Turbo／MAP编译码器中的交织器优化设计

讨论采用软输出迭代译交织级联卷积码（Ｔｕｒｂｏ码）编译码器中的交织器优化设计问题．从基于最大后验概率（ＭＡＰ）算法与迭代译码的Ｔｕｒｂｏ码编译码原理出发,给出交织器设计的一些基本方法并分析其特点;提出“保奇偶”的随机交织器设计方案,它能有效地改善某些以提高编码效率为目的的“删余截短”Ｔｕｒｂｏ码的纠错性能．通过计算机仿真得出一些Ｔｕｒｂｏ码在加性高斯白噪声信道中采用不同交织器时的误码率数据,分析了交织类型和交织深度的变化对Ｔｕｒｂｏ码纠错性能的影响．针对Ｔｕｒｂｏ码的特点提出了在卫星通信等应用中交织器设计的实用性结论．     

一种基于匹配滤波的空时分组码译码方法

空时分组码译码采用直接法构造判决统计量。两副发射天线、一副接收天线的空时分组码系统的判决统计量还有另外一种构造方法——匹配滤波法。将匹配滤波法进一步推广到多维空时分组码系统,给出了匹配滤波器的构造方法,并在SPW平台上对这种方法进行了仿真。分析和仿真结果表明:提出的增强匹配滤波法易于实现,适用于多维空时分组码系统,其误码性能与直接法相同。     

并行进程快速定界搜索方法及应用

以如何实现高维情形ＳＭ（ｄ）阵列编码为背景,给出一种并行进程快速定界搜索（ＦＢＳＰ）方法,分别用来实现ｄ＝ １和ｄ＝ ２两种不同类型的ＳＭ 阵列编码。介绍了ＦＢＳＰ方法的模型、理论依据、具体应用实例和实现过程。     

遗传算法求解TSP问题的MATLAB实现

以遗传算法求解旅行商问题（TSP）为例,提出一种改进的交叉和变异算子,深入讨论了各个遗传算子的程序实现,并给出其算子的MATLAB程序编码,最后用5个城市的非对称TSP进行仿真分析.结果表明,改进的算法比传统算法收敛速度更快,适应值更优,说明改进算法是有效的,证实TSP问题是遗传算法得以成功应用的典型例子.     

IFS 吸引子图像仿射变换的参数变换法

以迭代函数系统理论为基础,研究并导出了实现ＩＦＳ吸引子图像仿射变换的分形码变换通式,讨论了几种常见的吸引子变换．为分形图像变换和分形图形设计提供了一种简捷、高效和灵活的处理方式．     

新型卷积码编码器结构与性能分析

综合了LDPC和卷积码的特征,给出了一种卷积码编码器结构的改进方法. 利用此方法可构造稀疏卷积码,进一步基于卷积码编码结构可实现高性能译码. 设计了基于MIMO系统平台的时变新型卷积码结构,并进行仿真分析. 结果表明,应用本文提出的卷积码编码器误码率在10-4时比传统卷积码编码器有2 dB的编码增益提高;同时提出的编码器结构还可实现传统卷积码无法实现的长约束并行编码,具有实现简单、译码延时小的优势.      

一种新的联合Turbo译码算法

提出了一种新的Turbo码的联合译码算法,该算法结合了常数Log-MAP译码算法和Log-MAP算法的优点,并且结合了停止判决准则。新算法在效率和纠错性能上达到了较好的平衡,尤其是在中高信噪比的情况下：只增加了较少的计算量,就使得常数Log-MAP算法达到了几乎Log-MAP算法的纠错性能。     

基于无标度网络的LDPC码的构造

基于无标度网络的幂律分布特性来优化不规则低密度奇偶校验(LDPC)码的变量节点和校验节点度的分布,使其具有最短的迭代译码长度。根据节点度的分布,采用渐进添边算法和短环删除算法设计出无四环的新LDPC校验矩阵。利用Matlab对所构造的SF-LDPC码进行仿真分析。结果表明,在保证误码率性能的前提下,SF-LDPC码的平均译码长度和运算复杂度得以降低。     

LDPC编码的MIMO-OFDM系统的双涡轮迭代检测译码方法

采用迭代检测译码接收方法的LDPC(low density parity check,低密度奇偶校验)编码MIMO-OFDM(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing,多天线正交频分复用)传输,是在宽带无线通信系统中逼近多输入多输出(MIMO)信道容量的一种简单而有效的方法.在迭代检测译码过程中,既存在检测器和译码器之间的迭代,也存在译码器内迭代.首先给出LDPC编码MIMO-OFDM系统的因子图分析,进而提出双涡轮迭代检测译码方法.在所提方法中,检测器与译码器并发工作且实时交互软信息.与传统的串行迭代检测译码方法相比,双涡轮迭代检测译码方法可有效地降低检测译码时延.仿真结果证实,采用双涡轮迭代检测译码方法的接收机能在给定运算复杂度的条件下改善误帧率性能,有助于实现"绿色通信".