全双工小蜂窝中基于最大流算法的用户匹配策略

在全双工基站使能的新型小蜂窝中,考虑用户间同频干扰对服务质量的影响,提出了一种最大化满意用户对数的上下行用户匹配策略,用于服务质量敏感的各类新型通信业务.首先依据用户的速率需求和其可达的实际传输速率,构造包含所有潜在满意上下行用户对的匹配可行图;再将可行图转化为单位容量网络,并证明单位容量网络的最大流数目即为最大满意用户对数目,最终由最大流路径推导出最优匹配策略.仿真结果表明,所提策略可获得超出最大和速率策略两倍的满意用户对数,且仅具有多项式级的复杂度.     

单播链路中多数据流联合自动请求重传方法

为了提高单播链路的重传效率,发射端采用网络编码将多个重传数据流的增量冗余版本经过合并后再传输给接收端.基于置信传播(BP)算法,接收端从经过网络编码的组合数据流中检测出各个重传数据流,并和在前次传输时缓存的数据流软合并后译码.此外,再用BP算法将先译码成功的数据流从组合数据流中消除,以提高未成功译码数据流的检测性能.和单播链路上传统的多数据流独立自动请求重传(ARQ)相比,多数据流联合ARQ能够将单播链路的频谱效率提高大约10%,而仅导致低于22%的复杂度增加.     

低功耗并行LTE-Turbo译码器的VLSI结构设计及实现

针对3GPP LTE标准中的Turbo码,设计了一种基于最大后验概率算法的低功耗并行译码器.根据二次置换多项式交织器的整数数学特性,分解并行处理中每个译码器的交织地址为子码块地址和块内偏移地址,提出一种高效的递归计算子码块交织地址的算法,使得并行度可以为任意值,而不仅仅限于2的幂次;并依此设计了低复杂度的实时递归计算交织器的互连结构,以避免传统实现方法中对交织地址的存储,有效地简化了Turbo译码器本征信息处理的互连网络,减小了实现面积和功耗;最后从结构级进行优化设计,进一步减少面积和功耗.实验结果表明,在40nm的工艺下,约束工作电压为1.18V、时钟频率为282MHz,版图实现可以达到130Mb/s的吞吐量,且功耗仅为107mW,每次迭代能量效率为0.107nJ/bit.     

一种改进的卷积LDPC码置信传播译码算法

针对卷积LDPC码译码时延长的问题,提出了一种高效的译码算法．在每步迭代过程中运用反馈消息,能更加有效地更新变量节点消息,并采用比重因子法减小了由于因子图中环的存在而产生的误差传播,从而大大减少了译码迭代次数,提高了译码的收敛速度．仿真结果表明,该译码算法减小了5/8的译码时延,并降低了译码复杂度,同时获得了比现有的置信传播算法更好的纠错性能,而且在相同的迭代次数下,本算法在BER为10^-6时获得了0.16 dB的增益．     

基于无线电波广播特性的多用户自动请求重传

提出了一种多用户自动请求重传的方法.采用网络编码基站将多个用户的重传数据包线性组合在一起后广播;用户利用置信传播算法从中检测出基站发给本用户的重传数据包,并和以前传输的数据包软合并后译码.分析表明:多用户自动请求重传能够将无线通信系统的频谱效率提高10%左右,并且复杂度和单用户自动请求重传相近.另外,该方法适用于所有类...     

一种QC LDPC码围长优化算法

提出一种算法,在构造QC LDPC码的移位因子的过程中,选择令平均围长最大的移位因子,从而改善迭代译码的性能。仿真结果表明,利用该算法构造的QC LDPC码具有良好的瀑布区和错误平层区性能。     

达到最小汉明距离上界的准循环GF(q)-LDPC码

为了构造在瀑布区和错误平层区都具有良好性能的多元低密度校验(LDPC)码,提出了一种提高多元准循环(QC)LDPC最小汉明距离的构造方法.针对列重为2的QC LDPC码,证明了其最小汉明距离的2个上界,并提出了一种支持线性复杂度并行编码的基矩阵设计,给出了构造原则.根据该原则构造出的QC LDPC码可达到其最小汉明距离上界,且具备并行线性编码的优点.仿真结果表明,该码在瀑布区域具有良好的性能,同时具有较好的错误平层特性.     

采用状态度量抽取和内插策略的低功耗Turbo译码器

针对采用最大后验概率算法的Turbo译码器,提出了一种新颖的前向、后向度量计算和存储器管理的策略.通过在前向状态度量计算时对部分度量值等间隔抽取存储,然后在对数似然比计算时经过内插还原出未存储的状态度量值,极大地减少了状态度量存储单元,从而降低了功耗和实现面积.与传统的实现方法比较,当滑窗为128时,可以节省80%的状态度量存储单元.在65nm的工艺下,约束工作电压为1.18V和时钟频率为350MHz时,该方法实现的HSDPA Turbo译码器可以达到21.4Mbit/s的吞吐量和29.3mW的功耗,且每次迭代的能量效率仅为0.171nJ/bit.     

一种简化的GF(q)-LDPC码译码算法

提出一种简单高效的GF(q)-LDPC码译码算法,将对数似然比和积译码算法中的雅可比对数利用一阶泰勒级数近似,从而降低译码时校验点计算的复杂度.与目前广泛应用的Offset min-sum算法相比较,在BER为10-4处性能有0.2 dB左右的提升,并且本算法中的参数设计独立于有限域的阶数.