基于软信息的CCSDS标准RS码识别算法

针对实际工程应用中的里德-所罗门(Reed-Solomon, RS)编码识别问题，根据国际空间数据系统咨询委员会(Consultative Committee for Space Data Systems, CCSDS)标准，提出了基于软信息的低复杂度缩短交织RS编码识别算法。利用码字同步算法对码字起点和缩短长度进行识别，利用接收到的RS码字计算基于校正子后验概率对数似然比平均值的编码识别特征，对码字的交织深度进行识别；进而利用识别所得的RS码交织深度和缩短长度对接收码字进行解交织和码字填充，识别RS码生成多项式。仿真结果表明，所提算法在信噪比为6.1 dB时正确识别概率即可大于90%,相较传统硬判决识别算法和基于伽罗华域快速傅里叶变换(Galois Field Fourier Transform, GFFT)的谱累积量算法均有显著的性能提升。     

利用Gibbs采样进行优化的Turbo码交织器识别

针对基于校验方程符合度方法前面交织关系识别会严重影响其后所有交织关系识别的不足,本文对该算法进行了改进.改进算法根据原算法性能受限的原因进行方法设计,利用识别可靠度找到交织识别错误位置,并从降低复杂度角度出发,根据编码器的记忆特性,仅针对部分相关数据采用Gibbs样本法得到条件概率进行纠错.仿真结果表明,改进算法较原算法性能改善明显,在相同信噪比条件下,达到相同识别性能时所需数据量减少一半;在相同数据量条件下,达到相同正确率时的信噪比增益约为1dB.     

BCH码分组交织参数盲识别

针对BCH码分组交织参数盲识别容错性能差和计算量大的问题,提出一种基于高斯列消元和深度谱相结合的BCH码分组交织参数盲识别方法。首先利用高斯列消元方法识别交织长度和同步参数,确定交织位置关系;其次根据交织位置关系得到码长后,然后利用深度谱识别生成矩阵,对生成矩阵进行高斯消元得到典型生成矩阵和生成多项式。该方法可以较好地识别BCH码分组交织的交织长度、同步参数、交织位置关系、BCH码码长及生成多项式。仿真实验表明,在误码率为 的情况下,对高码率BCH码分组交织的识别概率高于70%。     

归零Turbo码参数的盲识别

针对归零Turbo码码率、码组起点、交织起点、交织长度参数识别问题,首先引入矩阵秩量比的概念,推导出适用于归零Turbo码矩阵秩量比下限,提出了基于秩量比判决门限的码长识别算法;其次,遍历一交织帧输出码元,找出最小秩量比对应的位置,实现交织起点和码组起点的识别;然后,依靠完整的交织帧输出数据,利用分析矩阵实现码率与分量编码器中寄存器个数识别;最后,由以上识别的参数计算出交织长度.仿真结果表明:在信噪比为5 dB时,单靠信息序列,各部分的识别概率能达到80%以上;在交织长度为100时,提出的识别算法与传统算法相比,性能相近,识别时间大约缩短为原来的1/3.     

低信噪比下RSC码快速迭代寻优识别算法

为了解决现有算法在RSC码多项式参数识别过程中,实时性不好和容错性差两大缺点,提出了具有低信噪比适应能力的RSC码快速迭代识别算法.首先根据RSC码元之间的线性约束关系,定义了双曲正切符合度概念,该概念能够表征在某一多项式参数下,截获码元之间的线性关系成立的可能性大小;其次将截获码元总的双曲正切符合度值作为代价函数,然后将待识别的多项式参数的概率值作为代价函数自变量,从而将RSC码参数识别问题转化为多元函数极大值求解问题;最后利用变步长梯度上升方法,在有限次的迭代下,完成在连续概率空间中代价函数极大值求解,最终完成RSC码参数识别.提出的算法收敛速度快且稳定,除了具有较强的低信噪比适应能力外,其计算量与编码器寄存器个数以及码元路数成平方倍数增长.仿真实验表明：提出的算法最多在第5次迭代时,就能完成参数的收敛,同时低信噪比的适应能力较强,即使在0dB条件下,RSC码多项式参数识别率能达到90%以上;与现有的相关算法相比,所提算法的低信噪比适应能力提高了近3dB,同时完成一次参数识别的时间大大降低.     

