手动调整和遍历，能有效提升译码性能，尤其是在复杂和高维参数空间中。这种方法不仅适用于Δ的优化，也适用于其他译码参数的优化。
3.MATLAB核心程序
[V,I] = min(JJ);
bb = phen1(I,:);
N = 2016;
K = 1008;
R = K/N;
%H矩阵
[ H, Hp, Hs ] = func_H();
SNR = 0:0.5:3;
Ber = zeros(1, length(SNR));
Fer = zeros(1, length(SNR));
%译码迭代次数
Iters = 8;
for jj = 1:1:length(SNR)
%仿真帧
Frames = 500;
error1 = 0;
cout = 0;
sigma = sqrt(1/10^(SNR(jj)/10));
for i = 1:1:Frames
[i,SNR(jj) ]
%编码
msg = randi([0, 1], 1, 1008);
msg_encode = func_Encoder(Hs, msg);
%调制
bpsk_encode = 1 - 2.*msg_encode;
%AWGN
bpsk_N = awgn(bpsk_encode,SNR(jj),'measured');
%接收
llr = 2*bpsk_N/(sigma^2);
ydecode = func_OMS( H, llr, bb, Iters );
errs = sum(msg ~= ydecode);
error1 = error1 + errs;
cout = cout + 1;
end
Ber(1, jj) = error1/(K * cout);
end
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(['OMS,GA优化后的alpha = ',num2str(bb)])
grid on;
save OMS3.mat SNR Ber Error2 bb
