Turbo码的性能分析与仿真

在介绍分析Turbo码的编译码结构、译码算法的基础上,通过计算机仿真手段对AWGN信道中Turbo码在不同参数条件下的译码性能进行了探究和讨论,通过分析各因素对Turbo码性能的影响,为设计Turbo码提供了参数选择的基本原则。     

低信噪比通信系统中Turbo码应用仿真

由于Turbo码能得到较大的编码增益,因此许多低信噪比通信系统中都选择了Turbo作为信道编码。本文在简要介绍Turbo码的编译码原理的基础上,对Turbo码在通信系统中的应用进行了仿真,重点分析分析了译码方法、译码迭代次数、码率对Turbo性能的影响。     

基于校验子的Turbo码编译码原理

在Turbo码的编译码过程中,为了降低计算码字的复杂度,减少在公共信道中信息的泄露,采用一种计算Turbo码字的新的方法,即利用离散变量的线性卷积和二进制解卷积的方法完成Turbo码的码字生成。在译码过程中,使用了校验子和边信息联合的译码方式,使得信息在公共信道中得以保护和约束。仿真结果表明,可分别在信噪比1dB的条件下实现100000个二进制序列的误码率达到了10-4以下。     

信道编码中的Turbo码技术探讨及其性能分析

本文首先详细介绍并分析了Turbo码技术的编译码方法，而后对Turbo码性能做了分析与比较，最后对Turbo码的性能进行了相关评价。     

VoIP中丢包恢复的方法

网络丢包是影响网络电话(VoIP)服务质量的核心因素。Turbo码可以提供数据可靠性,但它编译码的性能却影响其在VoIP中的应用。该文提出通过改进Turbo码的编译码方式使其应用于丢包恢复的思想,包括减少Turbo码迭代译码次数以及根据网络状况自适应地设置交织器大小。实验结果证明,改进的Turbo码可以更好地应用于VoIP传输中的网络丢包恢复。     

非对称Turbo码的设计

采用具有不同约束长度和不同类型生成多项式的递归系统卷积码作为Turbo码的两个分量码,设计了两类非对称Turbo码,可以有效地解决标准对称Turbo码在整个信噪比范围不能同时具有较好的误比特率性能和较低的错误平层的问题。计算机仿真结果表明采用非对称Turbo码,可以降低Turbo码的译码复杂性,实现Turbo码在低信噪比的性能和高信噪比的错误平层的良好折中,有效地改善Turbo码的整体误比特率性能。     

无线局域网中Turbo码的应用研究

通过分析无线局域网中敖据传输的特点,对Turbo码鳊码和译码方案进行适合于WLAN的改进,设计出无线局域网中Turbo码编译码器的实现方案.通过计算机仿真研究相关参数的变化对Turbo码性能的影响.并与传统WLAN中应用广泛的卷积码进行性能比较,仿真结果表明,利用Turbo码编码技术能够较大地提高无线局域网传输性能.     

高斯白噪声信道下Turbo乘积码应用仿真

本文介绍了一种新型的前向纠错编码方案--Turbo乘积码(TPC).分析了Turbo乘积码的编译码原理.并对高斯白噪声信道下的TPC编译码性能进行了仿真.通过选取不同参数子码组合的性能对比,提出了最优的TPC编译码方案.仿真结果显示,与传统的卷积码和Turbo码相比,Turbo乘积码不仅具有优异的误码率性能,而且可以做到更高的编码效率.     

结合残留冗余信息的Turbo码译码方法

Turbo码有逼近香农极限的优异性能,特别适合用于无线通信链路上的前向纠错编码方案,但是标准Turbo码译码时存在错误平层（error floor）现象,误码率（BER）和误帧率（FER）有待进一步降低。提出了一种结合信源残留冗余信息进行译码的Turbo码（RR-Turbo码）,通过为Turbo码的译码提供更充分的先验信息以进一步降低误码率和误帧率。仿真结果表明,RR-Turbo码比传统Turbo码在高信噪比区可得到2?dB的额外编码增益,有效改善了错误平层现象。     

Turbo乘积码在卫星通信中的应用分析

Turbo乘积码在卫星通信中起到很强的纠错作用,其编译码性能的好坏直接影响到卫星通信信号的传输质量。通过对Turbo乘积码Chase译码算法的分析和改进,得出了译码算法中各个参数的选择对译码性能的影响的仿真实验结果,并对实际的卫星通信信号进行仿真实验,对仿真结果进行性能分析,验证了Turbo乘积码可以得到很好的译码结果。     

Turbo译码器的改进算法及FPGA实现

在传统的Turbo译码算法Log-MAP的基础上,对译码算法和SISO译码模块进行了优化,得到了改进的SW-Log-MAP算法,它在保证译码性能的前提下,大大降低了其运算复杂度,减少了存储空间。并且给出了改进译码算法硬件实现的设计方案,完成了Turbo译码器的FPGA实现,通过测试证明,译码器达到了设计要求。     

一种Turbo乘积码编译码器的设计与实现

分析了Turbo乘积码的线性编码和基于Chase算法的软输入软输出迭代译码方法,讨论了硬件可实现的低延迟编码器、译码器应具有的结构特点,并采用此方法设计了1个长度为1024bit、码率66％的Turbo乘积码。该编码器工作时钟和输入数据速率相同,译码器则需要3倍于输入数据速率的时钟,译码器理论吞吐率可达60Mb／s。实测结果表明,其性能和仿真值相差不大于0．4dB。     

