单通道混合信号的深度联合分离译码算法

针对采用低密度奇偶校验(low density parity check, LDPC)码编码的单通道同频混合信号,提出一种深度联合分离译码算法。采用了Gibbs分离过程中的逐符号分离步骤和译码过程中的逐符号译码步骤之间交替更改变量节点似然软信息的方式,在初期译码步骤输出的软信息模值较小,便于分离步骤对译码步骤的结果及时进行纠正,降低整体误比特率,软信息达到译码门限后开始发挥译码作用并最终和分离步骤达到一致收敛。仿真结果表明,本文提出的深度联合算法能够有效避免传统迭代分离译码算法由于分离过程的误比特率超出软输入软输出(soft input soft output, SISO)译码器纠错能力范围导致算法无法收敛的现象,降低联合分离译码算法的门限并提升整体性能,对于8PSK调制的混合信号在误比特率为10^-3时有1 dB的性能改善^。     

高阶量纠错码理论限及软判决编译码算法

基于tent混沌映射的高阶量纠错码可以实现对图像的线性纠错,解决了压缩图像峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)存在的“门限效应”问题。通过对基于tent混沌映射的纠错码的图像PSNR理论限的分析,得出符号位的准确估计是提高码字性能的关键。传统的基于符号位硬判决的编译码方法难以实现对符号位的有效保护。基于此,借鉴低密度奇偶校验(low density parity check, LDPC)码的软判决编译码方法,提出一种基于符号位软判决译码的高阶量纠错码。仿真结果表明:基于符号位软判决译码的高阶量纠错码的图像PSNR不断逼近理论限;与硬判决高阶量纠错码相比,在编译码复杂度相当的情况下(符号位初始化概率通过查表得到),图像PSNR有2 dB的增益。     

水声通信中基于信道估计的稀疏均衡算法研究

为实现相位相干水声通信系统的实时处理,降低由信道大时延多径结构所导致的接收算法复杂度与稳定性问题,提出了一种基于信道估计的多通道稀疏均衡算法.该算法针对水声信道的稀疏特性,采用稀疏算法减小均衡器的阶数,降低了系统复杂度;并且将变步长LMS算法与基于信道估计的完全反馈均衡器相结合,提高了均衡器性能;同时采用多通道可变步长算法,各个通道的步长可以独立的自适应调节,增加了均衡器的稳定性与灵活性.在实际湖试信道条件下的性能仿真表明:在10kin的距离上,与传统四通道DFE-LMS算法相比,此算法在降低稳态误差的同时,参与迭代计算的抽头数减少了78%,从而计算量大为减小,同时系统性能也得到了改善.     

基于修正的自适应平方根容积卡尔曼滤波算法

目标建模不确定性会造成滤波算法性能下降, 通过构建强跟踪滤波器(strong tracking filter, STF)可以提升滤波算法的自适应性, 但是构建STF时存在理论推导复杂、求解计算量大等局限和不足, 针对上述问题, 在平方根容积卡尔曼滤波(square-root cubature Kalman filter, SRCKF)的基础上, 提出一种基于修正的自适应SRCKF算法。该算法通过设置判定门限和修正准则, 直接对状态预测值或滤波增益进行修正以平衡先验的预测值和后验反馈的量测值在滤波中所占的比重, 进而减小状态估计误差。仿真结果表明, 所提算法具有在目标状态突变和量测非线性时的良好滤波性能和数值稳定性, 同时相比较需要计算渐消因子的STF算法, 该算法在计算量和收敛速度上具有优势。     

吉布斯采样联合符号检测和相位恢复算法

针对未知载波相位的符号检测问题,基于吉布斯样本法处理框架,提出了一种贝叶斯符号检测算法。该算法通过对载波相位、发送符号等未知参数进行条件后验分布采样,实现了符号检测和相位估计的联合处理。该算法的一个显著特点是具有软输入软输出结构,因此在编码系统中可以与信道译码结合进行迭代处理,从而进一步改善符号检测的性能。计算机仿真的结果表明,该算法同传统的非数据辅助(non data aided, NDA)算法相比,具有明显的性能优势,在Turbo编码条件下,其误码性能相比于NDA算法具有大于1 dB的增益。     