一种Turbo码随机交织器的迭代估计方法

信道编码参数分析是对编码参数的逆向分析和估计,是智能通信、信号截获等领域的关键技术之一。Turbo码在通信系统中应用广泛,其交织参数估计问题十分重要。针对Turbo码的随机交织器,提出一种基于Turbo译码器软输出之间相关性判决的迭代估计算法。该算法利用接收解调的软判决序列,克服了现有方法仅针对特定交织结构以及因使用硬判决而导致容错能力低的缺点。仿真结果表明,在低信噪比条件下,该算法具有更好的性能和相对低的复杂度。     

高误码率下Turbo码交织器的恢复方法

该文提出了一种针对高误码条件下Turbo码交织器的恢复方法,应用于码率为1/3的并行级联Turbo码。信道编码识别是非合作信号处理领域的重要内容,Turbo码交织器的恢复是其中的一个难点。现有的识别方法可以有效地处理无误码时的问题,而实际通信中Turbo码经常应用于信道质量较差的情况,此时误码率会较高,且码长较长,这些方法将失效。利用校验向量的特征,可将交织器的每个位置分离开来,单独求解,使得交织器中每个位置的恢复仅依赖于几个相关的位置,避免了误码累加效应,从而解决了在高误码率,长码长时的识别问题,其复杂度较低。在仿真结果中,对典型的长度达10000的随机交织器,接收序列10%误码率的情况下,实现了正确的恢复。     

基于校验方程平均符合度的Turbo码交织器估计

现有的交织器估计方法通常利用解调输出的硬判决序列进行,其容错能力有待提高,且一些方法只针对特定的交织器结构.针对Turbo码的随机交织器,提出一种利用接收软判决序列进行估计的算法.首先提出校验方程平均符合度的概念及计算方法,然后利用正确交织位置的码字可使得校验方程符合度取到最大值这一事实,逐步实现交织位置的估计.特别地,所提算法在删余条件下仍然有效.仿真结果表明,与现有的相关方法对比,特别是在低信噪比条件下,本文算法具有更好的性能以及相对低的复杂度.     

低信噪比下归零Turbo码码长及其帧同步识别

针对目前高斯消元法在归零Turbo码长、帧同步等参数识别过程存在容错性能低且计算复杂度高的缺点,该文提出一种低信噪比(SNR)下基于差分似然差(DLD)的识别算法。首先通过定义差分似然差的概念,利用归零Turbo码帧头两码元差分似然差为正值(“+”)的特性,构建分析矩阵实现码长的识别;其次,提出基于最小错误判决准则下的差分似然差“+”位置门限判决方法,完成帧同步;最后,从工程实际出发,遍历寄存器个数的可能值,实现码率、寄存器个数以及交织长度识别。仿真实验表明:所提算法对于归零Turbo码码长、帧同步等参数识别有效,差分似然差“+”位置分布与分析的数据结构特征一致,判决门限能够有效判断差分似然差“+”位置,同时,算法容错性能较强,在信噪比为–5 dB条件下,码长、帧同步等参数识别率能够达到90%以上,并且算法的复杂度远小于现有算法。     

基于最大余弦比的LDPC码闭集识别

为改善低信噪比条件下LDPC码闭集识别的性能,本文提出了一种基于最大余弦比的软判决识别算法。该算法在分析了最大均值似然比算法存在的问题的基础上,利用LDPC码的编码结构特点,将识别过程归结为二元域中线性关系的检测问题;同时引入能够有效表征线性编码约束关系成立可能性大小的余弦检验函数,基于正确校验矩阵与错误校验矩阵下的余弦检验函数统计特性不同的事实,将两种情况下的余弦比作为编码器判定依据,从而实现低信噪比下LDPC码闭集的有效识别。仿真结果表明,在信噪比为0dB条件下,算法能够可靠识别出常用的IEEE802.16e协议中LDPC码,同时与现有算法相比,算法性能提升近1dB。      

Blind recognition of RSC based on logarithmic conformity

A new algorithm based on logarithmic conformity was proposed.Firstly,based on the probability of total RSC coding equation,the concept of logarithmic coincidence degree,which could measure the establishment of coding equation,was introduced.Then because of constraint length of RSC,the polynomial database could be generated,and then logarithmic conformity of every polynomial could be calculated when traversing the database.As the results,the RSC could be recognized,because the correct polynomial could make the conformity maximum.The algorithm has small amount of calculation because of finite traversal,which was only related to amount of intercepted data,besides,this algorithm has good error tolerance by soft decisions.The simulation results show that the correct ratio of recognition can reach 90% at SNR of 0 dB and its performances are obviously superior to those of existing algorithms.     

