基于量化修正的低复杂度LDPC译码算法

为进一步降低基于可靠度的(Low Density Parity Check,LDPC)译码算法复杂度,提出一种基于量化修正的低复杂度LDPC译码算法,该算法在对信道信息预处理时引入量化信息修正处理策略,从而避免在译码迭代过程中进行译码信息修正处理操作,在保持译码性能的同时,较大幅度地降低译码复杂度。针对均匀和非均匀量化方案,本文实现了基于修正系数的均匀量化和基于列重修正的非均匀量化两种译码方案。仿真实验结果表明,所提出的两种译码方案在算法复杂度明显较低的情况下,仍然与MRBI-MLGD译码算法具有相同的译码性能与收敛速度。特别地,在基于列重修正的非均匀量化方案中,只需3-4 bits的低比特量化即可达到均匀量化中高比特量化(8 bits)相同的迭代次数和误比特率性能。     

一种基于整数操作的极化码最小和译码算法

通过信道极化,极化码理论上证明可渐进达到香农限。文中研究极化码在高斯信道下的串行抵消(successive cancellation,SC)译码算法,提出了一种基于整数操作的最小和译码算法。算法中信道输出值被均匀量化后再取整数,作为SC译码器的输入;节点更新使用最小和算法,更新过程不需要量化操作,直接使用信道输出值量化后的整数值。数值仿真结果表明,在信噪比小于4 d B时,译码性能与基于浮点运算的原始SC译码一致;当误比特率为10-5时,提出的算法与原始SC译码的信噪比相差0.2 d B。所提出的算法便于硬件实现,运算中变量的大小都用8比特整数表示。     

极化码串行抵消译码算法的改进设计

极化码是基于信道极化(Channel Polarization)现象,首次以构造性的方法逼近信道容量的码。尽管极化码的编码和译码都具有较低的复杂度,但在中短码长时,极化码的性能并不理想,甚至不如LDPC和Turbo码。针对这一问题,提出了一种采用CRC作为内码,并与极化码级联的方案。与现有方案不同的是算法在译码时仅对内码位之间的位采用列表译,从而获得较低的译码复杂度。从仿真结果看,算法在BEC信道下可以显著地提高极化码的性能,并接近最大似然译码的性能;在AWGN信道下可以获得0.5dB的性能改善。     

非正交空时编码系统球形译码的性能

针对无线衰落信道中多发射多接收天线传输系统中的非正交空时编码技术,提出一种低复杂性的球性译码方案。相对于非正交空时编码的最大似然译码,球形译码具有较低的复杂性和良好的性能。为了减少球形译码中信号空间搜索的计算量,采用动态调整信号空间搜索半径的处理方法。数值仿真结果表明:非正交空时码采用低复杂性的球形译码的性能接近其采用最大似然译码的性能。     

一种基于Kalman滤波器的低复杂度信道估计算法

在HF通信中,信道具有时变性,准确地跟踪信道对于接收端是必不可少的,提出了一种半盲迭代信道估计和译码的联合接收方案。通过较短的训练序列对信道进行初估计,假设当前时刻的信道参数不变,当信息数据来临时,进行一次译码,译码后的数据比特作为信道的先验输入信息,对信道实时跟踪,再进行下一次译码,直到满足条件为止。将信道估计引入迭代过程中,在增加少量复杂度的情况下,可提供较为精确的信道信息。     

二输入端多址信道的线性δ-可译码

本文对二输入端的多址信道构造了一类线性δ-可译码,它具有较强的纠错能力,且编译码简便,能够灵活地设计出满足各种性能要求的δ-可译码。本文提出了伪纠错译码法,该方法适用于二输入端的多址信道。基于这种译码方法,本文提出了几种快速的线性δ-可译码的译码方案。     

