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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. 相似文献
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Turbo码采用修正的BAHL et al.算法实现解码.这是一种基于软值的概率迭代解码算法.本文在保持Turbo码迭代软解码算法优点的基础上,充分利用Turbo码编码器结构这一确知条件,结合代数解码原理,提出了一种Turbo码概率-代数联合解码算法.该算法结合了概率解码和代数解码的优点,又有效避免了误差传播的发生,使Turbo码的纠错性能在原经典算法的基础上得到进一步的提高.该算法不仅为降低Turbo码的比特误码率和误差地板值提供了一种新的研究途径,而且因其更好的纠错性能而具有十分明显的实用价值.仿真实验结果显示,在比特误码率(BER)为10-3~10-4时,与经典Turbo码解码算法相比,采用该算法能获得0.1dB左右的编码增益. 相似文献