低复杂度极化码SCL译码算法

极化码的串行抵消列表(SCL)译码的逐次逐比特进行判决过程与路径度量值的计算筛选过程是整个译码系统复杂度与延迟的主要来源.在分析现有SCL及多比特判决译码的优缺点基础上,针对SCL译码造成的译码系统复杂度高和延时大的问题,将每组多比特码字(多个独立信道)视作一个整体,并在译码时通过信道合成构造为一个虚拟多比特信道,从而可以对多比特码字进行同步传输并根据信道递归公式进行同步判决译码.由此基于SCL译码的码树构造提出一种构造多比特虚拟信道的SCL译码算法,并结合设置译码码树节点阈值减少码树节点分裂次数的方法进一步增强了上述算法.在AWGN信道下的分别对虚拟2、4和8比特信道SCL译码的误码率及误帧率性能进行仿真.仿真结果表明在虚拟8比特信道情况下,预设阈值S=30时的译码性能接近传统SCL算法,且总历经节点数降低了63.7%,总加法次数是8比特同时判决译码算法的17%.此算法降低了译码算法的计算复杂度及硬件存储复杂度,更适合于硬件实现,具有一定的实用价值.     

基于Jacobi迭代的大规模MIMO系统低复杂度软检测算法

基于Jacobi迭代提出一种低复杂度信号检测算法,在算法实现中避免了矩阵求逆运算.数学推导证明,该算法应用于MMSE检测时是收敛的,与传统的Neumann级数展开方法对比,能达到与其完全相同的检测性能,并且在任意迭代次数下能将复杂度保持在O(K2),而后者当级数展开项数大于等于3时复杂度上升为O(K3).为了进一步将Jacobi迭代应用到软判决中,提出了一种用于信道译码的LLR的近似计算方法.仿真结果表明,经过几次迭代,Jacobi迭代算法收敛较快,并接近MMSE检测性能.     

多波束卫星系统中低复杂度分组预编码算法

针对格基约减辅助的THP(LRA-THP)算法运算复杂度高问题,在一种分组预编码算法的基础上,提出一种适用于多波束卫星系统的低复杂度分组预编码算法,该算法根据波束间的距离对用户进行分组,通过最大化SSLNR得到预处理矩阵,抑制组间干扰,各组内采用LRA-THP算法,计算预处理矩阵时充分利用多波束卫星信道的特点,降低需要求解的预处理矩阵的维度,从而减小算法的运算复杂度.理论及仿真分析结果显示,该算法的运算量远低于LRA-THP,与原分组预编码算法相比,该算法的复杂度能够降低24%,同时性能损失不超过0.1 d B.另外,该算法中引入一组参数,使其能够灵活地在复杂度与可靠性之间进行折中.     

空间调制信号的低复杂度球形译码算法

为进一步降低球型译码算法(SM-SD)的复杂度,同时不影响算法的误比特性能,提出一种SM-SD算法,采用了不同于目前存在的SM-SD算法的复变量实数化方式,具有独特的搜索树结构,搜索树的相邻两层相互独立.分析了新算法的原理及搜索过程,通过矩阵运算理论分析了几种SM-SD算法的运算复杂度,然后在不同的空间调制系统中对SM-SD算法的误比特性能和运算复杂度进行仿真.理论分析和仿真结果表明:新算法的性能接近于最大似然算法,运算复杂度低于已有的各种类型的球型译码算法,因此更加适合于检测空间调制信号.     

结构化LDPC码的改进比特翻转译码算法

为提高结构化低密度奇偶校验码的硬判决比特翻转译码算法的性能,提出了一种极低复杂度的改进比特翻转译码算法.该算法利用信道输出序列的幅度将硬判决比特分成两组,在每轮迭代中,利用两个译码门限对多个比特进行翻转,降低了每次翻转比特时发生错误的概率,在加快译码收敛速度的同时实现了译码性能的提高;并且该算法仅在迭代前需要实数运算,而在每轮迭代中只需逻辑运算即可,复杂度极低.仿真结果表明,该算法以极低的复杂度获得了较快的译码收敛速度和优异的译码性能.     

