Turbo码的一种全新的SOVA译码算法

SOVA算法因其译码时延低于MAP算法已成为Turbo码的实用译码算法。本文提出了一种放弃软判决值更新处理的全新的SOVA算法。该算法的独到之处在于,综合利用对栅格图的正向和反向搜索,从而实现了通过全局路径比较来产生软输出值。仿真结果表明,与传统SOVA算法相比这种全新的SOVA算法在不会明显增加译码计算量的前提下,显著地改善了译码性能。同时,其误码率性能在高信噪比时略优于Max-Log-MAP算法,并且已经逼近MAP算法。     

基于改进型SOVA的Turbo译码

第三代移动通信系统IMT-2000的高速率业务倾向于选择Turbo码,这就要求采用低时延、低复杂度的迭代译码技术,主要是软输出Viterbi算法(SOVA)和Max-Log-MAP算法.在先验等概和无限译码深度条件下,已证明略加修改的SOVA等效于Max-Log-MAP算法.由于在迭代译码中,先验概率须不断更新,本文证明了在存在先验概率的条件下改进型SOVA与Max-Log-MAP也是等效的,并讨论了有限译码深度限制下改进型SOVA与滑动窗口Max-Log-MAP算法的等效性.     

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)。     

Turbo码译码的改进SOVA算法

Turbo编码自1993年提出以来，由于其出色的译码性能，在编码界得了广泛关注，逐渐被吸纳到一些标准化体系中，对于Turbo码的译码问题，目前已有许多种译码算法，在传统SOVA（软输出维特比算法）译码算法的基础上，给出了一种SOVA译码的改进算法，仿真结果表明该算法在译码性能等方面具有较强的优越性。     

一种高速率的重叠复用传输系统及检测译码性能

该文研究了AWGN信道下重叠时分复用系统(OvTDM)及性能;在此基础上,研究了信道编码的OvTDM系统,并给出了最佳的检测译码算法-最大后验概率准则下的软入软出迭代算法。OvTDM系统与同频谱效率的QAM调制相比较,随着频谱效率的提高显示出性能增益。信道编码的OvTDM系统接收端在最大后验概率(MAP)准则下,检测与译码之间传递软信息进行迭代处理。仿真结果表明,软入软出迭代算法充分利用了符号重叠所自然形成的编码约束关系,获得了最大编码增益。     

一种新的基-4SOVA译码算法

SOVA (Soft Output Viterbi Algorithm)类算法因其译码时延远低于MAP类算法已成为Turbo码的实用译码算法,为了进一步减小译码延迟,提高译码速度,该文在简单分析基-4Max-Log-MAP算法的基础上,提出了一种新的基-4SOVA算法,并进行了完整的数学推导.该算法的关键是提出了一种新...     

一种基于SOVA的改进的Turbo码译码方案

本文在研究Ｔｕｒｂｏ 码反向ＳＯＶＡ（Ｓｏｆｔ－Ｏｕｔｐｕｔ ＶｉｔｅｒｂｉＡｌｇｏｒｉｔｈｍ ）译码性能的基础上,提出了一种同时利用正向和反向ＳＯＶＡ译码软输出信息的基于ＳＯＶＡ 的改进译码结构及其相应的软输出修正公式。计算机模拟结果表明,所提出的改进方案与传统的ＳＯＶＡ算法相比,其译码性能有明显的改善,并略优于Ｍａｘ－Ｌｏｇ－ＭＡＰ的性能     

Turbo码的迭代译码及在DS—CDMA和OFDM／CDMA中的应用

本文简单介绍了Turbo码基本原理、子码编码器和交织器设计等,详细地分析了Turbo码的基于MAP译码算法和基于SOVA译码算法的迭代译码方法及其性能,并与卷积码的性能进行了比较.重点论述了Turbo码在DS-CDMA移动通信系统的码率与扩频增益折衷设计、迭代译码和性能仿真结果.最后,简单论述了Turbo码在OFDM/CDMA中的应用.     

