软判决译码在多进制扩频通信系统中的应用

扩频通信技术能有效提高系统抗干扰能力,因此得到广泛应用;随着频带资源越来越拥挤,多进制扩频因其能够很好的对带宽和传输速率折中,越来越受到关注;同步一直是多进制扩频技术中的关键技术,对采用同步头同步法以及参考信号同步法的误码性能进行对比;系统采用软判决方式做数字调制解调输出提供给译码器,从对数似然比出发,提出一种适用于多进制扩频系统的次最优的软信息提取方式,分析了分别采用硬判决和软判决对系统带来的影响;仿真结果表明,单纯提取软信息后判决的方式对系统误码性能的提升不明显,在误码率BER=1×10^(-3)时,相比硬判决有0.2 dB左右的增益;加入卷积编码后,仿真参数不变分析对整个系统的性能改善时,相比于DSSS(Direct Sequence Spread Spectrum,直接扩频系统)系统的误码性能有5.2 dB左右的提升,软判决译码比硬判决译码有大约1 dB的增益;而考虑到编码效率,单独的分析软判决和硬判决对系统的误码性能的影响时,结果表明,在信噪比较高的信道环境下系统的误码性能得到较大改善,在误码率BER=1×10^(-3)时软判决译码比硬判决译码有0.7 dB左右的增益,软判决译码对整个系统的误码性能有2.5 dB左右的增益的。

相位模糊下基于软判决的卷积码识别方法

QPSK数据流通常具有相位模糊的问题,传统方法常采用卷积码遍历识别码字起始位置的译码算法,这将导致算法计算量大、资源占用高等诸多问题。因此,提出一种基于软判决的卷积码起始位置识别与QPSK相位模糊消除的译码方法,以有效提升译码算法性能。首先,推导了卷积码编码序列与校验矩阵之间的数学表达式,明晰了卷积码码字起始位置与相位模糊的逻辑关系;然后,求解CCSDS标准卷积码的校验矩阵,以方程成立的概率作为判决的度量,该方法适用于各种码率的删除卷积码,具有工程实用性;最后,通过仿真分析验证了所提出方法的有效性。研究表明该方法无需遍历卷积码的码字起始位置和相位模糊,且鲁棒性较强,所需数据量较小,随着数据量的增大和卷积码码率的降低,识别准确率逐渐提高。

极化码的Reed-Solomon内核软判决译码

极化码的极化速率与译码复杂度取决于其采用的内核。本文考虑了具有Reed-Solomon内核的极化码的有效软判决译码问题,提出了一种基于分圆FFT算法的内核分解,结合逐次抵消译码算法能够实现对数似然比的近似最佳评估,并且降低了译码复杂度。数值仿真结果表明,利用Reed-Solomon内核的极化码的软判决译码的帧错误率性能优于传统的Arikan内核的极化码。

移动信道下采用软判决译码的自适应多级编码系统

基于信道容量规则和分组分割 ,构造自适应于AWGN和Rayleigh两种信道特征的多级编码系统 ,分量码选用删除型卷积码 ,系统性能与未编码系统和BCH码为分量码的系统作比较 .在多阶段译码中提出利用信道状态信息的软判决支路度量计算公式 ,比较软、硬判决译码对系统性能的影响 。

一种利用软判决的信道编码识别新算法

现有的信道编码识别方法通常利用解调输出的硬判决序列来进行,其容错能力有待提高.本文针对低信噪比的接收信号,提出了一种利用软判决的编码识别新算法.该算法基于含错方程模型,以方程成立的概率作为衡量解向量性能的量度,从而求解方程,完成识别.对数似然比(LLR)代数的使用使得算法具有简单的形式.仿真实验表明,与基于Walsh-Hadamard变换的传统算法相比,新算法提高了识别性能,且信噪比越低,性能提高越显著.

软判决译码研究进展

本文综述了软判决详码研究的发展概况，全文分四部分．第一部分简单地回顾了构造Shannon码的发展概况；第二部分在前一部分基础上叙述了线性分组码软判决译码的一般研究的状况；第三部分讨论了基于网格图上线性分组码软判决译码的发展概况；最后描述了Trubo码与迭代反馈软判决译码的研究状况与今后的发展方向.