轨道分析解的改进方法及其应用

主要介绍一种通过改进各类轨道摄动项的表达形式,以优化计算效率的轨道分析解改进方法。以低地球轨道为例,阐述了轨道分析解改进后的具体算法,并通过数值仿真分析验证了算法的有效性和实用性。算法以第一类无奇点根数作为轨道状态量,采用开普勒轨道根数计算各类摄动力的长期、长周期和短周期项,通过较简单的组合形式计算无奇点根数的对应摄动项,实现在保持分析解精度和消除小偏心率奇点的同时,提高计算效率。仿真结果表明,分析解算法的模型精度在1E-5量级,符合一阶分析解理论精度的预期;同时计算速度达到传统分析解算法的4倍左右,可有效提升空间碎片轨道预报的计算效率,具有较强的工程应用价值。     

卫星通信中低复杂度联合迭代译码算法及仿真

首先阐述以可靠度作为度量的低密度奇偶校验码(low-density parity check code, LDPC)译码算法,然后提出低复杂度的连续相位调制(continuous phase modulation,CPM)软解调算法,该软解调算法不依赖于噪声方差,避免了信道噪声方差估计不准确对解调性能带来的影响,最后提出一种低复杂度的联合迭代译码算法,该算法以符号/比特的可靠度作为内外译码器之间的迭代信息,具有简单、易于工程实现等优点。仿真结果表明,新的软解调算法的性能与概率域下的解调算法几乎没有差异;在总迭代次数相同的情况下,采用低复杂度联合迭代的性能相比于未采用联合迭代的性能有约0.75 dB的增益。     

基于偏移最小和的LDPC译码改进算法

针对目前低密度奇偶校验(low-density parity-check, LDPC)码偏移最小和(offset min-sum, OMS)算法偏移因子选取不够准确的问题, 提出了一种基于次序统计量的OMS(order statistics OMS, OR-OMS)算法。该算法使用两个不同的偏移因子对校验节点更新结果进行修正, 一个偏移因子用于修正第一最小值结果, 另一个偏移因子用于修正第二最小值结果。利用次序统计量进行理论分析, 得出最优的两个偏移因子值。所提算法使用分层调度的消息传递方式, 加快算法的收敛速度。仿真结果表明, 该算法与传统的OMS算法相比, 在误比特率(bite error rate, BER)为10^-5时所提算法译码性能可以获得约0.35 dB的增益, 平均迭代次数最多能够降低34.28%, 同时拥有更好的收敛性能。     

MIMO系统中基于因素图的迭代信号检测算法

基于无线通信中接收信号的似然检测模型,给出发送信号估计和推理的因素图描述。在此基础上,应用标准和积算法提出一种频率选择性衰落信道下的多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统的迭代信号检测算法。为了降低计算复杂度,提出一种快速迭代检测算法,通过引入概率数据关联方法,避免了标准和积算法中符号概率估计的积分计算。仿真结果表明,应用标准和积算法得到的迭代信号检测算法可以逼近最优算法的性能,而快速迭代检测算法在大幅降低计算复杂度的同时,误码率性能比传统的最小均方误差算法有较大优势。     

基于准正交空时分组码的Chase译码

提出了一种基于QR分解的Chase译码算法(Chase-QRD-SIC),分析并验证了发射天线数越少时,该算法与ML算法性能越接近,在2×2 V-BLAST系统中该算法能达到与ML一致的性能;然后针对4×4 QOSTBC系统,通过EVCM模型把其分解成两个独立的2×2 V-BLAST子系统,分别进行Chase-QRD-SIC译码。仿真表明在4×4 QOSTBC系统采用这种译码方案,能达到ML性能,而且由于减少了参与计算ML度量的路径条数,较ML算法具有更低的复杂度。     

基于DEKF联合估计的CD3S信号解调算法

针对实值混沌直接序列扩频(chaotic direct sequence spread spectrum,CD3S)信号同步难、解调难的问题,利用混沌码同步与信息码解调间的关联性,提出了一种基于双扩展卡尔曼滤波联合估计的CD3S信号解调算法。算法采用双扩展卡尔曼滤波结构,交替进行混沌码估计与信息码估计,通过联合估计完成混沌扩频码同步,并实现信息码的解调。考虑到信息码状态相互独立造成的卡尔曼增益退化问题,算法改进了信息码估计时的卡尔曼增益计算方法。仿真结果表明,该算法可以实现CD3S信号的正确解调,改进卡尔曼增益解调可以有效改善CD3S系统的误码性能。     

