移动通信中基于Turbo码的混合ARQ方案

在移动环境中,由于信道的时变特性,单纯的FEC或ARQ机制往往无法提供所希望的系统性能。为了提高数据及图像的传输可靠性,需采用ARQ与FEC相结合的混合ARQ差错控制方案。首先介绍了几种常见的以Turbo码作为纠错码的混合ARQ方案,然后研究了基于Turbo码组合译码的有限次重传混合ARQ方案,给出了传输方案及组合译码算法。仿真结果表明,低Eb/No时,该方案对通过率有明显改善。     

Tutbo码并行译码算法的研究

Turbo码的译码算法大致可分为串行译码算法和并行译码算法两大类。串行译码算法如MAP、LOG MAP等的研究已比较深入。但并行译码算法 ,尚有许多问题有待探讨。研究了Turbo码的并行译码算法 ,将Turbo码译码和图论结合起来 ,利用Bayesian网络图模型描述了Turbo码的译码过程 ,基于模型使用Pearl的信息传播算法 ,建立了Turbo码的并行译码算法。并对所讨论的并行译码算法进行了模拟 ,模拟结果表明 :该并行译码在译码性能等方面比串行译码优越     

基于Turbo码的差分级联译码算法

在一个未经信道编码的M-PSK／DPSK数字通信系统中，M—DPSK信号非相干解调比M-PSK信号相干解调要损失3dB的信噪比，该情况同样出现在采用卷积信道编码的系统中．为了提高差分调制系统的性能，从级联编码的角度分析卷积编码、M-DPSK调制系统，采用Turbo算法实现对级联编码信号的接收．仿真结果显示，Turbo算法得到了比SOVA算法多3．5dB的增益．在小BER情况下，M-DPSK信号Turbo接收的性能好于M-PSK信号SISO译码．这种Turbo迭代思想也适用于具有类似级联编码结构系统的译码．     

对称α稳定分布噪声下基于Kalman滤波迭代信道估计

为了提高加性脉冲噪声衰落信道环境下的通信传输性能,提出了一种适用于对称稳定分布噪声的基于Kalman滤波的迭代信道估计方法。该方法利用时变信道的先验统计信息将信道建模为一阶自回归模型,并将最小分散系数准则应用于Kalman滤波信道估计方法中,从而更充分地利用了时变信道和非高斯噪声的先验信息。在较为严重的时变脉冲信道下,该方法比最小平均p范数估计方法性能要优约2 dB。仿真结果表明:该方法能消除脉冲噪声和稳定分布二阶矩不存在等不利因素的影响,能快速准确地跟踪并预测时变信道的变化,且性能显著地优于传统的最小均方误差和最小平均p范数信道估计方法。     

Turbo码的Simulink建模及性能测试

针对Turbo码编译码器结构复杂、仿真困难的问题,提出了一种完全基于Simulink模块的Turbo码仿真模型。编码器中,分量码采用循环系统卷积码,使分量码的奇序列与原始信息相同。译码器采用流水线译码方式,由Simulink模型库中的后验概率译码(A Posteriori Probability Decoder)模块构成,使译码过程变得直观和便捷,简化了编译码器的复杂性。通过仿真,分析了迭代次数、交织长度及不同译码算法对Turbo码性能的影响。结果表明,单比特信噪比(Eb/No)为2 dB时,误比特率(BER:Bit Error Rate)可以接近10-7;迭代次数增加到7次以后接近饱和;交织长度越大,Turbo码性能越好。     

Turbo乘积码与RS码的混合纠错性能对比分析

由于无线信道存在多种衰落,无线通信系统在含有随机错误的同时,还含有大量的突发错误.为了纠正这样的混合错误,常引入具有较强抗突发错误能力的RS编译码技术.Turbo乘积码也有着较强的随机纠错性能,但目前关于其混合纠错能力方面的研究还较为少见.在分析Turbo乘积码突发纠错能力的基础上,将突发错误参数对TPC纠正混合错误性能的影响进行仿真分析,并与相同码率、相同码长的RS码进行对比.仿真结果表明,Turbo乘积码在BER为10 4处可以获得近3.5 dB的编码增益,这意味着节省近55%的码元能量,是一种适合于解决混合错误的差错控制编码技术.     

基于局部直方图均衡化的指纹方向图算法

针对低质量指纹图像的纹理信息和灰度梯度信息遭到严重破坏的问题,提出一种基于局部直方图均衡化的指纹方向图算法.此算法结合指纹谷点与其相邻脊点特有的灰度差规律,修改了经典直方图均衡化的累积分布函数,用于放大源图像的纹理信息,使图像趋于二值化.基于放大的纹理信息,采用改进的点方向图算法计算指纹的谷点方向,使用直方图块方向图法赋予脊点方向,同时校正谷点的点方向,得到完整的方向图.通过对FVC2006指纹库中的部分低质量图像的增强结果进行比较,此算法对低质量指纹图像的增强性能优于传统算法.     

基于改进目标函数的前馈神经网络盲均衡算法

针对前馈神经网络的特性和盲均衡中CMA算法的特点构造出一个新的目标函数J(n)。该目标函数综合考虑使盲均衡的代价函数和神经网络的误差函数同时减小。仿真结果表明,使用此算法加快了均衡过程的收敛速度、减小了剩余误差及误码率。     

一种基于Turbo信道编码方案的超宽带系统性能分析

超宽带(UWB)通信系统的传输质量和抗干扰能力、降低传输的误码率是UWB系统所面临的重要问题.信道编码技术是无线通信中提高传输数据可靠性的有效方法.文中选用Turbo码,将其运用到UWB系统中来增强码字的稳健性,从理论上对Turbo译码进行了定量的时延估计,验证了Turbo信道编码在UWB系统中的适用性.并仿真比较了在高斯白噪声环境中跳时脉位调制(THPPM)UWB系统采用Turbo码和卷积码两种信道编码方式下的性能.结果表明,采用Turbo信道编码下的UWB通信系统具有更优的性能特征.     

高速低复杂度并行盲均衡的研究与FPGA实现

针对高速解调系统中由多径效应、射频器件和模数转换（ADC）的带内幅度相位的不一致性以及定时采样时刻的偏差等所引起码间串扰问题,提出了一种基于恒模算法（CMA）的低复杂度并行盲均衡实现结构,该结构运用弛豫超前变换技术以及快速FIR算法（FFA）,在符号速率远高于FPGA时钟频率的情况下,通过运用低复杂度的流水线并行结构,以较少的硬件开销,满足盲均衡最大化数据吞吐量的要求.将本架构在Xilinx XC7VX690T硬件平台上实现,并应用于600 Ms/s符号速率的高速解调系统中,极大地提高了信号的质量,从而验证了本算法的可行性和高效性.