一种MFSK信号的软解调Turbo译码算法

为了提高短波通信中多进制频移键控(Multiple Frequency Shift Keying,MFSK)信号的传输性能,提出了一种适用于MFSK信号的软解调Turbo译码算法。利用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)计算MFSK调制频率对应的信号幅值,并结合增强型Turbo码结构,编码时将MFSK信号调制频率与Turbo编码状态形成映射关系,译码时利用软解调信号幅值直接计算对数分支度量,减少了比特似然信息计算的误差。仿真结果表明,相比于常规软比特解调译码算法,所提算法提高了MFSK信号软解调Turbo译码算法的误比特率(Bit Error Rate,BER)性能。

VDE-TER信道中基于先验修正因子的Turbo码译码改进算法

甚高频数据交换系统是国际海事组织主导e-航海战略中的主要通信方式之一。其中,VDE-TER业务根据物理信道特性划分了多种业务逻辑信道。为保证VDE-TER信道传输质量前提下提升数据传输效率,本文在深入分析VDE-TER不同业务逻辑信道下Turbo编译码算法基础上,提出了一种基于先验修正因子的Max-Log-Map改进算法。该算法针对VDE-TER不同业务逻辑信道Turbo编码特性,通过仿真和实际物理信道大样本性能测试,实现了VDE-TER特定逻辑信道的最优修正因子值确定。结果表明,加入修正因子的译码算法与传统译码算法相比,性能提升0.6~0.8 dB增益,为高性能VDES产品研制奠定了理论技术基础。

基于多核CPU的DVB-RCS2并行Turbo译码方法

DVB-RCS2在卫星广播、海事卫星通信、军事卫星通信等领域有着广泛应用,而无论是通信还是军事侦察都需要大吞吐量高速译码。多核CPU算力不断提升以及软件无线电SDR平台的广泛应用,使得基于多核CPU的并行译码成为一种灵活高效的应用方式。为了满足其中双二元Turbo码大吞吐量软件译码的需求,提出了一种基于多核CPU的高速并行软件译码方案。首先对比分析了双二元Turbo码与传统二进制Turbo码的计算复杂度;然后重点对并行计算过程中的内存占用和采用8比特位宽整型数据时的输入量化方法进行了分析和优化,设计了基于多核CPU并行译码的实现方案;最后在Intel 12核CPU上使用SSE并行指令集实现了大于169 Mbps的译码吞吐率,且纠错性能较浮点运算损失小于0.1 dB。通过与现有GPU译码方案对比,说明了所提方案在译码效率和能耗方面的优势,其在高速卫星接收机中具有极高的应用价值。

面向无人机数据采集的短突发CPM盲Turbo均衡

在无人机辅助的战场侦察传感器数据采集中,短突发连续相位调制(continuous phase modulation,CPM)具有重大的实用价值,但也面临着盲均衡复杂度高、性能差等问题。基于期望最大化(expectation-maximization,EM)-维特比类盲均衡算法,针对短突发CPM提出了一种盲Turbo均衡算法。采用盲信道捕获方法设计了一组初值方案,同时在EM算法中嵌入Lazy维特比算法,提高了信道估计收敛性并降低了复杂度;接着在编码CPM中匹配卷积码和交织器,优化系统参数,并利用Turbo均衡进一步改善误码率;针对短帧迭代过程中交织深度不够导致的正反馈问题,通过改进外信息交换方式提升Turbo迭代的收敛性。理论分析和仿真结果表明,相比传统方法,所提算法在显著降低计算复杂度的同时能够兼顾误码率性能。

可配置的高码率Turbo码编译码器的设计及实现

Turbo码是一种高效纠错编码技术,其性能可以接近香农极限。由于Turbo码在低信噪比情况下性能优越,同时还拥有较强的抗衰落、抗干扰能力,已被广泛用于信道编码领域。采用可配置的编译码结构,在现场可编程逻辑门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)实现高码率Turbo码编译码器时,实现较强的数据处理能力和较少的硬件资源占用,并可根据使用场景的不同进行译码参数配置,在Turbo码纠错时间及纠错精度之间寻求平衡。经过ModelSim仿真以及在Artix-7平台上实验,验证了Turbo译码可配置编译码实现的可行性和有效性。

无线通信中的Turbo编码和均衡技术分析

Turbo码出现和应用是编码史上的重大创新和突破。为了确保Turbo编码技术与通信系统设计进行充分结合,本文根据Turbo码的编码原理,分别研究了Turbo-TCM编码调制器和Turbo-TCM解调译码器。最后,从移动通信中的均衡技术、Turbo均衡技术、Turbo均衡的性能分析与仿真3个方面入手,探讨了Turbo均衡相关概念。结果表明:Turbo-TCM与Turbo码极其相似,具有性能良好、频谱利用率高、信息传输率高等特点。希望通过这次研究,为相关从业人员提供有效的借鉴和参考。

基于SPIHT图象压缩编码的Turbo codes编码

针对信源与信道编码的特点 ,提出了结合SPIHT(setpartitioninginhierarchicaltrees)算法和改进的TurboCodes的信源与信道联合编码方案 .这一方案充分考虑了SPIHT算法和TurboCodes的特性 ,根据信源编码后数据在重建时的重要程度 ,进行不同等纠错保护的信道编码 .实验表明 ,论文的方法能够使误码率与码长达到一个较好的平衡 。

一种改进的Turbo codes译码方法

Turbo码是一种目前研究比较多的纠错码,译码端采用了基于软判决信息输入/输出的反馈迭代结构,译码的迭代是其具有优越纠错性能的关键,也是造成其时延的问题所在,该文提出一种自适应选择迭代次数的方法,实验表明该方法能够在译码结果收敛时自动停止迭代,避免大量无谓的计算,同时保证译码的准确性。

空时分组码分块传输系统中的Turbo检测译码

将基于MMSE的Turbo检测译码方案应用于空时分组码分块传输系统.利用信道矩阵的循环特性,Turbo检测算法可以用FFT/IFFT快速实现,并且矩阵求逆运算量非常低.仿真结果表明,无论是采用Turbo码还是LDPC码,提出的接收机的性能明显优于传统非迭代的接收机,有1～2dB的增益.

