基于校验方程平均符合度的Turbo码交织器估计

现有的交织器估计方法通常利用解调输出的硬判决序列进行,其容错能力有待提高,且一些方法只针对特定的交织器结构.针对Turbo码的随机交织器,提出一种利用接收软判决序列进行估计的算法.首先提出校验方程平均符合度的概念及计算方法,然后利用正确交织位置的码字可使得校验方程符合度取到最大值这一事实,逐步实现交织位置的估计.特别地,所提算法在删余条件下仍然有效.仿真结果表明,与现有的相关方法对比,特别是在低信噪比条件下,本文算法具有更好的性能以及相对低的复杂度.

利用校验方程平均符合度的DVB_RCS协议中DB-CTC识别算法

信道编码参数分析是对编码参数进行逆向分析,在协作通信、智能通信和信息截获等领域具有重要作用。针对DVB_RCS协议中双二进制卷积Turbo码(DB-CTC)码长和删除模式的识别,提出一种基于校验方程平均符合度的匹配识别算法。文章首先给出了校验方程平均符合度的概念及计算方法,并推导出各删除模式下信息序列与校验序列之间所满足的校验方程;然后利用需依据码长和删除模式对接收序列进行分路,以及正确分路得到的序列可使得相应删除模式下的校验方程平均符合度取到最大值这两个事实,进行码长和删除模式的识别。仿真结果表明,所提算法能够快速有效地识别低信噪比条件下不同码率的码长和删除模式。

一种软判决下的RS码识别算法

针对现有RS码识别算法需要对码字符号在不同域之间进行转化,且容错性能较差的问题,该文提出一种直接利用软判决序列完成RS码识别算法。算法首先从RS码定义出发,给出了RS码校验关系从GF(2^m)到GF(2)上的等价转换方式,从而避免了不同域下复杂的符号转化;其次引入了能够衡量校验关系成立大小的平均校验符合度概念,然后基于其统计特性以及极大极小判决准则,遍历可能的码长以及对应的m级本原多项式,进行初始码根校验匹配,从而完成码长以及本原多项式识别;最后利用识别出的码长以及本原多项式,构建本原多项式下GF(2^m),进行连续码根匹配判决,最终完成码生成多项式识别。仿真结果表明:推导的平均校验符合度统计特性与实际情况一致,算法能在低信噪比下有效完成参数识别;同时该算法具有较好的低信噪比适应能力,在信噪比为6 dB条件下,工程中常见的RS码识别率均能达到90%以上。与现有算法相比,该文算法性能明显好于硬判决算法,且比传统算法提升1 dB以上性能。

低信噪比下循环码识别

针对硬判决分析方法存在计算复杂度高且容错性差的缺点,本文提出了一种直接利用软判决序列完成循环码识别的新算法.首先从编码代数结构出发,推导出循环码生成多项式因子对应的对偶空间与码字能构成校验关系这一结论;其次基于该结论,遍历码长可能值,在GF(2)上,将多项式x n+1分解为不可约因子及其对应幂次的乘积,当所遍历因子的对偶空间正好与码字序列构成校验关系时,即可识别出循环码码长;最后遍历构成校验关系因子的幂次,最终完成生成多项式的识别.为利用软判决序列完成校验关系检测,引入了平均校验符合度概念,基于其统计特性和最小错误判决准则,实现了生成多项式不可约因子以及幂次的快速识别.仿真结果表明,推导的符合度统计特性与实际情况相吻合,同时算法具有较好的低信噪比容错性能,在3dB的噪声环境下,码长以及生成多项式识别率能够达到95%以上,与硬判决方法相比,在增加较小的计算复杂度下,识别性能提升将近1dB.在智能通信或是认知无线电领域具有较好的应用前景.