Turbo乘积码的重复译码算法

主要是针对TPC译码算法进行研究,依据对数似然概率(LLR)和最大后验准则的原理,推导出对数似然概率估算的近似公式,形成TPC重复软译码纠错算法,并通过软件实现.     

一种基于伴随式的乘积码迭代译码算法

通过改进传统线性分组码的伴随式译码算法，提出了一种低复杂度的列表译码算法，该算法通过组合线性分组码校验矩阵中权重较小的列向量进行译码并正确计算出各码字元素的软输出信息，应用该算法可以构造乘积码迭代译码器，比较其他同类算法，该算法不仅性能较好，适用码型范围较广，而且可以根据具体情况在译码复杂度和译码性能两者之间做出折衷选择，分析和仿真结果表明，该译码算法在误码性能和译码复杂度方面都优于传统的乘积码失代译码算法，能够有效应用于通信系统中实现纠错，具有很大的实际应用价值。     

无线通信中增强型Turbo乘积码的研究

在无线通信中,由于Turbo卷积码存在错误平层,在BER要求比较低时,一般采用Turbo乘积码(TPC).基于Turbo乘积码,探讨了其增强型方案(eTPC),并给出eTPC迭代译码算法.在AWGN信道下进行性能仿真,结果表明,eTPC随着迭代次数的增加,性能曲线收敛;在码率较高的情况下,eTPC比TPC编码增益高出近1 dB.     

非顺序的 TPC 软判决迭代译码算法

针对 Turbo 乘积码(TPC: Turbo Product Code)距香农极限性能差距较大的问题, 将非顺序(NS: Non- Sequential)译码推广到软输入软输出(SISO: Soft-Input/ Soft-Output)Turbo 乘积码译码器中, 以提高误码率性能。 该算法根据决定码字的可靠度选择更可靠的行或列译码, 跳过低于可靠度门限的行或列, 以避免迭代过程中引 入额外错误而降低译码性能。 仿真结果表明, 对于以扩展汉明码(64,57,4)为子码的 TPC 码, NS-Turbo 乘积码; 迭代译码; 非顺序译码; 信道编码     

基于卷积码、LDPC码、Turbo码的BICM—ID性能的研究

比特交织编码调制迭代译码（BICM—ID）是一种编码、调制和迭代译码相结合的技术,主要应用于无线通信中的信道编译码．BICM—ID在结构设计上加入了比特交织器和软输入软输出（SISO）译码器,结合迭代译码,最终实现次优译码．不同的编码方法在BICM—ID系统中也有着很大的性能差异,针对几种常见纠错编码方法——卷积码、Turbo码、LDPC码,在BICM—ID系统下的误码率性能进行比较．仿真得到系统在AWGN信道和Rayleigh衰落信道下的误码率曲线,表明不同纠错编码的BICM-ID系统性能与理论分析相一致．     

改进的TPC译码器设计与实现

为改进Turbo乘积码(TPC)硬件译码器的性能和降低实现复杂性,采用理论分析和实现仿真的方法,通过对TPC码基本编译码原理的深入分析,基于Chase2软判决译码算法的迭代译码过程的研究和仿真基础上,提出改进迭代译码过程中外部信息计算的方法,给出了其FPGA设计和实现方法.研究结果表明:使用的改进算法对编码参数为(64,57,4)的TPC码进行译码在译码迭代次数为3次、不可靠位数选择为3位时,在误比特率为10-6条件下,编码增益能达到6.8 dB.     

一种改进的分组Turbo码译码算法

针对由扩展汉明码构建的分组Turbo码,提出了一种可行的估计无竞争码字比特外部信息值的取值方法,并与现有文献中的方法进行仿真比较.仿真结果表明,该方法在高斯信道和Rayleigh衰落信道中都得到较好的译码性能.     

Turbo码译码的改进SOVA算法

Turbo编码自1993年提出以来,由于其出色的译码性能,在编码界得到了广泛关注,逐渐被吸纳到一些标准化体系中。对于Turbo码的译码问题,目前已有许多种译码算法,在传统SOVA(软输出维特比算法)译码算法的基础上,给出了一种SOVA译码的改进算法,仿真结果表明该算法在译码性能等方面具有较强的优越性。     

一种易于实现的Turbo码乘积码译码算法

根据传统的Turbo码译码算法,针对当今卫星通信中广泛使用的TPC,提出了一种简洁有效的译码算法.试验结果表明,该算法不仅可以纠正随机错误,也可以有效纠正突发错误.     

