基于译码可靠度的混合ARQ方案中一种有效的反馈包压缩策略

相比传统的混合ARQ方案,基于译码可靠度的混合ARQ方案可以提供更好的性能。然而,该方案的一个致命缺陷在于反向链路的负载过大,尤其是选择turbo码作为纠错码时。本文提出了一种有效的反馈包压缩策略,充分利用了重传比特间的相对位置信息,可以有效地减小采用turbo码时反馈包过大的问题。仿真结果表明,通过对反馈包作压缩编码,大大减小了反馈包的大小,从而使基于译码可靠度的混合ARQ的实用成为可能。

DVB_RCS协议中双二进制卷积Turbo码识别

信道编码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码码长和删除模式的识别,提出一种匹配识别算法。首先在最大后验概率(MAP)迭代译码的基础上提出了译码可靠度的概念,进而利用译码前需要依据码长和删除模式对接收序列进行分路这一事实,通过译码可靠度来识别码长和删除模式。在该算法的基础上,提出译码迭代次数自适应控制的识别算法,提高了识别效率。仿真实验表明,所提出的识别算法能够有效识别各种信噪比和码率下的码长和删除模式。

基于伴随式的OSD改进算法

在研究了分阶统计译码(OSD)算法和伴随式译码算法的基础上,提出了一种适于LDPC码的基于伴随式的分阶统计译码(SOSD)算法。通过对接收序列似然比(LLR)进行排序,并进行高斯消元,获得接收序列的低可信相互独立符号集合(LRIPs),并使校验矩阵中,对应于LRIPs的列转化为系统形式。SOSD算法在产生候选码字时,不需要重新编码过程,而只需要数次二进制向量模2加即可完成,因此可以减少大量的计算。针对置信传播(BP)和SOSD的级联算法,提出了一种对对数似然比(LLR)信息进行分段累加作为SOSD排序依据的策略。这种策略能够减少累加参数的选取对性能的影响。