Turbo码的研究及仿真

介绍了Turbo码的编码译码原理,并研究了影响其性能的各个重要参数,如分量码、帧长、迭代次数、码率及译码算法等,通过Matlab进行软件仿真,对仿真结果进行了详细的分析。仿真的结果表明,在信噪比相同的情况下,交织的长度越大,迭代的次数越多,译码的算法越优,Turbo码性能就越好,但是实现需要的硬件资源也越多,整个系统就会变得很复杂。因此,实际应用中应根据不同的系统需要,再设置相应的参数。     

Turbo码的结构与实现方式探讨

Turbo码是一种新的纠错编码,具有十分突出的纠错能力。本文研究了Turbo码的结构与实现方法,重点探讨了Turbo码译码中的循环迭代次数和交织方式。并对Turbo码的循环迭代次数和块交织方式进行了计算机仿真,模拟出误比特率—信噪比曲线。     

基于Matlab的Turbo码仿真研究

为了使Turbo码仿真更容易,研究并建立了基于Matlab中Simulink通信模块的Turbo码仿真模型.Turbo码编码器采用两个相同的分量编码器通过交织器并行级联而成.Turbo码译码器采用不同的译码算法,这些算法由S函数调用m文件实现.使用所建立的模型进行仿真,结果表明,在信噪比相同的情况下,交织长度越大、迭代次数越多、译码算法越优,Turbo码性能越好.设计实际系统时,应综合考虑各因素.     

BCH-Turbo编码的设计与仿真实现

本文针对Turbo码在低信噪比下迭代次数多、译码时延长问题,在分析了Turbo码的编译码原理和算法基础上,提出一种可以有效降低平均迭代次数、减少译码时延的基于BCH迭代停止准则的Turbo码迭代译码的设计方案。本方案采用BCH码作为Turbo迭代译码的停止准则。并对每一个分量译码器结果都进行判断。可提前停止迭代。通过Monte Carlo仿真表明在AWGN信道下,误码率有所降低。Turbo码译码的平均迭代次数与交叉熵准则相比有明显下降。本文还分析了BCH码编码效率和分组长度的选择对系统性能的影响。     

BCH-Turbo码的设计与仿真实现

本文针对Turbo码在低信噪比下迭代次数多、译码时延长问题,在分析了Turbo码的编译码原理和算法基础上,提出一种可以有效降低平均迭代次数、减少译码时延的基于BCH迭代停止准则的Turbo码迭代译码的设计方案.本方案采用BCH码作为Turbo迭代译码的停止准则,并对每一个分量译码器结果都进行判断,可提前停止迭代.通过Monte Carlo仿真表明在AWGN信道下,误码率有所降低,Turbo码译码的平均迭代次数与交叉熵准则相比有明显下降.本文还分析了BCH码编码效率和分组长度的选择对系统性能的影响.     

LDPC码的信道自适应迭代译码算法

中短长度LDPC码采用BP迭代译码时,在低信噪比区,大量的经过多次迭代仍不能纠正的错误帧造成了平均迭代次数的大大增加;在中高信噪比区,比特对数似然比值的振荡造成了译码性能的降低。为了减少低信噪比区的平均迭代次数,提高中高信噪比区的译码性能,本文提出了一种LDPC码的信道自适应迭代译码算法。该算法采用基于校验和错误模式的预判决机制和消息加权平均算法,通过低信噪比区预判决机制的主导作用来减少平均迭代次数,通过中高信噪比区消息加权平均算法的主导作用来抑制因比特LLR值振荡而形成的错误帧,从而实现译码算法与信道变化特征的自适应,提高了译码效率。仿真结果显示,相对于BP译码算法,该译码算法在低信噪比区减少了平均迭代次数而译码性能没有显著变化,在中高信噪比区提高了译码性能而平均迭代次数没有明显增加。     

