一种基于LLR软判决的LTE解映射简化算法

针对目前LTE解映射算法复杂度高的缺陷,提出了一种基于LLR软判决的LTE解映射简化算法SLLR。该算法旨在通过使用对数似然比进行软判决,以简化指数计算与对数计算为主,降低LTE解映射过程中计算的复杂度。通过对标准算法与简化算法的QAM调制方式产生的误码率、误块率进行仿真和比较,结果表明该SLLR简化算法性能良好,适用于LTE通信系统。     

非方形QAM映射比特软信息计算方法

针对32-QAM等非方形星座映射比特软信息的计算比较复杂的问题,提出了一种比特软信息计算方法。该算法通过对星座图进行近似分割,根据接收符号与判决边界的最小欧式距离来简化软信息的计算。仿真结果表明,该算法对译码信噪比门限和收敛速度几乎没有损失,而解映射的复杂度却大大降低,更有利于硬件实现。     

Improved LDPC Algorithm Based on 16QAM Modulation System

对QAM调制系统进行分析,提出了一种简化状态软输入软输出APP算法.它基于LDPC和积算法思想,与其他简化状态SISO算法相比,具有更为一般的形式.该算法在解调输出时有效利用映射点之间的欧氏距离,计算出每一个编码比特的似然值,从而简化运算复杂度,并且利用判决反馈减小简化状态网格的Euclid距离损失.仿真表明,该方案能够有效利用QAM解调中的软输出,在高斯信道下,简化的译码算法比原有LDPC方案提高了0.25 dB增益.     

Turbo码OFDM系统性能仿真研究

非二进制Turbo码是无线城域网标准IEEE802.16物理层规范中WirelessMan-OFDM信道编码的可选方案之一。采用基于SISO的Turbo译码方法,基于比特似然比,对WirelessMan-OFDM非二进制Turbo码的性能进行了仿真研究;译码时首次采用了一种简化的软解映射方法,其误码性能与传统方法相差很小,而计算量却大大降低,解映射的同时对信道进行了均衡,因此该方法具有很大的实用价值。     

用于旋转映射信号的多天线联合Turbo均衡算法

旋转映射信号将编码比特旋转移位后映射为符号,同时采用了隐性交织、加扰等技术,具有交织复杂度低、信道效率高等特点,是一种典型且使用较为广泛的短波通信信号.针对第三方接收条件下,频率选择性衰落造成该类信号难以有效接收的问题,推导了该类信号的软符号解映射、映射方法,提出了一种针对该类信号的多天线联合Turbo均衡算法,实现了软信息在均衡与译码之间的迭代交换.典型短波信道下的仿真结果表明,迭代4次后的两天线联合Turbo均衡在10-5误码率时相对两天线硬判决译码提供了约4 dB的增益,相对两天线软判决译码提供了约1 dB的增益,在10-4误码率时相对单天线Turbo均衡提供了约5.5 dB的增益.     

一种M-QAM软判决解映射的简化算法研究

提出了一种适用于所有M-QAM软判决解映射的简化算法,并将其扩展到不对称的二维QAM解映射中,如DTMB中的32-QAM.并以32-QAM为例,用计算机仿真比较了不同算法的编码系统误码率和解码时间等性能.结果表明,在'降低M-QAM软判决解映射的判决复杂度时,该简化算法没有损失信噪比,性能良好,适用于DTMB系统.     

一种基于16QAM调制系统的LDPC改进算法

对QAM调制系统进行分析,提出了一种简化状态软输入软输出APP算法。它基于LDPC和积算法思想,与其他简化状态SISO算法相比,具有更为一般的形式。该算法在解调输出时有效利用映射点之间的欧氏距离,计算出每一个编码比特的似然值,从而简化运算复杂度,并且利用判决反馈减小简化状态网格的Euclid距离损失。仿真表明,该方案能够有效利用QAM解调中的软输出,在高斯信道下,简化的译码算法比原有LDPC方案提高了0.25 dB增益。     

Turbo Code译码算法的硬件实现

并行级联卷积码迭代译码算法（ＴｕｒｂｏＣｏｄｅ）有着非常强的纠错译码能力。但大量的运算给工程实现ＴＣ译码器带来相当难度。文章在对ＭＡＰ软输入软输出算法充分仿真基础上,给出一种简化ＭＡＰ算法的Ｔｕｒｂｏ译码器方案,此方案适用于ＦＰＧＡ器件实现。     

Woven卷积码及其迭代译码算法

本文在以卷积码为分量码的串行级联码的软输入软输出(SISO)算法的基础上，提出一种模块化的用于Woven卷积码迭代译码的对数SISO算法。计算机仿真表明该算法具有收敛速度快译码性能高的特点。     

DTMB系统中的一种解映射方法

研究了地面数字电视国家标准系统中的一种解映射方法,通过统计得出归一化系数a,运用公式计算得到基本项LLRB,从而获得LLR软信息,再送给LDPC译码器进行译码.仿真结果给出了AWGN信道和GD8多径信道的误码性能,并给出了不同量化比特对性能的影响.     

