1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下（完整代码运行后无水印）：
2.算法涉及理论知识概要
LDPC码是一种线性错误修正码，以其接近香农极限的优良性能而被广泛应用于现代通信系统中。NMS译码是一种基于最小平方误差准则的软判决译码方法，其目标是找到一个最可能的码字，使得接收到的信号与该码字之间的欧氏距离最小。NMS译码算法中包含一些关键参数，如归一化因子，这些参数的选择对译码性能有显著影响。
在应用GWO优化LDPC码NMS译码算法的归一化参数时，首先需要定义目标函数，通常为目标函数最小化，例如最小化误码率(BER)或最大化信噪比(SNR)。设归一化参数为γ，则目标函数可以表示为：
GWO算法通过不断迭代更新γ的值，寻找使f(γ)达到最小（或最大，根据目标函数定义）的γ∗。最终，γ∗即为最优归一化参数。
在本课题中，我们选择BER(γ)。
3.MATLAB核心程序
a=2*(1-(t/Iters)); for i=1:Numfor j=1:dim r1 = rand; r2 = rand;A1 = 2*a*r1-a;%C1 = 2*r2; %D_alpha = abs(C1*Alpx(j)-xpos(i,j));%X1 = Alpx(j)-A1*D_alpha; %r1 = rand; r2 = rand;A2 = 2*a*r1-a; %C2 = 2*r2; %D_beta = abs(C2*btx(j)-xpos(i,j)); %X2 = btx(j)-A2*D_beta; % r1 = rand; r2 = rand;A3 = 2*a*r1-a; %C3 = 2*r2; %D_delta = abs(C3*dltx(j)-xpos(i,j)); %X3 = dltx(j)-A3*D_delta; % xpos(i,j) = (X1+X2+X3)/3;%if xpos(i,j)>=Lmax(j)xpos(i,j)=Lmax(j);endif xpos(i,j)<=Lmin(j)xpos(i,j)=Lmin(j);endendend
endaa = AlpxN = 2016;
K = 1008;
R = K/N;
%H矩阵
[ H, Hp, Hs ] = func_H();...........................................................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(['归一化最小和NMS,GWO优化后的alpha = ',num2str(aa)])
grid on;
save NMS4.mat SNR Ber aa
0X_061m
