Turbo码SOVA译码器的系统仿真及性能分析

主要分析了3GPP标准中Turbo码采用SOVA译码器的译码性能.3GPP标准中给出了1/3Turbo码的编码结构和交织器设计方案,但未能给出译码方案.作者对帧长为4000bit的Turbo码,采用了SOVA译码器进行建模仿真.比较了SOVA译码器与MAX＿LOG＿MAP译码器译码的性能和实现复杂度.本文作者认为,从综合算法的性能、计算复杂度和时延等方面来考虑,SOVA译码器作为Turbo码的译码是一个比较好的选择.     

Turbo码译码的改进SOVA算法

Turbo编码自1993年提出以来,由于其出色的译码性能,在编码界得到了广泛关注,逐渐被吸纳到一些标准化体系中。对于Turbo码的译码问题,目前已有许多种译码算法,在传统SOVA(软输出维特比算法)译码算法的基础上,给出了一种SOVA译码的改进算法,仿真结果表明该算法在译码性能等方面具有较强的优越性。     

Turbo码的组合译码算法

针对Log-MAP,MAX-Log-MAP和SOVA这三种常用的Turbo码译码算法的计算复杂度与译码性能之间的矛盾,提出了一种Turbo码组合译码算法。通过把Log-MAP和SOVA这两个译码算法在译码过程中进行配比组合,能在少量降低译码性能的同时,有效降低译码复杂度,降低整个系统的译码延时,适用于对实时性要求较高的通信系统。     

栅格终止方案地Turbo码性能的影响

针对码速率为1/3、编码存储级数为m的Turbo码,研究了3种栅格终止方案：传统的单归零栅格终止方案,作者提出的前m尾交织双归零栅格终止方案和第三代移动通信系统（3GPP）推荐采用的无尾交织双归零栅格终止方案。Turbo码的译码采用软输出维特比算法（SOVA）,从译码原理出发,对3种栅格终止方案的设计、译码性能及编码效率进行了分析和比较,并通过仿真给出了分别采用3种栅格终止方案的Turbo码的误码率曲线,仿真结果表明,前m尾交织双归零栅格终止方案具有最低的误码率底限。     

关于前向最大后验概率（MAP）算法的研究

推导了前向MAP的一种简化形式-F-MAP,并给出了它的两种实用算法：Log-F-MAP和Max-Log-F-MAP,F-MAP与SOVA算法（寄存器交换模式）间有着密切的联系,特别是可将Log-F-MAP看作对SOVA的进一步改进,通过定点仿真,对F-MAP和其他流行SISO算法在Turbo译码中的BER/FER性能进行了比较与分析,得到了译码延迟D的合理值为5～6倍的约束长度。     

关于Turbo码可实现解码方法的研究

Turbo码解码算法包括SOVA（soft output viterbi algorithm),MAP(max a posterior),以及LOGMAP算法,其中LOGMAP算兼有高性能和低计算复杂度的优点。为了降低解码复杂度,对LOGMAP算法进行了模拟优化;为进一步减少解码时间,在解码过程中引入了滑动窗技术。并对整个Turbo码解码过程进行量化模拟,得出了优化结果。     

适用于实际系统的改进Turbo码最大后验概率译码

采用分块译码算法来解决Turbo码最大后验概率（MAP）译码存储最大，时延大的问题，分块译码将长帧分成若干较短的子帧进行处理，边接收边译码，因而缩短了译码时延，由于每次仅需存储若干相邻子帧的前后矩阵值，从而减小了存储量，根据一种通用的正反向处理器配合方案，计算出此方法相对于传统算法存储和时延减少量的一般表达式，并在对数域详细推导出算推导出算法流程，仿真表明，在一定范围内，分块译码算法性能随训练长度的增加而提高，采用此算法后，时延大大减小，存储量减小为传统对数成最大后验概率译码（LOG－MAP）算法的2／n，便于实际应用。     

Tutbo码并行译码算法的研究

Turbo码的译码算法大致可分为串行译码算法和并行译码算法两大类。串行译码算法如MAP、LOG MAP等的研究已比较深入。但并行译码算法 ,尚有许多问题有待探讨。研究了Turbo码的并行译码算法 ,将Turbo码译码和图论结合起来 ,利用Bayesian网络图模型描述了Turbo码的译码过程 ,基于模型使用Pearl的信息传播算法 ,建立了Turbo码的并行译码算法。并对所讨论的并行译码算法进行了模拟 ,模拟结果表明 :该并行译码在译码性能等方面比串行译码优越     

