三元线性分组码的最大似然软判决译码

文中提出了一个三元线性分组码的最大似然软判决译码算法，该算法有效地应用分支限界技术考查所有列图样，而不只是考查错误图样以求得一个码字．最后给出了该算法对（４０，３６，３）三元线性汉明码的计算机模拟结果．     

基于可靠性的线性分组码软判决译码算法研究

讨论了线性分组码软判决最大似然译码的原理,介绍了软判决译码中所用到的译码量度,给出了基于可靠性量度的非最优软判决译码算法——chase2译码算法实现步骤,经过计算机仿真表明,基于可靠性量度的译码算既降低了计算复杂度,同时又具有很好的误码性能。     

关于二元线性分组码的快速译码

Ｐｌｅｓｓ提出了由于ＧＦ（４）上的（６，３，４）线性分组码构造二元（２４，１２，８）Ｇｏｌａｙ码的投影方法，并据此给出了二元Ｇｏｌａｙ码的快速译码算法，Ｖａｒｄｙ和Ｂｅ＇ｅｒｙ又利用四元（６，３，４）码的码字与二元（２４，１２，８）Ｇｏｌａｙ码的码字间的投影关系提出了到目前为止最有效的Ｇｏｌａｙ码的最大似然软判决译码算法。     

最佳1/2卷积码VITERBI译码算法的简化

本文给出了1/2卷积码篱笆图蝶形结构各支路间关系的三个定理,及最佳1/2卷积码的特征。根据这些特征并利用译码过程中共有的中间变量,使译码运算次数减少为原来的5/6,简化不影响译码性能,并适用于硬判决和软判决译码方式。     

基于表单译码的软GMD算法

提出了一种基于Koetter-Vardy算法的软GMD算法,根据每个内插点子集的可靠度,进行连续纠错删译码．仿真结果表明,与Koetter-Vardy算法相比,在译码性能相同的条件下,对于长度为15的RS码,则降低了90%~98.5%;对于RS（255,239）码,软GMD算法的复杂度降低了约46%．     

一类线性分组码的神经网络译码

讨论了线性分组码互补码的特性及分解,提出了基于神经网络的互补码分解译码方案,此方案利用神经网络的吸收子和吸收域进行纠错译码,并把互补码分解为子码及其若干陪集,更进一步减小神经网络译码的复杂性及规模,从而实现高效实时硬判决译码。给出了实现原理及步骤,并对其译码性能进行了分析比较。     

一种TPC硬判决译码改进算法研究

针对Turbo乘积码(TPC)传统硬判决译码算法中某些错误可以检测但无法纠正的问题,提出了一种改进的TPC硬判决译码算法.该算法在对传统硬判决译码算法进行多次迭代的基础上,通过串接检错、估算错误总数、构造错码候选码字集、选取最优码字等步骤来解决传统算法可检而不可纠的错误图样问题.仿真结果表明:在误比特率为10-5时,与...     

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。     

一种低复杂度的4天线准正交空时分组码设计

为了在满足全速率满分集的条件下具有较低的译码复杂度,本文设计一种4天线准正交空时分组码编码。文中的编码设计是根据当分集积最大时,选取旋转角度对星座图进行旋转来使分集积最大,获得性能最佳。星座图旋转一方面增加了准正交空时分组码的分集增益,但同时也增加了解码复杂度,所以要采用对编码矩阵进行改进来降低解码复杂度。实验结果表明:这种编码设计可以获得译码复杂度最低的单符号解码,所以对编码矩阵进行改造,得到单符号解码无疑是降低解码复杂度的有效办法。     

Turbo空时分组码系统信道编译码方法

为抵抗无线通信信道的选择性衰落以及提高系统的通信质量，提出了一种多发射天线多接收天线系统的信道编译码方法.Turbo 空时分组码系统的译码算法综合了2种码字的译码算法.采用多发射天线的系统结合空时分组码（STBC）码字矩阵和无线通信信道特性，推导了Turbo码译码过程所需的对数似然比（LLR）；采用多接收天线的系统将各天线计算所得的对数似然比最大比合并（MRC）再进行迭代译码.仿真结果表明，Turbo空时分组码系统能够综合Turbo码的编码增益和空时分组码的分集增益，编译码复杂度不高，性能优异；在同等条件下，此译码算法所需信噪比优于基于最小欧式距离的译码算法近0.5 dB.     

计算线性分组码汉明距离的遗传算法

给出了计算线性分组码最小距离的遗传优化算法。该算法具有高速并行的运算速度和较强的启发式搜索能力,能较快地计算出分组码的最小距离。模拟计算表明,与模拟退火算法相比,遗传算法的计算性能更好。     

快速低密度校验码迭代译码量化算法

提出一种低密度校验码快速量化置信传播译码算法，其中量化电平标号作为定点算术操作数，运算由寻址表完成，中间计算以较高精度包含在表中，该算法具有明显低的时间复杂度，应用对称特性，可以显著降低所需存储容量；在不增加复杂度的前提下，可以方便地实现均匀及各种为改进性能而设计的非均匀量化方案；适当增加复杂度还可实现时变译码，该算法使低密度校验码在实际通信系统中的应用比时已经接近连续译码，而高信誉噪比时比连续译码差0.2dB。合适的高阶量化译码可以获得接近连续译码的性能，高信噪比时甚至优于连续译码。     

线性分组码的网络图复杂度

研究了线性分组码C[n,k,d]的网格图复杂度s和b及其相互关系,证明了有关可纠t个错的本原BCH码[2^m-1,2^m-1-mt]及其扩展本原BCH码[2^m,2^m-1-mt]网格图的状态复杂度的若干结论,从而避免了必须先寻找码的直和结构才可得到最小网格图的状态复杂度的较好上界,同时给出了线性分组码与其对偶码的分支复杂度之间的关系。     

New recognition method for binary shortened BCH codes

Current recognition methods are mainly aimed at primitive BCH codes. To solve this problem, a novel recognition method based on soft decision is proposed for binary shortened BCH codes. According to the soft decision information, an analysis matrix is established by the hard decision sequence. The Gauss elimination algorithm is applied to the matrix, and a binary hypothesis test is built to recognize the code length. Then, a primitive BCH code is constructed, and a parity-check matrix is tested under different primitive polynomials by using the soft decision information. Finally, the primitive polynomial and generator polynomial are recognized according to the roots distribution of the generator polynomial. The proposed method is effective for both shortened BCH codes and primitive BCH codes. Simulations verify the applicability of the proposed method. The recognition results of primitive BCH codes show that the proposed method performs better than the conventional recognition methods.     

LDPC码的快速收敛译码算法

给出了一种置信传播算法双向信息传递策略的实现方案,并基于矩阵分解提出了一种LDPC码的快速收敛译码算法——串行级联译码算法．密度进化理论分析和计算机仿真结果表明,与置信传播算法相比,串行级联译码算法可获得更快的收敛速度和较好的译码性能．