基于LDPC码与星座旋转准正交STBC的级联编译码方法

在4×4多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统中,为了同时达到全分集增益和全速率数据传输,进而达到降低系统误码率及提高系统可靠性的要求,提出将低密度奇偶校验(low density parity check, LDPC)码与基于星座旋转的准正交空时分组码级联的编码方案,并找出了在全数据传输速率的前提下能够获得满分集增益的最优旋转角度。仿真结果表明,该级联编码方案误码率低于传统的LDPC编码与空时分组码级联的编码方案,在误码率为10^-5的情况下,比LDPC码与正交空时分组码级联的编码方案有8 dB左右的增益。     

基于规则变量节点度LT码的协作传输

规则变量节点度Luby变换（Luby transform, LT）码能够改善传统LT码编码过程中随机选取邻居节点方式导致的差错平台现象。提出一种新的实现规则变量节点度LT的编码方法,利用数组的赋值和清空操作来实现信息符号度值规则化,降低了现有方法的编码复杂度,并利用对度分布的修正来改善解码瀑布区;将该编码方法应用到协作通信系统中,并分析了误符号率性能。实验结果表明,此方法能节省系统编解码时间,有效降低误符号率差错平台,减少成功解码所需的平均传输开销。     

基于叠加度的有限长系统LT码编码方案

提出了一种基于叠加度的系统卢比变换(Luby transform, LT)码编码方案。与需要预编码的系统Raptor码或交织编码的准系统掺杂LT码方案不同,由掺杂度分量与弱鲁棒孤波分布进行叠加的叠加度分布,使得系统LT码的中间节点能以LT编码方式构造输出节点。理论分析了优化掺杂度分量叠加比例的系统LT码具有译码渐近性能,对给定码长k和冗余开销ε的编译码复杂度为O(k·ln(1/ε))。仿真验证了优化后的有限长系统LT码克服了系统Raptor码在信道删除概率大于0.01即出现误码平台的问题,在译码失败概率10e-4时相对于准系统掺杂LT码的所需译码冗余开销可降低12%~20%。     

RaptorQ喷泉码编译码算法分析及优化

RaptorQ喷泉码是喷泉码的最新研究成果,理论分析和仿真验证表明,RaptorQ喷泉码是性能最好的喷泉码,同时也是编译码复杂度最高的喷泉码。针对RaptorQ喷泉码编译码复杂度高这一问题,以国际标准RFC6330所设计的RaptorQ码编译码流程为基础,提出一种RaptorQ编译码算法的优化版本。新的编译码流程通过固定生成矩阵的方式提前计算好生成矩阵并存储,方便随时调用;通过提前列变换的方式规避多次寻找标准行和高斯消去操作,以及通过去稀疏化的方式,减少编译码过程中的矩阵乘法和异或运算。仿真比较优化前后的编译码算法,结果表明,优化后的RaptorQ码编译码流程能够在保证传输性能不变的同时,减少RaptorQ喷泉码编译码基本运算次数、缩短RaptorQ喷泉码编译码的时间,降低了编译码的计算复杂度,并保持了传输性能。     

基于输出可译集的LT码联合度分布优化

喷泉码的编译码性能与其度分布息息相关,基于联合度分布的喷泉码编译码性能明显优于基于单一度分布的喷泉码编译码性能,但目前的联合度分布大多是简单的将两个度分布进行结合。输出可译集的取值波动可以表征喷泉码编译码的性能,本文基于输出可译集的特性设计了优化算法,用以求解泊松分布(poisson distribution, PD)和鲁棒孤子度分布(robust soliton distribution, RSD)结合的最优比例,得到新的度分布。仿真结果表明,相较于RSD,采用优化后的度分布的喷泉码性能有着显著提升。     

基于算术编码的低冗余LT码及其在安全通信中的应用

为克服喷泉码需传输数据量大、信息透明的缺点,在LT传输(Luby transform,LT)码的生成矩阵中引入具有保密性的算术编码,提出一种低冗余LT(low redundancy LT, LRLT)码。LRLT码以生成矩阵的列为单位对邻居信息进行序列建模和无损压缩,能够在保持传统LT码结构的前提下,有效减少所需传输的数据量。此外,LRLT码的序列模型能够以密钥为依据进行交替变换,使得截获端无法正确恢复原始信息。仿真结果表明,与优化前的LT码相比,LRLT码信息传输的有效性显著提高,且具有抗截获能力,可应用于安全通信领域。     

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.     