高误码率下归零Turbo码帧结构识别

现有的高斯消元法在Turbo码帧结构识别中,存在着容错性差且计算量大的缺点,直接导致后续分量编码器以及交织器识别算法无法应用.为此,提出了一种基于矩阵模型列相关性的识别方法.首先在待定帧长下构建分析矩阵,并对其前后相邻两列进行差分处理,然后建立关于差分后矩阵列重的统计量,根据码长及其整数倍处必有统计值能通过判决这一特点确定帧长.最后,通过分析正确码长下通过判决的统计值对应的相对位置关系,归纳帧起点的同步方法.仿真结果表明,本文算法在误码率高达0.1条件下,Turbo帧结构参数识别能够达到100%的识别率,与现有方法相比,本文算法计算复杂度更低且识别性能更好,可应用于认知无线电等非协作通信领域.     

一种新型的多维Turbo码联合交织器设计

Turbo码由于具有逼近香农信道容量限的性能,已经被CDMA2000协议采纳。交织器是Turbo码的关键组成部分,也是影响其性能的关键因素。针对原S随机联合交织器设计存在的存储空间大、计算复杂度高、运算时间长的问题,提出了一种与原方案设计准则相同、新型的点对点设计方案,在保证原性能不损失的前提下,存储空间减少到原有方案的2/N2,计算复杂度也大为降低,适用于实际应用。     

Turbo-coded optical direct-detection CDMA system with PPMmodulation

The performance of an optical code division multiple access (CDMA) system with turbo coding is analyzed and simulated. Turbo codes are parallel concatenated convolutional codes (PCCCs) in which the information bits are first encoded by a recursive systematic convolutional code, and then, after passing through an interleaver, are encoded by a second systematic convolutional encoder. Turbo coding is superimposed on an intensity-modulated optical channel with pulse-position modulation (PPM) and direct detection of the received optical signal, and the performance is evaluated in terms of an upper bound on bit error probability. From the simulation results, it is seen that turbo coding offers considerable coding gain over other methods, with reasonable encoding/decoding complexity. Also, it is demonstrated that, for a fixed code rate, the performance of the optical CDMA system can be substantially improved by increasing the interleaver length and the number of iterations. Serially concatenated convolutional codes (SCCCs) are also considered, and are shown to perform comparably to PCCC in general and better than PCCCs for the case of large signal photocounts. The results in this paper can be applied, for example, to indoor optical wireless LANs     

基于似然值概率密度演变的速率可变穿刺Turbo码的最优设计

该文提出了一种新的用似然值概率密度演变来为高斯信道下的速率可变穿刺Turbo码(RCPT)选择最优穿刺矩阵的方法。这种新方法通过比较不同穿刺矩阵对应的解码门限来衡量Turbo码在低信噪比区域的性能。这种分析方法与传统的通过距离谱来分析Turbo码性能的方法相比主要有两个优点:一是这种新的分析方法与交织器无关,门限值不会随着交织器的变化而变化;二是在码字比较长的情况下,这种新的分析方法计算复杂度不会增加太多。计算机仿真结果表明,当码字比较长时,在高斯信道下,这种分析方法选出的最优穿刺矩阵与传统的距离谱分析方法选出的最优的穿刺矩阵是完全一致的。该文还进一步给出了以3G中的Turbo码为母码的最优RCPT矩阵以及其门限,并且发现当3G协议中的速率匹配采用穿刺的时候,速率匹配可以等效为一个穿刺矩阵。对于一些可以进行比较的速率,这个穿刺矩阵跟用该文提出的方法给出的最优穿刺矩阵是完全一致的。     

Turbo码交织器的等差错保护研究

Turbo码具有近Shannon限的突出纠错能力,是一种高性能的信道编码。文中分析了一般交织器的设计规则和进行Turbo码编码时存在的等差错保护问题。在此基础上,针对分组交织器提出了沿交织矩阵主对角线循环的信息写入机制,对于s 随机交织器增加了随机索引地址生成的约束条件,最终得到了两种具有等差错保护功能的Turbo码交织器。仿真结果表明,改进的交织器明显改善了Turbo码的误比特率性能。     

LTE系统中Turbo编译码仿真与性能分析

介绍了LTE Turbo编译码方法,基于硬件实现对编码和交织器的计算进行了简化,提高了编码效率,利用Matlab仿真分析性能,分别采用Log-MAP算法和Max-Log-MAP算法进行译码,实现时结合项目需求综合考虑采用了误码率性能较好的Log-MAP算法。