一种利用信源冗余的Turbo均衡新算法

为克服无线衰落信道中严重的符号间干扰(ISI)的影响,提出了一种新的利用信源冗余的Turbo均衡算法。该算法将联合信源信道译码技术与Turbo均衡技术结合起来,在均衡、译码、信源之间建立起软信息交互的环路,有效提高了整体接收的性能。外信息传递(EXIT)图分析与计算机仿真均表明,尽管信源冗余给译码器带来的性能提升较为有限,但是将这部分信息反馈回均衡器后,在严重ISI信道,信源冗余度为70%时,整体接收的性能改善约为9.5 dB,基本达到了理想加性高斯白噪声（AWGN）信道下的误码性能。     

Turbo编码MIMO/OFDM系统中的Turbo均衡

针对Turbo编码MIMO/OFDM系统,本文提出一种低复杂度的Turbo均衡算法,均衡器采用性能近于最优检测的概率数据辅助（Probabilistic Data Association）算法,与软输入软输出的Turbo信道解码器之间迭代交换外信息,实现信道均衡与信道解码的迭代更新,以充分利用已获得的信息,克服传统判决反馈均衡器误差传播的缺陷。仿真表明,该均衡算法性能要比MMSE＋MF线性检测算法提高约1dB,在Eb/No为4dB时误比特率达到10-6,且算法复杂度仅为O（N3）,经两次迭代就可获得较为满意的码间干扰消除效果。     

适用于Turbo均衡的改进前向MAP均衡算法

Turbo均衡是一种基于迭代处理的信号接收处理技术,能有效地改善符号干扰信道中的信号接收效果。均衡算法则对Turbo均衡的性能起着重要作用,在前向MAP信道均衡算法的基础上通过引入先验信息量度和麦克劳林级数简化,使其适用于Turbo均衡,并进行了仿真验证。结果表明这种均衡器在严重ISI信道中的性能优于MMSE,而且运算量大大降低,具有很强的实用价值。     

一种新颖的用于Turbo均衡的均衡器

针对符号间干扰信道，从接收信号序列服从联合高斯分布的假设出发，使用增扩的实矩阵表达推导出了一种新颖的均衡器-联合高斯均衡器，并给出了低复杂度的计算方法。使用这种低复杂度均衡器和新反馈策略的Turbo均衡系统与传统的基于最小均方误差均衡器的Turto均衡系统相比不仅性能上有显著提高，而且复杂度大大降低。     

一种基于LCMMSE算法的Turbo均衡技术研究

大容量、高速率通信已成为数字通信系统发展的趋势。多径效应所带来的符号间干扰(ISI)在高速率通信系统中尤为突出。Turbo均衡充分利用了均衡与译码的软信息交换,提高了均衡译码的整体性能。主要研究了Turbo均衡的原理和基于LCMMSE准则的Turbo均衡算法,仿真了Prokis’B信道下Turbo均衡性能。仿真结果表明其BER性能与MAP均衡算法相差不多,并且复杂度较低,有利于工程实现。     

一种水声通信Turbo均衡中的软迭代信道估计算法

Turbo均衡技术是水声相干通信克服信道多径、消除码间干扰(ISI)的有效工具。Turbo均衡实际使用时需要对时变、多径信道进行良好的估计。为了提高信道估计的效果,该文基于时变横向滤波和相位旋转信道模型,提出一种水声通信Turbo均衡中的软迭代信道估计算法。该算法采用快速自优化最小均方算法得到各数据符号处的横向滤波器系数矢量并与二阶锁相环联合优化计算。通过仿真比较,该算法明显优于硬迭代信道估计算法,且相位估计性能优于其他文献中的软迭代信道估计算法。在海上试验中,水声通信距离5 km,方向近似垂直,接收阵起伏周期10 s,起伏幅度5 m左右,在此情况下进行数据采集。将该算法用于对海试数据的单通道Turbo均衡处理,实现无误码输出,验证了所提算法在软迭代信道相位估计方面的优势。     

新的降低复杂度的Turbo均衡

Turbo均衡是一种通过反复均衡和信道译码来提高接收性能的迭代接收机算法。通常的Turbo均衡算法采用均衡与软输出译码的迭代运算，由于均衡和译码的重复计算，使得复杂度大大提高。文中提出了2种降低复杂度的Turbo均衡器：第一种采用软判决维特比译码，第二种采用软输入硬输出的维特比译码。通过仿真表明，这2种算法在几乎没有损失接收性能的情况下，大大降低了计算复杂度，并且第二种的性能要好于第一种。     

短波衰落信道下Turbo均衡算法研究

短波衰落信道下由于多径和衰落的影响,接收机的解调性能严重恶化,甚至无法正常通信。针对短波信道的特性,阐述了现有的经典Turbo均衡算法与结构,对短波信道的变化情况进行了分析,并提出了Turbo均衡的简化算法,该算法基于最小均方误差准则,利用译码器的输出构造平均信息与方差信息,修正了信道循环矩阵从而使得计算复杂度大大降低。最后对其在衰落信道下的性能进行了仿真,仿真结果表明,提出的Turbo均衡简化算法既降低了复杂度,又不损失性能。     

基于DDEA算法的短波信道Turbo均衡研究

针对数据引导均衡算法（DDEA）的缺陷,受到Turbo均衡中迭代思想的启发,提出一种基于数据引导均衡技术的短波迭代信道估计、均衡和译码算法,不仅均衡和译码之间互相传递软信息,信道估计器使用的也是译码器反馈的软信息,通过每次迭代时软信息质量的改善,提高系统的可靠性;通过多次迭代信道估计器输出的信道参数很接近当前帧的实际信...     

