基于校验函数梯度的Turbo码编码器识别

针对现有的Turbo码编码器识别算法中存在容错性差和计算量大的问题,本文提出了计算复杂度低和在低信噪比条件下容错性强的编码器识别算法。本文利用码元之间线性约束关系,构造代价函数,定义每个时刻的函数符合度,这个概念能明确地展现每个时刻码元之间约束关系的强弱;函数符合度将作为识别递归系统卷积码的代价函数,待识别的生成多项式参数的概率值作为代价函数的变量,将RSC码识别问题进而转化为代价函数求解极大值问题。利用迭代更新的方式,在迭代次数一定的条件下,对函数中的未知生成矩阵参数求解梯度,完成对未知生成矩阵参数的识别。仿真结果表明:算法在迭代20次时可以对编码器参数的识别收敛,同时在低信噪比条件下相比已有算法容错性强、计算复杂度低。

短报文的高效编码与MSK非相干检测技术研究

咬尾卷积码采用咬尾方式消除尾零占据的开销,极大地提高短报文的传输效率,在短报文传输上具有重要的应用价值。论文将咬尾卷积码与最小频移键控结合,设计了TBCC-MSK级联实现方案。为了避免相位估计开销,采用最大似然非相干检测的方式,分别从有编码和无编码的角度,仿真分析不同参数下编码系统的性能,并与相干检测进行比较。结果表明,在无编码时,MLNCD算法可以逼近理想相干解调性能,有编码时,MLNCD算法可以充分发挥TBCC编码性能。

TURBO码中的交织器设计及其改进

Turbo码是近年来提出的一种信道编码。该系统在编码时采用并行的反馈系统卷积码( RSC)。在编码的同时 ,对原始信息和经过交织 ( interleave)乱序的信息进行编码。 Turbo码的解码一般采用软输入软输出解码器 ( SISO)。其解码算法主要有 SOVA、MAP以及改进的 L OGMAN算法。Turbo码的编解码中 ,交织器的性能是一个关键问题。文章对交织器的设计和各种交织器的性能进行了探讨 ,并提出了一种易于硬件实现的交织器设计方法。

Turbo码的编码调制技术

本文研究了Turbo码与网路编码调制（TrellisCodedModulation，TCM）相结合的Turbo码编码调制技术，给出了3种Turbo码与TCM相结合的调制方案，并进行了比较。对方案三进行了计算机模拟,从模拟得到的性能曲线表明，其性能要优于传统的采用卷积码的TCM调制。

基于陷阱检测的咬尾卷积码译码算法

该文分析了循环维特比算法(CVA)中存在的循环陷阱问题,并证明了传统基于CVA的咬尾卷积码译码算法中存在的不足,提出了一种高效率的咬尾卷积码译码算法。该算法通过检测两次不同迭代中获得的两条最大似然路径是否相同来判断是否有循环陷阱产生,并及时终止循环,减少冗余迭代;在没有循环陷阱产生的情况下,新算法比较当前迭代中最大似然路径和已经发现的最优咬尾路径是否相同来自适应终止迭代。文中对循环陷阱检测方案和自适应终止方案做了进一步优化,即利用路径的净增量而非路径本身作为检测量。实验结果表明新算法提高了译码效率,降低了译码复杂度。

LTE系统中咬尾卷积码的编译码算法仿真及性能分析

介绍了LTE系统中的咬尾卷积编码器,分析了该编码器的增益,在众多译码算法的基础上研究咬尾卷积码的几种译码算法,通过MATLAB对这几种译码算法在不同信道环境、不同长度数据块的情况下进行性能仿真,并对仿真结果进行分析。从性能和复杂度这两个角度考虑,两步维特比算法较适合作为LTE通信系统中咬尾卷积码的译码方法。

Turbo码译码中的BCJR算法

BCJR算法是在 Turbo码的译码中广泛使用的一种重要算法。对 BCJR算法进行了详细的推导 ,并简要讨论了其在 Turbo码译码中的一些实现问题。实践及理论研究证明 ,BCJR算法对于 Turbo码译码性能的提高具有相当重要的意义。

