编码辅助信噪比估计算法的性能分析

本文研究了基于编码辅助的信噪比期望最大（EM）估计算法。在分析编码辅助算法模型的基础上,建立了无编码辅助算法与编码辅助算法的联系,将无编码辅助算法看作是编码辅助算法的一种特殊情况。此外,将同步估计中的嵌入估计算法运用到信噪比迭代估计中,得到了一种简化的编码辅助算法,克服了原算法计算量过大的缺点。仿真结果表明,简化后的算法在降低算法复杂度的同时,仍能保持原算法的估计性能。     

基于最大余弦比的LDPC码闭集识别

为改善低信噪比条件下LDPC码闭集识别的性能,本文提出了一种基于最大余弦比的软判决识别算法。该算法在分析了最大均值似然比算法存在的问题的基础上,利用LDPC码的编码结构特点,将识别过程归结为二元域中线性关系的检测问题;同时引入能够有效表征线性编码约束关系成立可能性大小的余弦检验函数,基于正确校验矩阵与错误校验矩阵下的余弦检验函数统计特性不同的事实,将两种情况下的余弦比作为编码器判定依据,从而实现低信噪比下LDPC码闭集的有效识别。仿真结果表明,在信噪比为0dB条件下,算法能够可靠识别出常用的IEEE802.16e协议中LDPC码,同时与现有算法相比,算法性能提升近1dB。      

基于近似对数似然比的数字调制信号自动识别算法

针对MPSK信号的调制识别问题,本文提出了一种新的近似最大似然比调制分类算法,采用平均似然比检测方法,通过对接收信号的离散化和对主要参数的简化近似,得到了离散情况下的近似分类统计量。仿真结果表明,依据信噪比条件,选择合适的离散化方案,可以得到高识别率与低运算量。     

基于后小波处理的超分辨力图像复原算法

介绍了最大后验概率(MAP)复原超分辨力算法发展现状,然后着重介绍了基于Markov随机场的泊松最大后验概率复原算法(MPMAP)和小波滤波方法。以MPMAP算法为基础,提出了基于后端小波滤波处理和Markov分布的最大后验概率算法(PWMPMAP),试验证明这种算法具有很强的抑制噪声和振铃现象的能力,与MPMAP算法相比,复原效果明显提高,对红外热图像等低信噪比图像尤为有效,以30 dB的红外“建筑物”图像为例,相对MPMAP算法,峰值信噪比(PSNR)可以提高0.4 dB左右。     

基于数据辅助的MPSK信号频域信噪比估计

为在载波频率精确恢复前提高多进制数字相位调制（MPSK）信号在低信噪比下的估计精度,提出了一种数据辅助的MPSK信号频域信噪比估计算法。算法在符号定时恢复和帧同步后提取同步段符号,相关运算后在频域进行信噪比估计。仿真结果表明,算法估计均值无偏,不受载波频率误差的影响,在符号长度为512、信噪比为-10 dB时,均方误差与克拉美罗界只有0.15 dB的偏差,特别适合于接收信号包含载波频率误差且要求低信噪比下具有较高信噪比估计性能的应用。     

基于G.9960协议的高阶QAM调制与解调

G.9960是国际电信联盟(ITU-T)制定的下一代家用网络标准,采用正交频分复用(OFDM)和高阶QAM调制相结合的技术,实现高速可靠的数据传输.将讨论高阶QAM调制和软解调的算法.偶数阶调制使用方形星座图,将格雷码形式排列的二进制序列,映射成复数点;奇数阶调制使用十字型星座,将格雷码形式的二进制序列映射为复数点后,再依据一定的规则加以旋转.基于Bahl等人提出的逐符号最大后验概率译码算法,推导了对数似然比计算公式;由于对数似然比计算涉及对数运算,因此利用取最大值代替指数对数运算来进行简化.仿真结果表明,在AWGN信道下,信噪比为8 dB时,使用简化的软解调算法,2048QAM-LDPC系统的误码率可达到3×10-5,4096QAM-LDPC系统的误码率可达到5×10-4.简化的软解调算法,计算量较小,误码率低,具有良好的性能.     

