Turbo译码的改进算法及其性能分析

在传统的Turbo译码算法Log—MAP的基础上，提出改进的SW—Log—MAP算法。仿真表明，改进算法的算法复杂度和存储空间比传统的Log—MAP减少了很多，但是性能几乎没有损失。     

基于Log-MAP算法的Turbo码量化分析

针对AGWN信道,基于Log—MAP译码算法,系统分析与研究了软输入软输出（SISO）Turbo迭代译码过程中数据的量化与定点实现。结合数据观察与算法剖析,借助蒙特卡罗仿真给出了接收信息、外信息、信道可信度值、状态度量等数据的定点表示及量化细节,所选择的量化方案达到了译码性能与实现复杂度较好的折衷,量化后性能损失不大于0．15dB。     

Turbo码在瑞利慢衰落信道中的性能仿真与分析

介绍瑞利衰落信道的编码信道模型，给出与这些模型相对应的仿真方法．然后针对充分交织瑞利平坦慢衰落信道，在未知信道状态信息的情况下，对Turbo码的译码算法Log—MAP进行修正，并进一步对影响Turbo码性能的主要参数：迭代次数、交织器长度、编码效率、分量编码器结构进行仿真与分析，得出的仿真结果可以指导实际无线信道中设计合理的通信Turbo码。     

基于AWGN信道下Turbo码的性能仿真及分析

给出Turbo码在AWGN信道下的仿真系统结构。仿真系统的Turbo编码器由2个相同的分量编码器通过交织器并行级联而成，编、译码器中所用的交织器为随机交织器，SISO译码算法采用Log—MAP算法，通过计算机仿真，对RSC结构、交织器长度、凿孔和循环迭代次数等主要因素进行分析。结果表明：由于Turbo码很好利用迭代译码方法以及香农信道编码定理中的随机性编码译码条件，在AWGN信道的低倍噪比条件下Turbo码能发挥良好性能。     

智能天线UCA-ESPRIT算法的仿真

首先介绍了用于均匀圆阵的UCA—ESPRIT测向算法,并对其进行了改进和简化．将二维角度估计问题简化为一维的方位角估计问题,然后比较了该算法与MUSIC算法在智能天线中的仿真结果,最后给出了相应的结论和改进思路。     

基于Powell搜索法的简化微粒群算法

利用Powell搜索法求解精度高、收敛速度快和局部强搜索能力强等优点,在简化微粒群算法的基础上,结合Powell搜索法,提出一种新型简化微粒群算法—Powell-SPSO算法.改进算法将Powell搜索法融合在简化微粒群算法中,让Powell搜索法与简化微粒群算法进行交替搜索.同时微粒的迭代利用了Powell搜索法的强搜索能力,使得算法改善了简化微粒群算法因每个微粒采用相同迭代公式进行进化而造成的微粒间的弱差异性,避免了易出现早熟、搜索速度慢等缺点.仿真结果表明,与标准微粒群算法(PSO)、简化微粒群算法(SPSO)、文献[10]算法相比较,不论是对高维函数还是低维函数,改进的算法都能够有效地避免早熟问题,并能显著地提高收敛速度和收敛精度.     

无线通信中压缩图像传输的信源信道联合解码

提出了一种应用于矢量量化信源的QPSK调制的信源信道联合解码的新方案．该方案在不改变原有传输系统中的Turbo Log—MAP译码器结构的情况下，通过重组图像的错误检测，反馈信源的信息来改变译码过程中译码器间传递的外信息，从而提高信道译码的纠错能力．实验表明，通过应用这种联合解码方法，至少减少了一个数量级的比特错误，而且使用较小的迭代次数就可以达到较高迭代次数的效果．这将大大减少译码的延迟，使得Turbo码的应用更为广泛．     

一种新的基于HMIPv6的MAP选取策略

移动锚点（MAP）的选取在分级移动IPv6（HMIPv6）中极其重要。MAP选取的不合理会造成移动节点（MN）的服务延时增加,MAP负载过于集中等问题。在综合考虑MN运动特征的基础上,提出一种新的基于MN移动特征的MAP选择算法（MAP Selection algorithm,HMIPv6-MS）。仿真结果表明该算法能够根据MN的运动特征和当前的网络拓扑合理选取MAP,从而更有效地利用了网络的MAP资源,具有更好的实时性。     

基于粒子群算法优化支持向量机的延河流域水沙模拟

对标准粒子群算法进行了简化,并基于简化的算法给出了混沌粒子群算法的优化支持向量机算法.基于延河流域甘谷驿水文站1954—1992年的实测年径流和输沙数据、1992—1995实测月径流和输沙数据,利用该算法和常用的几种粒子群支持向量机算法、误差后向传播神经网络算法预测了1993—1997年期间的年径流量和输沙量、1996年的月径流和输沙量.几种算法的预测结果和实测数据进行了比较,通过相对误差、平均相对误差、均方根误差、一致性指标和有效系数等参数,比较了不同算法的预测效果.结果表明,支持向量机算法模拟效果优于神经网络算法,本文提出的基于改进粒子群算法的支持向量机算法的预测效果更好,可用于流域的径流和输沙量的模拟和预报.     