截断卷积码的重量枚举函数的计算

针对 Turbo码和串行级联卷积码的好码搜索 ,提出了一种栅格合并方案实现卷积码的码重分布统计 .该方案以起始的局部栅格经编码后所得的码重分布为基础 ,按照把栅格路径长度每次增加为原来的 2倍的频率对栅格进行迭代合并 ,最终得到相应的全局码重分布 .与传统的利用状态转移图计算卷积码的码重分布的方法相比 ,这种栅格合并方案在中、低交织时延下与传统方法的计算复杂度相当 ,但是省去了大量的预备工作 ,具有一定的实用意义 .

Turbo码的并行算法研究

不同于传统的Turbo码,该文基于扩展咬尾递归系统卷积码(extended tail Biting recursive systematic,ETB-RSC)的思想,提出了一种并行的扩展咬尾Turbo码(parallel extended tail biting turbo code,PE-TBTC),它通过将接收序列分为若干子序列并行译码来显著提高译码速率。理论分析和仿真结果表明,PE-TBTC译码结构在不降低系统性能的前提下,以牺牲一定的硬件资源为代价,可以成倍地缩短译码所需时间。

一类基于经典卷积码的量子稳定子码

提出了一类新的量子稳定子码的构造方法.寻找量子稳定子码的问题可以转化为寻找GF(4)上迹内积自正交的经典码问题.根据这一关系,首先证明了GF(4)上经典卷积码迹内积自正交的充要条件,然后寻找满足该条件的经典卷积码,再将找到的经典卷积码通过"咬尾"变换得到具有简单分组结构的tail-biting码,证明了该类tail-biting码是迹内积自正交的,从而构造出对应的量子稳定子码.该类码构造方法简单,码距接近理论上限.

改进的Turbo码算法的FPGA实现

本文提出一种使用ＦＰＧＡ实现改进的Ｔｕｒｂｏ码算法的方法。在选用改进的最优周期交织序列的交织器和ＳＩＳＯ(软输入软输出)译码器的Ｍａｘ－Ｌｏｇ－ＭＡＰ译码算法的硬件实现过程中,采用“自上而下” 和“自下而上”相结合的设计方法。在采用并行算法的同时巧妙地改变前向矢量的计算顺序,减少了占用的硬件资源。整个设计在ＭＡＸ＋ＰＬＵＳⅡ软件环境下仿真的结果表明,本设计实现的改进的Ｔｕｒｂｏ码编码/译码器具有良好的误码性能和较高的实用价值。

TD-LTE系统中咬尾卷积码的DSP实现及性能测试

通过对咬尾卷积编码的原理分析,分析验证了咬尾卷积编码在几种不同信道下的性能,提出了一种基于DSP的编码实现方法,将该程序在CCS3.3中运行,验证了程序的可行性、高效性。最后通过Matlab探究现有的几种咬尾卷积译码的性能,得到一种可靠的译码方式。该方案已应用到LTE-TDD无线综合测试仪表的开发中。

长约束非递归系统卷积码的盲识别

针对长约束非递归系统卷积码识别性能随约束长度增加而迅速恶化的问题,提出一种基于码型转换的识别方法。该方法适用于1/2长约束非递归系统卷积码及以其为母码的(n-1)/n删除卷积码。首先根据编码原理,利用编码数据构造一种码长约为原卷积码约束长度1/n的线性分组码;然后求取该线性分组码的校验矩阵,进而从校验矩阵中重构原卷积码的生成多项式。对IESS309中涉及到的两种长约束非递归系统卷积码进行仿真试验。相对于现有方法,当码率为1/2时,识别性能约改善了1dB;当码率为2/3和3/4时,改善程度均超过了2dB。仿真结果表明,与现有方法相比,所提方法具有更好的识别性能。

