RIS 辅助的LDPC 乘积码编码中继协作系统构建与性能分析

为实现极其可靠信息传输,针对融合可重构智能表面(RIS)技术与编码中继协作技术系统展开研究,建立了RIS辅助的低密度奇偶校验(LDPC)乘积码编码中继协作系统模型;利用LDPC乘积码,信源节点对信息矩阵行编码,中继节点对信息矩阵列编码;提出了一种高效联合迭代译码算法,目的节点对接收的两路信号分别进行LDPC行译码与LDPC列译码,并迭代更新信息位的对数似然比,再判决输出。理论推导了所提系统的中断概率以及有限码长信道容量的闭合解。理论分析与仿真结果表明,所提系统性能明显优于传统编码中继协作系统,而且随着RIS反射单元数量增加,优势变得更明显;随着LDPC乘积码码长增加,所提系统的有限码长信道容量逐渐逼近理想信道容量。

一种低复杂度Turbo乘积码自适应Chase译码算法

针对Turbo乘积码(Turbo Product Codes,TPCs)中的译码问题,该文提出一种全新的低复杂度TPC自适应Chase迭代译码算法。与已有的报道不同,在译码过程中,新算法首先统计TPC码块内每一行(列)产生的代数译码后的备选序列与接收序列的相同最小欧氏距离的个数,然后根据统计结果,按照算法步骤调整译码所需的不可靠位数值。通过Monte Carlo仿真可验证,当TPC行列编码采用相同的扩展汉明码,且编码效率为0.879时,该算法与Pyndiah采用固定不可靠位数值迭代译码算法相比,在误码率BER为410-处仅损失约0.08 dB的性能,但是译码平均复杂度降低可达到约40.4%。

Turbo乘积码的两种迭代译码器的比较

提出了Turbo乘积码的并行迭代译码原理,对比分析了一种新的并行迭代译码器和传统的串行译码器,给出了以扩展汉明码(32,26,4)、(64,57,4)为子码的二维Turbo乘积码(32,26,4)2、(64,57,4)2在通过两种不同的译码器时的仿真结果。仿真结果表明,采取并行迭代译码器,在保持同样的译码性能的同时降低了译码延时。

乘积码的一种新的迭代译码算法

乘积码是利用线性分组码实现长码的典范,能纠正大量的随机错误和突发错误,当以Turbo码的思想实现乘积码的迭代译码时,可获得很高的编码增益。针对乘积码提出一种新的迭代译码算法,该算法的反馈方式有别于Turbo码的传统迭代译码,是通过输出软信息与接收软信息进行线性叠加来实现的,此时子译码器的候选码字个数将大为降低,同时译码输出也无须做复杂的LLR计算,直接映射为由-1, +1组成的软输出矩阵,从而在牺牲较小性能的情况下很大程度地降低了译码复杂度。

乘积码基于相关运算的迭代译码

乘积码是一种能以Turbo码的思想实现译码的级联码,具有一般编码无法达到的纠错能力。本文提出一种新的乘积码迭代译码算法,其核心思想是通过输出软信息与接收软信息进行线性迭加的方式来实现反馈,此时只须提供-1和1组成的软输出矩阵就能获得很高的编码增益,仿真表明,将子译码器译码后的结果再进行一次相关运算作为软输出,译码性能可以得到进一步的提高。

连续相位调制和Turbo乘积码的串行级联系统设计

针对Turbo乘积码(TPC)与递归连续相位调制(CPM)级联系统(TPC-RCPM)误码性能差的问题,提出了一种由Turbo乘积码、伪随机交织器和非递归CPM组成的串行级联系统.首先将输入数据进行TPC编码,并对编码序列进行随机交织,然后送至非递归CPM调制器,经过非递归连续相位编码后与转换矩阵相乘,经无记忆调制器输出映射波形.与其他TPC-CPM系统相比,该系统的调制参数能够灵活调整,可以充分弱化解调器的错误相关性,改善系统的误码性能.仿真结果表明,与TPC-RCPM系统相比,该系统有效地降低了误码率,对于MSK和4CPM信号,在误比特率为10-2～10-5时可以获得约2.2dB和2dB的信噪比增益.

