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迭代译码和迭代均衡算法研究

杨剑啸  
【摘要】: Gallager于上世纪60年代发明了低密度校验码,然而由于译码算法的硬件实现复杂度太高而被人束之高阁。近年来由于硬件水平突飞猛进的发展,使得LDPC重新获得大家的关注,其性能可以和理论上的极限性能——Shannon限非常接近。然而,Gallager提出的标准LDPC译码方法不仅需要大量的存储单元,而且也需要很高的迭代次数。 受基于行(校验方程)顺序更新Turbo译码器的启发,本文将Turbo译码原理应用于LDPC译码,提出了一种基于列(变量)顺序更新的Turbo译码算法,不仅减少了近一半存储单元,而且迭代次数只是原来的一半。 为了解决LDPC译码算法计算复杂度问题。本文提出一种最速下降译码算法,该算法存储复杂度和码长成正比,而且计算复杂度也远远低于其它的译码算法。在此基础上,本文还将Jacobian译码算法和几种Min-Sum算法应用于DVB-S2和DMB-T通信系统标准中,为不同的应用提供了多种解决方案。 从1993年以来,迭代检测技术一直受到人们的关注。在实际通信系统中,完美的信道信息是不可能获得的,而软信息(也可以成为外信息)可以通过迭代来不断更新。 信息传递算法是一类基于图论的模型,本文将Tanner图理论用于描述信道冲激响应,提出了一种基于Tanner图的均衡算法,这种算法运算复杂度低于BCJR均衡算法,但是能够取得和BCJR算法相媲美的性能。 经典Wiener信道估计算法需要大量的训练序列,本文将Wiener信道估计算法一般化,提出了一种软判决Wiener信道估计算法,并且为了解决求逆运算复杂度高的问题,本文推导出了一种软判决LMS信道估计算法,大大提高了信道估计的精度。 本文将基于Tanner图理论的均衡算法和软自适应判决信道估计算法,和前向纠错码应用于Turbo均衡方案,并将其应用于DVB-S2系统当中,取得了很好的性能。


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