复数域网络编码中最大似然解码算法的改进

针对复数域网络编码中继网络,提出一种改进的中继处的最大似然解码算法。当传统的最大似然解码算法使用在复数域网络编码中继网络中时,计算复杂度会随着信息星座图映射方式的改变而大大增加。为了降低计算复杂度,在前人研究的基础上提出一种改进的最大似然解码算法,该算法利用无线中继网络通信系统的非对称性,在解码时,先进行预判决,然后进行精确判决,这样可以大大降低计算复杂度,提高了系统性能。     

Performance of Quantized Turbo Decoding for Decoders with Maximum a Postriori Algorithm

This paper investigates Bit Error Performance for quantized turbo code over Gaussian channels. The turbo encoder is built using a parallel concatenation of two recursive systematic convolution encoders and a random interleaver. The turbo decoder employs' two iterative symbol by symbol MAP based algorithm decoders for decoding the received data. For a given quantization level, the Bit Error Rates are examined by considering the influence of the code structure, the block size, and the number of decoding steps. Finally, to measure loss of power efficiency due to quantization, the results are compared to previously published results for the unquantized case under the same Bit to noise ratio and the code structure. Omar M. Hasan Was born in Amman, Jordan, in 1964. He received the MS and the Ph.D degrees in Communications Engineering from New Mexico State University, Las Cruces, New Mexico, USA, in 1990 and 1996. Currently, he is the chairman of the Communications Engineering department at Princess Sumaya University in Amman, Jordan. During 1991–1992, he works at the RF and the digital system divisions at the Physical Science Laboratory, Las Cruces, New Mexico. During 1996, he worked as a researcher at the Manuel Lujan, Jr. Center for Space Telemetering and Telecommunications. Las Cruces, New Mexico, USA. During the year 2000, he was the head of research and development group at Cardiac Teleccommunications, Webster, TX, USA. His main research interests include turbo coding, narrow-band FSK systems, telemedicince, and mobile aided learning.     

一种基于改进PSO的随机最大似然算法

随机最大似然算法(Stochastic Maximum Likelihood,SML)具有优越的波达方位(Direction-of-Arrival,DOA)估计性能,但SML解析过程较高的计算复杂度限制了该算法在实际系统中的应用.针对SML计算复杂度高的问题,提出一种低复杂度的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO),解决了传统PSO算法中粒子数多和迭代次数多的双重缺点.首先,根据天线获得的信号,将旋转不变子空间法(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)求得的闭式解作为DOA的预估计值,同时计算系统此时的信噪比以及SML在此信噪比下的克拉-美罗界(Cramer-Rao bound,CRB).然后,根据DOA预估计值和当前CRB值在SML最优解的近邻范围内确定较小的初始化空间,并在该空间初始化少量粒子.最后通过设计合适的惯性因子w,使粒子以合理的速度搜索最优解.实验结果表明,改进PSO算法所需的粒子个数和迭代次数大约是传统PSO算法的1/5,降低了SML的解析复杂度,计算时间是传统PSO算法的1/10,因此在收敛速度上也有显著的优势.     

Computationally Efficient Maximum Likelihood Approach to DOA Estimation of a Scattered Source

The problem of Direction-Of-Arrival (DOA)estimation in the presence of local scatterers using a uniform linear array(ULA) of sensors is addressed. We consider two models depending on whether theform of the azimuthal power distribution is explicitly known or not. For bothmodels, the block-diagonal structure of the associated Fisher InformationMatrix (FIM) is exploited to decouple the estimation of the DOA from that ofthe other model parameters. An asymptotically efficient Maximum Likelihood(ML)DOA estimator is derived which entails solving a 1-D minimization problemonly.Furthermore, the 1-D criterion can be expressed as a simple Fourier Transform.A numerical comparison with the Cramér-Rao Bound (CRB) illustrates thefactthat our computationally very simple DOA estimators are statisticallyefficientfor a wide range of scenarios.     

球解码的改进算法

文中首先对MIMO系统启发式算法中的BLAST算法和球解码(CL算法)进行了研究.然后,在前面介绍的相关知识基础上,提出了一种新的球解码算法.该改进算结合BLAST算法计算量小和球解码算法(CL算法)误码性能好的优点而提出的.改进算法在牺牲一定误码性能的情况下,换取算法计算量的大幅度下降.仿真结果表明了这种改进算法的有效性.     