基于Turbo乘积码的MIMO-OFDM系统在IMT2000信道下的性能研究

为了提高无线通信系统的可靠性,采用极具纠错性能的Turbo乘积码与空时分组码级联,构成Turbo乘积码编码的MIMO-OFDM系统。测试了采用三种Turbo乘积码的两发两收MIMO-OFDM系统在通过IMT2000信道后的性能。仿真结果表明采用Turbo乘积码后的MIMO-OFDM系统性能有明显改善。

基于GPU的并行Turbo乘积码译码器

Turbo乘积码是一类前向纠错码,在高码率下具有良好的误码率性能。TPC编码器的实现相对简单,其译码器的译码复杂度也比较合理。因此,TPC被广泛用于各种场景,例如卫星通信系统和数据存储系统等。提出了一种基于GPU的并行TPC译码器,可以同时译码二维乘积码矩阵的所有行或列。设计了一种并行基本译码器,以简化由扩展汉明码构成的TPC的译码过程。实现了测试样例和有效码字计算的并行化,降低了译码延迟。为了进一步提高译码吞吐率,提出了多通道TPC译码器。在不同的GPU上测量了并行译码器的性能,实验结果表明,与基于CPU的TPC译码器相比,基于GPU的并行TPC译码器的译码延迟显著降低。此外,基于GPU的并行TPC译码器的吞吐率在NVIDIA RTX 2080 Ti上达到30 Mbps,在NVIDIA GTX Titan V上达到38 Mbps,是基于CPU的TPC译码器性能的44倍和54倍。

乘积码的迭代译码算法

对乘积码的迭代译码算法进行研究 ,给出以BCH(15,7,5)为分量码的乘积码在译码器选择不同参数时的仿真结果 .还研究了译码参数对译码器性能的影响 ,得出有关这些参数选择的有用结论 ,并对进一步提高译码器性能给出一些可行的方法 .

Turbo乘积码与空时分组码的结合研究

讨论了Turbo乘积码编码,研究了Turbo乘积码与空时分组码相结合的多发射天线单接收天线系统(MISO)在平坦瑞利衰落信道下的性能,这里Turbo乘积码作为外码提供编码增益,采用两个相同的扩展汉明码(64,57)构成;空时分组码作为内码提供分集增益,对于二根、三根和四根发射天线的系统空时分组码编码器的码率分别为1,1/2和1/2,空时分组码译码采用最大似然译码方式和理想信道估计.仿真结果表明,在空时分组码的基础上加入高效的信道编码方式,提高了系统编码增益,能满足高速移动环境下的高速无线数据通信性能需求.

基于多符号检测和Turbo乘积码的PCM/FM遥测系统性能

多符号检测(MSD)和Turbo乘积码(TPC)技术联合应用可以大幅提高脉冲编码调制/调频(PCM/FM)遥测系统性能。针对MSD算法计算复杂度高的问题提出了一种改进的MSD算法,可以有效降低计算复杂度;在TPC的传统Chase译码算法中通过简化软输入信息计算可以降低系统存储量。仿真结果表明,改进方法和传统的两种技术联合使用相比,虽然损失了约1.7 dB解调增益,但仍提高PCM/FM信号解调性能约8 dB,且算法复杂度低,存储量小,更适合硬件实现。

性能接近Turbo卷积码的Turbo三维乘积码

目前一般认为采用迭代译码的Turbo卷积码适合于低码率的情况 ,而Turbo分组码 ,尤其是Turbo乘积码 ,则较适合于高码率的应用。文中使用Pyndiah提出的方法研究了Turbo三维乘积码 ,用试探法对分组迭代译码的参数进行了优化 ,实验结果表明 :在低码率应用时 ,例如码率为R =0 .5 36的Turbo三维 (32 ,2 6,4 ) 3 乘积码的性能已与C .Berrou[1] 的Turbo卷积码接近 。

