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.     

一种改进的Turbo码译码算法及其FPGA实现

为有效降低Turbo码在硬件实现时的译码复杂度并减少其存储资源消耗,将现有Turbo码译码算法中Log-MAP算法和Max-Log-MAP算法进行融合改进,提出一种适于并行计算的改进Max-Log-MAP算法,即在译码计算中间参数的过程中,只将具有多个输入变量的max*(·)运算简化为取最大值的max运算,而对具有2个输入变量的max*(·)运算进行精确计算. 仿真结果表明,改进Max-Log-MAP算法的复杂度可以接近Max-Log-MAP算法,而性能接近Log-MAP算法. 将采用新算法的Turbo码编译码器在现场可编程门阵列(FPGA)上实现,并应用于低轨卫星通信系统(LED)中的,能在保证Turbo编译码优异性能的同时,获得较低复杂度和较低资源消耗,有利于减小卫星手持通信终端的体积,降低功耗.      

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。     

一种新的联合Turbo译码算法

提出了一种新的Turbo码的联合译码算法,该算法结合了常数Log-MAP译码算法和Log-MAP算法的优点,并且结合了停止判决准则。新算法在效率和纠错性能上达到了较好的平衡,尤其是在中高信噪比的情况下：只增加了较少的计算量,就使得常数Log-MAP算法达到了几乎Log-MAP算法的纠错性能。     

Turbo译码的改进算法及其性能分析

在传统的Turbo译码算法Log-MAP的基础上2提出改进的SW-Log-MAP算法。仿真表明,改进算 法的算法复杂度和存储空间比传统的Log-MAP减少了很多2但是性能几乎没有损失。     

基于FPGA的Turbo码译码器设计与实现

对Turbo码的Log-MAP译码算法进行了研究,引入滑动窗技术对Log-MAP译码算法进行了优化,并设计了适合硬件实现的流水线结构的译码器。结合3G标准规定的数据速率,对译码器和交织器进行硬件电路的设计和FPGA实现。仿真结果表明所设计的电路在译码性能和延迟方面满足实际要求,具有一定的实用价值。     

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。     

迭代检测算法在比特交织编码调制系统中的比较研究

迭代检测技术不仅局限于在传统的级联码系统中的应用,还可用于解决现代数字通信中的许多检测/译码问题.随着Turbo码的出现,人们对迭代译码算法进行深入研究,并提出一些简化译码算法.比特交织编码调制及迭代检测(bit-interleaved coded modulation with iterative decoding, BICM-ID)是一种高效数据传输系统.比特交织和迭代译码是BICM-ID系统具有卓越性能的关键因素,译码算法的选择不仅影响接收机的性能,也决定了系统的复杂度.文中研究迭代译码算法对BICM-ID系统性能的影响,分析各种译码算法的计算复杂度.仿真结果表明log-APP算法有好的性能同时复杂度也高,简化的译码算法能降低译码器的复杂度,但会带来一定的性能损失;随着信道条件的改善,算法简化带来的性能损失也随之减小.     

准循环LDPC码快速编译码算法及DSP实现

为了降低准循环低密度奇偶校验QC-LDPC(quasi-cyclic low-density parity-check)码编译码算法的复杂度,研究了QC-LDPC码的构造方法.介绍了一种由校验矩阵构造系统生成矩阵的简化方法,该方法可以在很大程度上降低编码复杂度,实现线性编码.基于上述校验矩阵结构,译码提出了Turbo串行消息传递的最小和译码算法(TMS算法).在保持性能基本不变的情况下,改善消息传递的收敛特性,同时降低译码复杂度.基于定点DSP结构,设计了一种高效LDPC码编译码器.仿真结果表明,该算法以较低的复杂度实现了QC-LDPC码的快速编译码.     

一种适用于T-TCM系统的简化的Log-Map算法

本文提出了一种适用于Turbo网格编码调制（ T-TCM）系统的简化Log-MAP算法，它可以轻松在硬件实现。我们探索了一种新的分段函数代替Log-MAP算法中的雅克比对数校正项，用这个方法可以损失很小的性能增益去简化Log-MAP算法。仿真结果证明我们的方法可以用非常低的复杂度实现和Log-MAP算法几乎相同的性能。此外，与S． Talakoub等人提出的improved MAX-Log-MAP算法相比，我们的算法降低了大约39%的复杂度，并且完全没有性能损失。     

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。     

一种简化的对数最大后验概率译码算法

提出了一种简化的对数最大后验概率译码算法．该简化算法基于逼近理论，用最佳平方逼近多项式近似计算校正函数，近似多项式的系数根据特征定理确定．与原算法相比，简化算法具有低复杂度、译码延时少的优点．仿真结果表明：计算复杂度比原算法降低约30％；在加性白高斯噪声信道和平坦慢衰落瑞利信道上，其编码增益比求最大值对数最大后验概率译码算法高出0．3～0．5dB，与原算法相近．因此，简化算法可替代对数最大后验概率译码算法在Turbo码译码器中使用．     

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。     

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。     

Turbo码译码算法的时延改进分析

通过对Turbo码最大似然译码MAP算法（maximum posteriori probability algorithm）和SOVA算法（soft output viterbi algorithm）的比较和对SOVA算法的比较深入的分析，对Turbo码在译码过程中存在的时延较大的问题做出了一些改进，并且针对引进时延的不同原因讨论了具体的解决方案，通过Matlab进行仿真，表明这些改进是有意义的。     

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．     

无线通信中压缩图像传输的信源信道联合解码

提出了一种应用于矢量量化信源的QPSK调制的信源信道联合解码的新方案．该方案在不改变原有传输系统中的Turbo Log—MAP译码器结构的情况下，通过重组图像的错误检测，反馈信源的信息来改变译码过程中译码器间传递的外信息，从而提高信道译码的纠错能力．实验表明，通过应用这种联合解码方法，至少减少了一个数量级的比特错误，而且使用较小的迭代次数就可以达到较高迭代次数的效果．这将大大减少译码的延迟，使得Turbo码的应用更为广泛．