基于因子图的Turbo码译码

Turbo码和LDPC码都可以实现接近Shannon理论极限的性能，Turbo码由于成员RSC码所固有的移位寄存器特性使得其编码较为容易实现，而对于接近Shannon容量的LDPC码，则需要大量的矩阵乘法运算才能完成信息的编码，电路实现较为复杂，另一方面，采用和积算法的LDPC码的译码过程则比采用BCJR算法（及其简化形式）的Turbo译码更加容易实现，且计算复杂度更低，将Turbo编码与LDPC码的译码相结合，对Turbo采用基于其因子图表示的和积译码算法进行译码，可以在很大程度上降低Turbo码的译码复杂度，并对交织器的设计及成员码的选择有一定的指导作用，仿真结果证明了该方案的有效性。     

软输出维特比译码器结构优化

分析Turbo Code的软输出维特比（SOVA）译码器的结构优化方法,首先简介了SOVA译码原理,然后从两方面讨论SOVA算法的硬件实现的优化问题：一是讨论硬件结构的比特级优化结构,提高译码速度;二是在算法级将代数环的理论引入到算法的分析中,将实数环上的非线性运算转换成另一个歪上的线性运算,从而简化译码器结构,提高译码速度。     

基于SOVA译码算法的Turbo码在TMS320C54X上的实现

Turbo码是迄今为止性能最为优异的一种信道编码方式,是IMT2000信道编码的推荐标准。本文采用（7,5）递归系统卷积码,最小距离伪随机交织,软输出维持比译码算法在TMS320C54X上实现了Turbo码,并对所实现的Turbo码在不同信道,不同信噪比情况下的性能指标进行了模拟测试比较。     

Turbo码的高效调制方案

Turbo码由于其接近香农限的特性而倍受关注,但标准的Turbo码是低码率码,其频带效率低,为了利用Turbo码低误码率的特点,同时又能提高其频带利用率,一个简单的方法是让其与高效率的高阶调制方案M－QAM相结合,本在高斯信道和瑞利平坦衰落信道条件下对数域最大后验概率（log－MAP）解码算法进行了研究和修改,使之适合这2种信道和高阶调制方案,通过采用一种实用方法,使得编、解码系统具有通用性,同时推导出精确计算高斯信道下调制码元对数似然值（LLR）的计算公式,并与近似算法进行了比较,仿真结果表明,在2种信道中,该方案具有很高的编码增益,同时频带效率也得到了提高。     

SOVA解码的有效中止判据

Turbo解码的迭代解码的循环次数越多，误码性能就越能得到改善。但是SOVA解码的循环次数有一个限度，超过这一限度，改善程度有限，只会增加计算量和解码迟滞。为了减少不必要的计算量和解码迟滞，需要更有效率的迭代解码中止判据。提出为了SOVA（Soft out put Viterbi algorithm）解码的高效率的迭代解码中止判据，通过模拟，比较、分析了其性能。     

非规则Turbo LDPC码性能分析

提出了一种Turbo级联码的编码结构,用同样度分配的非规则LDPC码作为分量码,以Turbo码的编码方式构成了一种Turbo LDPC码。在译码端,采用内外分别迭代的译码算法。仿真结果显示,在低信噪比情况下,Turbo LDPC码优于同长度的PCGC码、非规则的LDPC码和Turbo码。     

Turbo Decoding中BCJR算法的应用及改进

并行级连卷积码（Ｔｕｒｂｏ Ｃｏｄｅｓ）是近年来在编码理论上的一个重大突破,其性能与信道容量极限的差距可小于１ｄＢ,有着极其广阔的应用前景,而其独特的迭代译码方法更成了编码界和通信界讨论的热点。讨论了Ｔｕｒｂｏ Ｃｏｄｅｓ的编译码原理及ＢＣＪＲ算法,比较了ＳＯＶＡ,Ｍ－ＢＣＪＲ及Ｔ－ＢＪＣＲ等几种简化译码算法的性能,并对后两者的工程应用进行了探讨。     

基于Turbo码的差分级联译码算法

在一个未经信道编码的M-PSK／DPSK数字通信系统中，M—DPSK信号非相干解调比M-PSK信号相干解调要损失3dB的信噪比，该情况同样出现在采用卷积信道编码的系统中．为了提高差分调制系统的性能，从级联编码的角度分析卷积编码、M-DPSK调制系统，采用Turbo算法实现对级联编码信号的接收．仿真结果显示，Turbo算法得到了比SOVA算法多3．5dB的增益．在小BER情况下，M-DPSK信号Turbo接收的性能好于M-PSK信号SISO译码．这种Turbo迭代思想也适用于具有类似级联编码结构系统的译码．