裁减自动球形译码算法与性能分析

提出了裁减自动球形译码（PASD）算法。该算法利用统计裁减有效减小了自动球形译码（ASD）算法中边界节点列表的大小S，并可通过对参数的适当设置获得误符号率性能与复杂度之间的折衷。分析与仿真表明，当采用较高电平调制（电平数大于4）时，在相同信噪比范围内，PASD在几乎不损失误符号率性能的前提下，较ASD节省大于30％的比较次数。     

基于Cyclic-2伪最大似然算法的Turbo乘积码在高速移动通信系统中的译码方法

采用扩展汉明码作为Turbo乘积码 (TPC)的子码时,与传统的Chase算法相比,Cyclic-2PML(循环 2伪最大似然)算法复杂度低。本文研究了基于该算法的TPC在高速移动通信系统中的译码方法,仿真比较了采用不同子码组合的TPC结合不同的调制方式在高斯信道和多径衰落信道中的性能。结果表明,以(32, 26, 4)扩展汉明码为子码的TPC,不仅具有较高的码率,同时可以获得更好的误比特率性能。     

SOVA译码算法与性能

文章重点描述PCCC码软输入软输出译码器的一种译码算法——软输出Viterbi算法(SOVA),在加性高斯白噪声信道(AWGN)和Rician信道上分别对其译码性能进行了计算机仿真,给出了相应的仿真结果。     

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。     

Turbo码SOVA译码的一种新的改进算法

SOVA算法由于低复杂度和低译码延时,已成为Turbo码的实用译码算法。该文针对SOVA译码算法的软判决值不精确对译码性能的影响,借鉴非均匀量化思想,提出了一种新的改进算法。仿真结果表明,在几乎不增加译码复杂度的情况下能够明显地改善译码性能。     

一种性能优越的Turbo码SOVA译码算法

MAP译码算法性能上是最优的,但是其复杂度也是十分高的,影响了硬件的实现,介绍了一种性能上接近于MAP译码算法,复杂度上有明显减少的译码算法,并且对其进行了完善,仿真结果表明对于二进制Turbo码,改进后的译码算法与MAP算法的译码性能更为接近。     

一种融合残差点信息的改进的多基线InSAR高程重建方法

针对不连续地形难以精确重建地形高程的问题,将干涉图残差点和相邻像素点差异比较相结合的坏点判断方法与基于全变分能量函数的最大后验估计算法结合起来,该文提出一种改进的多基线InSAR高程重建方法。该方法利用干涉图残差点和相邻像素点差异比较对不连续点计算原理的不同,对基于全变分能量函数的最大后验估计算法重建的预估地形高程图进行坏点判断,有效判断出高程图不连续点中由于噪声或计算误差引起的坏点,并对预估地形高程图中坏点进行适当加权更新获得最终估计的地形高程图。该文算法在保留基于全变分能量函数的最大后验估计算法简便的优点的同时提高了目标地形高程的估计精度。最后通过2种不同类型地形的仿真实验,表明该方法简单有效。     

4×4 V-BLAST系统分组最大似然检测算法

对于V-BLAST系统的检测,最大似然(ML)算法有着最优的性能却也有最大的计算复杂度;经典的排序连续干扰抵消(OSIC)算法复杂度较低,但数值稳定性差,且性能与ML差距较大.因此,本文基于检测性能和计算复杂度折中的思想,针对4×4 V-BLAST系统提出了一种分组最大似然(Group ML,GML)检测算法,在保证较好检测性能的基础上,通过将四维ML检测器分成两组二维ML检测器来降低计算复杂度.此外,本文还提出了一种简化的最大似然(Simpli-fled ML,SML)检测算法,通过将每组中的二维ML检测器的搜索空间从二维降至一维,进一步降低了计算复杂度,并证明其与ML算法具有一致的性能.仿真表明,在误符号率为10~(-3)时GML算法相比OSIC算法有约7dB的性能提升.经分析知.GML算法复杂度与ML-OSIC算法相比在高阶调制方式下有着显著的降低,易于硬件实现.     

基于MUSIC和ML方法的MIMO系统参数估计

该文提出了一种基于MUSIC和ML方法联合估计MIMO系统频偏和信道增益的算法,该算法首先使用MUSIC方法估计出多个发射天线到某一接收天线的频偏子集,然后利用最大似然方法在这个有限子集中分离出不同天线对之间的频偏,最后在频率同步的基础上利用最大似然估计器对信道增益进行估计。该算法解决了在估计多个频偏时直接使用最大似然估计进行多维搜索的问题,将多维搜索转化为一维搜索,降低了算法的复杂度。     

An efficient approximate maximum likelihood signal detection for MIMO systems

This paper proposes an efficient approximate Maximum Likelihood （ML） detection method for Multiple-Input Multiple-Output （MIMO） systems, which searches local area instead of exhaustive search and Selects valid search points in each transmit antenna signal constellation instead of all hyperplane. Both of the selection and search complexity can be reduced significantly. The method performs the tradeoff between computational complexity and system performance by adjusting the neighborhood size to select the valid search points. Simulation results show that the performance is comparable to that of the ML detection while the complexity is only as the small fraction of ML.