LFM信号参数估计的最大似然改进算法

为实现含噪声LFM信号参数的快速检测和精确估计,提出了一种基于延时相关解线调的最大似然估计改进算法,即首先在时域内进行延时相关解线调,然后对解线调后含噪声信号进行经典功率谱估计,得到调频斜率的粗略估计,将此估计值作为初始值,再进行最大似然估计,得到调频斜率的精确估计值,用此精确估计值对原LFM信号进行解线调,再以同样的思路可以得到LFM信号初始频率的最大似然精确估计值。仿真实验证明了该算法的有效性。     

MIMO系统中球形译码算法的应用

MIMO系统在带来巨大容量的同时,也产生了极大的接收信号检测复杂度。球形译码算法是较好解决这一问题的有效途径之一,通过减少比较信号点的个数达到降低计算量的要求。根据MIMO系统的信号模型特点,结合相关研究的新进展,对球形译码原理和算法进行了探讨。理论分析表明,该方法可以用较少的计算量来获得最大似然检测性能,有较高的应用价值。     

基于非圆信号波达方向估计的最大似然算法

现有的非圆信号波达方向(DOA)估计算法基本都是子空间分解类的,如NC-MUSIC、NC-ESPRIT算法等。基于子空间拟合类的非圆信号DOA估计算法研究的不多。文中依据非圆信号的DOA估计数学模型,提出了基于非圆信号的DOA估计最大似然算法。通过计算机仿真,将基于非圆信号的最大似然算法与常规最大似然算法及基于非圆信号的MUSIC算法进行了性能比较。结果表明,该算法提高了方位估计的估计性能,对于估计精度要求很高、用户比较密集的场合,能发挥很大的作用。     

Turbo码的一种高效改进型MAP译码算法

该文给出了一种改进型最大后验概率(MAP)译码算法用于实现并行级联卷积码(Turbo码)的最优译码。与基于对数域的Log-MAP算法相比较,该文给出的算法不引入对数域,但能够完全消除标准MAP算法在迭代过程中必须进行的大量指数和对数运算。计算机仿真结果表明,这种具有最优纠错性能的改进型MAP算法能够显著减少运行时间,其译码效率甚至优于牺牲了较多纠错性能的最快速的对数域MAP译码算法(Max-Log-MAP)。     

基于可信位置排序的咬尾卷积码译码算法

咬尾卷积码的传统译码算法没有考虑咬尾格形图的循环性,译码起始位置固定,译码效率相对较低。该文首次证明了咬尾卷积码基于格形图的译码算法与译码起始位置无关,即从任意位置开始译码得到的最优咬尾路径即为全局最优咬尾路径。基于此提出一种基于可信位置排序的咬尾卷积码译码算法。新算法利用咬尾格形图的循环性,根据接收到的信道输出序列估算每个译码起始位置的可靠性,从而选择一个可靠性最高的译码起始位置。和传统译码算法相比,所提算法具有更快的收敛速度。     

无线MIMO系统中球解码算法的一种改进

简要介绍了无线M IMO(多输入多输出)系统模型,研究了CL以及KCL球解码算法,并对其性能和复杂度进行了比较;重点介绍了CLimp算法,这种近似算法是一种新的低计算量、准最优的球检测算法,并对其性能进行了详细分析。在此基础上,提出了加权KCL与CLimp近似算法结合的JCLimp新算法,仿真结果表明此新算法在与CL算法、CLimp算法误比特率性能近似的情况下,算法复杂度具有一定的优势,证明了JCLimp算法的有效性。     

基于最大似然算法的OFDM同步技术研究

同步问题是卫星通信中的一个关键问题,直接关系到通信系统的性能。文中简要介绍了OFDM的同步技术,主要讨论了符号定时同步和载波同步。最大似然估计算法在OFDM符号定时同步和载波频率同步中得到了广泛的应用,通过最大似然估计方法,避免了基于导频符号的同步估计带来的频率和功率资源的浪费,通过仿真可以看到,能够很好地实现OFDM系统的符号同步和载波同步。     

