基于QC-LDPC码的联合信源信道编码研究

基于欧式几何构造的准循环LDPC码(quasi-cyclic LDPC,QC-LDPC)应用于联合信源信道编码(joint source and channel coding,JSCC)系统中,由于JSCC系统中信源码和信道码存在特殊的边连接关系,致使满足信源码字和信道码字之间特殊连接关系的QC-LDPC码字比较少,但至少QC-LDPC码可以用来作为JSCC系统中的信道码.仿真结果表明,双QC-LDPC码的JSCC系统纠错性能相比双随机LDPC码的JSCC系统有明显的改善,同时前者的译码迭代次数明显少于后者,从而提升了译码效率.仅使用QC-LDPC码作为信道码的JSCC系统也比双随机LDPC码的JSCC系统有更好的性能,且其迭代次数也更少.     

浅论第三代移动通信系统IMT-2000

移动通信是21世纪最有发展潜力的技术之一，正以其不可比拟的优势快速发展。移动通信发展至今经历了3个时代，文章对第三代移动通信系统(IMT-2000)作了详细的阐述，介绍了IMT-2000的特征，并对IMT-2000的目标和关键技术进行了详细探讨。     

误码条件下的LDPC码盲识别算法

为解决误码条件下信道编码校验矩阵难以逆向重建的问题,提出了一种新颖的LDPC码盲识别算法,简称迭代筛选(IS)算法。首先,由被截获数据构造含错矩阵,通过实施列消元运算获取其对偶向量;接着,利用校验向量判定准则从对偶向量中筛选出LDPC码的有效校验向量;进而再对被截获数据中的含错码组进行辨识和剔除;迭代进行以上操作,不断提高被截获数据内无误码码组的比例,直至将原问题退化为无误码时的简单场景;最终使用渐进行变换算法,实现LDPC码校验矩阵的稀疏化。仿真和实测均显示,IS算法对于802.16e、802.11n、DVB-S2、GJB7296、GB20600等公开标准均有效,能够在误码率不高于10~(-4)条件下的非合作场合实现LDPC码的盲识别,LDPC码校验矩阵获得了完整重建。     

手持电视中广传媒与移动TD技术的融合之路

数字化为广播电视行业迎来新的春天,收看电视节目随时化、移动化、设备小型化已经实现。本论述对当前广播电视部门力推的CMMB技术与电信移动3G技术的融合问题进行了剖析,介绍了当前＂手机电视＂的几种标准并且对其应用前景做了说明。     

一种基于T3G系统信道编码的仿真实现

TD-SCDMA第三代移动通信标准被接纳为国际标准,为我国通信产业的腾飞创造了有利条件。本文介绍了一种基于TD-SCDMA系统信道编码的仿真实现方法,并应用于通信技术专业实际教学中,教学效果突出。     

RS_Turbo级联码的性能仿真分析

为了利用RS码在高信噪比时的性能优势和Turbo码在低信噪比时的性能优势,从而进一步提高系统的抗误码性能,将RS码和Turbo码串行级联,并搭建了级联OFDM的WiMax系统进行仿真验证。高阶调制的解调采用最大对数似然比软解调算法,分析了级联码在不同调制模式下基于高斯白噪声和衰落信道的误码性能。仿真结果表明,该系统相对于RS码与卷积码的级联系统有2-3dB的编码增益,而且降低了Turbo码的迭代次数,克服了误码平台现象,达到降低系统复杂度和延时要求。     

空时分组编码的一种前置实现方法

提出了一种将信道编码和星座图相结合的方法来实现前置空时分组编码。该方法将原来在调制阶段完成的工作提前至编码阶段完成。因此,其具有发射系统结构简单、通用和易于实现的优点。仿真结果表明,在简化了硬件结构的同时,该方法拥有与常规方法基本相同的性能。     

基于实数BCH码的联合编码阈值新算法

为了解决实数BCH(Bose-Chaudhuri-Hocquenghem)编码的联合信源信道编码系统中阈值选取复杂问题。考虑量化噪声和信道噪声,提出了基于实数BCH解码阈值新算法。比较原有阈值算法与新阈值算法的计算复杂度以及阈值判决性能。该方法以贝叶斯假设检验为理论依据,分别画出只有信道噪声和只有量化噪声时校验子范数平方的直方图,通过直方图选出适当的信道噪声阈值。仿真结果表明信道在不同的转移概率条件下,实数BCH码作为纠错码的阈值新算法的计算复杂度低,阈值判决性能良好。在转移概率是10-4时,采用新阈值算法的信号的峰值信噪比约提高了1 d B。     

Turbo码系统仿真及性能分析

在描述Turbo码的基本结构的基础上,对Turbo码进行计算机仿真研究,通过系统仿真讨论影响Turbo码性能的一些主要因素,并给出相应的仿真结果及分析。     

相关衰落下正交空时分组码容量的近似分析

在平坦相关瑞利和莱斯衰落信道下,基于泰勒级数展开、高斯分布和Gamma分布,对正交空时分组码系统的遍历容量和容量累积分布函数进行近似分析.对于遍历容量,在低信噪比和天线数目较多情况下,采用一阶近似效果很好,但是在高信噪比和天线数目较少时,一阶近似效果不是很理想,然而采用二阶近似,在任意的信噪比和任意的天线数目下,都具有很好的近似效果.对于系统的容量分布函数,采用高斯和Gamma近似方法,都得到很好的近似效果;在高中断区域,采用高斯近似效果较好;但是在低中断概率区域,Gamma近似具有更好的近似效果.