重复累积码在协作分集系统中的应用研究

由于重复累积(repeat accumulate, RA)码兼具LDPC (low density parity code)码译码简单和Turbo码编码容易实现的优点,使其成为信道编码领域的一大研究热点.而编码协作作为一种将信道编码与协作分集系统相结合的工作方式,能同时为通信系统带来编码增益和分集增益.对协作分集系统进...     

大围长可快速编码QC-LDPC码的构造

准循环低密度奇偶校验(quasi-cyclic low-density parity-check,QC-LDPC)码是一种应用广泛的编码技术,该技术主体包含校验部分和信息部分。现有的编码技术主要针对校验部分进行研究改进,而缺乏对信息矩阵的构造来提升编码性能,并且信息部分和校验部分相互独立从而降低了编码的性能。针对该问题,提出一种大围长可快速编码的QC-LDPC码构造方法,该方法将最大公约数(greatest common divisor, GCD)算法、行列加减值和掩饰技术引入到校验矩阵得到一种改进型下三角结构的校验矩阵,构造出的QC-LDPC码兼容了大围长和低编码复杂度的双重特性,从而提升编码灵活性。仿真结果显示与GCD算法构造的围长为8的QC LDPC码相比较,提出的快速编码方法在误码率(bit error rate, BER)为10-5时获得0.25 dB的编码增益;与基于渐进边长(progress edge growth,PEG)算法构造的随机码相比较,构造的非规则QC-LDPC码在误码率为10-5时码字性能提高了约0.1 dB。     

基于等差数列与原模图的QC-LDPC码构造方法

针对准循环低密度奇偶校验 (quasi-cyclic low-density parity-check, QC-LDPC)码循环置换矩阵的移位次数确定问题,提出一种基于等差数列与原模图(arithmetic progression and protograph, APP)构造QC-LDPC码的新方法。该方法通过特殊等差算法得出等差数列,原模图结合该等差数列得到待扩展的基矩阵。该方法所构造的QC-LDPC码可灵活地选择码长和码率,而且其校验矩阵的围长至少为8。使用Matlab搭建了通信系统仿真模型,并在此模型基础上基于该构造方法构造的APP-QC-LDPC(4000,2000)码进行了模拟仿真。仿真结果表明,在相同条件下,当误比特率(bit error rate, BER)为10-6时,所构造码率为0.5的APP-QC-LDPC(4000,2000)码相对于基于渐进边增长(progressive edge growth, PEG)算法构造的PEG-QC-LDPC(4000,2000)码、基于等差数列(arithmetic progression, AP)算法构造的AP-QC-LDPC(4000,2000)、基于修饰(masking, M)技术所构造的M-QC-LDPC(4000,2000)码和基于最大公约数(greatest common divisor,GCD)算法所构造的GCD-QC-LDPC(4000,2000)码分别能改善约0.46,0.55,0.9和1.06 dB的净编码增益(net coding gain, NCG),具有较好的纠错性能。     

基于网络编码的协作分集技术研究

协作分集技术允许多个单天线的移动终端共享彼此的天线,形成了虚拟的多发射天线以得到分集增益,克服无线信道衰落。网络鳊码则能提高系统资源利用率和网络吞吐量,因此基于网络编码的协作分集则能同时获得分集增益和网络蝙码增益,受到越来越多关注。本文对现有的基于网络鳊码的协作技术进行概括分析,并提出自己的看法,探讨进一步研究的方向。     

QC-eIRA码的构造及其变码率编码器FPGA实现

针对非规则重复累积码(extended irregular repeat-accumulate, eIRA)校验矩阵中H_1矩阵的随机性,提出采用有限域构造H_1矩阵的方法,并构造出了几种高码率码型。新构造码型既保留了eIRA码特殊的结构,同时又具有准循环LDPC码(quasi-cyclic low density parity check codes, QC-LDPC)的特点。仿真结果表明,当码长达到8175时,新构造码型的性能明显优于QC-LDPC码,在中长码长时表现出较好的性能。基于新码型结构特点,设计通过读写随机存储器(random-access memory,RAM)实现校验位计算的编码器硬件架构,采用Verilog HDL在Virtex 4 xc4vlx60芯片上实现了编码器,结果显示,相比于基于移位累加器组的传统QC-LDPC码,新的编码架构占用的硬件资源大幅降低,且更利于灵活实现变码率编码。     

基于迭代填充法的LDPC码设计

提出一种构造低密度奇偶校验码(LDPC码)的新方法-迭代填充法(IF法),在此基础上构造了IF-LDPC码.研究证明了迭代填充法的相关性质,同时给出了一种规则和准规则IF-LDPC码编码器设计算法.IF-LDPC码的码长和码率取值灵活,可实现线性编码,做到O(M)的编码复杂度(M为信息位长度).同时,该码结构易于部分并行译码器实现.仿真结果表明:IF-LDPC码与QC-LDPC码相比,编码增益有0.5～1.1 dB的改善,可达到与Mackay随机码相比拟甚至更优的性能.     