基于IP无线网络FGS视频传输的多乘积码方案

研究基于IP无线网络中精细粒度可伸缩性(FGS)视频的传输。基于包交换的IP无线网络通常由两段链路组成:有线链路和无线链路。为了处理这种混合网络中不同类型数据包的丢失情况,对FGS视频增强层数据运用了一个具有比特平面间不平等差错保护(BPUEP)的多乘积码前向纠错(MPFEC)方案进行信道编码。对FGS增强层每一个比特平面(BP),在传输层,采用里德—索罗蒙码(RS)提供比特平面间的保护;而在链路层,则运用循环冗余校验码(CRC)串联率兼容穿孔卷积码(RCPC)提供数据包内保护。还提出了一个率失真优化的信源—信道联合编码的码率配置方案,仿真结果显示出该方案在提高接收端视频质量方面的优势。

高斯白噪声信道下Turbo乘积码应用仿真

本文介绍了一种新型的前向纠错编码方案——Turbo乘积码(TPC)。分析了Turbo乘积码的编译码原理。并对高斯白噪声信道下的TPC编译码性能进行了仿真。通过选取不同参数子码组合的性能对比,提出了最优的TPC编译码方案。仿真结果显示,与传统的卷积码和Turbo码相比,Turbo乘积码不仅具有优异的误码率性能,而且可以做到更高的编码效率。

二维乘积码的网格图复杂度

证明了二维乘积码与其分量码的网格图复杂度之间的一般关系 ,并分析了二维乘积码的网格图的设计 .由此可利用许多短码的网格图复杂度来给出长码网格图复杂度的较好的上界 。

一种基于Turbo乘积码的编码协作通信方式

提出了一种新的基于Turbo乘积码的编码协作通信方式。两个单天线用户通过共享自己的天线,形成一个虚拟的多天线系统,乘积码字的不同部分通过不同用户的上行衰落链路传输到基站,获得分集增益,来抵抗无线信道中衰落的影响。在相同的系统带宽和发送功率下,与非协作通信方式相比,该编码协作方式可显著提高系统的性能。

非均匀保护Turbo乘积码的研究

非均匀保护码在图像、视频无线传输中广泛应用。传统的Turbo乘积码不具备非均匀保护能力。该文提出一种非均匀保护Turbo乘积码的构造方法,通过性能分析和仿真证明该构造方法的正确性。

宽带移动通信中Turbo乘积码的仿真研究

推出了一种新型的纠错码——Turbo乘积码(TPC),描述了Turbo乘积码的编译码基本思想,详细地分析了TPC的Turbo软迭代译码的核心思想,并对AWGN信道和瑞利衰落信道下的TPC的译码性能做了仿真分析,从仿真结果可以看出,在高编码效率时,TPC不仅具有更高的码率,而且可以获得很好的误码率性能,所以乘积码的软迭代译码方案有很好的应用性,在未来的宽带移动通信中具有广阔的应用前景。

LDPC乘积码性能分析

提出了一种LDPC乘积码的编码和译码方法,在编码端,用误码性能好的LDPC码代替扩展的BCH码构成LDPC乘积码,提高用扩展的BCH码构成的Turbo乘积码(TPC)的误码性能;另一方面,用短的LDPC码以乘积码的编码方式构成长码,降低了LDPC码的编码复杂度。计算机仿真结果显示,LDPC乘积码在信噪比小于3.5dB时,其误码率低于BCH乘积码,但在信噪比大于3.5 dB时,其误码率高于BCH乘积码,与等长的LDPC码相比,LDPC乘积码在低信噪比时,性能较好,但在高信噪比性能较差。

基于Cyclic-2伪最大似然算法的Turbo乘积码在高速移动通信系统中的译码方法

采用扩展汉明码作为Turbo乘积码 (TPC)的子码时,与传统的Chase算法相比,Cyclic-2PML(循环 2伪最大似然)算法复杂度低。本文研究了基于该算法的TPC在高速移动通信系统中的译码方法,仿真比较了采用不同子码组合的TPC结合不同的调制方式在高斯信道和多径衰落信道中的性能。结果表明,以(32, 26, 4)扩展汉明码为子码的TPC,不仅具有较高的码率,同时可以获得更好的误比特率性能。