一种改进的LDPC编码FSO-MIMO系统迭代检测解码算法

基于双伽玛(Gamma-Gamma)湍流信道,研究了低 密度奇偶校验码(LDPC)的自由空间光通信多输入多输出(FSO-MIMO)系统迭代检测解码(ID D)算法。针对最优最大后验概率(MAP)算法复杂度高和BP迭代过程 中比特节点后验对数似然比(LLR)震荡现象,结合概率数据辅助(PDA)算法在信号检测中 的良好性能, 提出了一种基于反馈均值的LDPC+PDA系统IDD码算法,采用BP解码方法,经迭代处理,求出 每次内 迭代中比特节点输出的后验信息均值,并将其作为解码器的输出反馈给检测器,从而提高了 解码器传递给 检测器的消息可靠性。仿真结果表明,当误码率(BER)为10－5左右 时,在弱湍流条件下,改进的IDD算法相 对传统的算法具有0.3dB的性能优势;在强湍流条件下,改进的IDD 算法比传统的算法提高了0.65dB 的性能增益。因而,改进的IDD算法能够进一步抑制湍流特别是强湍流的影响,提高了系统 性能。     

低信噪比下非数据辅助的OFDM系统信道阶数和噪声方差的估计

在低信噪比情况下,该文提出一种新的针对正交频分复用(OFDM)系统信道阶数和噪声方差的非数据辅助(NDA)估计算法。算法中应用了一种新的基于联合极大几何均值(MGM)的代价函数。新的代价函数不仅利用了循环前缀(CP)冗余性,同时也利用了信道记忆性。对比只利用了CP的方法,该算法可以在低信噪比情况下更准确地估计信道阶数和噪声方差。仿真结果表明,在低信噪比情况下,该算法针对信道阶数的估计得到约10 dB的信噪比增益;同时,对噪声方差的估计,该算法显著提高了估计精度,抑制了信噪比20 dB以下估计性能恶化的现象。     

基于前向结构的高动态突发信号载波同步算法

为实现高动态突发通信系统载波快速同步,提出了一种新的基于前向结构的突发信号载波同步算法,采用多级处理方案分级实现多普勒变化率、多普勒频偏及载波相位的估计及恢复.理论分析及数值仿真表明,在高动态低信噪比条件下,新算法的载波同步信噪比损失小于1 dB,且对多普勒变化率及信号电平参数不敏感,实现复杂度低,能够满足高实时性应用需求.     

宽范围的码辅助载波恢复算法

码辅助同步算法将译码软信息引入到同步参数的估计过程,能够在更低的信噪比区间有效实现载波同步,但是这类算法存在同步范围小、复杂度高的问题。首先针对判决可靠性较高的符号,定义一种新的评价函数,用其最大值对应的参数粗估计值补偿信号;然后利用后验均值对补偿后的信号去调制,再分别采用改进的自相关函数方法和最大似然方法来纠正剩余的频偏和相偏,进而有效实现载波恢复。仿真结果表明,该算法能够以较少的计算复杂度为代价,大幅提高同步范围,可获得近似理想同步条件下的译码性能。      

一种基于低码率LDPC码的编码与导频联合辅助载波同步算法

针对深空通信系统中编码和导频辅助载波同步算法分别存在同步范围与精度受限的问题,该文提出一种基于编码与导频联合辅助的载波同步算法。首先按照最优导频放置方式设计了一种基于相关函数和的粗同步算法,其频率估计量的精度接近CRB界;然后分析了导频结构对算法估计精度与范围的影响机理;接着通过加入导频及频率积分器的方式对基于期望最大的细同步算法进行了改进;最后用码率为1/12的低码率LDPC-Hadamard码对算法进行了仿真验证。结果表明新算法可以大幅提高同步参数的估计范围与精度,在一定的导频长度下能达到理想同步。     

低信噪比下归零Turbo码码长及其帧同步识别

针对目前高斯消元法在归零Turbo码长、帧同步等参数识别过程存在容错性能低且计算复杂度高的缺点,该文提出一种低信噪比(SNR)下基于差分似然差(DLD)的识别算法。首先通过定义差分似然差的概念,利用归零Turbo码帧头两码元差分似然差为正值(“+”)的特性,构建分析矩阵实现码长的识别;其次,提出基于最小错误判决准则下的差分似然差“+”位置门限判决方法,完成帧同步;最后,从工程实际出发,遍历寄存器个数的可能值,实现码率、寄存器个数以及交织长度识别。仿真实验表明:所提算法对于归零Turbo码码长、帧同步等参数识别有效,差分似然差“+”位置分布与分析的数据结构特征一致,判决门限能够有效判断差分似然差“+”位置,同时,算法容错性能较强,在信噪比为–5 dB条件下,码长、帧同步等参数识别率能够达到90%以上,并且算法的复杂度远小于现有算法。     

