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。     

Reed-Solomon码的符号级软判决译码算法

为了在译码性能和复杂度之间获得更好的折中,提出两种Reed-Solomon码的符号级软判决译码算法:一种将置信度排序译码集成到Chase译码的组合译码算法;另一种则采用逐级选择测试序列集的广义Chase-2译码算法。二者在一定的场合能够充分利用软判决信息。仿真结果表明,第一种算法在译码复杂度较低时,能够获得很好的综合性能;而第二种算法则具有很好的灵活性,且在译码复杂度可接受的范围内具有很好的综合性能。两种算法在一些场合中都能获得比目前其它一些常用的符号级软判决译码算法更好的综合性能。     

基于整数运算的LDPC码改进分层译码算法

对低密度奇偶校验（low density parity check,LDPC）码在高斯信道下的分层译码算法进行深入研究,提出了一种基于整数运算的LDPC码改进分层译码算法。该算法中所有变量都用整数表示,因此非常便于硬件实现;同时将修正因子引入到分层译码算法中,使其译码性能有进一步地提高。在加性高斯白噪声信道下的仿真结果表明,改进分层译码算法有效地降低了计算复杂度,加速了译码收敛,并且具有更低的错误平层。     

一种新的信噪比自适应Viterbi译码算法

Viterbi译码算法的复杂度会随着状态数的增加而增加,因此一般适用于约束长度较小的卷积码的译码。提出了一种新的信噪比自适应Viterbi译码改进算法,在每个接收时刻通过门限值选择幸存状态,从而进一步减小译码网格中的路径搜索范围,提高译码速度。仿真表明,本算法并不会降低译码性能,而在高信噪比、大状态数的应用条件下,与传统译码速度相比,可提高译码速度最高至15倍。     

QPSK调制下最大平均互信息量化在LDPC译码中的应用

对低密度奇偶校验(low-density parity-check, LDPC)码在四进制相移键控(quaternary phase shift keying, QPSK)调制下的译码算法进行了深入研究,分析和推导了最大平均互信息量化的具体方法。在QPSK调制下,通过此方法量化初始消息,最终使每次迭代的变量消息和校验消息都是整数,实现了基于整数运算的最小和译码算法。仿真结果表明,其性能与基于高精度浮点数的和积译码算法大约相差0.39 dB,同时该算法中所有变量都用固定长度的整数表示,便于硬件实现,在其译码性能比和积译码性能下降不大的情况下,大大缩短了译码时间。     

LDPC码最优化译码算法

为了提高离散高斯信道下二进制低密度奇偶校验码（low-density parity-check code, LDPC）最优化译码算法的性能和效率,提出了一种改进的LDPC码最优化译码算法。首先,通过理论分析和数学推导,构建了译码问题的数学模型;然后,论证并给出了针对该模型的最优化译码算法;最后,基于VC6.0平台进行了译码的性能和效率仿真并与其他算法进行比较。仿真结果表明,在误码率性能和译码效率上,新算法优于改进前的算法;在误码率性能上,新算法也优于常用的最小和译码算法。仿真结果与理论分析吻合。     

LDPC码最小和译码算法的整数量化

低密度奇偶校验码(low density parity check codes, LDPC)以其接近香农极限的性能和相对简单的译码结构得到信道编码界的广泛关注。对LDPC码的最小和算法进行了深入地研究,通过多种方法量化译码时的初始消息,最终使得每次迭代的校验消息与变量消息都变为整数,实现了基于整数运算的最小和译码算法,并进行了对比分析。仿真表明,量化后的最小和算法中的所有变量都用固定长度的整数表示,因而便于硬件实现,在其译码性能比和积译码(sum product decoding, SP)性能下降不大的情况下大大提高了译码速度;平均互信息越大的量化方法,其量化分层电平也越佳;最大平均互信息量化下的最小和译码算法性能最好,最大平均互信息量化是一类能最大可能获得信源信息条件下的最佳量化方法,且不增加译码复杂度。     

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。     

基于相对残差的LDPC码动态调度译码算法

针对低密度奇偶校验码的动态调度译码算法中存在的震荡现象和贪婪特性问题,在基于变量节点消息残差置信传播算法的基础上,提出一种基于相对残差调度的置信传播算法。对变量节点进行分组,以变量节点向校验节点传递消息的相对残差值作为参考,优先更新相对残差值最大的节点,加快译码收敛速度。对于译码过程中震荡的变量节点,对其更新前后的后验LLR(log likelihood ratio)消息值做加权平均处理,提高震荡节点的可靠度。在算法迭代的过程中对变量节点向校验节点传递消息的相对残差值作衰减处理,缓解译码算法的贪婪特性。仿真结果表明：与VC-RBP算法相比,在误比特率为10-5时所提算法译码性能可以获得0.3～0.4 dB的增益,同时拥有更快的收敛速度。     

一种新的LDPC译码器设计

时LDPC编译码技术进行了介绍,指出LDPC译码算法可以用高度并行的结构实现,可以达到很高的译码吞吐量.提出了分层修正最小和译码算法并对该算法进行了定点仿真,仿真结果表明,该算法性能优良并且能降低迭代次数以提高吞吐量,该算法在最好情况下可以节省一半的迭代次数.设计了一种新的LDPC译码器并完成了FPGA硬件实现,这种译码器能够实现LDPC码高速译码,实现了100 Mbps的译码吞吐量.该译码器能够支持多种通信标准的LDPC码译码,从而节省系统总体成本.     