信源反馈条件下Raptor码的一种解码算法

在Raptor码普通译码方法的基础上,结合信源信道联合译码方法,提出一种利用信源解码器反馈信息作为输入的改进译码的算法,并对此算法进行试验仿真以及参数研究。测试结果显示,在信源信道联合编码条件下,使用这种双信息来源的译码的算法,可以使得信道解码的成功率大幅提高,残留误码率大幅降低。最后,将这种算法与JPEG2000信源编码结合测试,图像的PSNR值比普通译码方法最高提高了6dB。在信道条件恶劣的无线传输中具有重要意义。     

结合残留冗余信息与MMSE估计的信源信道联合编解码

文中提出一种利用残留冗余的RDPCM信源信道联合编码系统与最小均方误差估计结合的方法.首先,本文针对联合编码系统修正了SOVA算法,在接收端获得利用残留冗余后的比特似然度;然后利用这些后验信息,对信源预测编码器的输出符号值进行最小均方误差重建后再进行信源译码,从而减小了由于硬判决得到符号值所带来的失真.仿真结果显示这种算法在信噪比的低端最大得到了约2dB的增益.     

噪声信道中基于残留冗余的联合信源信道编码

对信源编码中的残留冗余在联合编码中的作用进行了研究,提出了一个在噪声信道中对可变长信源编码码流传输提供有效差错保护的联合信源信道编码方法,该方法利用信源编码器输出中的残留冗余为传输码流提供差错保护。与SayoodK提出的系统相比,该方法是基于改进的联合卷积软解码以及采用非霍夫曼码的通用可变长码,更接近于一般的信源和信道编码方法,并且信源符号集的大小也不受限制。仿真表明,所提出的联合编码方法可获得比传统的分离编码方法更高的性能增益。     

噪声信道中基于残留冗余的联合信源信道编码.

对信源编码中的残留冗余在联合编码中的作用进行了研究，提出了一个在噪声信道中对可变长信源编码码流传输提供有效差错保护的联合信源信道编码方法，该方法利用信源编码器输出中的残留冗余为传输码流提供差错保护。与Sayood K提出的系统相比，该方法是基于改进的联合卷积软解码以及采用非霍夫曼码的通用可变长码，更接近于一般的信源和信道编码方法，并且信源符号集的大小也不受限制。仿真表明，所提出的联合编码方法可获得比传统的分离编码方法更高的性能增益。     

Turbo均衡在Non-CP SC-FDE系统中的应用

针对无循环前缀的单载波频域均衡(Non-CP SC-FDE)系统中的符号间干扰(ISI),提出了一种Turbo均衡与循环重构联合迭代算法。通过循环重构技术消除ISI,并采用频域均衡频域判决反馈(FDE-FDDF)方式,将Turbo均衡算法与循环重构算法结合在一起进行迭代。仿真结果表明,Non-CP SC-FDE系统使用该算法能实现与传统有CP系统近似的误码性能,在大幅提高传输效率的同时能够有效消除多径干扰。     

Turbo decoding for distributed source coding with combined distortion

Turbo codes are a promising technique for distributed source coding (DSC) in sensor networks because of their simple encoding implementation and high decoding performance. However, different from a conventional channel decoding scenario, decoding in DSC generally involves different types of distortion from physical and virtual channels. In this letter, we adapt the turbo decoding to handle data mixed with two types of distortion simultaneously. By adjusting the channel reliability values and the calculation of extrinsic information, it will be shown to what extent the decoding with the adaptation outperforms one considering single type of distortion only. Moreover, the adaptation, matching well with the realistic DSC scenario, only requires a slight change for an existing turbo decoding hardware unit.     

Turbo equalization of serially concatenated turbo codes using a predictive DFE-based receiver

This paper investigates the performance of various “turbo” receivers for serially concatenated turbo codes transmitted through intersymbol interference (ISI) channels. Both the inner and outer codes are assumed to be recursive systematic convolutional (RSC) codes. The optimum turbo receiver consists of an (inner) channel maximum a posteriori (MAP) decoder and a MAP decoder for the outer code. The channel MAP decoder operates on a “supertrellis” which incorporates the channel trellis and the trellis for the inner error-correcting code. This is referred to as the MAP receiver employing a SuperTrellis (STMAP). Since the complexity of the supertrellis in the STMAP receiver increases exponentially with the channel length, we propose a simpler but suboptimal receiver that employs the predictive decision feedback equalizer (PDFE). The key idea in this paper is to have the feedforward part of the PDFE outside the iterative loop and incorporate only the feedback part inside the loop. We refer to this receiver as the PDFE-STMAP. The complexity of the supertrellis in the PDFE-STMAP receiver depends on the inner code and the length of the feedback part. Investigations with Proakis B, Proakis C (both channels have spectral nulls with all zeros on the unit circle and hence cannot be converted to a minimum phase channel) and a minimum phase channel reveal that at most two feedback taps are sufficient to get the best performance. A reduced-state STMAP (RS-STMAP) receiver is also derived which employs a smaller supertrellis at the cost of performance.