中频通信信号信噪比的快速盲估计

信噪比是通信信号处理中的一个重要参数,许多算法都以它作为先验信息来获取最佳性能。该论文通过确定中频通信信号的频谱范围来计算信号能量,进而根据定义估计信噪比,由此提出了一种中频通信信号的信噪比快速盲估计方法。对BPSK,QPSK,16QAM等常用线性调制通信信号的仿真表明:该方法性能稳定,在数据样点长度为4096且信噪比变化范围为-5 dB到25 dB时,估计值的偏差和均方根误差基本都小于0.5 dB。与基于特征值分解的方法相比,在得到精确估计结果的同时具有计算复杂度小、适应动态范围广等优点。     

基于EM的低复杂度迭代载波同步算法

编码辅助载波同步算法充分利用译码软信息,可获得较理想的同步性能,但是目前这类算法存在复杂度高、处理时间长的问题。首先在推导迭代载波同步中后验均值与译码软信息关系的基础之上,通过选择性地进行译码判决反馈来减少不必要的计算点数,再根据前两次的迭代结果自适应地减小频率搜索区间长度,从而大幅降低同步参数估计的运算量。仿真结果表明,该算法能够有效工作在低信噪比环境下,可获得接近理想同步条件下的译码性能。     

基于分段循环冗余校验的极化码自适应连续取消列表译码算法

针对极化码连续取消列表(SCL)译码算法为获取较好性能而采用较多的保留路径数,导致译码复杂度较高的缺点,自适应SCL译码算法虽然在高信噪比下降低了一定的计算量,却带来了较高的译码延时。根据极化码的顺序译码结构,该文提出了一种分段循环冗余校验(CRC)与自适应选择保留路径数量相结合的SCL译码算法。仿真结果表明,与传统CRC辅助SCL译码算法、自适应SCL译码算法相比,该算法在码率R=0.5时,低信噪比下(–1 dB)复杂度降低了约21.6%,在高信噪比下(3 dB)复杂度降低了约64%,同时获得较好的译码性能。     

MPSK信号的最大似然SNR估计方法

该文利用最大似然准则分别推导了对于MPSK信号的数据辅助SNR估计方法、判决指向SNR估计方法和一种新的盲信噪比估计方法。文章对这些算法的性能进行了分析和计算机仿真,并与其它一些SNR估计算法进行了比较。分析和仿真的结果显示数据辅助的SNR方法性能优越,很好地符合了信噪比估计性能下限(CRLB)。判决指向算法性能依赖于判决的准确程度,在高信噪比时性能较好;而在低信噪比条件时,特别是小于OdB以后其估计有较大偏差。新的盲SNR估计算法对于BPSK信号具有估计范围广、精度高和复杂度小的特点,但是当M增加时性能会明显下降。     

一种改进的快速IMP伪码捕获方法

针对迭代信息传递（IMP）伪码捕获算法中寄存器状态选取单元存在复杂度高且缺乏理论依据的问题,提出了一种改进的迭代伪码捕获算法。首先在分析译码得到的后验信息概率分布特性的基础上,定义基于后验信息的评价函数来衡量PN码的寄存器状态估计向量的可靠性。然后,按可靠度从高到低的顺序依次选取状态估计向量作为寄存器状态,进而生成本地PN码并进行相关验证。若相关值大于门限,则宣布捕获成功,操作停止;否则,选取下一个估计向量进行相同操作。若已用完所有的状态估计向量,则宣布捕获失败。最后利用长m序列为例进行理论分析及仿真,结果表明改进算法在一定程度上降低了运算复杂度,大大提高了收敛速度,同时捕获性能提高了大约1~3dB,特别适合于扩频通信系统中长PN序列的快速捕获。      

A blind SNR estimator for digital bandpass signals

A subspace-based blind Signal-to-Noise Ratio （SNR） estimation algorithm for digital bandpass signals in Additive White Gaussian Noise （AWGN） channel is discussed. The lower bounds of the mean and variance of the estimation are derived, and simulations are performed for the commonly used digital bandpass signals, such as MPSK （M=2, 4, 8）, MFSK （M=2, 4） and MQAM （M=16, 64, 128, 256） signals. Theoretical analyses and simulation results indicate that the proposed algorithm is effective even when the SNR is below 0dB. Furthermore, the algorithm can provide a blind estimator in that it needs neither the parameters of the received signals, such as the carrier frequency, symbol rate and modulation scheme, nor the synchronization of the system.