Turbo乘积码编译码算法研究及其DSP实现

【摘要】：差错控制编码技术是现代无线通信系统中的关键技术之一。差错控制编码研究的主要内容是希望在低译码复杂度的前提下,寻找一种逼近香农极限的编译码方法。Turbo乘积码与卷积Turbo码性能相近,分量码采用了线性分组码,不仅译码复杂度低,译码延迟小,且能在高码率时保持较高的译码性能,近年来成为纠错编码领域的研究热点,在移动通信、卫星通信和高速数据传输方面具有广阔的应用前景。 本文首先研究了Turbo乘积码的编译码原理。重点研究了Chase-Pyndiah软输入软输出迭代译码算法,推导了算法过程,深入分析了迭代译码的核心思想,提出了一种寻找竞争码字的简化的方法,并给出了MATLAB仿真结果。 接下来,论文对由Chase-Pyndiah算法改进而来的梯度译码算法作了研究,并以TPC(64,57,4)~2为例,通过MATLAB仿真分析了梯度译码算法与Chase-Pyndiah算法相比在算法复杂度和编码增益上的改变。此外,论文还从不同分量码、最不可靠位个数、迭代次数三方面对影响Turbo乘积码译码性能的因素作了仿真分析。 其结果表明,在高斯白噪声信道下,经BPSK调制,译码过程经4～6次迭代,信噪比接近4dB时,误码率已达到10~(-7)数量级。改进的梯度译码算法相对于Chase-Pyndiah算法编码增益下降了0.7dB左右,却使译码复杂度下降了10倍。梯度译码算法在译码复杂度和译码性能间实现了很好的折中。 论文最后对编译码算法的DSP实现作了探究。以CCS3.1为软件工具,编写C代码,通过程序调试,实现了算法在simulator和TMS320C6416 DSP芯片上的运行仿真,实验结果表明定点DSP与MATLAB仿真相比大致存在0.5dB的差异量。