次最佳软输入软输出译码算法

对两种次最佳软输入软输出译码算法（简化的最小误符号率（ＢＣＪＲ）和软输出维特比算法（ＳＯＶＡ））的优缺点进行简要比较分析，并就进一步简化ＢＣＪＲ 算法作了探讨．导出了以减少单步译码运算量为目的的两种简化算法递推公式；提出了一种更具一般性的活动窗ＢＣＪＲ算法实现方案．该方案用于级联码的迭代译码，通过适当调整活动窗参数，在尽可能降低算法复杂度的同时。

适用于编码MIMO系统的软输出估计算法

提出了适用于检测与译码相级联的编码MIMO系统次最优接收机的软输出估计算法。它利用基于均值软输出估计算法的似然比输出,为译码器组提供软输入信息,使接收机运算量与发射天线的数目呈线性关系。瑞利平衰落环境的仿真结果表明,本文提出的算法与VVA相比,性能虽有一定的损失,但运算量大幅度减少;与采用最大似然检测(ML)的次最优接收机相比,其在运算量减少的同时还获得了一定的软输入增益。

基于协同优化算法的Reed-Solomon码迭代软判决译码

基于协同优化算法推导出一种Reed—Solomon（RS）码的迭代软判决译码（SDD）算法。该算法属于消息传递算法，具有严格的理论基础。仿真结果表明，该算法相对于硬判决译码（HDD）能够获得有效的软判决译码增益，对于（15，9）RS码在误帧率（FER）为4×10^-4时有0．3—1．3dB的增益；同时译码复杂度低，具有很好的工程实用性。此外该算法是一类软输入软输出（SISO）译码算法，能够应用于以RS码为子码的复合码，如级连码和乘积码的迭代译码。

迭代接收机中软译码算法的低复杂度实现

Max-Log-MAP算法因其更适于迭代处理已成为解决低信噪比条件下信号接收问题中的常用译码算法。提出一种新颖的性能/复杂度折衷策略来解决算法的实用化问题。新算法的巧妙之处在于利用MAP算法中误比特率最小的特点,通过简单的全局路径对比实现状态缩减;分析译码软输出对接收机迭代性能的影响,提出大噪声环境下的可靠度放大策略以改善性能。仿真结果表明,该算法在信噪比小于5dB时,能够十分逼近Log-MAP的误码性能,同时其实现复杂度只为Max-Log-MAP算法的40%～50%。

基于Turbo迭代算法的LDPCC-CPM系统接收机设计

基于连续相位编码(continuous phase encoder,CPE)的记忆与递归特性,结合LDPC码及随机交织器,构建LDPCC-CPM系统模型.针对传统接收机中解调器与译码器之间缺少信息共享的弊端,引入Turbo迭代检测机制,提出一种基于软输入软输出(soft-input soft-output,SISO)算法的迭代检测方法,探讨主要参数对系统性能的影响,为实际应用中系统参数的选择提供依据.加性高斯白噪声(additive white Gaussian noise,AWGN)信道下的仿真结果表明,在低信噪比条件下,与传统串行接收机相比,所设计的迭代接收机能有效改善系统的收敛性,降低地板效应出现的概率,提高系统检测误比特率的性能.

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。

MIMO系统中低复杂度的MCMC迭代检测算法

针对多输入多输出(MIMO)系统中现行的马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)检测算法复杂度较高的问题,提出了一种SIC-MMSE算法辅助的MCMC检测算法,信号的预估计值和软信息均作为软输入软输出(SISO)检测器的输入,提高了吉布斯采样值的可信度,进而减少采样点数。仿真结果表明,同样的信噪比情况下,达到相同误码率时,与传统MCMC算法相比,改进MCMC算法的复杂度明显降低。

一种改进的Turbo解码与解调混合迭代算法研究

Turbo码的优异性能使得它被广泛应用于新一代通信系统中。在3G与4G通信标准中,由于使用16QAM或更高阶的调制使得每个调制符号中的信息比特具有符号相关性,因此可以考虑在解码端与解调端之间进行相关迭代运算以提高解码的误码率性能。提出一个新的Turbo解码与解调混合迭代算法,通过蒙特卡罗仿真,可以看出最终误码率性能较传统Turbo解码算法有明显提高。

基于不同SISO算法的TC编译码器仿真及其性能分析

软输入软输出(SISO)译码器既是构成Turbo Codes编译码器的核心部件,又是导致设计成本和译码延时的主要因素之一。文章介绍两种用于递归卷积码译码的改进的软输入软输出最大后验概率译码算法MAP和SOVA,并对这两种算法改进前后的复杂度和相应的译码延时进行对比分析;根据基于这两种算法的TurboCodes编译码器的计算机仿真结果,就算法的计算量、实现成本、延时开销和纠错性能等问题进行了综合分析,对进一步简化算法的可能性做了探讨;最后对Turbo Codes编译码器的工程实现给出探索性建议。

TPC自适应迭代译码方法

提出一种TPC自适应迭代译码算法。从接收到的软信息估算信道的信噪比;根据信噪比选择最优的软译码迭代因子,将迭代因子与软信息送入SISO迭代译码器;检测每次SISO译码器的输出,达到迭代终止条件即结束译码。提出的自适应迭代译码方法大大地增强了译码器的灵活性,动态的选择译码策略,尤其在低噪声信道下有效地降低了译码的功耗。