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。

无线通信中Turbo均衡技术及应用

主要对Turbo均衡的原理和几种算法进行了较详尽地讨论和比较,并针对典型的无线信道,在信道参数已知的情况下,对不同的联合均衡和译码算法、不同迭代次数对系统性能的影响进行了仿真和比较,从复杂度和误码性能两方面考虑,选择适合于无线信道的Turbo均衡算法,结果表明,LCMMSE/SOVA算法在迭代几次以后具有良好的误码性能,且计算复杂度低,利于工程实现。

非二进制Turbo级联码的性能分析

该文在分析了非二进制Turbo码的译码算法的基础上,提出了非二进制Turbo码和具有良好纠突发错误的RS码级联的非二进制Turbo级联码系统模型。该系统采用缩短的RS码(204,188)作为外码,非二进制Turbo码作为内码的串行级联方式,内码和外码之间用深度为12的交织器隔开,译码时,非二进制Turbo码分别采用Symbol-by-Symbol Log-MAP和SOVA算法。仿真结果显示,与二进制Turbo级联码系统相比,该系统具有误码率低,延时时间短,频带利用率高等优点。

一种资源友好的零延时Turbo交织器设计

研究了Turbo编码器中二次置换多项式(QPP)交织器的设计优化,提出了一种资源友好的零延时QPP交织器设计方案。在算法上,通过比较器实现取余,简化了QPP交织器递推公式中定义的取余运算,节约了逻辑实现资源。通过对QPP交织器递推公式进行改进,分别对交织地址的奇偶序列进行并行递推,利用乒乓的方式输出交织地址,简化了每一拍时钟的逻辑运算电路,使得交织器可以工作在较高的时钟频率下。在时序上,递推运算实现了交织运算的零延迟,使得交织编码序列与顺序编码序列不存在时延,保证了编码器的工作效率。经验证,交织器设计稳定可靠,具有一定的实用价值。

基于权重学习的Turbo解码方法

文章介绍一种结合权重学习的Turbo解码器,同时集成了传统的Turbo解码方法Max-Log-MAP,和传统的Max-Log-MAP方法具有相同的复杂度。基于传统的解码方法结合神经网络计算更为精确的权重,可实现误码率更低的解码结果,和传统解码方式Max-Log-MAP进行对比,在加性高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise,AWGN)信道上具有更好的解码效果。通过仿真结果证明,该网络的解码误码率比传统的解码方法更小。

基于Turbo编码的低信噪比下可靠通信技术研究

针对低信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)环境下的数字通信系统性能问题,提出一种结合差分相移键控(Differential Phase Shift Keying,DPSK)调制和Turbo码纠错的通信方案。主要介绍Turbo码和DPSK的基本原理,分析它们在低信噪比环境下的优势,设计一系列仿真实验,使用MATLAB作为仿真平台,在加性高斯白噪声信道中评估结合方案性能。实验结果表明,在低信噪比条件下,该方案能够满足通信系统的性能需求,具有较低的误码率(Bit Error Rate,BER)和误帧率(Frame Error Rate,FER),从而实现可靠的数字通信。通过分析实验结果,验证了所提出方法的有效性,为低信噪比环境下的通信系统提供了一种优化方案。

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 。

DVB-RCS标准中双二元Turbo码技术的研究

详细介绍了双二元Turbo码的编译码器结构,给出了仿真性能曲线,并且提出了一种基于后验信息对数似然比的提前终止迭代准则。

Turbo均衡的多种算法及其性能比较

Turbo均衡是一种将 Turbo原理和均衡技术结合起来的技术。主要对 Turbo均衡的原理和几种算法进行了较详尽的讨论和比较 ,然后对典型信道下的 Turbo均衡性能进行仿真 ;还探讨并推荐一种基于MMSE准则的近似线性均衡算法和软干扰抵消 (SIC)算法结合的算法 ,仿真结果表明其误码性能介于MMSE线性均衡算法和 MMSE反馈判决均衡算法之间 ,并且具有较低的复杂度。

无人机数据链中Turbo码研究与FPGA实现

无人机数据链系统与地面控制站进行的是遥测数据、侦察图像和遥控指令传输,因此高质量的通信是确保无人机数据链发挥效能的关键。针对无人机信道的特点和要求,研究分析了无人机信道的统计模型,重点分析了影响Turbo码性能的一些主要因素,采用硬件描述语言VerilogHDL实现了Turbo码编译码器的FPGA设计。实验结果表明,在纠错能力范围内,该设计方案能够正确纠错并译码,并且具有较高的译码速率,提高了无人机数据链的通信质量和抗干扰性能。

Turbo-RS级联码编译码方法分析

本文作者从Turbo RS级联码的结构剖析了级联RS码提高Turbo码特性的原因;给出了Tur bo RS级联码的各种编译码方案,并对其中的完全迭代型RS硬判决译码方法做了详细的分析与模拟,结果显示:Turbo RS级联码的帧错率和误码率改善明显,时间复杂度比Turbo码有所降低。