分解法求Turbo码的低码重分布

基于重2自结尾序列的概念,将输入序列分解,分别求出对应的Turbo码低码重分布的各个分量,并讨论了它们对低码重分布的影响。仿真显示,在有些情况下,不仅重2自结尾序列对低码重分布有重要的影响,重2自结尾序列的组合对低码重分布也有着重要的影响。这种分解算法简单灵活,特别有利于Turbo码的结构性能分析及产生稀疏低码重分布的交织器设计。     

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。     

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.     

混沌交织器的实现

Turbo码以其优异的纠错性能已成为当前正在开发的第三代移动通信系统的物理层关键技术标准 ,其中交织器的设计对Turbo码系统性能产生重要影响。从实际应用出发 ,在数字混沌序列定点生成方法的基础上 ,结合混沌交织器设计原理 ,提出了混沌交织器的实现算法和两种硬件实现方案。该技术实现方案对将混沌交织技术应用于未来数字通信系统具有重要的现实意义     

基于水声信道的Turbo均衡算法仿真研究

论述了应用于水声信道的Turbo均衡技术,针对水声信道多径衰落引起的码间干扰(ISD,提出了一种改进的Max-Log-Map算法,读方法基于马克劳林级数展开公式改进了Max-Log-Map均衡算法递归因子的求解方法,提高了算法性能,并在给定的水声信道下进行了仿真与分析,仿真结果表明:改进均衡算法与Max-Log-Map算法相比,在误码率为10-4时性能有近1dB的编码增益,与Log-Map均衡算法性能相近,有效地提高了水声通信可靠性.     

Turbo码在IMT-2000中的应用

由于第三代移动通信中承载业务种类的增加 ,对信道编码提出了更高的要求。Turbo码在Shannon极限附近有着优异的特性 ,是一种有效的通信信道编码方式 ,因此在宽带移动通信的IMT - 2 0 0 0体系中得到了广泛应用。简要叙述了Turbo码编译码的基本结构 ,重点介绍了在W -CDMA和CDMA 2 0 0 0中Turbo码的应用方案 ,以及Turbo码编码器单元、交织器单元的配置结构     

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.     

低信噪比下卷积交织器识别

针对现有卷积交织器识别算法,在低信噪比下存在误判概率高、识别效率低等缺陷,首先分析了构建出的数据矩阵统计特性,给出了同步码以及随机数据位置上的概率密度分布函数,基于最小错误判决准则,设定了同步码检测门限,同时基于三倍标准差准则,设定出更为稳健的交织周期识别门限;其次,分析出了数据矩阵中每一行与每一列累积量的对应关系,提出了一种快速交织周期遍历方法,使得矩阵构建次数大大减少;最后定义了聚合度概念,仅通过二重循环遍历即可完成交织深度与交织宽度的快速识别。仿真结果表明,该算法能够在低信噪比下实现卷积交织器参数的有效识别,同时相比于现有的方法,识别性能提升了1 dB到2 dB,且计算效率得到了明显的提高。     

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。     

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。     

广义交叉乘积累加码

为设计具有线性编、译码复杂度及逼近香农限性能的信道编码结构,在并行级联的单奇偶校验码之间引入交叉结构以构成外码,以累加器为内码,提出了一种新的串行级联编码--广义交叉乘积累加码。以外信息转移图为工具对广义交叉乘积累加码进行设计,并给出一个广义交叉乘积累加码的设计示例。分析及仿真结果表明,该示例具有线性编、译码复杂度,其收敛门限距香农限仅有约0.32 dB的距离。     

多址访问中继信道下多边LDPC码

为逼近解码前传半双工多址访问中继信道容量,提出一种多边低密度奇偶校验(low density parity check, LDPC)码校验点联合编码（parity jointly coded multi-edge type LDPC codes, PJCMET-LDPC）结构及其度分布优化方法。该结构视中继校验比特为PJCME-TLDPC码的一部分,目的端利用从信源和中继接收的消息联合译码获得所有信源信息。为了分析该编码算法的渐进性能,推导了基于消息错误概率的多边外信息转移图噪声门限分析方法。在此基础上,提出PJCMET LDPC码度分布优化方法。实验仿真表明,与SCC LDPC码和NCC -LDPC码相比,PJCMET-LDPC码可以获得更大的编码增益。     

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.     

分组空时块码系统中的Turbo接收技术研究

在分组空时块码系统中引入了基于软球形译码的Turbo接收机。利用分组空时块码系统的正交性特点,设计了新的综合考虑信道状态、噪声影响和映射星座的软球形译码初始搜索半径确定方法。根据信道解码器反馈的先验信息扩充了传统软球形译码的搜索列表。通过仿真实验对接收机和两种传统迭代接收机进行了分析和比较,结果表明接收机在相同的迭代次数下较具有更好的性能,可以更快接近分组空时块码系统的性能限。     

Turbo decoding using two soft output values

It is well known that turbo decoding always begins from the first component decoder and supposes that the apriori information is "0" at the first iterative decoding. To alternatively start decoding at two component decoders, we can gain two soft output values for the received observation of an input bit. It is obvious that two soft output values comprise more sufficient extrinsic information than only one output value obtained in the conventional scheme since different start points of decoding result in different combinations of the a priori information and the input codewords with different symbol orders due to the permutation of an interleaver. Summarizing two soft output values for erery bit before making hard decisions, we can correct more errors due to their complement. Consequently, turbo codes can achieve better error correcting performance than before in this way. Simulation results show that the performance of turbo codes using the novel proposed decoding scheme can get a growing improvement wi