信噪比失配对若干码型误比特性能的影响

比较分析了高斯信道下信噪比失配对以下三种码型Log-MAP译码算法误比特性能的影响:Turbo码、比特交织Turbo编码调制以及基于符号的Turbo网格编码调制。其中Turbo码采用BPSK调制,比特交织Turbo编码调制和基于符号的Turbo网格编码调制采用16-QAM调制。仿真结果显示,信噪比失配对基于符号的Turbo网格编码调制误比特性能的影响和对Turbo码的相似,而比特交织Turbo编码调制的误比特性能对于SNR过估计比前两者要更加敏感。     

一种适用于流余通信系统的网格编码调制技术

流星余迹通信信道具有短时突发传输的特点,为了在有限的传输时间内尽可能多的传输有用信息,达到提高传输速率及改善系统可通量的目的,提出了一种适用于流余通信系统的网格编码调制（TCM）技术;将8PSK恒包络调制方式与TCM相结合以充分利用系统的发射功率;为了降低TCM算法的误码率,将传统TCM中的卷积编码替换为Turbo码,形成了TTCM-8PSK算法;通过选取性能优异的交织参数与码长进一步改善误码性能;在译码时对迭代的外部信息和分支转移概率进行加权处理,降低算法的复杂度;仿真结果表明：与常用的RS编码及BPSK/QPSK调制方式相比,TTCM-8PSK算法不仅使流余通信系统的可通量得到了提升,而且提高了传输可靠性,为下一代流余通信系统研制提供了理论基础。     

无线局域网中高效自适应编码调制技术

在高速无线局域网通信领域中，Turbo乘积码和自适应编码调制是两项关键技术。介绍了Turbo乘积码高效编码调制设计方案，研究了适应于高速无线数据传输的自适应策略算法，设计了基于Turbo乘积码的自适应编码调制方案，并实现了两项关键技术的结合。     

迭代系统中差分MSK软解调算法

针对差分MSK解调输出硬信息,无法与SISO译码器进行级联的缺点,根据差分编码的特点提出了符号提取与幅度加权相结合的差分MSK软解调算法。以Turbo码为信道编码方案,结合差分MSK调制解调方式,建立系统仿真模型。仿真结果表明,该算法能有效减小迭代系统中的判决损失。差分编码的应用,也克服了载波同步技术中的倒π现象。     

一种基于IEEE802.15.3协议物理层编码调制方案

本文分析了IEEE802．15．3协议的物理层采用的信道编码调制技术，给出了一种基于Turbo码编码思想的编码调制方案TTCM-MQAM。并与协议中采用的TCM-MOAM编码调制进行了性能比较。通过分析与仿真得出，TTCM-MOAM相比于TCM-MQAM在性能上有很大的提高．对于IEEE802．15．3微网的传输有很重要的意义。     

一种新的异步广播通信系统物理层设计

基于Turbo喷泉码和小波包分形调制技术,提出一种新的异步广播通信系统FPGA实现方案。系统用并行信源信道Turbo喷泉码实现无损数据压缩和纠错,小波包调制实现发送信号时频图样的自由铺砌。系统可以同时实现接收机的异步接入、单向信道下数据的可靠分发及信源信道联合编码,仿真表明该系统相对普通信源信道编码调制有较大性能改善。     

一种新的异步广播通信系统物理层设计

基于Turbo喷泉码和小波包分形调制技术，提出一种新的异步广播通信系统FPGA实现方案。系统用并行信源信道Turbo喷泉码实现无损数据压缩和纠错，小波包调制实现发送信号时频图样的自由铺砌。系统可以同时实现接收机的异步接入、单向信道下数据的可靠分发及信源信道联合编码，仿真表明该系统相对普通信源信道编码调制有较大性能改善。     

无人机数据链自适应编码调制方法的半实物仿真技术研究

针对无人机数据链信息传输的有效性和可靠性需求,提出一种无人机数据链的自适应编码调制方法,通过对自适应编码调制方法的模块化设计,以及仿真计算机与微波仪表的协同工作,在微波暗室环境内,实现了自适应编码调制方法的半实物仿真;仿真结果表明:在信噪比为1.4～14dB区间内,误码率为10-5时,基于Turbo码和LDPC码的自适应编码调制方法的吞吐量高于其它非自适应编码调制方法的吞吐量,提高了无人机数据链信息传输的有效性和可靠性.     