Turbo码与TCM编码调制技术研究

本文研究了Turbo码与网格编码调制(Trellis Coded Modulation,TCM)相结合的编码调制技术,给出了Turbo码与TCM相结合的调制方案,对Turbo码与TCM调制方案进行了计算机仿真,仿真结果表明,其性能要优于传统的采用卷积码的TCM调制。

并行级联卷积码基于软输入硬输出的迭代译码

以递归卷积系统码为分量码构造的并行级联卷积码具有优良的距离特性,本文提出一种新的迭代译码算法,通过引入校正因子α(n)和β(n),对viterbi译码输出和原始接收信息进行线性叠加,从而将当前的硬判决译码输出转化为下一次译码的软输入。仿真结果表明,该算法与乘积码相比,具有更强的纠错性能和更快的译码速度。

一种低时延Turbo码的编码器设计与实现

简要介绍了一种Turbo码的编码原理,并对螺旋交织器与分量编码器所采用的咬尾卷积码结构进行了分析,说明了编码器的实现结构,同时采用Xilinx公司的K7325T芯片完成了方案验证,结果表明在系统时钟为64 MHz的情况下编码时延仅为4.8μs。

基于共轭梯度求解代价函数的卷积码参数识别算法

卷积码常作为级联码、Turbo码等高性能编码的子码,正确识别出卷积码的参数是级联码、Turbo码参数识别的基础,这要求卷积码参数识别算法具有较强的抗噪能力。利用解调软判决序列可以有效提高识别算法的抗噪能力。根据递归系统卷积码编码码元间的线性约束关系构造了一个基于指数函数的代价函数模型,将生成矩阵的识别问题转化成求解代价函数极小值的最优化问题,并采用共轭梯度法不断逼近极小点。仿真结果显示,与现有算法相比,所提方法显著提高了抗噪能力,且适用性强、收敛速度快。

TD-LTE系统咬尾卷积码译码算法研究

在TD-LTE系统中,要获得准确可靠的信道传输,就要在发送端采用差错控制编码。而卷积码作为一种前向纠错技术被应用于很多现代通信系统中,此外采用卷积码编码的数据在接收端通常都采用Viterbi译码来实现。首先介绍了咬尾卷积码编码原理,然后研究了译码的两种方法并在此基础上提出改进算法,最后通过性能仿真以及译码复杂度的比较来分析这三种译码算法。

低复杂度的TBCC自适应循环VA译码算法

咬尾是一种将卷积码转换为块码的技术,它消除了归零状态所造成的码率损失,同时避免了截尾带来的性能降低,在短块编码中具有明显优势。针对咬尾卷积码(TBCC)现有译码算法复杂度过大和收敛性问题,提出一种低复杂度的TBCC自适应循环维特比(VA)译码算法。该算法根据信道变化自适应调整译码迭代次数,使咬尾路径收敛到最佳。通过仿真对比不同译码算法的块错误率和译码迭代次数,结果表明TBCC性能明显好于传统卷积码;相比于同类循环VA算法,在不降低性能的前提下,改进算法简化了停止规则,减少译码迭代次数和复杂度,在低信噪比时,改进算法比传统绕维特比译码算法(WAVA)平均迭代次数减少约4次。

TBCC译码辅助的短数据块盲帧同步技术

咬尾卷积码(Tail-biting Convolutional Codes,TBCC)消除传统归零卷积码带来的码率损失,在短数据块编码时具有较明显的性能优势。本文结合TBCC译码,从降低同步开销,提高短数据块传输效率角度,提出一种适用于TBCC译码辅助盲帧同步方案。该方案利用TBCC校验矩阵约束构造节点矩阵,然后累加每个比特的真实度量作为同步度量准则,并在识别出正确同步位置的同时完成译码。仿真结果表明,对于短数据块盲同步,基于软判决的计算真实度量方案相比硬判决有明显的性能优势,在高信噪比下接近理想同步的性能。