基于SCMA和卷积编码的联合检测译码算法

随着卫星星座及卫星数量的不断增多, 卫星测控中海量用户多址问题亟待解决。稀疏码分多址接入(sparse code multiple access, SCMA)技术能在有限信道资源上承载更多用户, 有望解决大规模卫星的多址测控问题。针对传统的SCMA译码方式——消息传递算法(massage passing algorithm, MPA)译码性能不理想的问题, 提出基于SCMA和卷积编码的联合检测译码(joint detection and decoding, JDD)算法, 进行多轮对数似然信息的更新以及多卫星数据交叉提供概率域的迭代, 以提高系统译码性能。分析和仿真结果表明, 采用基于SCMA和卷积编码的JDD算法可有效提高天基测控系统用户容量, 并保证在算法复杂度适中的情况下有效提高系统误比特性能。     

LDPC码混合加权比特翻转译码算法

为了减少比特翻转算法中环路振荡引起的误码,提出了一种低密度奇偶校验（low-density parity-check, LDPC)码并行混合加权比特翻转译码算法。该算法采用多比特翻转方式,当出现环路振荡时,加入一随机扰动改变目标函数来减少由于环路振荡引起的误码,同时从数学角度分析了其误码产生的原因。仿真表明,与原有的比特翻转算法相比,该算法以较低的复杂度获取了误码率性能的改善和收敛特性的提高。     

基于错误特征的MLC闪存最小和译码算法

由于多级单元(multi level cell,MLC)闪存存储信道中随机电报噪声(random telegraph noise,RTN)、〖JP〗数据保持噪声(data retention noise,DRN)和单元间干扰(cell-to-cell interference,CCI)严重影响了MLC闪存阈值电压,从而导致获取的对数似然比(log-likelihood ratio,LLR)不够准确而影响了软判决译码时MLC闪存的低密度校验(low-density parity-check codes,LDPC)码的性能。在深入分析MLC闪存错误特征的基础上,通过利用MLC阈值电压的熵函数计算相邻MLC阈值电压分布的重叠区域来确定存储比特的可靠度,设计了MLC存储比特LLR值的动态更新策略。从而,提出了RTN、DRN和CCI噪声模型下适用于MLC闪存的LDPC码改进的最小和译码算法。仿真结果表明,与传统的LDPC码最小和译码算法相比较,MLC闪存信道下所改进的MLC闪存的LDPC码最小和译码算法具有更好的译码性能与更少的平均迭代次数。     

动态规划的一类解法及其应用

针对Turbo译码这类特殊的多阶段决策问题,即每阶段的决策总数和状态总数相等,评述了其4种算法的优劣性;设计了一种新的动态规划算法,编制了算法程序,应用于Turbo译码中.结果显示,该算法的误码率性能相对提高了28%,并与传统Turbo译码算法进行比较,运算时间只有原来的1/21,较好地避免了传统的Turbo译码算法需要进行指数运算,以及其随着迭代次数的增加容易数据溢出的问题.     

基于FPGA的Turbo码译码算法实现

在分析Turbo码编译码中MAP类译码算法的基础上,重点研究了Max-Log-MAP译码算法的工程实现方法.为解决Turbo码译码嚣FPGA实现时的复杂性高、存储量大的问题,提出了一种基于FPGA的优化译码器结构和译码算法实现方案,有效减少了存储容量,提高了处理速度,并在Altera的EP2S90芯片上实现了10MHz速率的Turbo码译码器,通过时序仿真验证了译码结构的有效性.     

A simplified decoding algorithm for multi-CRC polar codes

Polar codes represent one of the major breakthroughs in 5G standard,and have been proven to be able to achieve the symmetric capacity of binary-input discrete memoryless channels using the successive cancellation list(SCL)decoding algorithm.However,the SCL algorithm suffers from a large amount of memory overhead.This paper proposes an adaptive simplified decoding algorithm for multiple cyclic redundancy check(CRC)polar codes.Simulation results show that the proposed method can reduce the decoding complexity and memory space.It can also acquire the performance gain in the low signal to noise ratio region.     

深空通信中喷泉码技术研究

深空通信时延长、误码率和丢包率大、上下行链路带宽不对称和链路易中断等特点,决定了编译码技术成为深空通信中的一个难点问题。介绍了喷泉码的基本概念和特点,分析了喷泉码的全选问题、阶的分布问题和译码算法以及LDPC译码算法的性能等问题,提出了在深空通信中采用内码为LDPC码、外码为喷泉码的级联码方式,分析了该级联码的性能。结果表明,该码具有较好的性能以及与码长成线性关系的译码复杂度,能够满足深空通信对于信息传输可靠性的要求,满足通信质量要求,在深空通信中有很大的应用潜力。     

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^。     

基于WBP-CNN算法的LDPC译码

针对低密度奇偶校验(low density parity check, LDPC)码在相关噪声条件下译码误比特率上升的问题,结合传统译码算法与卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)设计了新的译码器。该译码器在置信传播(belief propagation, BP)算法中引入加权比特翻转(weighted bit-flipping, WBF)算法,生成加权BP(weighted BP,WBP)结构以解决码字临界处误比特率较高的问题。然后通过CNN降低噪声,在WBP和CNN之间迭代处理接收信号,使信号估计值不断逼近真实值以降低相关噪声的影响。通过仿真发现,与BP算法相比,所提算法能够有效降低相关噪声条件下LDPC译码的误比特率。     

超宽带通信中空时分组码的一种闭式盲解码法

针对应用于超宽带(UWB)通信中的正交空时分组码提出了一种计算复杂度较低的盲解码方法。利用正交空时分组码的特性,估计出信道矩阵,并将该信道矩阵用于最大似然接收机,从而得到发送信号的估计。平坦衰落环境中的仿真表明,该方法能够实现和相关接收相同的分集增益;并且随着信道相关时间的增加,性能逐渐接近于相关接收。