神经网络在移动信道卷积码译码吕的应用

分析运用误差反向传播（EBP）多层感知器神经网络（NN）方法来进行卷积码译码的可能性，仿真结果表明：当涉及的码字位于译码窗口中间时，其性能最佳，而且即使考虑大的窗口性能也不会提高，当神经网络规模较大时，神经网络体现出自适应，冗余余错性，窗口宽度等于3的系统最小，所以该系统是值得推荐的系统。     

大气激光通信系统中π-旋转LDPC码的设计与性能分析

提出将π-旋转LDPC(low-density parity-check codes)码应用于大气激光通信系统中,介绍π-旋转LDPC码的编码方法和BP(belief propagation algorithms)译码算法,在加性高斯白噪声信道下,对BP译码在概率域、对数域以及最小和译码时的译码性能进行比较,在误码率为10-5时,最小和译码比对数译码信噪比改善1 dB.在各种典型天气条件下对大气激光通信系统中采用π-旋转LDPC码的系统性能进行仿真分析.结果表明,在大气激光通信系统中采用LDPC纠错码,当误码率为10-6时,系统信噪比改善了约5 dB,获得了良好的纠错性能,提高了系统性能.     

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特或码字及信道状态信息,采用了端对端的训练方式,使不同神经网络模型可学习系统收发端的信息比特与码字的映射关系,联合实现了MIMO系统信号检测和信道译码,同时具有较低的复杂度.仿真结果表明,相比一些传统检测和译码算法,所提方法具有较优的检测和译码性能.     

基于LDPC编码的混合转发协作模型

为有效解决LDPC编码在中继协作系统应用中存在的问题,提出基于LDPC编码的混合转发协作模型(HF-LDPC).根据放大转发(AF)和译码转发(DF)特点,当信道不好时,中继采用译码放大转发模式;而当中继完全正确译码时,中继切换到译码转发模式.同时充分发挥LDPC码字内码元间固有的相关性,通过不同的用户发送码字的不同部分,采用LDPC和-积译码算法,方案可获得分集增益和编码增益.仿真结果表明:基于LDPC 编码的混合转发协作模型性能优于其他协作模型,具有较好性能.     

神经网络能量函数在卷积码译码算法中的应用

文章分析了神经网络在信道编码领域的应用 .利用神经网络的退火算法 ,建立了新的基于 Hopfield神经网络的能量函数 ,借助卷积码的栅格 ( Trellis)图和新的能量函数提出了一种卷积码译码算法 ,仿真结果显示新的译码算法和最大似然 ( ML)译码算法的性能相似 ,该译码方案复杂度降低 ,易于软件实现     

LT码的标记重传BP译码算法

当通信系统允许反馈时,LT码可以利用重传信息分组获得良好的性能,但是多次请求重传造成接收端等待时间过长,导致整个译码时间增加.为了减少重传次数和译码时间,提出了MR-BP(mark and retransmission belief propagation)译码算法.在BP(belief propagation)译码失败后,利用标记向量标记需要重传的信息分组,选取标记的信息分组.假设这个信息分组已经解码,把向量与分组的值作为整体继续BP译码.接收端只需要收到请求标记矩阵中标记的信息分组即可成功解码.MR-BP译码算法不仅解决了BP译码算法失败率大的问题,而且一次请求信息分组也明显地减少了译码时间.经过仿真验证,在重传分组数相同的情况下,译码时间明显减少.     

RS码的分布式编码协作系统方案设计

为了降低RS码分布式编码协作系统的误码率,在深入研究RS编译码算法的基础上,提出了合并-智能联合译码算法。该算法在智能译码算法中增加一个合并器,以充分利用RS_1和RS_2两路信号。仿真实验表明,当误比特率为10~(-3)时,与简单联合译码算法相比,采用合并-智能联合译码算法的编码协作系统能获得3.7 dB的增益;在使用自适应系数的情况下,合并-智能联合译码算法能够使编码协作系统获得最佳的性能。因此,合并-智能联合译码算法可以有效提高RS码编码协作系统的性能。     

α-稳定噪声环境下空时分组码的性能分析

针对非高斯噪声环境衰落信道中的正交空时分组码(OSTBC)性能进行研究.基于非高斯噪声建模理论,将空时分组码系统的噪声环境建模为对称α-稳定分布噪声,给出噪声采样信号的概率密度函数及特征函数.推导了基于最大似然(ML)译码的OSTBC系统的误符号率(SER),并且对不同衰落信道条件下系统性能进行估计.仿真结果表明,OSTBC的性能随噪声特征指数α的减小而降低.当噪声脉冲性较强时,系统对于Nakagami-m和Rician衰落信道的参数m和K不再敏感.     