基于分段抽取软判决加权Walsh Hadamard变换的卷积码识别算法

针对低信噪比环境下卷积码识别研究存在的不足,提出一种基于分段抽取软判决加权Walsh Hadamard变换(WHT)的卷积码识别算法。该算法利用接收比特的解调软判决信息求取软判决频次序列,并构造加权Walsh Hadamard矩阵,从而识别得到基本校验序列。利用基本编码矩阵构造规则,最终实现记忆长度及基本生成矩阵的识别。算法结合分段抽取思想,降低了所需运行存储量。仿真实验表明,该算法可在低信噪比环境下对不同码率卷积码进行有效识别,具有较好的容错性,且对大约束度的卷积码性能提高更为显著。

基于FPGA的删除卷积码Viterbi软判决译码器的研究

采用FPGA实现删除卷积码Viterbi软判决译码,与传统方式相比,提高了译码器的工作速度和可靠性,降低了功耗.在译码器的设计中,提出了'ACS全复用结构'和采用路径的相对量度取代绝对量度的方法,并得出了相对量度的上边界,从而有效地降低译码器的复杂度,使得利用单片FPGA芯片实现删除卷积码Viterbi软判决译码成为现实.对各种软判决的距离度量的计算方法进行了分析比较,得出了采用'1范数'和相关值取代欧氏距离最为合适.仿真结果表明,所设计的译码器具有良好的性能,与理论边界值只有0.2～0.4dB的差距.

神经网络在分组码软判决译码中的应用

本文对线性分组码构造了一个神经网络软判决译码器，并提出了循环码的一个神经网络软判决译码算法，对Ｇｏｌａｙ码的计算机仿真表明，新算法不仅译码速度快，而且，具有优越的性能。

软判决快速相关攻击新算法与应用

近年来,密码的快速相关攻击(FCA)是一个研究热点.由于采用了一系列纠错编码的译码新技术,使得该问题的研究取得了很大的进展.但如何使这些新技术充分地适应具体的密钥序列的攻击依然是一个公开的研究课题.首先把模2域上的FCA算法推广成软判决快速相关攻击(SFCA)算法,并给出了如何根据信道信噪比情况配置最佳的参数的方法.实验表明,在BPSK调制下,SFCA算法比FCA算法有2dB以上的增益.作为SFCA算法的应用,给出了实现扩频通信中的m序列的快速同步捕获的新方法.与最近Yang(2004)提出的RSSE方法比较,新方法无论是捕获性能还是捕获速度都有了大幅度地提升,而且在低信噪比通信情况下,同步捕获所需的码片数只是RSSE方法所需的码片数的1/20.

一种快速软判决译码的研究

本文给出一种分组码快速软判决译码—可变门限Chase算法 (VTC) .采用人工智能搜索技术—A 算法 ,快速生成试探序列集合 ,并利用已经试探译码的信息 ,对试探序列集合进行分类 ,生成试探序列的等价类及其代表 ,并用最优门限对候选码字进行最佳测试 ,可实现快速软判决译码 .模拟计算表明 ,与已有的软判决译码算法相比 ,该算法的译码速度更快而译码性能完全相同 .

Multi-h CPM信号的低复杂度软判决算法

为提高带宽利用率与译码性能,提出一种Multi-h CPM信号的低复杂度软判决算法(LC-SOVA for MHPM),通过将判决符号处所汇聚的2条相位路径的累积度量值之差作为软判决值,以代替已有的二进制硬判决值。仿真结果表明:利用所提出的软判决值可以提高与信道编码级联后的抗误码性能,而不增加额外的计算复杂度。当信道编码采用码率为0.5的Turbo码,调制指数h分别为[8/13 9/13 10/13]与[2/4 3/4]时,误码率为10-5下的软判决编码增益分别可达0.7 dB与0.5 dB。在误码率为10-1的恶劣信道下均可获得约0.3 dB的编码增益。