准正交编码最大似然检测优化算法

准正交空时编码(QOSTC)可以提高多天线系统的信道容量,但其最大似然(ML)检测算法复杂。在分析了QOSTC的ML检测算法的基础上,提出了一种ML检测优化算法,与ML相比,该优化算法在大幅度降低检测所需的运算量的同时,保持了与ML相同的检测性能,从而解决了QOSTC相对于正交空时编码(OSTC)而言,采用ML检测时复杂度较高的缺点。数值分析与仿真结果验证了上述结论。     

多天线系统中逼近最大似然的快速检测算法

该文针对无编码的多输入多输出无线通信系统中的最大似然检测接收机在发端天线数较多、调制阶数较高时计算复杂度过高的问题,提出了一种低复杂度的球形译码算法。该算法首先利用信道信息对待检测的发送信号矢量进行分组,然后对各组内的信号矢量采用球形译码进行最大似然检测,并在组间做干扰消除。理论分析和仿真表明,该算法不仅复杂度低,而且能够逼近最大似然检测的性能。     

极化码序列连续删除译码算法的改进设计

极化码连续删除译码算法性能和传统的LDPC码存在一定差距。序列连续删除算法(SCL)的提出极大地改善译码性能,是极化码推向实际应用中的重要一步。但是该算法复杂度较高,延迟大。改进的序列连续删除(SCL)译码算法是基于改善极化码码长受限的情况,文中描述SCL算法是通过码树上的搜索序列路径来表示译码过程。改进的算法通过减少译码算法在码树上的序列路径来降低时间和空间复杂度。通过仿真表明,改进的算法有效地降低了译码的复杂度同时在性能上也接近最大似然(ML)译码算法。     

基于矩阵分解的代数几何码的译码

本文给出了基于矩阵分解的代数几何码的译码算法，该算法可对任意错误个数不超过［（ｄ－１）／２］的接收码字进行译码，且该算法简单，便于理解与实现。     

一种基于连续蚁群算法的快速最大似然DOA估计

针对传统最大似然估计计算量大的问题,将连续空间蚁群算法与最大似然估计算法相结合,在ACOML算法的基础上,提出了一种用混沌序列初始化状态空间的改进蚁群算法MACOML(Muddleheaded ACO)。该方法使用混沌映射产生的初始状态空间来代替ACOML算法中的随机序列产生的初始状态空间,增加了初始解的遍历性,同时在寻优过程中增加了局部搜索。仿真结果表明:MACOML能保持最大似然估计方法的高分辨性能,而计算复杂度只是最大似然方法的1/20。     

MSK信号的最大似然检测

最小频移键控(Minimum Shift Keying,MSK)是一种连续相位的频移键控。MSK信号包络恒定,相干检测时的误码率性能比一般的频移键控要好。MSK在引入倾斜相位的概念后,其相位格图类似于卷积码的时不变网格图,因此能用Viterbi算法实现最优解调。理论分析和数值模拟表明,在相位与时间严格同步的条件下,MSK基于Viterbi算法的最大似然检测法性能更好,是最优的解调方法。这里仅考虑在加性高斯白噪声信道下信号传输的相干检测。     

DTMB中NR码软解码的实现

提出了一种有效的软输入软输出NR解码方法,可应用于地面数字电视广播传输标准(DTMB)中.其算法基于软输入的最大似然概率译码,使用最大相关码字和次最大相关码字产生输出软信息.经仿真验证,引入此方案的NR解码后,P8码率LDPC解码性能提高了约3.6 dB.     

一种最大似然网格搜索卫星FDOA辐射源定位算法

如何利用辐射源信号到达不同卫星的多普勒频差对辐射源定位是目前卫星无源定位技术研究的热点之一。针对卫星FDOA辐射源定位的特点,建立含有地球表面约束的FDOA定位方程,研究基于最大似然网格搜索的定位方程求解算法,推导了详细求解过程,并对该算法的性能进行分析与仿真评估。仿真结果表明,该算法收敛速度快,能够接近克拉美罗界下限,是一种最优的定位估计器。