基于Galois理论的空时分组码

提出基于Galois理论的空时分组码(STBC)，该STBC是线性的，能够通过球形译码算法或任何干扰对消算法进行译码．仿真结果表明，基于Galois理论的STBC系统比正交STBC系统以及未编码系统的性能曲线要好，当SNR增大时，正交STBC系统以及未编码系统的BER与所提出STBC系统的BER之差值也增大。     

用于软判决译码时的非冗余纠错差分检测

提出了非冗余纠错差分检测在软判决译码时的应用.结合π/4-DQPSK差分解调,着重研究了非冗余纠错在软判决译码时的应用,给出了具体系统实现时的软件流程图.用计算机仿真了该算法在加性白高斯噪声(AWGN)信道和Rician信道中的性能.仿真表明,相对于软判决译码时传统的差分解调,该算法在误比特率BER为10-4时在AWGN信道中有1.4dB的性能改善,在Rician信道中同样有显著的性能改善.考虑到了实现损耗,实际系统的测试结果与仿真结果相一致.这使得NEC能够在普遍采用软判决译码的卫星通信系统中应用,拓展了NEC只能用于硬判决的局限,从而提高了系统容量和通信质量.     

基于Cordic算法的载波同步方法

在通信系统中,相干检测或同步解调时,往往会产生频率偏差。由于一帧数据内各个符号的抽样时刻不一致,随着时间推移,解调出的符号的相位误差会越来越大,致使信号失真严重,译码误码率很高。利用Cordic算法,采用LDPC码高性能的译码特性,提出了一种纠正上述频偏的载波同步方法。该方法首先用Cordic算法来求解频偏,然后再用Cordic算法来修正各个接收信号中由频偏带来的相偏,最后,将修正好的码字送入基于LDPC码译码算法的译码器。仿真结果表明：该方法不但变乘法操作为移位操作,便于硬件实现,而且可以保证LDPC编码系统的性能接近于精确同步情况下的性能。     

次最佳软输入软输出译码算法

对两种次最佳软输入输出译码算法（简化的最小误符合率（ＢＣＪＲ）和软输出维持比算法（ＳＯＶＡ）的优缺点进行简化比较分析,并就进一步简化ＢＣＪＲ算法作了探讨。导出了以减少单步译码运算量为目的的两种简化算法递推公式;提出了一种更具一般性的活动窗ＢＣＪＲ算法实现方案。该方案用于级联码的迭代译码,通过适当调整活动窗参数,在尽可能降低算法复杂度的同时,获得与基于非活动窗ＢＣＪＲ算法时几乎相同的误比特性能。     

基于网格的缩短(38,26)BCH码的自适应维特比译码算法

针对伽利略搜救系统（Galileo/SAR）物理层协议中采用的缩短（38,26）BCH码,提出了一种自适应维特比译码算法（AVA）.文中给出了缩短（38,26）BCH码的最优网格,在此基础上,提出了AVA,该算法在维特比译码算法（VA）的基础上设计了一个丢弃门限,只保留最有可能的路径.丢弃门限值随着信噪比的变化,可以自适应调整,使得AVA在保持与VA几乎相同的误码率性能的基础上,尽可能地降低译码复杂度.同时,文中给出了丢弃门限的估计方法,并确定了不同信噪比下的最佳丢弃门限值.仿真结果表明具有最佳丢弃门限的AVA在保持与VA误码性能几乎相同的基础上,译码复杂度有着极大程度的降低,特别是在信噪比高时,译码复杂度下降得更加明显.      