一类循环码的神经网络软判决译码算法

本文分析了一类循环码的结构特性，提出了这类循环码的神经网络软判决译码算法。新算法的复杂度比现有一般的神经网络译码算法要低得多。

水声通信中基于软判决的块迭代判决反馈均衡器

在单载波频域均衡水声通信系统中,混合结构的时-频域判决反馈均衡器(H-DFE)计算复杂度高,不利于实时实现;而基于硬判决的块迭代判决反馈均衡器(HD-IBDFE)存在错误符号判决造成系统性能下降问题,同时需要估计判决符号和发射数据之间的互相关函数。该文对水声通信中基于软判决的块迭代判决反馈均衡(SD-IBDFE)接收机算法进行了研究,通过对均衡器输出信号进行软判决,并将符号软信息进行反馈,提高了系统性能,同时采用迭代信道估计方法来适应水声信道的时变性。通过仿真比较得出,该方法在水声信道条件下明显优于HDIBDFE。对湖上试验数据处理结果表明,在浅水1.8 km通信距离下,单通道无编码QPSK调制可实现310-的误码率并达到3000 bps的有效数据率。

一种软判决下的本原BCH码盲识别方法

为解决现有BCH码识别方法容错性较差的问题,提出了一种软判决下的本原BCH码盲识别(SDBR)方法。首先,将截获数据进行解调软判决得到比特序列和对应可靠性信息,然后对比特序列进行码字划分,再由软判决可靠性信息建立码根可靠性系数,以此计算不同码根出现的概率,并引入Kullback-Leibler散度来确定码长;其次,定义公共码根可靠性统计量并建立二元假设检验,在不同本原多项式下对公共码根进行判定;最后,利用公共码根连续分布特点识别本原多项式,进而由所有公共码根计算生成多项式。仿真结果表明:SDBR方法在信噪比大于7dB时能有效对常用本原BCH码进行识别;与基于码根信息差熵的方法相比,容错性提升了1.8dB。

软判决检测的鲁棒图像水印方案

数字水印技术是现代版权保护的手段之一,而数字水印系统的鲁棒性是其能够起到版权保护作用的必要条件,也是当前的研究热点。本文提出了一种Turbo编码的图像水印的软判决检测算法,在不改变原有的嵌入算法的前提下,只需在接收端采用软判决检测算法就能有效地提高水印系统的鲁棒性。在本文提出的方案中,首先把原始水印信息进行Turbo编码,在图像DFT变换域中,修改两个相同频点系数的大小关系来嵌入经过编码的水印信息。在检测水印时,采取软判决检测算法提取用于Turbo译码的软输入信息,可有效地提高系统的鲁棒性。实验结果表明,软判决检测的比特错误率普遍低于硬判决检测的比特错误率,在高斯噪声情况下,甚至能低0.169。

一种并行的软判决引导常数模盲均衡算法

介绍了一种常数模与软判决引导结合的盲均衡算法CMA+SDD。该算法克服了CMA收敛速度慢、稳态误差大的缺点,同时可以纠正相位偏转。仿真表明,在高信噪比(SNR)条件下,两种算法的稳态均方误差相近,而CMA+SDD算法的收敛速度更快;在低信噪比条件下,CMA+SDD算法可以获得更快的收敛速度和更低的稳态均方误差。

基于软判决信息融合的多参数瓦斯监测器的设计与实现

文章介绍了一种基于软判决信息融合技术的多参数瓦斯监测器的设计,分析了用于瓦斯监测的软判决算法,阐述了该监测器的单片机实现过程,给出了实验结果。在监测瓦斯时,该监测器应用Bayes决策原理对多个传感器进行观测域区间划分和信息融合,得到了对瓦斯的最优判断结果,很好地解决了报警灵敏度和误报率之间的矛盾。

用于QAM系统的软判决引导的盲均衡算法

本文对基于最大后验概率密度函数（ｐ．ｄ．ｆ）的盲均衡技术作了研究，提出了一种实用的软判决引导的盲均衡算法，该算法能够得到快速的收敛速度和小的剩余码间串扰（ＩＳＩ）；并提出了使用软判引导算法的盲判决反馈均衡器（ＤＦＥ），其性能明显优于线性均衡器（ＬＥ）；最后，保证新算法可靠地收敛，给出了卷积噪声方差的近似迭代算法．模拟结果证明了提出的均衡技术对各种信道和ＱＡＭ信号的有效性．

基于A*算法的快速软判决译码

指出最小序列增量译码等价于最小欧氏距离译码 ,并建立序列增量的广义门限 ;把最小序列增量译码转化为有向树上的搜索过程 ,采用带广义门限的启发式搜索A 算法 ,实现有向树上的最佳软判决译码 .模拟计算表明 ,该译码算法在保持最优译码性能的同时 ,能进一步加快译码速度 .