Gamma-Gamma 信道下 LDPC 码译码算法性能分析

为降低低密度奇偶校验(LDPC: Low-Density Parity-Cheek)码译码算法的复杂度, 同时提高通信系统性能, 在研究对数似然比置信传播(LLR-BP: Log-Likelihood Ratio Belief Propagation)算法及其简化的译码算法基础上, 提出了一种基于归一化最小和(NMS: Normalized Min Sum)算法的改进算法。 深入研究了 Gamma-Gamma 分布 模型, 并将 Gamma-Gamma 分布作为仿真的信道模型, 应用 Matlab 仿真比较了 LLR-BP 及其简化算法在不同湍 流强度信道下的性能。 仿真结果表明, 无论在 AWGN(Additive White Gaussian Noise)信道还是不同湍流强度的 Gamma-Gamma 信道下, 改进算法在几种算法中都有较好的译码性能, 尤其是在中湍流和强湍流信道下改进算 法的性能优势更为明显。 通过码长对 BER(Bit Error Rate)影响的仿真结果表明, 适当增加码长可有效改善算法 的性能。     

LDPC码在二进制对称信道下的性能分析

低密度校验码(LDPC)是一类线性分组纠错码,和积传递算法是LDPC码迭代译码算法中的常用算法.在此基础上研究了二进制对称信道(BSC)下LDPC码的消息传递迭代译码算法,对其误码特性进行了仿真,并用密度进化方法仿真了校验节点、变量节点的概率密度在迭代过程中的收敛情况.结果表明在给定的信道门限下LDPC码具有良好的纠错性能.     

一种基于整数操作的极化码最小和译码算法

通过信道极化,极化码理论上证明可渐进达到香农限。文中研究极化码在高斯信道下的串行抵消(successive cancellation,SC)译码算法,提出了一种基于整数操作的最小和译码算法。算法中信道输出值被均匀量化后再取整数,作为SC译码器的输入;节点更新使用最小和算法,更新过程不需要量化操作,直接使用信道输出值量化后的整数值。数值仿真结果表明,在信噪比小于4 d B时,译码性能与基于浮点运算的原始SC译码一致;当误比特率为10-5时,提出的算法与原始SC译码的信噪比相差0.2 d B。所提出的算法便于硬件实现,运算中变量的大小都用8比特整数表示。     

基于修正最小和的简化差分域LDPC译码算法

在深刻分析差分域LDPC译码算法的基础上,提出了基于修正最小和的简化差分域LDPC译码算法。仿真结果表明,在加性高斯白噪声信道环境下,BPSK调制时,提出的译码算法在极大地降低计算复杂度的情况下,性能明显优于对数域的最小和算法并且相比对数域置信算法和差分域译码算法几乎没有性能损失。     

MIMO信道下空时迭代均衡译码系统及算法

目的提出一种在M IMO衰落信道下的低复杂度的接收结构。方法通过交织器和解交织器将SISO的均衡器和译码器以及M IMO信道估计器级联起来,进行未知信道条件下迭代均衡译码。结果采用次优的基于最小均方误差均衡算法和Max-Log-MAP译码算法,使系统复杂度大大降低。结论不但可以消除M IMO信道中的码间干扰和多径干扰,而且大大降低系统的复杂度。     

新型混合信道模型下的Reed-Solomon码融合硬判决译码算法研究

为了深入研究突发错误信道环境下的RS码译码算法,首先在RS(255,239)译码条件下对随机错误译码算法 Reformulated inversionless Berlekamp-Massey(RiBM)与突发错误译码算法 Reformulated inversionless Burst-error Correcting(RiBC)分别进行了仿真分析,得到了两种译码方式的误码率与连续错误比特长度的关系,并据此对突发错误的长度BL进行了界定.其次对该译码条件下的数字编码系统中的混合信道进行了研究,根据突发错误长度的界定对信道进行了建模,得到马尔科夫模型下的新型混合信道模型,最后在此模型下对RiBM随机错误译码、RiBC突发错误译码方法进行融合,并对融合译码算法进行了仿真.结果表明在新型混合信道环境中融合译码算法可降低传输误码率.     

基于星座图扩张算法的MIMO—OFDM空时分组码译码方案

在MIMO-OFDM系统中提出了一种空时分组码的译码算法。假定当前无线通信系统信道为准静态衰落,则此时信道状态信息的统计值越大,最大似然判决准则中的最小欧氏距离项失真越大。这里采用星座图扩张(activeconstellation extension,ACE)的方式对最小欧式项进行了自适应处理,最大可能地利用信道状态信息,以此改良最大似然判决公式。这里选取了发射天线分别为3和4时分别采用QPSK、8PSK和16-QAM调制方案时的复正交空时编码结构来讨论了这种译码算法。最后,通过Matlab仿真结果证明了这种空时译码算法在瑞利衰落信道下的有效性。     

有限状态Markov信道上基于噪声软判决的LDPC译码

针对有限状态Markov信道,提出一种改进的低密度奇偶校验码(low-density parity-check,LDPC)译码算法,并给出其因子图表示.该译码算法包括相互迭代的标准和积译码算法和前向后向算法两个部分.在标准和积译码算法每次迭代后,得到噪声比特的软判决;前向后向算法利用噪声比特的软判决,重新估计发送比特的信道似然比.标准和积译码算法用此重新估计的信道似然比,进行下一次迭代.考虑到因子图中Markov信道节点的引入会引起图中圈个数的增加,进一步提出用基于概率的消息传递策略来更新译码过程中的消息.仿真结果表明,此算法不仅远好于标准的和积译码算法,而且优于采用噪声硬判决的算法.     

MIMO-OFDM系统中LDPC码的改进型译码算法

为了降低LDPC码译码算法的复杂性并提高译码性能,针对传统的最小和译码算法的性能缺陷,提出一种改进型最小和译码算法.在最小均方误差准则下,该改进型译码算法充分利用了归一化译码算法和偏移译码算法的优点,以逼近置信传播译码算法.最后将LDPC码的改进型最小和译码算法应用于MIMO-OFDM系统中以降低载波干扰.仿真结果表明,若MIMO-OFDM系统要求的误码率为10-5,改进型最小和译码算法的编码增益比传统的最小和译码算法高出0.5 dB,比归一化译码算法和偏移译码算法分别高出0.3和0.2 dB,与置信传播译码算法仅差0.15dB.另外,改进型最小和译码算法也具有低的硬件复杂度.     

一种基于流水迭代接收机的低复杂度Kalman快衰落信道估计算法

针对流水迭代接收机,提出了一种低复杂度的Kalman信道估计算法.该算法利用流水迭代接收机可同时提供多个软判决反馈信息的特点,通过消除这些反馈信息之间的相关性,使其可以有选择地用于Kalman滤波新息更新过程,从而提升信道估计的精度.该算法实时分析来自接收机中符号检测和迭代译码模块反馈信息的可靠性,使其在快衰落信道下也可较好地跟踪信道.仿真和最小均方误差分析表明所提信道估计算法与其他算法相比,在复杂度和性能方面具有一定优势.