分块并行Turbo码译码算法的研究

Turbo码译码采用迭代译码思想,译码时延较大是其应用于实时性要求较高的通信系统中的一大障碍.为了减少译码计算的时延,利用递推迭代的思想,给出一种分块并行译码的方法,即将接收的整个码字分成若干子块,各子块进行并行处理,其中各子块的前后向递推公式的初始值由相邻子块的前一次迭代译码的边界计算值传递.实验仿真结果表明这种并行译码方法可以取得较好的译码性能,在硬件实现方面可以大大降低译码计算复杂度和时延,从而降低整个Turbo码译码时延.     

适于高速处理的TPC全并行译码结构

早期设计的TPC(Turbo Product Codes乘积码)译码器中,行列译码器顺序处理,半迭代之间外信息矩阵的重构引入了大量译码延迟,限制了译码器的处理速度。当采用m-译码器作为子译码器,并对译码初始位置进行适当调整,同时引入了位置转换网络,可以得到一种全并行的译码结构。通过对比测试,与传统译码器相比,全并行译码器的数据处理速度获得极大提高,同时译码延迟降低,非常适于现代高速通信的需要。     

针对特定LDPC码的多子译码器并行组合译码方法

对于分组纠错码的译码,由多个子译码器构建的并行译码系统比单译码器系统有较大的性能提升,但是可实现并行译码处理的子译码器的构造却是一个挑战性难题。为此,该文提出一种针对特定LDPC码的适于BP译码算法运用的多子译码器并行组合译码方法。该方法针对基于本原多项式构造的一类LDPC码的译码尤其有效,其特点是:各个子译码器所依赖的校验矩阵由基础校验矩阵的恰当循环移位获得,而循环移位量的恰当选择则依赖了m序列(唯一对应于本原多项式)的采样特性;各个子BP处理过程的迭代次数设置为其校验矩阵最短环长的一半,由此可消除短环对BP译码性能的影响;各子BP处理模块输出的信息比特外信息再经过基础译码模块处理后与并行配置的基础译码输出,一并进行最大似然判决处理并获得译码输出。该方法的仿真结果显示,在误码率为10?5且多子译码器并行组合译码方法在设置5个子译码模块时,其译码性能比原单译码器译码方法高约0.4 dB。     

高吞吐量低存储量的LDPC码译码器FPGA实现

针对规则(r, c)-LDPC码,设计了一种基于Turbo结构的FPGA译码实现算法,采用多路并行译单帧数据,多帧并行译码的结构,具有收敛速度快和存储量低的特点．为实现多路并行译单帧数据,首先将LDPC码划分成几个超码,并对每个超码内的单校验码采用并行BCJR算法．同时,为简化并行BCJR译码时的内部结构和控制单元的复杂度,提出一种修正的分圆陪集构造方法．在具体实现中,采用了3帧并行译码的结构来进一步提高吞吐量．对一个码长为1600,规则(3,5)-LDPC码,用Altera公司的Stratix EP1S25 FPGA芯片设计了译码器,在主频40MHz条件下采用20次迭代,可使吞吐量达50Mbit／s．     

SF-MAX-Log-MAP并行译码算法及其应用研究

Turbo码作为LTE系统的编码方案之一,其译码方法的选择对Turbo码的性能与实现具有重要影响.为满足LTE系统对译码实现方案的低复杂性和低时延要求,文章在SF-MAX-Log-MAP算法和并行译码算法的基础上,对该两种算法进行了结合,并在LTE系统中进行了误码率性能仿真.通过仿真表明:SF-Max-Log-MAP并行译码算法,不仅使Turbo码的译码性能接近于传统的Log-MAP并行译码算法且减小了译码过程中的计算量,进一步降低了译码时延,是一种有效译码算法.     

基于后验概率判决的动态迭代停止算法

针对窄带低信噪比应用环境,提出了一种Turbo码与连续相位调制(CPM)级联的迭代接收方案。根据CPM的Rimoldi分解模型,引入Turbo迭代检测机制,利用软输入软输出(SISO)解调和译码算法,将内、外迭代相结合达到信息共享及纠错互补的目的。为了减小解调译码迭代时延,对不同迭代时刻译码器输出似然值进行推导分析,提出了一种基于后验概率判决(APPD)的动态迭代停止算法,并建立Turbo-CPM系统模型进行仿真。仿真结果表明:本文算法具有比流水线级联更优异的纠错性能,不仅可以有效减小迭代时延,而且能够改善系统的收敛性和可靠性。     

低复杂度和低译码时延TPC迭代译码算法

现有的TPC串行迭代译码结构复杂度相对较高,译码时延较大,而低译码延时的Argon并行迭代译码结构则与串行结构相比有一定的性能损失。针对这些问题,本文提出了一种并行改进迭代译码结构。使用该改进并行迭代译码结构能够达到和串行结构相同的译码性能,并且译码时延降低为串行结构的一半。为了进一步降低译码复杂度和译码时延,在低可信度码元的搜索,候选码字欧氏距离的计算以及似然码字和竞争码字的搜索方面进一步作了优化。其中在欧氏距离的计算中采用格雷编码的测试图样,较大的减少了译码复杂度。最后完成了TPC译码并行改进结构的硬件实现,实测表明4次迭代的TPC译码器可以达到28Mbps的译码速度。     

低状态数的Turbo网格编码调制的性能分析

针对两状态、四状态和八状态的Turbo网格编码调制(Turbo Trellis-Coded Modulation,简称TTCM),本文提出了一种通用的编译码方法,并给出它们在编译码器上的设计方法和设计准则.仿真结果表明:适当增加编码器的并行分支和译码的迭代次数能弥补由于状态数减少而带来的性能恶化,从而改善低状态的TTCM的性能.     