无线局域网中Turbo码的应用研究

通过分析无线局域网中敖据传输的特点,对Turbo码鳊码和译码方案进行适合于WLAN的改进,设计出无线局域网中Turbo码编译码器的实现方案.通过计算机仿真研究相关参数的变化对Turbo码性能的影响.并与传统WLAN中应用广泛的卷积码进行性能比较,仿真结果表明,利用Turbo码编码技术能够较大地提高无线局域网传输性能.     

高斯白噪声信道下Turbo乘积码应用仿真

本文介绍了一种新型的前向纠错编码方案--Turbo乘积码(TPC).分析了Turbo乘积码的编译码原理.并对高斯白噪声信道下的TPC编译码性能进行了仿真.通过选取不同参数子码组合的性能对比,提出了最优的TPC编译码方案.仿真结果显示,与传统的卷积码和Turbo码相比,Turbo乘积码不仅具有优异的误码率性能,而且可以做到更高的编码效率.     

SCTCM在水声OFDM系统中的应用研究

针对信道带宽窄、强多途、强噪声干扰等影响水下信息高速、可靠传输的主要障碍,设计了一种适合水声信道的级连网格编码调制技术SCTCM与正交频分复用技术OFDM相结合的传输体制,可有效解决水下高速数据传输的带宽效率和可靠性问题;采用时变衰落、多途和加性干扰的水声信道模型;理论分析和计算机仿真结果表明使用该传输体制的水声通信系统能在数据速率不损失或损失很小但不增加带宽的情况下获得可观的编码增益,系统性能得到明显改善。     

TCM decoding using neural networks

This paper presents a neural decoder for trellis coded modulation (TCM) schemes. Decoding is performed with Radial Basis Function Networks and Multi-Layer Perceptrons. The neural decoder effectively implements an adaptive Viterbi algorithm for TCM which learns communication channel imperfections. The implementation and performance of the neural decoder for trellis encoded 16-QAM with amplitude imbalance are analyzed.     

基于深度卷积神经网络的数字调制方式识别

针对非协作通信条件下信号调制方式识别问题,提出了一种基于深度神经网络的调制方式自动识别新方法。该方法对接收到的信号进行预处理,生成星座图,并将星座图形状作为深度卷积神经网络的输入,根据训练好的网络模型对调制信号进行分类识别。与以往的识别方法相比,该方法利用卷积神经网络自动学习各种数字调制信号的星座图特征,克服了特征提取困难,通用性不强,抗噪声性能差等缺点,处理流程简单,并对星座图的形变具有不敏感性。针对4QAM、16QAM和64QAM三种典型的数字调制方式,进行了仿真实验,当信噪比大于4时,调制方式的识别正确率大于95％,实验结果表明,基于深度卷积神经网络的信号调制方式识别方法是有效的。     

Classification of M-QAM and M-PSK signals using genetic programming (GP)

With the popularity of software-defined radio and cognitive radio-technologies in wireless communication, radio frequency devices have to adapt to changing conditions and adjust its transmitting parameters such as transmitting power, operating frequency, and modulation schemes. Thus, automatic modulation classification becomes an essential feature for such scenarios where the receiver has a little or no knowledge about the transmitter parameters. This paper presents kth nearest neighbor (KNN)-based classification of M-QAM and M-PSK modulation schemes using higher-order cumulants as input features set. Genetic programming is used to enhance the performance of the KNN classifier by creating super features from the data set. Simulation result shows improved accuracy at comparatively lower signal-to-noise ratio for all the considered modulations.

