用于 HDTV 的改进的Viterbi 译码方法

在数字通信领域和图象压缩编码领域中,高清晰度电视（ＨＤＴＶ）使用了多项当今世界上可以实际应用的最先进的技术。这些技术关联着大多数正在研究的数字通信中的先进技术,改进ＨＤＴＶ系统为数字通信的发展提供了方向。作者在研究格状编码调制（ＴＣＭ）的Ｖｉｔｅｒｂｉ译码发生错误的情况时,发现了一种改进译码性能的方法。使用本文提出的方法,可以使ＴＣＭ的Ｖｉｔｅｒｂｉ译码性能接近理论极限,并为ＨＤＴＶ中ＴＣＭ译码的硬件实现提供了灵活的可选方案。     

格状码OPSK系统方案设计与译码实现

格状码调制是80年代提出来的在带限信道数字传输中把纠错编码和调制解调看作一个整体来进行研究的技术.本文给出了一个含有r=2/3卷积码做格状码进行纠错的OPSK(八相移相键控)系统模型,并讨论了其译码方案.     

CCITT V系列建议中格状编码调制方案分析

本文用格状编码原理对CCITT(国际电报电话咨询委员会)V.32和V.33建议中的编码调制方案进行了分析。证明了在信道带宽一定,信号平均功率不变的情况下,采用八状态格状结构的9600bps和14400bps的格状编码调制系统均能获得4dB的理论编码增益。     

Viterbi译码原理及参数性能分析

本文介绍了Ｖｉｔｅｒｂｉ译码的原理,比较并讨论了分支度量与译码深度参数对译码性能的影响。     

一种新的格状编码调制方式

研究了一种新的格状编码调制技术——多重格状编码调制(MTCM).总结了系统化设计 MTCM 的步骤;着重分析了多重 MPSK 方案的 d_(free)性能,并对常规MTCM 进行了有意义的推广,使其在实现非整数比特传输等方面具有优越性和灵活性.     

用软件实现ORC码编码和译码的方案

论述了九道高密度磁带机所采用的ORC码的编码和译码原理以及用软件实现编码和译码的方法,最后还对Hamming码.Abrmson码和ORC码在纠错能力及利用率上进行了对比.     

序列矩阵表示的卷积网络编码的译码方法

从校验矩阵的角度对网络编码进行分析,给出其编译码的序列矩阵描述。这一方法可将确定型线性网络编码、随机线性网络编码以及卷积网络编码统一到同一矩阵序列结构中,为深刻理解网络编码提供一个新的视角。在此基础上,首次提出一种译码矩阵的求解方案,其复杂度为多项式时间,并给出可行性分析。还讨论了卷积网络编码的译码原理,并给出一些译码性质。最后,用例子简单说明序列矩阵描述的卷积网络编译码方法。     

一种用于卫星通信的纠错编码仿真分析

介绍了卷积码的描述方法,分析了卷积码的编码增益及Viterbi译码的误比特率的计算方法,最后利用matlab仿真实现了卷积码的编码和Viterbi译码,分析了部分卷积码的差错率,可用于指导卫星通信系统的设计。     

格状编码32QAM／16QAM高清晰度电视传输系统的误码性能

本文描述压缩了的ＨＤＴＶ信号地面数字传输的一种方法．首先分析地面电视广播信道的多径干扰模型，提出具有代表性的信道参数．其次讨论格状编码３２ＱＡＭ／１６ＱＡＭ，选定编码器结构使之具有很好的性能／复杂性折衷．ＬＭＳ算法自适应横向均衡器用于克服多径衰落引起的码间干扰．研究在加性噪音和多径干扰下ＨＤＴＶ传输系统的误码性能．计算机模拟结果表明系统性能良好．     

Viterbi算法中的尾比特处理方法

讨论了Viterbi译码算法中一种新型的结束技术——尾比特技术。首先,由原理分析说明了尾比特回溯的编码方式与传统的卷识码编码方式的区别,进一步根据这一编码原理对Viterbi译码算法进行了相应改进。仿真结果证明,改进后的算法能够得到正确的译码结果。     

二维乘积码的网格图复杂度

证明了二维乘积码与其分量码的网格图复杂度之间的一般关系，并分析了二维乘积码的网格图的设计，由此可利用许多短码的网格图像复杂度的较好的上界，而且不需要寻找乘积码的直和结构就可得到乘积码的网格图复杂度的较好的上界。     

卷积码的译码方法分析

为了在实际中更好地利用卷积码的优异性能，文章从应用角度出发，对卷积码的译码方法进行了分析，给出了在不同的情况下，如何利用各种译码方法，得到理论性能和实际应用的最佳结合。同时对维特比译码算法中量度值的计算提出了一种改进算法，该改进算法有效地提高了卷积码的译码速度。     

基于前馈神经网络的分组码译码方案

在构造出分组码格图的基础上,利用一种基于前馈神经网络的多输入最小值选择网络实现分组码分组码的软判决及硬判决译码。计算结果表明,前馈神经网络总能找到全局最优解,从而使该译码算法的性能同于最大似然译码。由于该前馈网络的计算时延非常短,且基于它的译码器与传统译码器相比硬件实现简单,从而使译码的复杂性降低,时延减小。     

卷积码在语音压缩编码中的应用

栅格编码量化（ＴＣＱ）是基于有限字母表率失真理论,将信道编码和量化相结合的一种压缩编码方法。结合信号的具体特点,用它可以设计出一种均方误差性能很好而且复杂度低的压缩编码器。本文将此方法用于语音压缩编码,设计了１６ｋｂｐｓ的语音自适应预测栅格编码量化系统（ＡＰＴＣＱ）,并详细研究了系统设计中的关键问题———卷积码的选择。该系统经软件模拟,重建语音主、客观质量较高。     

Turbo码在第三代移动通信中的应用

就通信领域中备受关注的Turbo码和第三代移动通信系统作了初步的探讨，着重对Turbo码这种纠错功能非常强的编译码方案进行了分析，通过软件仿真的方法研究了其在第三代移动通信中作为高速信道编码的性能．     

线性分组码网格图状态复杂度研究

介绍线性分组码的传统网格和咬尾网格定义,给出一种新的构造咬尾网格方法--陪集归并法,该方法能一次减少几个连续时刻的状态数。举例说明如何用这种方法构造咬尾网格。讨论在网格中含有1个峰值情形下,采用陪集归并法如何将峰值减半,且具体给出网格中含有2到4个连续峰值时如何将峰值减半的方法。     

并行级联空时格码与Hybrid ARQ联合纠错研究

对并行级联空时格码(PC-STTC)与hybrid ARQ协议联合纠错方案的性能进行了研究.提出了并行级联空时码与hybid ARQ结合的方案,采用turbo迭代译码方式,对于重发帧采用编码合并与最大比例合并(MRC)分集结合.通过monte carlo仿真,研究该方案在准静态平坦Rayleigh信道和平坦快衰落Rayleigh信道下的性能,并与另外两种方案进行吞吐效率对比.     

并行级连网格编码调制技术研究

本文介绍了一种融合网格编码调制技术和并行级联卷积码技术的编译码方案--并行级联网格编码调制,并对该方案进行了模拟和性能分析.     

前向神经网络在图论码译码中的应用

构造了两个分别用于图论码的硬判决译码和软判决译码的前向神经网络,并证明所构造的前向神经网络能够实现图论码的最小汉明距离译码和最小软距离译码。最后给出采用所构造的前向神经网络进行一个图论码的硬判决译码和软判译码的计算机模拟结果。