编码CPM信号低复杂度联合迭代解调译码算法

针对编码连续相位调制(CPM)信号迭代检测中存在的复杂度高以及容易出现正反馈等问题,从网格状态和迭代译码两方面对算法进行改进,提出了一种低复杂度的联合迭代解调译码算法。该算法利用基于状态分集思想减少状态序列检测(RSSD)的方法进行网格状态的化简,结合硬判决辅助(HDA)迭代停止准则来进行动态译码,减少了迭代次数,进一步降低算法复杂度。理论分析和仿真结果表明,该算法与传统算法相比,在保持良好性能的同时,可以大幅降低系统复杂度,有效抑制正反馈,减少译码时延。     

一种低复杂度的多用户MIMO THP排序算法

Tomlinson-Harashima预编码算法是一种有效的多用户多输入多输出下行链路算法,但是它的性能严重依赖于预编码符号的顺序．为了有效地衡量Tomlinson-Harashima预编码排序算法的性能,定义了一种排序增益因子．在此基础上为了最大化排序增益,提出了一种基于近似等对角QR分解的低复杂度Tomlinson-Harashima预编码排序算法．该算法通过对信道矩阵的行向量排序,使信道分解后的三角阵具有近似相等的对角元素值,改善了排序性能．仿真表明,与优化的Tomlinson-Harashima预编码排序算法相比,该算法大大降低了计算复杂度,而误码率性能几乎没有损失．     

MIMO系统中低功耗性能最优的球译码

针对球译码中性能与复杂度无法兼顾的问题，提出了消除固定复杂度球译码算法复杂度冗余的方法. 该方法以满分集度为性能基准，经过合理的半径构造，使发送向量落在超球体外的概率足够小且避免分集度的损失，在平均意义上显著降低了复杂度，从而减少了算法在执行时的功耗. 仿真结果表明，在满足性能最优和最大时延条件下，算法的功耗大幅度降低.     

论坛数据形式化表示技术研究

介绍了TPC（Turbo Product Code）译码的基本原理,及其基于软输入软输出（SISO）的Chase2算法的传统译码步骤。结合软译码的基础理论,通过分析码字在AWGN信道中的传输特点得到码字判决的自适应门限,并提出了一种基于可靠性度量的自适应错误图样参数的改进算法。仿真结果表明,与传统的TPC译码算法相比较,改进算法降低了误码率,减少了运算复杂度。     

一种新的频率选择性信道下V-BLAST检测算法

针对频率选择性衰落信道,提出了一种新的基于判决反馈均衡的V-BLAST(垂直-贝尔实验室分层空时)检测算法.在算法中,提出了分段训练的概念,依据前段训练结束后,各层被检测信号的信噪比大小在反馈部分进行逐层递增反馈.该算法无需进行信道估计,无需对信道矩阵求逆,且能自适应信道变化.同时,相对于自适应多输入多输出判决反馈均衡算法,新算法的计算复杂度明显降低,且低信噪比条件下的误码率性能有所改善.仿真实验给出了新算法与自适应多输入多输出判决反馈均衡算法的性能对比,证明了新算法的有效性.     

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。     

基于矩阵求逆化简的大规模MIMO系统线性信号检测

在大规模多输入多输出（MIMO）系统上行链路中,当基站端天线数远大于单天线用户数时,传统的最小均方误差（MMSE）检测算法能达到接近最优的线性信号检测性能.但是,MMSE算法涉及复杂的矩阵求逆,导致其难以快速有效地实现.为了平衡检测性能和计算复杂度之间的关系,对比分析了基于多项式展开的近似矩阵求逆方法和基于线性方程迭代求解的等效矩阵求逆方法,并将其应用于软判决检测中,充分利用了信道编译码的软信息,在降低检测算法复杂度的同时达到接近最优的检测性能.     

多波束卫星系统中低复杂度预编码技术

针对减格辅助Tomlinson-Harashima预编码(LRA-THP)算法复杂度高的问题,提出一种适用于多波束卫星系统的低复杂度预编码算法. 该算法根据用户间的距离对用户进行分组,然后利用矩阵求逆及正交三角分解(QR)计算预处理矩阵,用于抑制分组间干扰. 计算过程中充分利用多波束卫星系统特点,减小预处理矩阵的维度,从而进一步降低算法运算量. 各分组内分别采用LRA-THP,消除残留用户间干扰. 仿真结果表明,相比LRA-THP,该算法的运算复杂度能降低92.5%,同时性能损失控制在0.2 dB. 另外,该算法能获得与已有的分组预编码算法相近的误码性能,同时使运算量降低69.7%. 该算法的低复杂度及灵活性使其具有较强的实用价值.     