LDPC码串行译码收敛性分析

介绍了低密度校验码（LDPC码）的Tanner图表示和洪水译码算法后，引入基于校验节点的串行译码算法及半串行译码算法，通过密度进化和树的深度两方面束讨论串行译码的消息收敛特性，证明其消息收敛速度比洪水译码算法约快2倍，并且降低了译码复杂度。分别应用洪水译码算法和串行译码算法在AWGN信道下进行计算机仿真。理论分析与仿真结果均表明，串行译码算法明显改善了译码性能。     

基于稀疏序列LDPC的多层码的迭代译码

提出一种稀疏二进制序列构造的LDPC码作为分量码,译码采用串行迭代的多层码方案.每次串行迭代译码逐层进行,低层向高层传递译码软信息.采用该方案分别对8PSK和16QAM调制的多层码进行串行迭代译码和并行迭代译码的性能仿真.仿真结果表明:该方案的编码复杂度较低,相比于并行迭代译码,串行迭代译码简化了译码结构,且2种迭代译码算法复杂度相同;在AWGN信道和平坦瑞利衰落信道中,串行迭代译码的误比特性能优于并行迭代译码.     

低密度奇偶检验码译码的高效量化算法

为降低低密度奇偶检验码译码的硬件实现复杂度,提出了一种可变步长均匀量化"和积"译码算法。该算法分为两步进行:首先,检验节点和变量节点的外信息都以相同的量化步长进行均匀量化而进行迭代译码;然后,当迭代达到预定的次数时,检验节点和变量节点的量化步长分别乘以和除以预先选定的一个参数。仿真和现场可编程门阵列实现结果表明,与未量化的标准积译码算法相比,该算法的性能损失在0.1 dB以内;与同等性能的算法相比,该算法可以降低50%的硬件规模。     

卷积码及其维特比译码算法的软件实现

提出了数字通信系统中在信道受到干扰时信道译码器检测或修正解调器送来错误信息的一种软件实现方案，该方案应用VisualC 6.0软件技术实现了卷积编码器和维持比译码器功能，它不仅译码算法简单，易实现，而且可以得到较大的编码增益，具有良好的纠错编码功能，是一种软件方法的前向纠错编码技术，实验结果表明：应用软判决维持比译码算法时的误码率低于应用硬判决算法的误码率，一般要比硬判决算法多大约2dB的增益；约束长度越大误码率赵低，译码性能越好，在码率和约束长度不变时，硬判决算法的执行速度比软判决算法快。目前，该方案已应用于高精度网络彩色激光打印机，并获得好评。     

基于Log-MAP算法的Turbo码量化分析

针对AGWN信道,基于Log—MAP译码算法,系统分析与研究了软输入软输出（SISO）Turbo迭代译码过程中数据的量化与定点实现。结合数据观察与算法剖析,借助蒙特卡罗仿真给出了接收信息、外信息、信道可信度值、状态度量等数据的定点表示及量化细节,所选择的量化方案达到了译码性能与实现复杂度较好的折衷,量化后性能损失不大于0．15dB。     

分组Turbo码软判决自适应Chase译码算法的研究

针对二进制分组turbo码提出了一种加快译码速度的软判决译码算法-自适应门限Chase译码算法(ATC).该算法以迭代Chase算法为基础,根据传输系统编码方案和信道条件联合确定Chase算法中不可靠比特数,从而可以减少测试序列的数目,并利用外信息的三角函数代替迭代译码时的归一化因子,以达到降低软判决译码复杂度的目的;与迭代Chase译码算法相比,该算法可在译码复杂性和译码性能之间达到平衡.仿真结果表明:ATC算法能在保持turbo码的译码性能基础上,提高译码速度,降低译码复杂度.     

