基于低复杂度编译码的数据流错误纠错方法

针对单粒子翻转可能带来的数据流错误,设计一种改进的数据流错误纠错方法。利用线性分组码的相关理论,分析常用数据流容错方法的容错能力,从线性分组码的编译码原理出发给出一种低复杂度编译码算法,基于该编码的容错方法能够以较少的开销纠正单粒子翻转造成的单比特数据错误。实验结果表明,该方法能够有效纠正单粒子翻转造成的数据错误,与常用的纠检错方法相比,具有较优的纠错性能和较少的容错开销。

基于线性分散码的放大前传协作分集研究

线性分散码空时协作分集系统与传统的正交分组空时码协作分集系统相比,前者的性能在高速率情况下要好于后者。提出了两种基于线性分散码的放大前传协作分集方案。两种方案的主要区别在于中继端的噪声是在线性分散码编码之前还是之后引入的。首先通过理论推导证明了两种方案的误码率性能相同,然后对两种方案的特点进行了分析,指出一种方案较另外一种方案相比,具有较低的中继端和协议复杂度,但是在协作的信息传输第一阶段的速率较低。最后通过蒙特.卡罗仿真验证了理论上的推导。