Decodificador optimizado para códigos de verificación de paridad de baja densidad basado en algoritmos genéticos

Los códigos de verificación de paridad de baja densidad (LDPC) son una familia de códigos de corrección de errores. Su rendimiento cercano al límite de Shannon los convierte en soluciones muy atractivas para sistemas de comunicación digital. Existen varios algoritmos para decodificar códigos LDPC que muestran una gran diversidad en términos de rendimiento relacionado con la corrección de errores. Además, muy recientemente, muchos artículos de investigación han involucrado el algoritmo genético (GA) en la teoría de códigos, en particular, en el caso de la decodificación de códigos de bloque lineales, lo que ha contribuido en gran medida a reducir la tasa de error de bits (BER). En este artículo se propone un método eficiente basado en el GA que se utiliza para mejorar la capacidad de corrección en términos de BER y la tasa de error de tramas (FER) de los códigos LDPC. Posteriormente, el algoritmo propuesto puede decidir de manera independiente el momento más adecuado para detener el proceso de decodificación; además, no requiere información del canal (CSI), lo que lo hace adaptable a todo tipo de canales con diferentes niveles de ruido o intensidad. Las simulaciones muestran que el algoritmo propuesto es más eficiente en términos de BER en comparación con otros decodificadores de códigos LDPC.