基于电力线通信的LDPC码分层译码算法研究

针对电力线信道多径延迟效应和脉冲噪声影响问题,建立了基于电力线的LDPC-OFDM系统模型.并基于该模型,对低密度奇偶校验码(LDPC)的译码算法进行深入研究.基于最小和置信传播(Belief Propagation,BP)译码算法原理,改进分层和积译码算法,提出一种基于修正因子的分层最小和对数似然比译码算法.仿真结果表明,该算法译码复杂度低,迭代收敛速度快,能够有效降低电力线LDPC-OFDM系统的误码率(BER),提高传输效率.     

一种改进高阶软解调在电力线中的应用

主要研究在电力线信道下的高阶QAM软信息LDPC解码算法。传统的高阶QAM软信息LDPC算法是基于AWGN信道提出的,若运用在电力线信道中误码率较高。采用Middletion A类噪声模型来表征电力线信道中的脉冲噪声,针对G.9960协议中的QC-LDPC与高阶QAM软信息进行分析研究,改进现有的M-QAM软信息LDPC解码算法,提出了一种适合电力线信道的高阶调制软信息LDPC解码方法。仿真结果表明改进后的算法误码率更低,相比于传统的高阶软信息算法性能提高2～3dB。     

电力线中归一化最小和算法优化分析﹡

电力线通信中的 A 类噪声模型使用 LDPC 码不仅可以有效抑制窄带脉冲噪声，还能通过简单有效的译码算法降低实现复杂度，提高数据传输质量。经过对 LDPC 的几种常用译码方法进行了分析研究，发现归一化最小和算法中的修正因子在电力线信道下是可以进行优化选择的。通过系统仿真和数据比较，结果表明，在对 A 类噪声模型的参数 G 和 A 取值合理的情况下，优化后的归一化最小和算法在误码率上性能接近标准 BP 算法，复杂度得到了降低。     

基对称扩展信道极化算法及其在OFDM水声通信系统中的应用

针对水声通信系统中低密度校验 (Low Density Parity Check, LDPC) 码存在的译码复杂度高和译码错误平层问题,设计了基于极化码编码的水声通信系统,并针对水声信道的极化问题提出了新的基对称扩展极化权重 (Polarization Weight, PW)信道极化法。该算法通过PW高阶基计算各个子信道的极化权重,实现了独立于信道状态的信道极化,解决了传统Polar码编码稳健性差和依赖信道状态的问题。理论研究和仿真结果表明,与传统信道极化方法相比,改进的PW方法具有更稳定的信道极化结果。将该方法应用于正交频分复用 (Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM) 水声通信系统中,与现有的LDPC编码方法相比,基于改进的PW极化码具有更低的通信误码率和译码复杂度,且不存在译码错误平层。      

AWGN信道下LDPC码的译码算法研究

在高斯白噪声(AWGN)信道情况下,针对LDPC码的译码算法进行深入分析后,对适用于低密度奇偶校验(LDPC)码的硬判决译码算法与软判决译码算法进行了仿真与对比分析,并通过引入乘性校正因子以降低软判决算法中对数域置信传播(LLR-BP)算法的变量消息相关性。仿真分析表明改进后的LLR-BP算法与原算法相比,在几乎不增加计算复杂度的情况下,其译码纠错性能得到了明显的改善。因而改进后的LLR-BP算法具有明显的优越性。     

基于稀疏贝叶斯学习的电力线载波通信接收机设计

针对多径信道和脉冲噪声对电力线载波通信系统性能影响的问题,提出了一种能有效对抗多径信道和脉冲噪声影响的电力线通信系统接收机设计方案.该方案将时域上的电力线信道参数和脉冲噪声联合视作稀疏向量,然后利用稀疏贝叶斯理论联合估计电力线信道和脉冲噪声,从而在接收端得以去除脉冲噪声及补偿信道增益.仿真结果表明,与传统将信道估计与脉冲噪声抑制单独考虑的传统接收机相比,本文提出的接收机方案在误符号率和误比特率等性能指标上有较好的提升.     

联合LDPC解码的宽带电力线信道噪声抑制迭代方法

宽带低压电力线信道的噪声干扰很强,严重影响通信系统性能。本文提出一种联合LDPC解码的宽带电力线信道噪声抑制迭代方法。该方法利用LDPC解码与迭代噪声抑制相互促进的特点,在传统迭代噪声抑制算法基础上,通过增加LDPC解码器来对接收端均衡后的信号进行解码,以抑制信号中的干扰噪声,提高迭代过程中噪声估计的准确性,改善噪声抑制性能。本文方法的迭代收敛较快,噪声抑制性能好。仿真实验验证了本文方法的有效性。      

删余低密度奇偶校验码的分析与设计

通信系统中在不同的信道条件下常采用不同的编码速率,删余码是实现这种策略的有效方式。该文基于高斯近似思想,分析了高斯白噪声信道上删余LDPC码的消息传递译码算法,并在推导出消息均值迭代公式的基础上提出了一种优化删余分布的方法。仿真结果表明,根据此优化方法设计的删余LDPC码在消息传递译码算法下,消息均值增长较快并且消息传递译码算法具有较快的收敛速度。     

基于LDPC码的BICM系统性能分析

低密度校验码(LDPC)由于其编码增益高、译码速度快、性能接近香农限的优点,目前得到学术界的广泛关注.文中简单介绍了LDPC码及其译码算法,在此基础上结合比特交织编码调制(BICM)系统,并在算法上作出了相应改进.仿真结果表明,在高斯信道、充分交织瑞利信道、相关瑞利衰落信道下,此算法正确有效.     

置信传播译码算法的性能测度

本文基于树和有限状态机系统地推导了低密度校验码(LDPC)置信传播译码算法中的消息修正公式,引入了连续消息空间的概率测度,推导了常见二元对称信道输出分布和迭代过程中消息密度进化的计算公式,讨论了算法性能的参数化估计.这种计算分析工具可以用于独立于信道的算法收敛性分析,有助于设计LDPC码,有助于分析LDPC码译码器的量化效应并实现快速译码方案,使其获得在实时通信系统中的应用.