     

Examining Impacts of Spatial Correlation in Forward Error Correction Code

ABSTRACT

The utilization of Multiple Input Multiple Output – Orthogonal Frequency Division Multiplexing (MIMO-OFDM) has rapidly gained popularity because of its improved performance capabilities in terms of enhanced spatial diversity gain, reliability as well as the spatial multiplexing Gain. This paper discusses the effect of spatial correlation in Forward Error Correction of MIMO-OFDM system. Here, the four error correction codes, namely, Convolutional Code (CC), Low-Density Parity Check (LDPC-CC), and Reed-Solomon code (RSC-CC) is validated under three channel models, namely, Rayleigh, Rician and Additive White Gaussian Noise (AWGN). The analysis is performed using four modulation schemes such as Quadrature Phase Shift Keying (QPSK), Binary Phase Shift Keying (BPSK), Quadrature Amplitude Modulation (QAM)-16, and QAM-64. It is performed under three antenna configurations like 2 × 2, 2 × 4, and 4 × 4. Moreover, the Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) is exploited to identify the image transmission, as well as the Bit Error Rate (BER), is exploited to identify the data transmission. In experimental results, the Turbo-CC displays better performance.     

水下通信中TCM的关键技术研究

网格编码调制技术克服了传统通信体制中调制与编码的分离独立设计而制约数字通信系统性能的缺陷;在分析TCM工作原理的基础上,介绍了其关键的组成部分,最后通过仿真比较了未编码4PSK调制解调技术与TCM技术的性能,仿真结果表明,在误码率相同的情况下,TCM技术比未编码4PSK要多出很可观的渐进编码增益,这在功率与带宽受限的水声信道中是很有意义的.     

基于星座图的数字信号调制方法综述

近年来, 数字信号调制识别以其良好的信息保密性和抗噪声性, 逐渐成为了无线通信领域的一个重要研究方向. 星座图作为调制识别的重要特征之一, 由于在特征提取过程中不需要接收信号的先验信息, 因此在特征提取方面具有明显的优势. 根据上述原因, 本文提出了基于星座图的数字信号调制方法综述. 具体而言, 本文将首先分析星座图的基本原理; 其次通过总结现有的基于星座图的数字信号调制识别方案, 分析了星座图在各个研究方向的特点. 最后, 本文给出了基于星座图方法的数字调制识别方案的发展趋势以及未来期望.     

TCM在基于OFDM的水声通信系统中的应用研究

信道带宽窄、强多途、强噪声干扰一直是水下信息高速、可靠传输的主要障碍,提出用网格编码调制技术（Trellis-Coded Modulation,TCM）与正交频分复用技术（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）相结合的传输体制可有效解决水下高速数据传输的带宽效率和可靠性问题;并详细介绍了TCM、TCM-8PSK的原理及在基于OFDM的水声通信系统中的应用;理论分析和计算机仿真结果表明使用该传输体制的水声通信系统能在不损失数据速率也不增加带宽的情况下编码增益能提高3 dB左右,水声通信系统的性能得到明显改善。     

离线开关变换器中混沌调制技术的比较研究

论文研究了混沌调制技术在实用开关变换器中抑制电磁干扰的效果。所研究的混沌调制技术包括混沌脉冲宽度调制和定占空比混沌载频调制两种模式。从实用化的角度出发,建立了双管正激变换器的元件级电路仿真模型,通过对两种混沌调制模式与周期PWM模式下信号频谱的分析比较说明,混沌调制技术能有效降低谐波峰值,改善了电磁兼容性。此外,文章还分析了混沌调制对输出电压纹波的影响。研究表明在开关变换器中应用混沌调制技术具有实际应用前景。     

Blind parameter estimation of turbo convolutional codes: Noisy and non-synchronized scenario

Blind estimation of forward error correction code parameters at the receiver plays a significant role in non-cooperative communication, adaptive modulation and coding systems, and reconfigurable receiver systems. Turbo convolutional codes, a parallel concatenation of multiple convolutional codes, are used in digital communication and storage systems to achieve low bit error rate. The present paper proposes innovative algorithms for the blind estimation of code parameters and reconstruction of turbo convolutional encoder over noisy scenario. The turbo convolutional code is designed using two component codes along with an interleaver. Recursive systematic convolutional codes are used as component codes. Any imperfection in synchronization of received data for the proposed code parameter estimation algorithm is compensated through a bit position adjustment parameter. The performance of the proposed algorithms in terms of parameter estimation accuracy is investigated for different modulation order, code rate, and constraint length values. It is observed that the performance improves with decrease in modulation order and constraint length values.