基于OFDM技术的软比特解码系统

提出了基于OFDM基带系统的软比特译码方法,该方法以Viterbi软比特译码为中心,改善传统OFDM基带系统接收端的解映射、解交织、解删余模块,使得各个模块兼容软比特判决。软判决采用3比特的量化作为数据处理单位,提高Viterbi译码的性能。该方法从解映射模块入手,将接收到的数据信号解映射为3比特量化数据,送入改进后兼容3比特量化数据的解交织模块和解删余模块。实验结果表明,对比硬比特解码,所提出的软比特解码系统在性能上有很大的提升。     

Complexity Reduction in SISO Decoding of Block Codes

SISO decoding for block codes can be carried out based on a trellis representation of the code. However, the complexity entailed by such decoding is most often prohibitive and thus prevents practical implementation. This paper examines a new decoding scheme based on the soft-output Viterbi algorithm (SOVA) applied to a sectionalized trellis for linear block codes. The computational complexities of the new SOVA decoder and of the conventional SOVA decoder, based on a bit-level trellis, are theoretically analyzed and derived for different linear block codes. These results are used to obtain optimum sectionalizations of a trellis for SOVA. For comparisons, the optimum sectionalizations for Maximum A Posteriori (MAP) and Maximum Logarithm MAP (Max-Log-MAP) algorithms, and their corresponding computational complexities are included. The results confirm that the new SOVA decoder is the most computationally efficient SISO decoder, in comparisons to MAP and Max-Log-MAP algorithms. The simulation results of the bit error rate (BER) performance, assuming binary phase -- shift keying (BPSK) and additive white Gaussian noise (AWGN) channel, demonstrate that the performance of the new decoding scheme is not degraded. The BER performance of iterative SOVA decoding of serially concatenated block codes shows no difference in the quality of the soft outputs of the new decoding scheme and of the conventional SOVA.     

RS码短码的软判决方法

RS码是差错控制领域中一种重要的线性分组码,而相对于普通的硬判决来说,软判决译码具有纠错能力强的优势。针对RS码(15,11),提出了使用Chase算法实现非二进制码的软判决译码方法,并通过计算机模拟,给出在AWGN信道中的译码结果。     

LDPC码在相干光接收机中性能的研究

针对LDPC码在光纤通信系统中的应用,提出将相位估计算法与LDPC译码算法相结合,研究表明将M次幂载波相位估计算法输出的调制信息估计值进行软解调后,能有效地与LDPC软译码算法相结合。     

LTE-A系统一种降低复杂度的软球形检测算法

软球形译码算法虽然能接近ML(最大似然)算法的误码性能,但其计算复杂度很高。文章提出了一种降低计算复杂度的SSD(软球形译码)算法,该算法在QR(正交三角)分解算法的反向迭代上三角矩阵R中引入减弱噪声部分以缩小初始搜索半径,然后利用最小距离准则对搜索树进行有效地删减,缩小树搜索空间。MATLAB仿真结果表明,该算法在获得接近传统SSD性能的条件下,能够很大程度地降低系统的计算复杂度。     

一种简化的多级译码方法

文中提出了一种简化的多级译码方法。这种译码方法能够在不损害编码系统传输性能的情况下有效地减少译码器的运算量，从而减少译码时延，使高速译码的实时实现成为可能。     

M-QAM系统中QC_LDPC译码性能研究

研究了M-QAM与QC-LDPC结合的调制编码系统的性能。详细推导M-QAM软解调的后验概率计算公式,得出正方形星座软解调时,解映射搜索点数由M可降低为M～(1/2)的结论。通过仿真,对调制阶数对系统性能的影响进行了评估。QC-LDPC译码采用M.Mansour最新提出的P-TDMP算法,仿真结果显示,P-TDMP算法比传统的置信传播译码算法有一定的性能增益,它还提高了硬件实现的并行度,降低了系统的开销。     

基于前向多层神经网络的分组码译码器设计

把最大相关译码与神经网络神经元的内积特性及吸引域有机地联系起来,连接权决定译码码字,阈值设定决定神经元的纠错范围,从而形成一种可用于硬判决及软判决译码的神经译码器,并在理论上证明了此译码器可在ＤＭＣ信道的纠错能力范围内实现零错误概率硬判决译码,也可实现与最小欧几里德距离译码相当的软判决译码,并能在检错范围内检错。     

一种新的多维乘积码的迭代译码算法

多维乘积码能实现长码和编码随机化,且比二维乘积码对噪声的均化更彻底。算法对多维乘积码实施turbo迭代译码时,通过校正因子α(m)的引入定义了线性叠加反馈,从而用简单的相关运算代替了传统乘积码迭代译码中复杂的LLR运算,降低了译码复杂度。仿真研究表明,多维乘积码比二维乘积码更为简单高效。