三维TPC编解码器的仿真研究

对三维TPC（Turbo乘积码）编译码的算法及性能进行了仿真。TPC编码的3个子码都采用（16,11）的扩展汉明码,编码码率约为0．32,码字长度为4096。三维TPC译码采用基于Chase2算法的软输入／软输出迭代译码算法。利用matlab进行仿真,采用4次迭代,在AWGN信道中,Eb／N0为3dB时,误码率小于1×10^-6。这种纠错方式适用于带宽宽,功率受限且传榆性能要求高的通信系统中。     

Blind parameter estimation of turbo convolutional codes: Noisy and non-synchronized scenario

Blind estimation of forward error correction code parameters at the receiver plays a significant role in non-cooperative communication, adaptive modulation and coding systems, and reconfigurable receiver systems. Turbo convolutional codes, a parallel concatenation of multiple convolutional codes, are used in digital communication and storage systems to achieve low bit error rate. The present paper proposes innovative algorithms for the blind estimation of code parameters and reconstruction of turbo convolutional encoder over noisy scenario. The turbo convolutional code is designed using two component codes along with an interleaver. Recursive systematic convolutional codes are used as component codes. Any imperfection in synchronization of received data for the proposed code parameter estimation algorithm is compensated through a bit position adjustment parameter. The performance of the proposed algorithms in terms of parameter estimation accuracy is investigated for different modulation order, code rate, and constraint length values. It is observed that the performance improves with decrease in modulation order and constraint length values.     

基于GPU的并行Turbo乘积码译码器

Turbo乘积码是一类前向纠错码,在高码率下具有良好的误码率性能。TPC编码器的实现相对简单,其译码器的译码复杂度也比较合理。因此,TPC被广泛用于各种场景,例如卫星通信系统和数据存储系统等。提出了一种基于GPU的并行TPC译码器,可以同时译码二维乘积码矩阵的所有行或列。设计了一种并行基本译码器,以简化由扩展汉明码构成的TPC的译码过程。实现了测试样例和有效码字计算的并行化,降低了译码延迟。为了进一步提高译码吞吐率,提出了多通道TPC译码器。在不同的GPU上测量了并行译码器的性能,实验结果表明,与基于CPU的TPC译码器相比,基于GPU的并行TPC译码器的译码延迟显著降低。此外,基于GPU的并行TPC译码器的吞吐率在NVIDIA RTX 2080 Ti上达到30 Mbps,在NVIDIA GTX Titan V上达到38 Mbps,是基于CPU的TPC译码器性能的44倍和54倍。     

Ka频段移动卫星系统的Turbo码仿真性能

因天气影响Ka频段信道的衰落与其他衰落信道有所不同,研究了Turbo码在Ka频段移动卫星通信系统中的性能.Turbo码解码的过程中需要知道信噪比信息,针对该频段包括天气衰减和多径衰减两部分的特点,根据接收端天气情况是否已知,给出了两种改进的可供选择的信噪比估计方法.最后利用Matlab仿真了利用理想的和估计信噪比的Turbo码系统的性能.仿真结果表明该估计方法是有效的,可以较正确的估计出信道的信噪比信息,为Ka波段移动卫星系统中Turbo码解码提供了一种切实可行的方案.     

可变码长LDPC码的GAU构造算法

考虑度分布、最小环长和环近似外信息度等因素,从减少短环和增加外信息度入手,提出了可变码长LDPC码的GAU(Girth ACE union)构造算法。该算法构造的校验矩阵能适应较大范围的码长变化,其短码的纠错性能与802.16e中的LDPC码相当,中长码的性能较后者略优。不同码长的码字具有结构相同的校验矩阵,便于编译码器对所有码长采用同一架构设计,能有效降低编译码器的实现复杂度。GA U算法适用于支持可变长度数据传输的各类通信系统的LDPC码设计,具有重要的理论意义和 实用价值。     

基于卷积码的Turbo码交织器的设计

以（３７,２１）ＰＳＣ码为例,提出对基于卷积码的Ｔｕｒｂｏ码的交织器的设计方案,并推广到一般的ＲＳＣ码．分析了该交织对Ｔｕｒｂｏ码距离谱的影响．给出了动用该交织后分量码的选取原则．可以看到,该交织器设计方案在误比特率为１０＾－５时将产生明显的作用．     

LTE标准下Turbo码编译码器的集成设计

针对固定码长Turbo码适应性差的缺点,以LTE为应用背景,提出了一种帧长可配置的Turbo编译码器的FPGA实现方案。该设计可以依据具体的信道环境和速率要求调节信息帧长,平衡译码性能和系统时延。方案采用"自顶向下"的设计思想和"自底而上"的实现方法,对Turbo编译码系统模块化设计后优化统一,经时序仿真验证后下载配置到Altera公司Stratix III系列的EP3SL150F1152C2N中。测试结果表明,系统运行稳健可靠,并具有良好的移植性;集成化一体设计,为LTE标准下Turbo码ASIC的开发提供了参考。