基于AWGN信道下Turbo码的性能仿真及分析

给出Turbo码在AWGN信道下的仿真系统结构。仿真系统的Turbo编码器由2个相同的分量编码器通过交织器并行级联而成，编、译码器中所用的交织器为随机交织器，SISO译码算法采用Log—MAP算法，通过计算机仿真，对RSC结构、交织器长度、凿孔和循环迭代次数等主要因素进行分析。结果表明：由于Turbo码很好利用迭代译码方法以及香农信道编码定理中的随机性编码译码条件，在AWGN信道的低倍噪比条件下Turbo码能发挥良好性能。     

Turbo码的Simulink建模及性能测试

针对Turbo码编译码器结构复杂、仿真困难的问题,提出了一种完全基于Simulink模块的Turbo码仿真模型。编码器中,分量码采用循环系统卷积码,使分量码的奇序列与原始信息相同。译码器采用流水线译码方式,由Simulink模型库中的后验概率译码(A Posteriori Probability Decoder)模块构成,使译码过程变得直观和便捷,简化了编译码器的复杂性。通过仿真,分析了迭代次数、交织长度及不同译码算法对Turbo码性能的影响。结果表明,单比特信噪比(Eb/No)为2 dB时,误比特率(BER:Bit Error Rate)可以接近10-7;迭代次数增加到7次以后接近饱和;交织长度越大,Turbo码性能越好。     

一种改善Turbo码选代译码收敛特性的方法

Turbo码可为数字通信系统提供接近信道容量的纠措能力，其迭代译码算法的收敛稳定性是算法能否实用的关键因素之一。针对短长度交织器对随机错误扩散能力弱带来的迭代收敛稳定性差的问题，在Turbo码的常用迭代译码方法的基础上加以改进，利用前后两次迭代序列的信息熵引入选代进步因子以发送迭代译码的收敛特性。给出了迭代步进因子的产生方法并进行了计算机仿真，仿真结果表明，该方法可有效改善短交织长度时Turbo码的迭代泽码收敛特性。     

Turbo码在瑞利慢衰落信道中的性能仿真与分析

介绍瑞利衰落信道的编码信道模型，给出与这些模型相对应的仿真方法．然后针对充分交织瑞利平坦慢衰落信道，在未知信道状态信息的情况下，对Turbo码的译码算法Log—MAP进行修正，并进一步对影响Turbo码性能的主要参数：迭代次数、交织器长度、编码效率、分量编码器结构进行仿真与分析，得出的仿真结果可以指导实际无线信道中设计合理的通信Turbo码。     

一种有效的Turbo码迭代译码停止判据

为了降低Turbo码的译码时延,这里从Turbo码迭代译码过程作为一非线性动态系统的观点出发,提出了一种有效的迭代译码停止判据,仿真结果表明这种停止判决方法减少了Turbo码译码的平均迭代次数,同时译码性能没有降低.     

基于分组码的面向分组的Turbo码

讨论了基于分组码的面向分组的Turbo码的编译码技术,包括编码结构、交织方式和MAP译码算法,并对基于分组的Turbo码性能进行了模拟比较,探讨了不同交织方式、不同交织长度和不同子码对码性能的影响.     

无线通信中增强型Turbo乘积码的研究

在无线通信中,由于Turbo卷积码存在错误平层,在BER要求比较低时,一般采用Turbo乘积码(TPC).基于Turbo乘积码,探讨了其增强型方案(eTPC),并给出eTPC迭代译码算法.在AWGN信道下进行性能仿真,结果表明,eTPC随着迭代次数的增加,性能曲线收敛;在码率较高的情况下,eTPC比TPC编码增益高出近1 dB.     

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。     

基于AWGN多次迭代的Turbo码与卷积码性能比较

分析了卷积码及由其发展出的Turbo码的编码原理,给出了这2种编码方法的结构特征和最大后验概率(MAP)的译码算法;分别对卷积码和Turbo码进行仿真,得到在码长1024尽可能多的迭代次数情况下的Turbo码误码率(BER)曲线和采用维特比译码方法的卷积码误码率曲线.通过比较2种编码方法的仿真结果验证了Turbo码编码和译码系统的性能比传统的卷积码系统性能优异的结论,提出并描述了尽可能多次迭代的Turbo码对卷积码在性能上的具体优势.     