基于Fibonacci-Lucas序列构造大围长QC-LDPC码的方法

基于斐波那契-卢卡斯序列并结合三角旋转法提出一种围长至少为8的斐波那契-卢卡斯准循环低密度奇偶校验(fibonacci-lucas quasi-cyclic low-density parity-check, F-L-QC-LDPC)码的构造方法。该方法所构造的F-L-QC-LDPC码不存在四环和六环,计算复杂度低,硬件实现简单且节省硬件存储空间,具有优秀的纠错性能。仿真结果表明,当误码率(bit error rate,BER)为10-6时,该方法所构造的码长为2 700且码率为0.5的码型,相较于基于Fibonacci数列并结合三角旋转法构造的同码长码率的QC-LDPC(2 700,1 352)码,净编码增益(net coding gain,NCG)提高了约1.0 dB,相较于基于卢卡斯数列大围长构造方法构造的QC-LDPC(2 700,1 353)码,NCG提高了约1.6 dB。且同样条件下,该方法构造的码长为2 580且码率为0.5的码型与基于等差数列构造的QC-LDPC(2 580,1 292)码相比,NCG提高了约1.0 dB。     

基于Hoey序列的QC-LDPC码构造方法

基于Hoey序列提出了一种列重为3,并环长至少为8的准循环低密度奇偶校验(quasi-cyclic low-density parity-check,QC-LDPC)码的新颖构造方法,该构造方法能避免短环的产生,有较好的纠错性能,可通过改变参数值进而改变码长和码率.对提出的构造方法进行了环长至少为8的证明,用Matlab搭建了通信系统的仿真模型,并在此模型基础上对基于该构造方法构造的QC-LDPC(900,452)码进行了仿真分析,仿真平台是在高斯白噪声(additive white Gaussian noise,AWGN)信道下,调制方式为二进制相移键控(binary phase shift keying,BPSK)调制,译码算法为和积算法(sum product algorithm,SPA).仿真结果表明,当误码率(bit error rate,BER)相同时,利用该构造方法所构造的QC-LDPC(900,452)码的净编码增益(net coding gain,NCG)比基于等差数列(arithmetic progression sequence,APS)构造的QC-LDPC(896,452)码以及基于最大公约数(greatest common divisor,GCD)构造的QC-LDPC(900,453)码的NCG都提高了,且所有码的码率均为0.5.     

基于矩阵分解的有限几何LDPC码的研究

随机构造的LDPC（low density parity check codes）码长的增加,所需存储空间过大,编码复杂度过高.针对该问题,研究了具有代数结构的有限几何LDPC码.基于有限域几何空间的点和线来构造校验矩阵,并通过矩阵行列分解得到不同码率、码长的非规则QC-LDPC码.该类LDPC码是准循环码,其编码复杂度与码长成线性关系,对应的Tanner图没有4环存在.仿真结果表明：MSK调制、AWGN信道条件下,该类码与类似参数的随机码相比较,当信道误码率为10-6时,译码增益约为0.05～0.15dB.     

低存储可线性编码的QC-LDPC码设计

为了解决构造任意长度、无小停止集且无短环QC-LDPC码的设计问题,研究了基于Tanner图的停止集、围长和最小码重三者之间的关系,提出了QC-LDPC码无短停止距离且无短环的充要条件.在此基础上,为了进一步降低编码复杂度并保留结构化特性,提出了一种具有线性编码复杂度的基于后向迭代的QC-LDPC码.仿真结果表明:所构造的QC-LDPC码的纠错性能与IEEE 802.11n中QC-LDPC码相近,与IEEE 802.16e中QC-LDPC码相比,在误码率为10~(-6)时,可获得0.15 d B的性能增益;此外,该码字只需存储移位因子和单位子矩阵的阶数,所占硬件存储空间明显小于另外2种QC-LDPC码.     

基于QC-LDPC码的联合信源信道编码研究

基于欧式几何构造的准循环LDPC码(quasi-cyclic LDPC,QC-LDPC)应用于联合信源信道编码(joint source and channel coding,JSCC)系统中,由于JSCC系统中信源码和信道码存在特殊的边连接关系,致使满足信源码字和信道码字之间特殊连接关系的QC-LDPC码字比较少,但至少QC-LDPC码可以用来作为JSCC系统中的信道码.仿真结果表明,双QC-LDPC码的JSCC系统纠错性能相比双随机LDPC码的JSCC系统有明显的改善,同时前者的译码迭代次数明显少于后者,从而提升了译码效率.仅使用QC-LDPC码作为信道码的JSCC系统也比双随机LDPC码的JSCC系统有更好的性能,且其迭代次数也更少.     