Woven卷积码及其迭代译码算法

本文在以卷积码为分量码的串行级联码的软输入软输出(SISO)算法的基础上,提出一种模块化的用于Woven卷积码迭代译码的对数SISO算法。计算机仿真表明该算法具有收敛速度快译码性能高的特点。

WCDMA中Turbo码译码算法和仿真

Turbo码是当前无线信道编码的一大进步。但由于它算法结构复杂并引起时延长,如何发挥Turbo码的强大纠错能力并使之具有实用性,这就是本文所关心的问题。本文首先解析了Turbo译码算法原理,然后结合3G标准对Turbo码的应用给出WCDMA中Max_Log_MAP的实现算法,最后运用仿真研究这种Turbo译码算法的特性。

基于SISO Cyclic-2 PML算法TPC译码器的仿真研究

Turbo乘积码(Turbo Product Codes TPC)通过将软输入软输出迭代译码引入到线形分组乘积码获得了优异的译码性能。本文对TPC软输入软输出(SISO)Cyclc-2 PML译码算法及TPC的串行迭代译码结构进行了介绍,并对基于SISO Cyclic-2 PML算法的TPC译码器进行了仿真研究。

基于FABA-SISO的时变频率选择性衰落信道CPM信号盲均衡

该文针对时变频率选择性衰落信道下高阶连续相位调制(CPM)信号盲均衡中存在的均衡性能较差、复杂度较高以及收敛速度慢等问题,从双向自适应信道均衡的角度出发,将线性调制信号均衡中使用的前后向自适应软输入软输出(FABA-SISO)算法推广,建立一种新的基于FABA-SISO的信道盲均衡方法,并结合逐幸存处理(PSP)思想和Kalman滤波,提出一种适用于高阶CPM信号的自适应盲均衡算法。该算法通过使用FABA-SISO算法,同时利用过去、现在和将来的观察数据进行Kalman滤波信道估计,有效改善了信道估计的精度,同时使用PSP算法来降低系统的复杂度,使得算法具有较好的工程应用性。仿真结果表明所提算法具有良好的盲均衡性能以及收敛性。

基于迭代结构的联合信源信道GSM语音解码

由于算法复杂度和延迟的限制,语音编码参数仍然保留了一定的冗余信息,这些冗余量表现为参数的非等概分布和时间相关性。该文在比特级上利用信源编码参数的冗余信息在软输入、软输出信道解码和信源参数估计之间进行迭代运算,并将此联合解码算法运用于GSM EFR系统。仿真结果表明此算法降低了编码参数的BER,提高了解码语音的信噪比,具有一定的可行性和有效性。

OFDM系统中的混合ARQ结构及性能仿真

研究了正交频分复用(OFDM)下行链路的混合自动重传请求HARQ(HybridAutomatic-Repeat-Requst)技术,结合自适应编码调制AMC(AdaptiveModulationandCoding),给出了多用户环境下HARQ传输体制及仿真性能。为了保证一定服务质量下提高整个系统的频谱效率、数据通过率,通过AMC实现编码调制方案的粗调,HARQ实现AMC进一步细调,从而使整个系统性能达到最优。

SNR估计误差对BICM-ID系统性能影响的研究

在BICM-ID(Bit-Interleaved Coded Modulation with Iterative Decoding,BICM-ID)系统或其他级联码系统中实现迭代检测接收机需要对信道的信噪比(SNR)进行估计。该文研究信噪比估计误差对BICM-ID系统性能的影响,分析各种译码算法对信噪比估计误差的敏感程度。理论分析和仿真结果表明max-log-APP算法对信噪比估计具有最好的鲁棒性,log-APP及其他简化算法对SNR估计误差的鲁棒性在SNR过估计时比SNR欠估计时好,原因在于各个算法所采用的修正函数不同。满足算法性能没有大的损失的SNR估计误差精度范围随着信道条件的改善而增大,通常在-2dB到+6dB之间。因此在非理想的信道状态信息条件下,max-log-APP算法是BICM-ID系统的最佳译码算法。

Turbo编码GMSK信号准相干解调时的迭代信道估计和译码研究

针对准相干解调Turbo编码GMSK信号,提出了一种简便的迭代信道估计算法。该方法基于Turbo码的迭代译码原理,将信道估计和译码联合考虑,利用译码器输出反馈进行迭代信道估计,从而提高了估计精度。仿真结果表明,该方法能显著地改善系统误码率性能。

采用迭代处理的多用户联合检测和译码方案

将迭代 (Turbo)处理的思想应用于多用户检测和译码中 ,通过软输入软输出 (SISO)算法使二者能利用对方在上一轮运算中的比特对数似然比 (LLR)信息 ,用迭代递归的方法逐渐逼近单用户性能 ,减少多址干扰的影响 .仿真结果给出了迭代处理方法在不同信噪比条件下的比特误码率性能 。

Turbo乘积码及其在无线传输中的应用

Turbo乘积码不是通常人们所说的Turbo码,它是在乘积码的基础上发展起来的,1954年Elias提出乘积码概念,由于当时硬件水平的限制,几十年来它的应用受到限制。随着1993年Berrou等人提出Turbo码概念和迭代译码算法的应用后,乘积码再次受到广泛关注。在编码过程中,Turbo乘积码不需要交织器,译码时采用类似于Turbo码的软输入/软输出次优迭代译码算法。文中简单介绍了Turbo乘积码基本原理,重点讨论Turbo乘积码技术在无线传输中的应用,最后展望Turbo乘积码的应用前景。