一种Turbo迭代译码的联合自适应方案

迭代译码可以提高Turbo码的译码性能,但也增加了译码时延。为了降低Turbo译码时延,提出了一种联合自适应优化方案,首先在保证系统总体性能要求的情况下,利用外部自适应迭代准则确定迭代次数,然后在此基础上进一步采用内部迭代停止准则,该联合自适应迭代方案的平均迭代次数比单独的外部和内部迭代方案都小,误帧率性能与外部自适应迭代相当。     

基于区域分解和MPI的线性带状方程组归并迭代解法器

线性带状方程组并行解法器往往基于两层迭代的区域分解方法,采用M P I(m essage pass ing in terface)实现,因此导致的总迭代次数太多或者进程通信开销太大都会使解法器效率低下。该文通过研究减少迭代次数和降低进程通信开销的方法,设计了一种适合区域分解和M P I系统的高效的归并迭代并行解法器。这种解法器通过引入全局加速收敛算法,把两层迭代归并为一层迭代,有效减少了迭代求解的总次数,并且采用分块并行技术降低M P I系统上加速收敛算法的进程通信开销。实验证明归并迭代并行解法器能够保证和串行解法器大致相当的总迭代次数,分块并行加速收敛技术能够降低接近1/2的全局进程通信时间。     

MIMO系统中基于交织的联合迭代信道估计和多用户检测

提出一种QPSK调制的多输入多输出交织分多址(MIMO-IDMA)系统的联合迭代信道估计和多用户检测结构．用户间通过不同的码片级交织序列来区分．每个用户每次迭代每信息比特的归一化复杂度与用户数K无关．瑞利信道通过提出的半盲迭代估计得到．仿真结果表明提出的多用户检测方案有较低的误码率和复杂度。     

50 GHz光纤梳状滤波器的研制

利用Mach-Zehnder干涉仪的原理制作成了50 GHz四端口光纤梳状滤波器,整个结构由3个光纤Mach-Zehnder型干涉仪按树形结构组成.构成干涉仪的2个耦合器均采用平行拉锥法和自制的精密拉伸工具进行制作,这样使得所制的Mach-Zehnder干涉仪的干涉度超过20 dB,并对整个器件进行了长时间的退火处理,克服了Mach-Zehnder干涉仪稳定性差的缺点.然后采用特定的方法进行波长微调,使器件中心波长和复用波长间隔均达到ITU-T的标准,它的平均插入损耗约1 dB.本器件可和200 GHz的密集波峰复用(DWDM)器件配合使通道间隔达到50 GHz,从而使原系统的信道数扩充4倍,并对现有200 GHz系统的扩容提供了一个低成本的方案和相对廉价的器件.     

Turbo码译码的动态停止迭代准则的改进

提出了一种改进的动态停止迭代译码准则和方法,即CRC-MOR(cyclic redundancycheck-measurement of reliability)迭代停止准则,解决了在Turbc码译码时进行多次迭代,造成较大的译码延时。对所提出的CRC-MOR迭代停止判决准则进行的仿真,以及仿真结果与CRC和MOR译码迭代停止判决方法相比较,验证了所提出的改进迭代停止准则在译码性能没有降低的情况下,可以明显地降低平均迭代次数,减小译码延时。     

基于3G TS 25.212的Turbo码交织器的研究

介绍了Turbo码和交织技术,以及交织技术在Turbo码中的重要作用,提出了一种交织器电路的设计思路,并进行了信道的性能仿真,比较了它的性能。根据此设计思路,用Verllog HDL语言的编程设计了基于3GTS25．212交织器的电路,并给出了仿真结果,验证了设计的正确性。     

噪声模型在参数音频编码算法中的应用

针对现有噪声模型合成噪声偏大、与正弦波模型融合得不好的缺陷，提出用改进的MP(Matching Pursuit)算法来提取残差信号中多余的正弦波，利用基于能量比值的停止原则，使残差信号尽可能地接近白噪声而迭代次数又能有效地减少；改进了频带边界的能量分配方式以弥补频谱分辨率的不足．改进模型控制结构简单，所需比特数少且能提高合成声音的质量．     

一种基于互信息最大化的Raptor码优化设计方法

Raptor码通过级联预编码可以很好地改善错误平层问题,但编译码的复杂度相对较高。为了降低级联Raptor码的复杂度,提出一种基于互信息最大化的Raptor码优化设计方法。该方法基于外部信息转移图的渐进收敛分析,从最大化互信息的角度出发,得到有限迭代次数约束下的校验节点度分布的数学模型。仿真结果表明,当译码迭代次数一定时,基于互信息最大化设计的Raptor码与码率最大化设计的Raptor码相比,具有更好的误码性能。     

利用语音残留冗余的LDPC译码算法

为实现压缩语音在有多径衰落和多用户干扰的无线信道中的可靠传输,提出利用语音码流残留冗余的低密度奇偶校验码(LDPC)译码算法。因信源统计规律的时变性及信源编码复杂度和延时的限制,语音编码输出码流中还存在残留冗余,在信道译码时利用这些冗余可有效增强LDPC迭代译码的纠错能力。仿真结果表明:通过利用语音码流中的残留冗余,能有效提高LDPC码的纠错性能,减少平均迭代次数,明显降低译码运算量,改善合成语音质量。特别在信噪比较低时,效果更加显著,平均迭代译码次数下降30%~50%,合成语音平均谱失真下降0.3~0.8 dB。