基于ZoomFFT的水声OFDM信号解调算法

为解决快速傅里叶变换(FFT)栅栏效应对水声正交频分复用(OFDM)通信系统解调性能的限制问题,提出基于选带傅里叶变换(ZoomFFT)的水声OFDM通信解调算法.将接收信号经过移频、降采样等处理得到其细化谱,提高频谱分辨力,削弱栅栏效应;同时对信道响应进行细化处理,基于最小均方误差(MMSE)原理构造信道均衡算法,消...     

多载波PSWFs-CPM联合调制信号设计与分析

连续相位调制(continuous phase modulation, CPM)信号具有恒包络、较高功率效率等优势, 基于椭圆球面波函数(prolate spheroidal wave functions, PSWFs)信号多载波调制解调系统具有较高频带利用率。结合CPM技术和基于PSWFs信号的多载波调制方法, 提出一种基于PSWFs信号的多载波调制与CPM联合调制信号(multi-carriers modulation based on PSWFs with CPM，MCM-PSWFs-CPM)模型, 对该信号的功率谱特性、峰均功率比、误码率性能等进行了分析。仿真结果表明, 相比现有基于PSWFs的多载波调制解调系统, 该模型所得信号功率谱带外衰减可以相对较快, 当载波数为64、互补累计分布函数(complementary cumulative distribution function, CCDF)为10^-3时, 可有效降低峰均功率比值约2.70 dB, 采用多符号周期检测方法, 可以获得较好的解调增益, 且符号数越大, 检测性能越好, 但是检测复杂度也会相应增加。     

多调制指数CPM信号的新分解方式及其准相干解调

针对卫星通信等资源受限的无线通信系统,研究了多调制指数连续相位调制(Multi-h continuous phase modulation, Multi-h CPM)信号的调制与解调相关问题。首先提出了一种新的分解方式来简化Multi-h CPM信号的调制过程,并给出了相应的周期性状态网格图。然后根据新的分解方式设计了一种适用于Multi-h CPM信号的导频辅助准相干解调算法,并从功率谱和误码性能两方面对所设计的Multi-h CPM信号和单调制指数CPM(Single-h CPM)信号进行了评估与比较。仿真结果表明:无论采用何种频率脉冲, Multi-h CPM信号都要比Single-h CPM信号具有更加光滑的功率谱曲线;仅两个导频符号辅助下,未编码Multi-h CPM系统较未编码Single-h CPM系统有将近2 dB的性能增益,且在低信噪比下,编码Multi-h CPM系统性能要比编码Single-h CPM系统好0.1~0.25 dB。     

多调制指数CPM信号的新分解方式及其准相干解调

针对卫星通信等资源受限的无线通信系统,研究了多调制指数连续相位调制(Multi-h continuous phase modulation, Multi-h CPM)信号的调制与解调相关问题。首先提出了一种新的分解方式来简化Multi-h CPM信号的调制过程,并给出了相应的周期性状态网格图。然后根据新的分解方式设计了一种适用于Multi-h CPM信号的导频辅助准相干解调算法,并从功率谱和误码性能两方面对所设计的Multi-h CPM信号和单调制指数CPM(Single-h CPM)信号进行了评估与比较。仿真结果表明:无论采用何种频率脉冲, Multi-h CPM信号都要比Single-h CPM信号具有更加光滑的功率谱曲线;仅两个导频符号辅助下,未编码Multi-h CPM系统较未编码Single-h CPM系统有将近2 dB的性能增益,且在低信噪比下,编码Multi-h CPM系统性能要比编码Single-h CPM系统好0.1~0.25 dB。     

Weighted symbol-flipping decoding algorithm for nonbinary LDPC codes with flipping patterns

A novel low-complexity weighted symbol-flipping algorithm with flipping patterns to decode nonbinary low-density parity-check codes is proposed.The proposed decoding procedure updates the hard-decision received symbol vector iteratively in search of a valid codeword in the symbol vector space.Only one symbol is flipped in each iteration,and symbol flipping function,which is employed as the symbol flipping metric,combines the number of failed checks and the reliabilities of the received bits and calculated symbols.A scheme to avoid infinite loops and select one symbol to flip in high order Galois field search is also proposed.The design of flipping pattern’s order and depth,which is dependent of the computational requirement and error performance,is also proposed and exemplified.Simulation results show that the algorithm achieves an appealing tradeoff between performance and computational requirement over relatively low Galois field for short to medium code length.     