Turbo码译码器的定点DSP实现

在深入研究Turbo码译码算法的基础上,用DSP(TMS320C6201)实现了用于WCDMA系统的Turbo码译码器,测试结果表明该译码器有很好的性能,可以满足WCDMA系统的要求.     

WCDMA系统中Turbo码译码器的FPGA实现——高效实现Log-MAP算法的硬件结构

在深入研究Turbo码译码算法的基础上,提出一种高效实现log-MAP算法的硬件结构,基于此结构实现的用于宽带码分多址系统的Turbo码译码器具有较低的误码率和较小的译码延迟.     

Turbo码及其译码算法研究

介绍Turbo码的编译码原理,以及Log-MAP,SOVA译码算法。通过基于MATLAB的仿真实验,比较分析不同译码算法的性能。仿真结果表明,Log-MAP算法能够准确的实现译码,但需以增加译码延时为代价。而SOVA算法的译码速度更快,译码复杂度更低,译码算法更简单,在实际的系统中易于实现。     

论坛数据形式化表示技术研究

介绍了TPC（Turbo Product Code）译码的基本原理,及其基于软输入软输出（SISO）的Chase2算法的传统译码步骤。结合软译码的基础理论,通过分析码字在AWGN信道中的传输特点得到码字判决的自适应门限,并提出了一种基于可靠性度量的自适应错误图样参数的改进算法。仿真结果表明,与传统的TPC译码算法相比较,改进算法降低了误码率,减少了运算复杂度。     

无线通信中图像传输的信源信道联合解码

针对小波变换后矢量量化信源能量集中和解码简单的特点,提出并分析了一种信源信道联合解码的新方案.该方案通过反馈检测到的重组信源的信息来改变译码过程中解码器间传递的外信息,从而提高信道译码的纠错能力.仿真结果表明,运用该方案至少可以减少一个数量级的比特错误,而且用较小的迭代次数就能达到较高迭代次数的效果,能够减少译码的延迟,扩大Turbo码的应用范围.     

BICM-ID中的一种复合型Turbo均衡

传统的接收机中均衡器和信道译码器是相互独立的,Turbo均衡是一种联合均衡和译码技术,通过迭代,在均衡器和译码器之间交换外信息,从而获得更好的性能.针对BICM-ID系统的均衡问题,将Turbo均衡中的SIC(软干扰抵消)算法做修正后应用到基于硬判决的BICM-ID系统中,并将其与MAP(最大后验概率)算法结合,提出一种复合型Turbo均衡算法.仿真结果表明,在不同衰落程度的ISI信道中算法均能有效收敛,且系统均衡后性能随着信噪比的增加越来越接近AWGN下性能.     

WCDMA系统中的Turbo码技术分析

分析Turbo码的主要技术,介绍Turbo码的编码器结构、交织器技术、译码器和译码算法等情况.仿真分析及当前的应用表明Turbo码具有广阔的应用前景.     

神经网络算法在Turbo码译码错误检测中的应用

经统计分析,Turbo码译码输出的交叉熵与译码错误之间有着十分密切的关系,且该关系具有非线性性质。神经网络技术具有独特的非线性输入、输出映射能力,因此可通过对神经网络进行某种训练来检测Turbo码译码数据中出现的错误。在训练过程中,将交叉熵作为神经网络输入端的样本值,译码错误作为期望输出值进行自适应模拟。另外,考虑到Turbo码译码的实时性和运算量要求,采用了改进型的LevenbergMarquardt神经网络算法对神经网络进行训练,并用以检测译码错误。仿真结果表明:该方法比起传统的循环冗余校验(cyclicredundancycheck,CRC)方法在检测Turbo码译码错误时,检测性能和运算复杂度均得到了很大的改善。     

一种新型面向分组Turbo码的研究

传统Turbo码在接近山依限仍具有优异的纠错性能,但其译码延迟较大,不能满足通信系统实时性的要求．为了降低延迟,适应通信系统的实时性要求,该文提出一种以分组码为子码,构造新型的Turbo码的编译码方法,并对这种新型Turbo码进行了大量的性能仿真．仿真结果表明,在交织长度较短的条件下,该新型Turbo码随迭代次数增加收敛较快,大大提高了Turbo码译码速度．这种新方法能够有效地降低Turbo码的译码延迟,它的出现能够进一步满足通信系统实时性的需要,从而扩展Turbo码的应用范围．     

基于OSD的Turbo乘积码迭代译码算法

Turbo乘积码(TPC)由于其优越的性能在当前许多系统中得到了应用。本文在介绍TPC基本编译码方法的基础上给出了一种新的基于OSD的迭代译码算法,在分量码SISO译码时采用Order-1OSD与Chase相结合的方法产生候选码字,提高了输出码字和软信息的准确度。仿真结果表明,这种基于OSD的迭代译码算法性能要优于基于Chase的迭代译码算法,与基于Max-Log-MAP的迭代译码性能接近,在性能和复杂度之间获得了良好的折中。