关于前向最大后验概率（MAP）算法的研究

推导了前向MAP的一种简化形式-F-MAP,并给出了它的两种实用算法：Log-F-MAP和Max-Log-F-MAP,F-MAP与SOVA算法（寄存器交换模式）间有着密切的联系,特别是可将Log-F-MAP看作对SOVA的进一步改进,通过定点仿真,对F-MAP和其他流行SISO算法在Turbo译码中的BER/FER性能进行了比较与分析,得到了译码延迟D的合理值为5～6倍的约束长度。     

Turbo-DFH编码调制与迭代译码

将Turbo码与差分跳频(DFH)技术相结合,提出了一种新的Turbo-DFH编码调制方法.Turbo-DFH编码器由2个频率转移函数通过一个随机交织器并行级联而成,译码器采用迭代结构译码.针对Turbo-DFH系统的特点,提出了修正Log-MAP算法,用于迭代结构中子译码器的软输出计算.仿真结果表明,由于采用了随机编码和软输出迭代译码,Turbo-DFH系统的误比特率性能较采用传统纠错编码和误跳纠正算法的DFH系统有明显改善.     

Turbo码的组合译码算法

针对Log-MAP,MAX-Log-MAP和SOVA这三种常用的Turbo码译码算法的计算复杂度与译码性能之间的矛盾,提出了一种Turbo码组合译码算法。通过把Log-MAP和SOVA这两个译码算法在译码过程中进行配比组合,能在少量降低译码性能的同时,有效降低译码复杂度,降低整个系统的译码延时,适用于对实时性要求较高的通信系统。     

基于AWGN多次迭代的Turbo码与卷积码性能比较

分析了卷积码及由其发展出的Turbo码的编码原理,给出了这2种编码方法的结构特征和最大后验概率(MAP)的译码算法;分别对卷积码和Turbo码进行仿真,得到在码长1024尽可能多的迭代次数情况下的Turbo码误码率(BER)曲线和采用维特比译码方法的卷积码误码率曲线.通过比较2种编码方法的仿真结果验证了Turbo码编码和译码系统的性能比传统的卷积码系统性能优异的结论,提出并描述了尽可能多次迭代的Turbo码对卷积码在性能上的具体优势.     

Turbo码译码中的BCJR算法

BCJR算法是在Turbo码的译码中广泛使用的一种重要算法。对BCJR算法进行了详细的推导,并简要讨论了其在Turbo码译码中的一些实现问题。实践及理论研究证明,BCJR算法对于Turbo码译码性能的提高具有相当重要的意义。     

基于因子图的Turbo码译码

Turbo码和LDPC码都可以实现接近Shannon理论极限的性能，Turbo码由于成员RSC码所固有的移位寄存器特性使得其编码较为容易实现，而对于接近Shannon容量的LDPC码，则需要大量的矩阵乘法运算才能完成信息的编码，电路实现较为复杂，另一方面，采用和积算法的LDPC码的译码过程则比采用BCJR算法（及其简化形式）的Turbo译码更加容易实现，且计算复杂度更低，将Turbo编码与LDPC码的译码相结合，对Turbo采用基于其因子图表示的和积译码算法进行译码，可以在很大程度上降低Turbo码的译码复杂度，并对交织器的设计及成员码的选择有一定的指导作用，仿真结果证明了该方案的有效性。     

外信息在Turbo迭代译码中的使用研究

以易于工程实现的Log-MAP算法为基础，深入研究了两种不同的外信息使用方式：Berrou方案及Robertson方案，指出两种外信息使用方式具有统一性，不同的是迭代译码过程中对外信息使用权重的处理；在相同约束条件下对基于两种外信息使用方式的Turbo码性能进行蒙特卡罗仿真，结果表明Robertson方案从整体上要略优于Berrou方案。     

基于分组码的面向分组的Turbo码

讨论了基于分组码的面向分组的Turbo码的编译码技术,包括编码结构、交织方式和MAP译码算法,并对基于分组的Turbo码性能进行了模拟比较,探讨了不同交织方式、不同交织长度和不同子码对码性能的影响.