Improved H-infinity channel estimator based on EM for MIMO-OFDM systems

H-infinity estimator is generally implemented in timevariant state-space models,but it leads to high complexity when the model is used for multiple input multiple output with orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) systems.Thus,an H-infinity estimator over time-invariant system models is proposed,which modifies the Krein space accordingly.In order to avoid the large matrix inversion and multiplication required in each OFDM symbol from different transmit antennas,expectation maximization (EM) is developed to reduce the high computational load.Joint estimation over multiple OFDM symbols is used to resist the high pilot overhead generated by the increasing number of transmit antennas.Finally,the performance of the proposed estimator is enhanced via an angle-domain process.Through performance analysis and simulation experiments,it is indicated that the proposed algorithm has a better mean square error (MSE) and bit error rate (BER) performance than the optimal least square (LS) estimator.Joint estimation over multiple OFDM symbols can not only reduce the pilot overhead but also promote the channel performance.What is more,an obvious improvement can be obtained by using the angle-domain filter.     

非数据辅助的OFDM系统联合同步算法设计

研究了正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统中非数据辅助的同步问题,通过对OFDM时域信号延时相关函数进行分析,设计了一种非数据辅助且具有较低复杂度的联合采样频率、载波频率及符号定时同步算法。算法根据延时相关函数以OFDM符号率为周期的周期特性,首先从延时相关函数的模中提取OFDM符号的周期标记,通过对收端和发端在相同时间内的采样点数之比进行采样频率偏差(sampling frequency offset, SFO)估计;然后通过对延时相关函数的模进行分段平均,从中提取去除循环前缀(cyclicprefix,CP)的开始时刻,从而进行符号定时同步和载波频率偏差(carrier frequency offset, CFO)估计。仿真结果表明,算法性能受累积时间长度和CP长度影响较大,而受OFDM基带调制方式影响较小;与其他同类文献相比,本文的联合同步算法具有较低复杂度和较好的性能。     

MU-MIMO单比特ADC系统中软输出检测算法

低精度量化技术能解决毫米波通信射频链高能耗问题而使相关的接收技术受到广泛关注。本文针对应用于单比特量化上行多用户多输入多输出(multiuser multiple input multiple output, MU-MIMO)系统的软输出检测(soft output detection, SOD)算法计算复杂度高的问题，针对软输出检测(soft output detection, SOD)算法计算复杂度高的问题,结合串行干扰消除算法与SOD算法,提出排序多用户单比特串行干扰消除SOD(ordered multiuser one-bit successive interference cancellation SOD, OMuOSIC-SOD)算法,所提算法计算复杂度更低且能动态调整。在基于polar编码的MU-MIMO系统中的仿真结果表明, OMuOSIC-SOD算法随着同时检测的用户数目增加,误帧率(frame error rate, FER)逐渐接近SOD检测算法;在8×32 MIMO中, FER为10^-3时, OMuOSIC-SOD算法每次检测的用户数目每增加2个,得到约0.6 dB的性能增益。综上所述，所提算法可以通过调整每次检测的用户数量来调整检测性能，提升了算法的灵活性。     

基于BICM-ID系统的单通道混合信号盲恢复算法

针对非协作通信中单通道同频线性调制混合信号盲恢复问题，基于比特交织编码调制迭代译码（bit interleaved code modulation iterative decoder， BICM-ID）算法思想，建立单通道混合基带接收系统模型，提出一种联合解调和译码实现单通道混合信号中源信息盲恢复算法。通过分析和推导，给出一种混合信号解映射的方法。该算法不需要对混合信号分离，而可以直接从混合信号中估计出各路源信号，且复杂度低。理论分析和仿真结果表明，对于无码间干扰和有码间干扰的加性高斯白噪声(additive white Gaussin noise, AWGN)，算法都能得到较低的误比特率(bit error rate, BER)，而且算法对等功率混合信号和不等功率混合信号同样适用。