简化的固定复杂度球型译码算法

提出一种适用于多输入多输出通信系统的简化的固定复杂度球型译码算法.研究多天线接收信号的概率分布,根据接收信号满足卡方分布的特性,提出利用累计分布函数,结合检测错误上限,确定裁剪半径,将检测过程中大于该裁剪半径的节点裁剪掉.仿真结果表明,简化的固定复杂度球型译码算法在高信噪比的情况下,可以有效降低计算复杂度.     

一种低译码复杂度的高速率-全分集2×2STC算法

为了降低接收端译码器的译码复杂度,提出了一种能降低译码复杂度的STC算法。对码字矩阵进行设计,利用最大似然译码算法分析接收信噪比特性。通过MATLAB仿真所得结果表明,文中提出的算法与Viterbi译码算法引比,虽具有相当的译码性能,但译码复杂度大大降低。     

基于免疫算法的球形译码算法研究

在多输入多输出(MIMO)系统的信号检测算法中,球形译码算法的性能最接近最大似然检测算法,是目前应用最为广泛的一种信号检测方法,但传统的球形译码算法在低信噪比时计算复杂度较高,在高信噪比时误码率性能不够理想.该文提出了一种改进的球形译码方法,利用免疫算法的寻优能力来获得最佳的初始搜索半径,从而达到在保证译码性能的同时有效地降低计算复杂度的目的.实验仿真结果表明,与传统的球形译码算法相比,基于免疫算法的球形译码方法在高信噪比下可以达到最大似然译码的性能,同时能有效降低低信噪比时的运算复杂度,从而更符合现代无线通信实时性的要求.     

一种新型低复杂度的Turbo TCM迭代均衡译码结构及算法

提出了一种新型低复杂度的Turbo TCM(TTCM)迭代均衡译码结构,用交织器和解交织器将软输入软输出(SISO)的均衡器与基于符号的TTCM译码器级联起来进行迭代均衡译码,这样不但可获得较高的频带利用率,而且可消除限带信道中的码间干扰(ISI)．在接收端,采用基于最小均方误差的线性均衡器(MMSE-LE)代替基于最大后验概率(MAP)均衡器,这样可大大降低系统的复杂度．通过仿真表明,这种低复杂度的TTCM迭代均衡译码系统的性能可接近于高斯信道下TTCM系统的性能．     

基于SAGE算法的STBC+OFDM信道估计和译码方法

文章首先介绍了SAGE(空间交替最大)算法的理论基础,然后结合STBC(空时分组码)+OFDM(正交频分复用)系统模型推导出基于SAGE算法原理的信道估计和译码公式.该算法的具体过程为:假定OFDM系统的一个子帧包含若干OFDM符号,其第1个OFDM符号为导频子块,根据第1个OFDM符号解出的信道信息对第2个OFDM符号进行参数估计,完成第2个符号的译码后,解出该OFDM符号的信道信息并将其作为下一个OFDM符号译码的信道参数,依次完成所有符号的译码.该算法不随天线个数增加的增加运算复杂度,能够追踪信道的变化,并且算法复杂度较低.经过仿真验证,该算法的性能优于LMMSE(最小均方误差)信道估计+ML(最大似然)译码算法的性能,性能稳定,可作为天线数较多,支持高速移动终端的B3G/4G移动通信系统的一种信道估计和译码算法.     

一种改进的多元LDPC译码算法

为解决多进制LDPC码基于FFT-BP译码算法不利于硬件实现的问题,提出了一种改进算法:利用对数运算,将乘法运算变换成对数域上的加法运算,从而降低复杂度,便于硬件实现。对该算法在高斯白噪声信道,基于GF(4)有限域、码率0.5的规则LDPC码(486,972)进行了仿真分析。结果显示:改进的FFT-BP译码算法相对传统的FFT-BP译码算法,在误码性能上损失极小(当误码率10-4时,信噪比损失大约0.07dB)情况下,能够使译码算法硬件复杂度得到较大的改善。     

格缩减辅助MIMO检测的非线性量化

针对格缩减辅助(LRA)多入多出(MIMO)检测中,采用格缩减技术后导致星座畸变、引起变换域信号非线性联合量化复杂度高的问题,提出了一种排序反馈的非线性量化算法. 该算法同时考虑了变换星座的边界和各元素间的相关性,且根据量化误差的大小选择信号量化判决的顺序,依次量化判决信号的各元素. 仿真证明,基于该算法的格缩减辅助MIMO检测性能优于无排序反馈量化和逐元素独立量化的格缩减辅助MIMO检测,且能很好地逼近最大似然检测的性能;在平坦块衰落信道下,计算复杂度为多项式复杂度.