钻井时从地面向井下通讯系统的解码方法

井下与地面之间的双向通讯通道是构成地面与井下闭环控制不可缺少的一环．从井下向地面的通讯通道已由ＭＷＤ完成,而从地面向井下的通讯通道,目前还没有成熟的产品．在分析现有的下行通道及钻井实况的基础上,确定利用钻杆振动作为信息载体．信源编码确定为：若钻杆静止６０ｓ,视信源信号为“０”,若钻杆钻进６０ｓ,视信源信号为“１”．对信源进行组合,信息的编码由两部分组成,同步码元＋信息码元．针对编码系统,解码系统安装在钻头以上约２ｍ处,钻井时与钻杆一起旋转,它包括振动传感器,解码电路与解码软件．振动传感器将钻杆振动与静止的不同状况反映到解码电路的输入端,解码电路具有一定的学习能力,配合解码软件可完成解码功能．另外,对解码电路的参数选择及解码软件设计流程给予充分说明．并介绍了系统的模拟实验装置及试验结果     

一种基于信道软译码的差错隐藏算法

为满足恶劣无线环境下低速率语音通信需要,针对混合激励线性预测(MELP)提出了一种基于信道软译码的差错隐藏算法.利用软译码所得对数似然概率比估计比特错误概率,提出了利用比特错误概率和信源残留冗余,基于最大后验概率(MAP)估计合成端语音清浊音模式.对不同的清浊音模式,选择不同的参数重构方案,浊音帧时,利用对数似然概率比基于最小均方误差(MMSE)准则进行参数重构;清音帧时,硬判决对数似然概率比,由硬判决结果通过映射直接重构参数,在信道编码为递归系统卷积码和并行级联卷积码情况下,采用PESQ测试了提出的差错隐藏算法误码条件下合成语音质量.测试结果表明,与近年来提出的针对MELP的差错隐藏算法相比,该算法具有更好的性能.     

一种改进的LDPC码译码算法研究

针对传统BP算法运算复杂度较高的问题,将BP算法和WBF算法相结合提出LDPC码改进译码算法。在每次BP迭代译码中加入校验式判断,并利用一定的翻转判据进行加权。然后对满足条件的位进行翻转,再次进行校验式判断,加快获得许用码字的速度。在加性高斯白噪声信道下的仿真结果表明,此改进译码算法能有效降低译码的平均运行时间,并且能够保持和传统BP算法一样的优异译码性能。并针对不同最大迭代次数,不同码长,不同码率情况,对改进译码算法和传统BP算法的性能进行详细比较。     

基于深度学习的MIMO系统联合信号检测与信道译码

为进一步提高多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统性能,研究了深度学习方法来联合解决MIMO系统信号检测与信道译码问题.通过将深度神经网络、自动编码器神经网络与传统MIMO通信系统的物理层架构进行有机融合,构建了基于神经网络的MIMO系统模型,可获取系统发射端的信息比...     

基于外信息符号差的 LT码串行译码算法

在无线通信系统中,LT码采用置信传播（ BP ）译码算法进行译码,缺少有效的迭代控制机制。针对这一问题,首先将串行置信传播（ SBP ）算法应用于LT码的译码,极大地提高了译码收敛速度。其次,通过对LT码在加性高斯白噪声（ AWGN）信道下的外信息转移（ EXIT）曲线的分析,提出了一种基于外信息符号差的串行置信传播（ ESD-SBP ）译码算法,即根据一次完整迭代前后符号节点译码器（ SND）的外信息符号变化情况来快速判断译码收敛情况、控制迭代停止。最后对固定迭代次数、互熵算法（CE）、循环冗余校验（CRC）以及外信息符号差算法（ESD）进行了性能对比。仿真结果表明,在不降低串行译码（ SBP ）算法性能的前提下,可以有效减小迭代次数。     

删除信道下单反馈SLT编码

基于反馈信息的喷泉码在选择合适的度分布函数下可以有效降低译码开销.将DALT码与基于反馈信息的SRSD度分布函数相结合,提出一种适用在删除概率较低信道中使用的单反馈SLT编码方法.与传统LT码相比,该方法仅增加一次反馈,降低了编译码过程的复杂度,其编译码复杂度、开销等均与信道删除概率有关.理论分析及实验结果表明,在低删除概率信道中,采用所提方法可以有效地减少传输中编码包的个数,其喷泉码性能优于传统的LT码和SLT码.