一种基于SOVA的改进的Turbo码译码方案

本文在研究Ｔｕｒｂｏ 码反向ＳＯＶＡ（Ｓｏｆｔ－Ｏｕｔｐｕｔ ＶｉｔｅｒｂｉＡｌｇｏｒｉｔｈｍ ）译码性能的基础上，提出了一种同时利用正向和反向ＳＯＶＡ译码软输出信息的基于ＳＯＶＡ 的改进译码结构及其相应的软输出修正公式。计算机模拟结果表明，所提出的改进方案与传统的ＳＯＶＡ算法相比，其译码性能有明显的改善。

LDPC码研究进展

介绍了LDPC码的特点和优势;综述了LDPC码在码结构及其优化、译码及其性能分析、码的工程实现和应用等方面的研究进展。

通信技术和产业的发展

本文基于廿一世纪通信发展的总趋势,综述了多媒体通信、ATM、接入网、智能网、移动和个人通信、光纤通信和因特网等技术的进展、尚待解决的问题以及对通信产业发展的影响。

Rice信道下LDPC码密度进化的研究

应用低密度奇偶校验(LDPC)码译码消息的密度进化可以得到码集的噪声门限,依此评价不同译码算法的性能,并可以用来优化非正则LDPC码的次数分布对。该文首先以Rice信道下正则LDPC码为例,讨论了不同量化阶数及步长时BP,BP-based和offsetBP-based3种译码算法的DDE(DiscreteDensityEvolution)分析,接着在offsetBP-based译码算法的DDE分析基础上,采用差分进化方法对Rice信道下非正则LDPC码的次数分布对进行了优化,得出了相应的噪声门限。最后,给出了Rice信道下码率为1/2的优化非正则LDPC码的概率聚集函数PMF进化曲线。

基于EXIT图的正则LDPC码性能分析研究

EXIT(EXtrinsic Information Transfer)图分析方法可以看作密度进化技术的一种简化,具有实现简单的优点,并且在不同的信道、调制方案以及检测器中都可以使用。在详细阐述了EXIT图分析方法的基础上,给出了基于EXIT图的正则LDPC码的门限判决算法,进一步通过计算机仿真分别给出了变量节点译码器和校验节点译码器的EXIT曲线,以及不同的信道信噪比下(3,6)正则LDPC码EXIT图的变化规律,直观地对迭代译码过程中的互信息变化进行了描述分析。

联合天线选择的上行Alamouti MIMO多用户检测

提出两种提高上行多用户Alamouti MIMO检测分集增益的方法,即排序连续用户取消(OSUC)检测和天线选择技术.对于天线选择,给出了关于OSUC检测的选择准则:最大最小检测用户SINR和最大第1检测用户SINR,以及关于非OSUC检测的选择准则:最大最小检测用户SINR.最后利用Sherman-Morrison公式降低了计算复杂度.仿真表明OSUC检测获得的分集增益非常有限,而天线选择在被选择的天线数不低于2(P-1)+1时获得的分集增益和使用全部接收天线时的分集增益相当.

基于非正则低密度校验码的图像传输

对Ma的图像传输中正则低密度校验(LDPC)码的应用研究进行了拓展,考虑了移动通信室内测试环境下非正则LDPC码在图像传输中的应用。本文不仅研究了相同码长下非正则LDPC码和正则LDPC码的性能比较,还分析了不同码长、不同girth(Tanner图中的最短长度环)分布下LDPC码的性能。仿真结果表明,相同码长的情况下,非正则LDPC码用于图像传输系统带来了更好的性能提高,纠错性能要明显优于正则LDPC码,在误比特率为1×10-3时,非正则码与正则码相比获得了1.6 dB的性能增益;而LDPC码的码长越长,码的平均girth越大,系统的性能则会得到进一步的改善。

LDPC码的分析和非正则图的设计

给出了正则LDPC码和非正则LDPC码的分析 。

基于EXIT图的Turbo均衡LDPC码性能分析及优化研究

EXIT图是用来分析级联系统中外信息迭代交换的重要工具,本文将Brink的基于EXIT图的优化MIMO信道LDPC码的思想推广到用于Turbo均衡的LDPC码性能分析及码结构设计优化中。文章首先给出了基于互信息的接收机具体分析模型,接着分别讨论了接收机分析模型中两个单元的EXIT曲线:线性MMSE均衡器和VND(variable node decoder)的联合EXIT曲线,CND(check node variable)的EXIT曲线的详细计算步骤。进一步以获得的EXIT曲线为基础,提出了用于Tur- bo均衡的LDPC码的码结构优化算法,EQVAC-EXIT(EQVAC:equalizer VND and CND)算法,算法能够自动地进行码集噪声门限值计算及优化次数分布对的搜索。最后的数值仿真结果表明,(3,6)正则码及优化得到的非正则码的噪声门限值距离Narayanan的结果仅相差0．03dB左右,优化得到的边的次数分布及节点的次数分布与Narayanan的结果相比也很接近。

关于纠错码的若干新方向

纠错码是提高信息传输可靠性的一种重要手段。综述了纠错码几个新研究方向的进展情况 ,尤其重点介绍了当今编码与通信界的热门话题— Turbo码。

Turbo码在混合自动重复请求通信系统中的应用

探讨了 Turbo码在混合自动重复请求 (ARQ)通信系统中应用 ,并基于 Turbo码提出了一些新的混合 ARQ通信系统方案。

MQAM T-TCM研究

本文根据Ｔｕｒｂｏ编码和ＴＩＭ原理，提出一种更为合理的ＭＱＡＭ Ｔ－ＴＣＭ实现结构，这种实现方式也可推广到ＰＳＫ Ｔ－ＴＣＭ系统，并导出与其相应的译码算法。通过计算机模拟对其性能进行了分析，证明了改进结构的正确性。