一种适用于BICM-ID系统的迭代载波同步算法

在比特交织编码调制迭代译码(BICM-ID)系统中,针对低信噪比条件下传统的同步算法对频偏和相差估计精度较低的问题,提出了一种码辅助的迭代载波同步算法。该算法基于最大期望(EM)算法,并在此基础上加以改进,利用译码器输出的软信息,迭代的在载波同步和译码之间相互交换信息,实现同步和译码的联合处理。仿真结果表明,在译码器收敛的允许范围之内,提出的算法能够大幅提高同步参数的估计精度,在迭代次数达到8次时,BICM-ID系统的误比特率性能基本接近理想同步条件下的译码性能。     

Turbo码译码性能与循环迭代次数探讨

Turbo码中独有的循环迭代结构是Turbo码具有良好的译码性能的一个重要原因。本文重点探讨了循环迭代次数对Turbo码译码性能的影响。并对探讨结果进行了计算机仿真 ,模拟出信噪比 -误比特率曲线。     

空间耦合LDPC码的分层译码算法

针对长码长空间耦合低密度奇偶校验(SC-LDPC)码译码时延较长的问题,该文提出了分层滑动窗译码(LSWD)算法。该算法利用SC-LDPC子码码块的准循环特性和滑动窗内校验矩阵的层次结构,通过在滑动窗内对校验矩阵进行分层处理,优化层与层之间消息传递,从而加快窗内译码的收敛速度,减少了译码迭代次数。仿真和分析结果表明:在相同的信噪比(SNR)条件和相同的误码性能要求下,LSWD算法所需的迭代次数少于滑动窗译码(SWD)算法,特别在高信噪比下,LSWD算法的迭代次数约为SWD算法的一半,从而有效缩短全局译码时延;在相同译码迭代次数下,LSWD算法的译码性能优于SWD算法,而其计算复杂度增加不大。     

LDPC-Turbo级联码的优化设计

在分析LDPC-Turbo级联码的性能、译码复杂性和时延性的基础上,提出了一种可以提高LDPC-Turbo级联码性能的优化设计,即在LDPC编码器和Turbo编码器之间使用交织器。仿真结果表明,改进后LDPC-Turbo码不仅可以提高性能,而且可以有效地减少平均迭代次数和译码时延,尤其是在大信噪比时,效果更好。     

一种简单的Turbo码的迭代停止判据

Turbo码提出之后,由于其优异的性能成为研究热点。但为了得到其优异的性能,在译码过程中需要进行多次迭代,这造成巨大的译码延时。在不影响性能的情况下,为减少译码延时,迭代停止在Turbo码迭代译码过程中十分重要。提出一种基于似然比绝对值大于某一门限的比特数目的迭代停止判据。并且给出平均迭代次数、译码性能的仿真。仿真结果证明该算法的有效性。     

一种短时延的Turbo码并行译码算法

由于迭代译码是Turbo码译码的主要特点,因而在译码的过程中会带来很大的时延.为了减小译码延时,本文将整块译码器分成w个子块,并且运用计算复杂度低的T-BCJR算法,在相邻的子块译码器之间相互运用边界分配值作为下一次迭代的初始值,而不是采用各相邻的子块之间重叠部分进行译码,故使译码延时下降为原来的1/w。     

LDPC短码的编译码研究

这里研究了原模图LDPC码和BP译码算法,首先提出了一种基于PEG算法构造原模图LDPC码的算法,该码字在码率为1/2,码长256比特的情况下,译码性能超过了PEG算法,然后针对LDPC短码不可避免存在四环的特殊性,提出了一种修正四环中变量节点迭代信息的BP译码改进算法,使得具有四环的LDPC短码的译码性能得到较大提升。     

Novel modified min-sum decoding algorithm for low-density parity-check codes

The problem of improving the performance of min-sum decoding of low-density parity-check(LDPC)codes is considered in this paper.Based on rain-sum algorithm,a novel modified min-sum decoding algorithm for LDPC codes is proposed.The proposed algorithm modifies the variable node message in the iteration process by averaging the new message and previous message if their signs are different.Compared with the standard min-sum algorithm,the modification is achieved with only a small increase in complexity,but significantly improves decoding performance for both regular and irregular LDPC codes.Simulation results show that the performance of our modified decoding algorithm is very close to that of the standard sum-produet algorithm for moderate length LDPC codes.     

