基于VLC和LDPC的联合信源信道译码

提出了一种基于VLC和LDPC的联合信源信道译码算法。在迭代过程中，利用VLC信源序列中的冗余信息校正LDPC译码的迭代软信息，增强LDPC译码器的纠错性能，并加速LDPC译码迭代收敛。BSC信道的仿真结果证实了该联合信源信道解码算法性能优越。     

基于信道估计的LDPC仿真算法研究

研究有记忆信道上的LDPC译码算法,对高速数字通信系统具有重要意义.目前运用于有记忆信道上的LDPC迭代译码算法,如基于信道估计的BP迭代译码算法等,都存在算法复杂度较高、运算量较大的问题.针对隐马尔可夫噪声信道,首次将最小和(min-sum)算法引入到基于噪声软判决和信道估计的LDPC迭代译码算法,利用函数特性有效降低算法复杂度、减少运算量.仿真结果表明,此算法的性能不仅优于不考虑信道记忆特性的一般LDPC的迭代译码算法,也优于基于噪声硬判决和信道估计的BP迭代译码算法,在性能损失较小情况下,于译码性能和算法复杂度之间找到了一个很好的折衷,对实时通信系统具有重要意义.     

基于LDPC码结构的盲信道噪声方差估计方法

在LDPC码的迭代软判决译码算法中需要利用信道的噪声方差,通过对二元LDPC码、采用BPSK调制的盲信道噪声方差估计方法的分析,提出了在AWGN信道条件下,采用QPSK调制的基于多元LDPC码结构的盲信道噪声方差估计算法,将估计的结果应用到多元LDPC码的译码算法中。仿真结果显示,该算法可以有效地提高信道利用率,在没有增加额外开销的同时能够得到比较准确的信噪比估计。     

基于联合信源信道和迭代解码的LDPC编码方案

为了研究数据压缩的协作通信编码，提出一种联合信源信道的LDPC编码方案，并设计了一种迭代解码的中继框架。首先，源节点借助一个中继节点向目的地节点发送相关内容，并在两个节点处应用分布式联合信源信道的LDPC编码；然后，基于矩阵运算在源节点处进行LDPC源编码，将LDPC信道编码应用于中继处，通过噪声信道将相应的码字转发到目的地；最后，利用剩余信源相关性和信源-中继相关性，提供对信源序列的最佳估计。实验结果表明，与其他类似中继编码方案相比，所提方案在误比特率方面具有较大改善，对于中等和较低的错误概率，性能表现稳健，并且当错误概率低于0.05时，所提方案表现出与无错误环境相似的性能。     

BICM-ID联合迭代载波相位和信道估计算法

针对16APSK信号,提出一种比特交织编码调制迭代译码(BICM-ID)联合迭代载波相位和信道估计算法。该算法基于最大似然估计算法,利用BICM-ID译码产生的硬判决信息,通过迭代的方式在相位估计、信道估计和译码之间交换信息,从而实现相位估计、信道估计和译码的联合处理。在误码率为10-4时,该算法与理想性能曲线仅相差0.5dB左右;算法能够估计的相差范围为[-20°,20°]。     

LDPC码在小波压缩图像传输中的应用

LDPC码是一种具有低复杂度,强纠错能力的信道编码结构,SPECK算法是嵌入式小波图像压缩编码中性能较好的一种。本文充分考虑SPECK算法和改进LDPC码的特性,提出了根据信源编码后数据在重建时的重要程度进行不等纠错保护的信源信道联合编码方案。实验表明,该方案有利于压缩图像在噪声信道上的可靠传输,提高系统整体纠错性能。     

对流层散射信道中5G-NR LDPC码性能

由于目前衰落信道,特别是时变信道非线性环境下的研究极少,因此研究对流层散射信道应用场景下的5G-NR LPDC编译码性能。5G-NR LDPC码是一种准循环LDPC码,其通过基矩阵构造,可以支持多种码率和码长,便于实现速率自适应。本文提出一种改进的分层归一化最小和译码算法,利用对归一化因子的修正,使该算法更适合应用于散射信道。仿真结果表明,本文算法与传统译码方法相比,译码速度提高了3倍,减少了迭代次数,降低了复杂度;使用16重分集技术且误码率达到10-5时,在低码率和高码率下,改进译码算法比传统译码算法性能分别提升1.3 dB左右和0.6 dB左右。     

信息的传播：信宿

根据经典的通信理论,我们将信息通信过程的两端分别定义为信源和信宿,就像一个箭头的初始端到末尾端一样,信息在信源处完成了信源编码和信道编码,通过信道传输信息,到了信宿端需要经历信道译码和信宿译码的过程。本文将重点研究这两个过程。     

基于MAP算法的OFDM系统迭代信道估计

提出一种运用在OFDM系统中的迭代最大后验概率信道估计方法。译码器利用信道估计值形成译码模块的软信息,通过交织,反馈到信道估计模块中,使外信息在信道估计模块和译码模块之间循环迭代。信道估计模块中采用线性最小均方误差算法对信道参数进行估计。通过信道估计模块和译码器之间软信息的循环迭代,充分利用有效的外信息,降低误码率,提高OFDM系统的性能。     