AWGN信道下基于Kite码的多级编码技术

多级编码（multilevel coding,MLC）技术将编码和调制相结合,在不占用额外带宽且不降低实际数据传输速率的情况下,可有效提高数据传输的可靠性。根据MLC技术分级编码的特性及信道编码定理分析,将无码率码与MLC技术结合,理论上会得到较好的误比特率及吞吐量性能。Kite码作为一种新型的无码率码,兼有喷泉码与低密度奇偶校验码的优势。以MLC技术中各等价信道的容量计算为理论基础,设计了以Kite码为分量码,结合BP（block partitioning）集分割方式与高阶调制的MLC新方法。仿真结果表明,以Kite码作分量码的MLC译码性能明显优于以传统喷泉码作分量码的MLC译码性能。      

基于Stanley序列的QC-LDPC码新颖构造方法

针对准循环低密度奇偶校验(quasi-cyclic low-density parity-check,QC-LDPC)码的短环结构会严重影响码字纠错性能的问题,基于Stanley序列(Stanley sequence,SS)提出一种围长至少为8的QC-LDPC码新颖构造方法。从Stanley序列中选取某些特定元素构成一个呈递增关系的集合,利用穷举算法搜索出满足无环4和环6条件的元素得到另一个递增集合,构造相应的指数矩阵,得到其奇偶校验矩阵。仿真结果表明,在误码率(bit error rate,BER)为10^-6时,所构造的SS-QC-LDPC码与同码率码长的其他QC-LDPC码码型相比,其净编码增益均有一定提升,因而其纠错性能较好,且无错误平层现象。此外,该构造方法的计算复杂度较低。     

自由空间光通信中的数字喷泉码方法

为了克服大气衰减和光强起伏对自由空间光通信性能的影响,信道编码是解决大气湍流信道影响的关键技术.数字喷泉码是一种无固定码率的信道编码方法,其中度分布是数字喷泉码设计的基础,本文采用开关度分布的方法,并给出其开关点最佳值.实验仿真结果表明,分别在自由空间光通信系统的弱湍流和强湍流环境条件下,数字喷泉码相比于RS码有较好的编码增益,数字喷泉码中的开关度分布相较于二进制指数度分布、鲁棒孤子度分布,在相同的信噪比条件下,开关度分布的误码率更低,信息速率的下降趋势也最少,同时双开关度分布与单开关度分布相比,对于自由空间光通信系统的性能提升更大.因此,双开关度分布数字喷泉码能有效抑制大气湍流的影响,大幅度地提高自由空间光通信系统性能.     

基于QR码和SPC码的双广义LDPC码构造及性能研究

为了降低低密度奇偶校验(low-density parity check, LDPC)码的错误平层,使其满足移动高清视频传输的极低误比特率(bit error rate, BER)要求,构造了一种基于平方剩余(quadratic residue, QR)码和单奇偶校验(single parity check, SPC)码的双广义LDPC(doubly-generalized LDPC, D-GLDPC)码。所构造的D-GLDPC码克服了有限码长的LDPC码性能不佳的问题以及广义LDPC(generalized LDPC, GLDPC)码的码率损失问题。基于QR码构造了准循环低密度奇偶校验(quasi cyclic LDPC, QC-LDPC)码,以QR码和SPC码作为分量码来构造D-GLDPC码,采用后验概率(a posteriori probability, APP)译码算法简化D-GLDPC码的译码。仿真结果表明,D-GLDPC码相比同码长同码率的LDPC码,在错误比特率和译码收敛速度上有明显的性能提升。     

基于深度学习的Wi-Fi信号编码参数盲识别

通信链路层特征盲识别是智能通信和通信对抗领域关键技术。为提高基于IEEE 802.11协议的无线（局域）网/无线保真（wireless fidelity,Wi-Fi）信号的编码参数盲识别精度,提出了一种基于深度学习的低密度奇偶校验码（low density parity check code,LDPC）编码参数盲识别算法,可准确盲识别信道编码算法的信息位码长和码率。算法以解调后的比特流为训练数据集,搭建多层深度神经网络模型,经过多次调参和迁移训练,最终得到了能够准确预测编码参数的网络模型。实验结果表明,该网络模型能够在高达10%误码条件下得到优于91%的编码参数盲预测率,在无误码的条件下,编码参数盲预测准确度高达95.32%,为智能通信和通信对抗的研究提供了一定参考价值。     

可见光通信信道编码中卷积与RS级联码分析

为解译平衡码的复杂性与纠错能力, 提出一种机联码。该级联码将短码组成长码, 可满足信道在纠错过程中对码长的需求, 得到与长码相同的纠错能力, 且实现简单, 复杂度低。使用卷积码与RS码形成级联码。经仿真计算测试, 该方法与传统的卷积码相比, 在误码率超过10^-4时, 可提高编码增益1.5 dB以上, 纠错能力有较大提升。该级联码更适合可见光通信的实际应用。