基于迭代原理的低复杂度均衡算法

研究了均衡和信道译码的联合迭代译码,在此基础上提出了一种基于迭代原理的低复杂度均衡算法。算法通过将指数运算近似为乘累加运算,然后在不同时机分别利用最小均方误差符号估计值或信道译码器反馈的先验信息来计算迭代均衡中的软信息,避免了在信号空间中的穷尽搜索计算,从而降低了复杂度。仿真和分析表明,在多径信道下,该算法以些微性能损失为代价有效的降低了均衡计算复杂度,尤其适用于高阶调制方式。当采用8PSK调制方式时,本文算法对于均衡过程中复杂度较高的ρ_n,i的计算次数仅为原来的1/4。      

光通信中基于分组Turbo码的一种改进Chase译码算法

为了适应光通信发展的要求,依据分组Turbo码(BTC)传统Chase译码算法的分析,提出了一种基于不对等可靠位数的改进新译码算法。使用该算法在每次迭代时将产生一个可靠度参数对外部信息进行修正,从而提高BTC的译码性能。仿真结果表明:在误码率(BER)为10-5且迭代4次的情况下,新BTC译码算法与传统Chase译码算法相比,其净编码增益(NCG)提高了0.9dB,并且在最差情况下给系统增加的译码复杂度都不大。     

Sequential Decoding of Convolutional Codes for Rayleigh Fading Channels

The performance of sequential decoding of long constraint length convolutional codes is evaluated for Rayleigh fading channels. Sequential decoding is not practical below a certain theoretical signal-to-noise ratio, and these theoretical limits are calculated for a number of modulation methods and code rates. As an example, with BPSK modulation, soft decisions and code rate 1/2, the theoretical signal-to-noise ratio per information bit is 5.7 dB. Above this limit the bit error rate can be made arbitrarily small by increasing the constraint length at no significant complexity cost. Furthermore, it is shown that with carefully chosen quantization steps, 8 level uniform quantization gives a negligible loss also for sequential decoding on a Rayleigh fading channel. Simulation results using 8 level quantization correspond well with the theoretical performance bounds. Also, the performance on a correlated channel with finite interleaving has been obtained. With an interleaver depth of 50×50 and a normalized doppler frequency equal to 0.01 we are only 0.5 dB away from the performance with perfect interleaving. Finally, bit error rate results show this scheme to compete well with Turbo codes.     

迭代译码的级联Reed-Solomon乘积码与卷积码

该文提出用Reed Solomon(RS)乘积码作为外码,卷积码作为内码的级联码方案并且内外码间用Congruential向量生成的交织图案对RS码符号进行重排列。对此级联码采用的迭代译码基于成员码的软译码算法。当迭代次数达到最大后,通过计算RS码的校正子,提出一种纠正残余错误的方法,进一步提高了系统的误比特性能。仿真结果表明,在AWGN信道中与迭代译码的级联RS/卷积码相比,当误比特率为1e-5时,新系统的编码增益大约有0.4 dB。     

LDPC码的一种高效加权比特翻转译码算法

针对低密度奇偶校验(LDPC)码中加权比特翻转(WBF)译码算法在迭代过程中绝大多数情况都是进行单比特翻转,导致译码效率低并且可能会发生比特翻转"死循环"的现象,提出一种更为高效的加权比特翻转(EWBF)算法.该算法对翻转阈值进行了改进,使得每次迭代能够翻转多个比特,提高译码效率,并且能够避免译码过程出现的翻转"死循环"现象.仿真结果表明,所提译码算法与WBF算法、改进的WBF(MWBF)算法和IMWBF(Improved MWBF)算法相比,平均迭代次数分别降低51.6%~56.2%、49.6%~54.2%和48.1%~51.3%;而在译码性能方面,算法性能接近甚至优于IMWBF算法,当最大迭代次数设定为30次时,相比于IMWBF算法,在误码率为10-4时可获得0.92 dB的增益.