RNN卷积码解码器在超宽带通信中的研究

反馈神经网络卷积码解码器(RNN)的性能接近传统的Viterbi解码器,RNN的复杂度是随约束长度成线性增加的,而Viterbi的复杂度是成指数增加的。在加性白噪声信道中,RNN的性能已经得到了肯定,对应不同的卷积码有不同结构的RNN解码器。本文我们研究了RNN解码器在超宽带通信系统中的性能。

小波消噪在数字基带系统中的应用

介绍了一种基于小波消噪的数字基带系统,利用小波变换的分解与重构对接收的信号进行消噪声处理,从而大大提高了系统的性能。通过在加性高斯白噪声(AGWN)信道中的模拟仿真,其结果说明了此系统的优越性,并通过卷积编码,进一步降低了系统的误码率。