一类基于神经网络的观测器及其在二关节机械手中的应用

本文提出一种非传统的神经网络观测器用来估计非线性系统的未知非线性部分。该神经网络是三层网络,采用带修正项的误差反传算法进行训练,以保证跟踪的精度和权值的有界。且在sigmoid 活化函数中增加线性滤波器,以提高系统的抗干扰能力。然后利用Lyapunov直接法保证基于权值误差的非传统观测器的稳定性。最后将该观测器应用到二关节机械臂系统的状态观测中,仿真结果验证了有效性。     

非顺序的 TPC 软判决迭代译码算法

针对 Turbo 乘积码(TPC: Turbo Product Code)距香农极限性能差距较大的问题, 将非顺序(NS: Non- Sequential)译码推广到软输入软输出(SISO: Soft-Input/ Soft-Output)Turbo 乘积码译码器中, 以提高误码率性能。 该算法根据决定码字的可靠度选择更可靠的行或列译码, 跳过低于可靠度门限的行或列, 以避免迭代过程中引 入额外错误而降低译码性能。 仿真结果表明, 对于以扩展汉明码(64,57,4)为子码的 TPC 码, NS-Turbo 乘积码; 迭代译码; 非顺序译码; 信道编码     

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.     

基于近似投影的水平分层调度译码算法

基于交替方向乘子法（ADMM）的线性规划（LP）译码模型因其不会出现错误平台和具有最大似然认证的优点,广受译码研究者的关注。目前大多数ADMM算法采用的是泛洪调度策略（FL）,该算法存在译码收敛速度过慢的问题。基于水平分层调度的交替方向乘子法的低密度奇偶校验（LDPC）码译码算法能够加速译码收敛速度,然而目前水平分层调度算法中的投影算法采用的为精确投影算法,复杂度较高。针对该问题,文中将近似投影算法和水平分层调度算法结合,提出基于近似投影的ADMM水平分层调度译码算法以提高译码的性能。仿真实验表明,相比其他算法,本文提出的算法的译码性能可提升0.1~0.3dB,迭代次数可降低约19%~40%,平均译码时间可减少大约21%~65%。     

MIMO-OFDM系统中LDPC码的改进型译码算法

为了降低LDPC码译码算法的复杂性并提高译码性能,针对传统的最小和译码算法的性能缺陷,提出一种改进型最小和译码算法.在最小均方误差准则下,该改进型译码算法充分利用了归一化译码算法和偏移译码算法的优点,以逼近置信传播译码算法.最后将LDPC码的改进型最小和译码算法应用于MIMO-OFDM系统中以降低载波干扰.仿真结果表明,若MIMO-OFDM系统要求的误码率为10-5,改进型最小和译码算法的编码增益比传统的最小和译码算法高出0.5 dB,比归一化译码算法和偏移译码算法分别高出0.3和0.2 dB,与置信传播译码算法仅差0.15dB.另外,改进型最小和译码算法也具有低的硬件复杂度.     

一种基于综合校验的极化码译码简化算法

列表连续消除(successive cancellation list, SCL)译码算法是实现极化码译码的方法之一,其可以通过调整列表大小在纠错性能和复杂度之间提供良好的折衷。针对传统的SCL译码算法路径度量值(path metric,PM)计算存在冗余的问题,在简化的SCL(simplified SCL, SSCL)算法基础上提出了一种综合校验的简化算法(syndrome check-SSCL,SC-SSCL)。SC-SSCL利用综合校验的方法,判断PM计算过程是否冗余,通过除去冗余计算降低译码复杂度。证明了简化的译码算法在保证译码性能不变的前提下,降低了译码算法的计算复杂度和时延。仿真结果表明,SC-SSCL较SCL译码和SSCL译码算法复杂度分别降低了约68%和13%,且在信道状态好的情况下SC-SSCL复杂度会进一步降低。     

LLR-BP算法的简化译码算法研究

研究了基于Gallager方案的LLR-BP算法及其简化的译码算法,应用Matlab仿真比较了基于Gallager方案的LLR-BP算法及其三种简化译码算法的性能,仿真结果表明:基于Gallager方案的LLR-BP算法与归一化BP算法和偏置BP算法的误码率性能相差不多,当信噪比大于2dB时,归一化BP算法和偏置BP算法比基于Gallager方案的LLR-BP算法的误码率性能稍好,最小和算法误码率性能相对最差。