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.     

改进的分层修正最小和LDPC译码算法及译码器设计

提出了一种改进的分层修正最小和的LDPC译码算法,该算法充分考虑到了译码器硬件结构的特性,使用了部分信息节点提前中止迭代的方法,降低了译码器处理数据的位宽。同时,在这种算法的基础上,设计出了结构简单的译码器,该译码器在资源使用非常少的情况下可以获得较高的译码吞吐量,同时保持译码器译码性能和相应的浮点算法很接近。另外通过合理地设计LDPC码校验矩阵(H矩阵)和译码器数据处理单元,使得译码器可以支持多种码长码率LDPC码译码。这样结构特点的译码器,在低功耗以及需要多种码长码率的编码进行数据传输的领域有着非常高的应用价值。     

基于混沌控制的自适应Turbo码译码改进算法

针对Turbo码在译码过程中迭代次数不确定的缺点,提出了一种新的改进算法。即在对附加信息(译码器的先验信息)进行混沌控制的基础上,以附加信息间的距离度量作为迭代终止的判定。仿真试验表明,该改进算法能在保证译码的准确性基础上,避免大量无谓的计算,提高译码速度,尤其在信噪比较大的情况下,效果更为明显。     

Turbo码SOVA算法的研究与仿真

介绍了Turbo码在第三代移动通信系统,特别是CDMA2000系统中的应用情况;重点研究了一种改进的SOVA软输出译码算法,以及这种SOVA算法应用于Turbo译码的纠错性能;最后还将给出用SOVA算法进行Turbo译码的MATLAB仿真结果以及结论。     

软判决在纠错编码中的应用

纠错编码中解调后对输出信息不判决而直接送给译码器进行译码的方法称为软判决方法,这样得到的信息就是软信息.从信息论的角度分析了软判决和硬判决时的信道容量,通过数学推导得到两种判决方式下信道容量的表达式,简要介绍了卷积码和Turbo码的编译码方法,并将软判决的观点应用于卷积码和Turbo码中.仿真结果表明,在解调器的输出端使用软判决的方法对这两种纠错编码方式来说都可以得到2dB左右的编码增益.     

基于迭代译码有效性的交织器设计方法

分析了交织器设计对Turbo码性能的影响,提出了一种基于减小外赋信息和译码器输入之间相关性的交织器设计方法,以获得合适的交织器矢量。减小了外赋信息和各个位之间的相关性,提高了迭代译码的有效性。计算机仿真结果表明:基于减小外赋信息和译码器输入之间相关性设计的交织器性能大大优于随机交织器,且略优于S-random交织器。同时,与S-random交织器相比,本文提出的实现算法计算复杂度相对较低,从而提高了算法的有效性。     

基于准循环LDPC码译码软信息的码辅助帧同步算法

确保较低信噪比条件下的系统帧同步,是LDPC码在系统应用中的关键问题。基于最大似然的准则,提出了一种适合准循环LDPC编码系统的码辅助盲帧同步算法。该算法通过计算不同帧偏移处的信道输出软信息向量满足LDPC码校验矩阵中所有校验方程的概率与违背所有方程的概率的对数似然比值,再根据最大似然值对应的信息向量确定最终的帧同步边界。新算法可借助译码器的部分资源来实现帧同步搜索,提高了译码器的利用率,降低了实现复杂度;无需一次完整的迭代译码过程,减少了同步捕获的时间。仿真结果表明,相比已有的码辅助盲帧同步算法,新算法具有较好的帧同步性能;借助新同步算法仿真获得的系统误比特率和帧错误率接近已有的码辅助帧同步算法的译码性能。     

基于LDPC码的BICM系统中的Turbo均衡

将Turbo均衡应用到基于LDPC码的BICM系统中,实现了系统的联合均衡译码.Turbo均衡算法中,SIC(软干扰抵消)算法复杂度低,但其对先验信息获取不足,性能不是很好,而MAP算法性能最佳,但复杂度高.提出将二者相结合的MAP-SIC均衡算法,即在迭代初始,进行一次MAP均衡来获得较多先验概率信息,之后再用sIC均衡.仿真结果表明该算法在复杂度和性能之间取得了很好的折中.     

深空通信中Turbo编译码设计与性能仿真

深空通信信号传输距离遥远,能量衰减大,接收信号微弱,必须采用高增益的信道编码技术来提高接收能力.针对深空微弱信号处理的实际要求,介绍了Turbo码的编译码原理,详细分析了各编码参量和译码算法对性能的影响,将先进的二次置换多项式(QPP)交织器和线性拟合Log-Map译码算法结合,提出了一种新的深空编码实现方案,降低了交织器对存储的要求和译码算法的复杂性,减少了计算量,节省了存储空间.通过参量优化设计,提高了纠错性能.仿真实验结果表明:设计能够满足微弱信号低信噪比要求,而且易于物理实现.     

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.     

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.     

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。     

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。     

归零Turbo码的盲识别方法

针对归零Turbo码的识别问题,提出一种有效的识别方法。该方法首先根据归零Turbo码的特殊结构,利用遍历矩阵列数的方式,寻找相关列均值最大值的位置,识别归零Turbo码长和起始点;其次,构建归零Turbo码的交织器识别模型,利用分层比对的方法得到交织置换关系, 完成对交织器参数的识别。仿真实验表明,该方法在0.02的误码率条件下识别率仍能达到80%以上,验证了所提方法的有效性和鲁棒性。     

基于LDPC码的WCDMA下行链路性能仿真

LDPC码是一类靠近Shannon限的高效信道编码，在AWGN信道下具有非常优越的性能。在讨论了LDPC码的基本原理之后，构建了基于LDPC码的WCDMA下行链路，改进了LDPC码的译码过程。仿真结果表明，在高速传输速率下（384kbit／s），不规则LDPC码具有优于Turbo码的性能，这对于LDPC码应用到复杂无线通信系统中具有重要意义。     

基于存储机制的LT码编译码方法

提出一种基于存储(memory based, MB)机制的Luby变换码的编译码方法,来实现信息在二进制删除信道(binary erasure channel, BEC)中的可靠传输。首先,发送端的编码器采用泊松鲁棒孤子分布(Poisson robust soliton distribution, PRSD)产生普通编码包,同时产生携带存储信息的“存储包”。然后,源源不断在BEC中发送编码包和“存储包”给接收端。接收端的译码器根据接收到的“存储包”的数量不同,采取不同方式对输入包进行译码。如果“存储包”全部被接收,则所有输入包都能通过“存储包”中的存储信息直接获得;如果部分“存储包”丢失,则结合“存储包”和置信传播(beliefpropagation, BP)算法进行译码;如果所有“存储包”丢失,则仅采用BP算法进行译码。仿真结果表明,相比LT码的传统编译码方法,采用PRSD MB方法可以大大降低误比特率,提高编译码效率。     

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。     

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。