判决反馈平均的UWB自相关接收机

利用已判决符号和它们相应的接收信号构造解调用的模板信号,给出一种基于判决反馈平均的UWB自相关接收机结构,分析该接收机在可分辨多径信道中的理论误码率性能,给出误码率较低时的性能上界。仿真结果表明,判决反馈平均自相关接收机的性能明显优于传统发送参考、差分发送参考和平均发送参考自相关接收机,且判决反馈平均自相关接收机可以通过增加反馈符号数来改善其性能。

新的V-BLAST系统次优天线选择

该文提出新的基于ZF SIC检测的V-BLAST系统次优天线选择准则:最小化信道矩阵伪逆的最大行范数。基于贪婪选择思想,发射天线选择采用使得该范数增加最小的递增选择策略,接收天线选择采用使得该范数减少最大的递减选择策略。仿真表明所提出的新准则明显优于已有的最大第1检测层后处理信噪比准则,且相应的快速选择算法可以获得最优的基于最大最小准则的全搜索选择的大部分分集增益,而复杂度很低。

一种优化Girth分布的准循环LDPC码设计方法研究

在准循环LDPC码的构造中,校验矩阵拥有尽可能好的girth分布对于改善码的性能有着重要的意义。该文提出了构造准循环LDPC码的GirthOpt-DE算法,优化设计以获得具有好girth分布的移位参数矩阵为目标。仿真结果表明,该文方法得到的准循环LDPC码在BER性能和最小距离上均要优于固定生成函数的准循环LDPC码,Arrary码和Tanner码,并且使用上更为灵活,可以指定码长,码率及尽可能好的girth分布。

V-BLAST部分发射天线选择方案

研究了利用部分发射天线选择来提高V-BLAST系统的性能.该方案先通过一种不完全QR分解将最先检测的p层符号和后检测的M-p层符号分离出来,然后按一定的选择标准进行天线选择,并检测这些符号.接着在接收信号中去除已检测符号的贡献部分,并检测剩下的符号.和常规的选择相比,该方案按p值的不同提供了复杂度与性能之间多种可能的折衷.SER性能仿真表明,只要选择前面若干层发射天线,系统性能就能接近全部天线选择情况.有关天线选择时间的仿真表明,对于4组发射和4组接收射频电路,6根发射天线情形,部分发射天线选择方案(基于最大最小后处理信噪比准则)可节约40%至92%的选择时间.

Rice信道下LDPC码译码粘滞点研究

LDPC码译码误比特率与迭代次数关系曲线及其粘滞点的研究,对于进一步深入分析译码机理和加快译码收敛的速度有着重要的意义。文章以R ice信道为研究背景,提出了一种采用基于offset BP_based译码算法的DDE分析结合差分进化技术的非正则LDPC码的优化方法,据此得出了Rice信道下最大比特节点次数为10、码率为1/2和1/3的优化次数分布对以及相应的码门限值;通过仿真得到了在R ice信道下LDPC码译码粘滞点分析的相关曲线,并从译码粘滞点角度研究了LDPC码的门限现象。通过对各阶节点的译码粘滞点分析结果表明,高阶节点相对于低阶节点而言,对于译码有较大贡献,据此提出了改进译码算法的两种思路。

GMD V-BLAST系统天线选择

基于最大容量和最小差错率准则,研究了在GMD V-BLAST系统中的天线选择问题。选用以信道矩阵非零奇异值的几何均值最大化为目标函数,可以避免容量与差错率性能之间的矛盾。在所有可用天线中进行选择的全搜索算法虽有最佳性能,但复杂度太高。基于贪婪算法,对发射天线采用快速的逐增选择策略,对接收天线采用快速的逐减选择策略,可以显著降低计算的复杂性。计算机仿真结果表明,所采用的快速天线选择算法可以较低的复杂度获得接近全搜索法的容量和分集增益。

TR-UWB系统性能分析与仿真

分析比较了3种基于自相关接收原理的超宽带发送参考(TR)冲击无线电系统,即简单TR(STR)系统、平均TR(ATR)系统和差分TR(DTR)系统在多径信道中的误码率(BER)性能、实现复杂度和传输速率,并对这3种系统的性能在CM1和CM2信道中进行了计算机仿真。分析和仿真结果表明,ATR和DTR的性能恒优于STR,但ATR和DTR的性能的优劣则取决于具体的参数取值,在一定的参数条件和复杂度约束下,DTR系统是一种在性能、复杂度和传输速率方面都能兼顾的比较折中的传输方案。

对基于EXIT图的LDPC码优化算法的改进

就Brink方法不能自动搜索的不足,文中提出了一种基于EXIT曲线匹配的改进优化算法:DE-EXIT算法.该算法构造了衡量EXIT曲线匹配程度的代价函数,利用差分进化技术由初始的矢量集开始,迭代更新集合中的每一个矢量,直至监督矢量发现最优的代价函数值.算法在给定码率的情况下,可以进行优化次数分布对的自动搜索,同时获得相应的码集噪声门限.仿真结果表明,提出的优化算法在码结构优化方面有着很好的性能,并且可以用于不同情况下的结构优化.