次最佳软输入软输出译码算法

对两种次最佳软输入输出译码算法（简化的最小误符合率（ＢＣＪＲ）和软输出维持比算法（ＳＯＶＡ）的优缺点进行简化比较分析,并就进一步简化ＢＣＪＲ算法作了探讨。导出了以减少单步译码运算量为目的的两种简化算法递推公式;提出了一种更具一般性的活动窗ＢＣＪＲ算法实现方案。该方案用于级联码的迭代译码,通过适当调整活动窗参数,在尽可能降低算法复杂度的同时,获得与基于非活动窗ＢＣＪＲ算法时几乎相同的误比特性能。     

乘积码的迭代译码算法

对乘积码的迭代译码算法进行研究,给出以ＢＣＨ（１５,７,５）为分量码的乘积码在泽码器选择不同参数时的仿真结果。还研究了译码参数对译码器性能的影响,得出有关这些参数选择的有用结论,并对进一步提高译码器性能给出一些可行的方法。     

MIMO系统中复数球形译码算法改进

多输入多输出（MIMO）系统在信道容量和频谱利用效率方面有显著的优势,但是在MIMO系统中南于接收信号空间大,用传统的最大似然译码准则（ML）来译码几乎是不可能的．而球形译码算法（spheredeco—ding）通过减小搜索半径大大降低了计算量,且可以达到ML的性能．本文在实数球形算法的基础上,着重对复数球形算法进行了分析,对二者做了比较．针对复数球形算法的特点,提出了一种简化方法．分析和仿真表明,相比实数球形算法,复数球形算法不仅可以减小搜索的维数,还有着更广的适用范同．该方法可以进一步减少复数球形算法的计算量,提高其实用性．     

LDPC乘积码性能分析

提出了一种LDPC乘积码的编码和译码方法,在编码端,用误码性能好的LDPC码代替扩展的BCH码构成LDPC乘积码,提高用扩展的BCH码构成的Turbo乘积码(TPC)的误码性能;另一方面,用短的LDPC码以乘积码的编码方式构成长码,降低了LDPC码的编码复杂度。计算机仿真结果显示,LDPC乘积码在信噪比小于3.5dB时,其误码率低于BCH乘积码,但在信噪比大于3.5 dB时,其误码率高于BCH乘积码,与等长的LDPC码相比,LDPC乘积码在低信噪比时,性能较好,但在高信噪比性能较差。     

采用迭代处理的多用户联合检测和译码方案

将迭代（Turbo）处理的思想应用于多用户检测和译码中,通过软输入软输出（SISO）算法使二者能利用对方在上一轮运算中的比特对数似然比（LLR）信息,用迭代递归的方法逐渐逼近单用户性能,减少多址干扰的影响。仿真结果给出了迭代处理方法在不同信噪比条件下的比特误码率性能,证明了该方法确实可提高数据接收质量。     

乘积码的一种新的迭代译码算法

乘积码是利用线性分组码实现长码的典范,能纠正大量的随机错误和突发错误,当以Turbo码的思想实现乘积码的迭代译码时,可获得很高的编码增益.针对乘积码提出一种新的迭代译码算法,该算法的反馈方式有别于Turbo码的传统迭代译码,是通过输出软信息与接收软信息进行线性叠加来实现的,此时子译码器的候选码字个数将大为降低,同时译码输出也无须做复杂的LLR计算,直接映射为由-1, 1组成的软输出矩阵,从而在牺牲较小性能的情况下很大程度地降低了译码复杂度.     

基于逐比特MAP算法的Turbo编码调制方式

给出了一种基于逐比特MAP算法的Turbo编码与多元调制相结合的编码调制方式。该编码调制方式通过删截Turbo码的校验位以获得高编码效率，将复用后的编码输出以Gray映射方式与多元调制结合从而获得高频带利用率，并采用逐比特MAP算法进行迭代译码。仿真结果表明，将Turbo码的高编码增益与多元调制的高频谱利用率有效地结合在一起，是一种功率和频谱高效的编码调制方式，它比传统的网格编码调制(TCM)方式有着更好的性能。     

Turbo码译码算法的时延改进分析

通过对Turbo码最大似然译码MAP算法（maximum posteriori probability algorithm）和SOVA算法（soft output viterbi algorithm）的比较和对SOVA算法的比较深入的分析，对Turbo码在译码过程中存在的时延较大的问题做出了一些改进，并且针对引进时延的不同原因讨论了具体的解决方案，通过Matlab进行仿真，表明这些改进是有意义的。     

Turbo码迭代译码算法研究

迭代译码是Turbo码具有良好译码性能的一个重要原因。本文在描述Turbo码基本结构的基础上,对Turbo码的几种迭代译码算法进行了计算机仿真研究及对比分析。     

基于RADIX 4算法的Turbo编译码仿真分析

现代通信系统对数据传输速率的要求不断提高，在第三代移动通信系统 TDSCDMA中，一般意义的Turbo译码算法性能越来越不能满足实际的需要，通过研究Turbo码结构和编译码方法，对基于RADIX 4算法的Turbo译码进行了理论阐述和性能分析，结果表明新算法在复杂度和性能损失不大的情况下，译码速度和减少功耗方面有了较大的提高，证明该方法具有很好的实用价值。