阈值阵列系统中TCM编译码的随机共振现象

为了进一步降低网格编码调制(TCM)信号在接收端的误码率(BER),提高TCM码的译码性能。采用了一种离散的多阈值阵列系统与维特比译码器相结合的系统。并经过理论推导出阈值阵列系统输出端信号和TCM编码信号之间的互信息;同时通过仿真实验,分析了误码率的变化情况;并对两种不同测度下的变化情况进行了对比。理论分析表明,在适当噪声条件下,使信号无损传输到译码端;仿真实验也表明,在适当的噪声强度阈值阵列单元数量和噪声强度条件下,误码率会得到大幅度的降低。对比两种测度下的随机共振现象(SR),发现随机共振的存在性与测度有关。理论分析和仿真实验都表明,在该系统中适当的噪声能够显著提高互信息,降低误码率;随着阈值单元数的增加,这种效果也越发明显。     

一种基于反射和开放编译的C++植入机制

动态分析是理解面向对象软件系统的主要手段 ,通过植入 ,才能准确提取系统运行时的信息。常见植入方法中 ,植入代码和目标代码处于同一计算层次 ,植入过程会影响目标代码运行的准确性和效率。基于反射原理 ,采用开放编译技术 ,通过将植入的软件触发器和被植入的目标系统作为两个计算层次来干预编译过程 ,从而达到软件植入的目的。引入了对象触发器 ,利用对象生命周期控制机制获取有用的动态信息 ,并详细描述了植入核心算法 ,利用OpenC ++实现了该植入机制。试验研究了一个反映植入原理及其有效性的测试示例     

高阶量纠错码理论限及软判决编译码算法

基于tent混沌映射的高阶量纠错码可以实现对图像的线性纠错,解决了压缩图像峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)存在的“门限效应”问题。通过对基于tent混沌映射的纠错码的图像PSNR理论限的分析,得出符号位的准确估计是提高码字性能的关键。传统的基于符号位硬判决的编译码方法难以实现对符号位的有效保护。基于此,借鉴低密度奇偶校验(low density parity check, LDPC)码的软判决编译码方法,提出一种基于符号位软判决译码的高阶量纠错码。仿真结果表明:基于符号位软判决译码的高阶量纠错码的图像PSNR不断逼近理论限;与硬判决高阶量纠错码相比,在编译码复杂度相当的情况下(符号位初始化概率通过查表得到),图像PSNR有2 dB的增益。     

LDPC码的高效译码算法研究

对于LDPC码的译码算法即和积算法,目前的简化算法多在对数域中进行。提出了一种新的基于差分的译码算法,其主要思想是：在LDPC码的二部图上所传递的消息是概率的差分值,而对于校验节点和消息节点的更新都是在特定的加法域中进行。针对校验节点的更新,还可以选择若干个绝对值最小的差分值进行运算,以进一步降低复杂度。与传统的基于对数似然比的译码方法相比,该算法的计算复杂度有很大降低,而译码性能和收敛速度没有明显损失。     

一种LDPC码的联合译码算法

在加性高斯白噪声(additive white Gaussian noise, AWGN)信道中设计一种低密度奇偶校验(low-density parity-check, LDPC)码的最大似然译码算法是一项具有挑战性的工作。麦克斯韦译码算法在二进制擦除信道下具有优越的性能,但把这种算法移植到其他信道却非常困难。引入了信道转换的思想实现两个不同信道之间的转换,并利用该方法成功地将麦克斯韦算法应用到AWGN信道中,提出了一种将信度传播算法和麦克斯韦算法有机结合的联合译码算法,即信度传播麦克斯韦译码算法,该算法可缩小与最大似然译码算法之间的性能差距。仿真表明,该译码算法可打破大多数小陷阱集从而获得比信度传播译码算法更低的误帧率,并且可消除大多数信度传播译码后出现的小错误。     

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。     

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。     

基于树图剪枝的极化码译码简化算法

极化码是一种在二元对称信道下能够逼近香农限的信道编码,但其经典译码算法连续删除(successive cancellation,SC)译码和置信传播(belief propagation,BP)译码的复杂度较高,使得译码过程具有较大的计算复杂度和译码时延。对极化码译码过程的树图建模分析并对节点分类,证明了树图中部分节点对应的译码运算是冗余的。由此设计了树图剪枝的简化译码算法,在保证误码性能不变的前提下,明显降低了现有译码算法的计算复杂度。仿真结果证明,简化后SC译码和BP译码的译码复杂度较原始算法分别降低了36%~65%和41%~67%。     

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.     

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。