面向电力线通信的RA码自适应迭代译码方法

为降低信息在强干扰电力线信道中传输的误码率,对重复累积（RA）码的置信传播（BP）译码算法进行改进。修正BP译码算法中信息节点的初始值,利用自适应迭代译码减少译码过程中的迭代次数,并对译码进行预判决,降低了RA码译码复杂度、提高了译码效率。在Middleton A类电力线信道模型下仿真结果表明：改进后的译码方法在低信噪比区域与BP算法性能相近,而在较高信噪比区域改进后的算法与BP译码算法相比所需信噪比少约0.8 dB,并且显著减少了译码过程中的迭代次数。     

改进型LLR BP译码算法研究

短低密度校验(LDPC)码的Tanner图中通常存在环路,变量节点之间的信息不再相互独立,导致LLR BP算法译码性能的下降。针对上述问题,提出一种改进型LLR BP译码算法,推导出有环时变量节点的真实信息,利用最小均方误差准则计算出有记忆的变量节点信息的权值,通过调整变量节点信息的迭代过程降低变量节点之间信息的相关性。仿真结果表明,改进型LLR BP算法具有比LLR BP算法、归一化BP算法及偏移量BP算法更好的LDPC译码性能。     

具有快速译码收敛速度的LDPC码设计

为了提高非规则LDPC码译码的收敛速度,提出了一种具有快速收敛速度的LDPC码构造算法。该算法在原有非规则LDPC码的基础上,通过对校验矩阵进行列重排,来提升信息比特译码的可靠性,以此降低迭代次数,提高收敛速度。仿真实验表明,采用该算法设计的LDPC码,在采用基于变量节点的分层置信度传播（VL-BP）译码算法下,平均迭代次数有明显的降低。另外,对于置信度传播（BP）译码算法和VL-BP译码算法来说,设计的LDPC码具有更优的误码性能。     

Stereo hidden Markov modeling for noise robust speech recognition

This paper investigates a noise robust technique for automatic speech recognition which exploits hidden Markov modeling of stereo speech features from clean and noisy channels. The HMM trained this way, referred to as stereo HMM, has in each state a Gaussian mixture model (GMM) with a joint distribution of both clean and noisy speech features. Given the noisy speech input, the stereo HMM gives rise to a two-pass compensation and decoding process where MMSE denoising based on N-best hypotheses is first performed and followed by decoding the denoised speech in a reduced search space on lattice. Compared to the feature space GMM-based denoising approaches, the stereo HMM is advantageous as it has finer-grained noise compensation and makes use of information of the whole noisy feature sequence for the prediction of each individual clean feature. Experiments on large vocabulary spontaneous speech from speech-to-speech translation applications show that the proposed technique yields superior performance than its feature space counterpart in noisy conditions while still maintaining decent performance in clean conditions.     

基于格雷码的无人机图像传输自适应译码算法

传统的无人机与地面接收机之间的信道编码采用Turbo码、LDPC码等.Turbo码和LDPC码译码复杂、实时性不足、硬件成本高,其中LDPC码在高信噪比时候易导致错误地板.格雷码运算复杂度低,运算时间少,硬件实现简单且功耗也相对更低.针对这一现状,本文提出了基于格雷码的无人机图像传输自适应译码算法.在格雷码软硬判决译码算法的基础上设计了依据奇偶校验位的译码判决机制.仿真结果表明,该算法复杂度低、运行速度快、可靠性好,硬件成本低,可在满足图像精度需求下自适应地选择合适的解码方法,提高解码速度.     

基于改进型UMP BP-Based算法的LDPC译码研究

为了弥补UMP BP-Based译码算法相对于LLR BP译码算法的性能缺陷,提出一种改进型UMP BP-Based译码算法.该算法中的参数是在最小均方误差准则下确定的,对所有的LDPC码的译码具有通用性.仿真结果表明,在相同误码率的情况下,改进型UMP BP-Based译码算法比UMP BP-Based译码算法、Normalized BP-Based译码算法以及Offset BP-Based译码算法具有更好的LDPC译码性能.     

RA码交织器的研究与设计

重复累积码(Repeat Accumulate Code,简称RA码)综合了Turbo码和LDPC码的优点,可以进行线性时间的编码及译码,成为了近年来信道编码技术研究的热点。为了改善重复累积码的性能,对其交织器进行优化设计。在几种常见的交织器的基础上提出了奇偶分组交织器的设计方法,并在AWGN信道下基于BP译码算法完成性能分析。仿真结果表明,奇偶分组交织器优于分组交织器,大大降低了信息序列之间的相关性,同时避免了校验矩阵中两类四环的产生,可以提高信息在信道中传输的可靠性。     

LDPC码在8PSK调制下的应用分析

研究低密度奇偶校验码(LDPC)在八相移相键控(8PSK)调制下的LLR算法,分析LDPC码在8PSK调制下初始消息的计算方法,推导初始消息的计算公式。对该算法进行程序仿真,仿真结果表明,LDPC码在8PSK调制中具有良好的性能。当信噪比为3.5 dB时,误码率可达到10-6数量级。     

LDPC在QPSK调制下的最小和整数译码

低密度奇偶校验码(LDPC码)具有逼近香农限的优良性质。基于此,对LDPC码在QPSK调制下的最小和译码算法进行研究,提出一种基于整数运算的最小和译码算法,算法中所有变量都用固定长度的整数表示,便于硬件实现。仿真实验证明,该算法的性能与基于高精度浮点数的和积译码算法接近。