航空通信系统Turbo编译码研究

Turbo编译码技术因其优越的性能在无线通信领域得到广泛地研究和应用。介绍了Turbo码的编译码原理和迭代译码结构,仿真了不同交织长度、迭代次数和接收码元的量化对Turbo译码性能的影响,并基于航空通信系统应用对特定参数的Turbo码进行工程实现。仿真结果和工程实现结果均表明:所选取的Turbo码实现简单,性能优异,对航空通信系统中Turbo码的选取具有重要的指导意义。     

一种新Turbo码交织器的VHDL设计

介绍了Turbo码和交织技术，分析了几种常用交织算法的特点。根据组合交织器的设计思路，提出了隔行写入螺旋式交织方案。利用硬件描述语言（VHDL）编程设计了这种交织器的电路，并给出了仿真结果。     

Turbo码Log-MAP译码算法简化实现的研究

Log-MAP算法实现Turbo译码时,要用查表等方法进行修正项的近似计算。用误差传播理论推导出Log-MAP算法大规模集成电路实现时状态度量和对数似然值等的精度要求,明确了量化方案,并由此得出计算修正项所需要的精度由信道接收值量化精度决定。理论上解释了信道接收值量化间隔为0.25时,8级查表就可以满足译码精度要求;也解释了高信噪比条件下,由于量化误差的传播,修正项可以忽略不计,此时Max-Log-MAP算法与Log-MAP算法一样,也是最优译码算法。根据推导出的对修正项精度的要求,结合修正项函数值分布特点,提出用6级非均匀查表计算修正项的方法。该方法能达到16级查表精度,在实现上比8级均匀查表简单。计算机仿真证明了上述结论。     

一种改进的Turbo码Log-MAP译码算法

在传统Turbo码Log-MAP译码算法的基础上,借鉴已有的简化算法,提出了一种改进的Log-MAP译码算法。仿真结果表明,新的算法在大大降低译码复杂度的同时较好地保持了译码性能,使其非常接近Log-MAP算法的译码性能;同时也非常有利于硬件实现。     

软输入软输出LDPC码译码算法

提出了一种软输入软输出LDPC码译码算法,采用欧氏距离作为判决准则,通过对欧式距离信息的反对数和进行迭代处理,实现软输入软输出译码;同时,还提出了该算法的一种简化方法,以降低计算复杂度。本文提出的软输入软输出算法无需接收信号的信噪比和信道状态即可实现译码,并且在性能无明显损失的前提下降低了计算复杂度。仿真结果表明,在性能与和积译码算法性能相近的情况下,计算复杂度比和积译码算法的复杂度下降了约10%。     

Turbo乘积码编译码算法研究

介绍了基于Chase算法[1,3]的Turbo乘积码软入软出(SISO)迭代译码算法。对Turbo乘积码在加性高斯白噪声(AWGN)信道下的性能进行了仿真和分析,结果表明:Turbo乘积码译码复杂度较低,在编码效率较高时,仍具很好的译码性能。     

高速Turbo并行迭代译码原理及仿真

Turbo码之译码过程通常采用LOG-MAP算法的迭代译码,在获得很好的译码性能的同时,也造成了巨大的译码延迟,因而限制了其实际应用。为了降低译码延迟,通常采用分块并行译码方案,将译码器接收到的长帧分割为长度较小的子帧。对基于LOG-MAP算法的并行译码方案进行仿真实现,结果表明并行译码方案在获得很好的译码延时的同时,也存在误比特率性能的下降,即所谓分块效应。     

基于最大序列相关性的Turbo码交织器识别

针对现有算法在Turbo码交织器识别中存在低信噪比适应性差，且识别性能随交织长度增加而急剧恶化的缺点，提出了基于最大校正序列相关的识别算法。该算法首先利用已识别的交织位置序列对每一帧交织位置上的信息序列进行估计，通过遍历可能的交织位置，并作互相关运算，当遍历位置为交织映射关系时，该位置上的数据序列与估计序列具有最大的相似度，从而完成交织位置识别；然后充分利用这些交织位置上的序列，分别估计出校正数据序列，将校正的序列再与原始序列叠加，完成码元校正，直到所有的交织关系识别完成。所提算法直接利用了截获的软判决信息，同时能够实现码元校正，这就克服了以往算法的两个缺点。仿真结果表明，在信噪比为-1 dB，交织长度为1024时，所提出算法仅仅需要1000数据帧，就能达到100%的识别率，与以往算法相比，性能提升2~3 dB，同时完成一次可靠识别所需的数据量仅需以往算法的1/4。     

航空通信系统中的LDPC编译码研究

低密度奇偶校验码(LDPC)是目前最优秀的码字之一,其接近香农传输极限的性能使其成为第五代通信系统(5G)唯一的数据信道编码。介绍了LDPC码的编译码原理和迭代译码结构,并对码长为4096,码率为1/2的LDPC码进行MATLAB仿真和FPGA工程实现。仿真结果和工程实现结果均表明:所选取的LDPC码实现简单,性能优异,对航空通信系统中信道编码的选取具有重要的指导意义。     

CCSDS近地LDPC译码算法研究

针对CCSDS（空间数据系统咨询委员会）推荐的近地LDPC（低密度奇偶校验）码技术进行了研究,建立了和积译码算法、对数似然和积译码算法、最小和译码算法的数学模型,并对上述译码算法的译码复杂度和译码性能进行了仿真分析.分析结果表明,和积译码算法与对数似然和积译码算法的译码性能距离香农限1.2 dB,最小和译码算法的译码性能距离香农限1.45 dB.因此,提出基于最小和译码算法的改进算法——偏移最小和译码算法与归一化最小和译码算法,并分析了这2种译码算法的译码复杂度,同时进行了大量仿真实验.实验结果表明,当偏移因子β=0.15时,偏移最小和译码算法性能达到最优,译码性能距离香农限1.25 dB;当归一化因子α=0.741 2时,归一化译码算法的译码性能达到最优,译码性能距离香农限1.2 dB.归一化译码算法具有优异的译码性能和合理的复杂度,可以遴选作为CCSDSLDPC的译码算法用于工程实现.此外,还研究了迭代次数对译码性能的影响,结果表明,当迭代次数大于10次时,译码性能提升不再明显,故工程实现时迭代次数应设置为10次.     

GF（q）域上的低密度校验（LDPC）码的译码及其在深空通信中的应用

低密度校验码是一类能有效逼近香农限的好码,而高进制的LDPC码具有比二进制LDPC码更好的性能,但其译码复杂度太高不利于工程应用。本文提出了一种基于协同优化算法的低复杂度的高进制LDPC码的译码算法,并讨论了其在深空通信中的应用。     

High Hardware Utilization and Low Memory Block Requirement Decoding of QC-LDPC Codes

This paper presents a simple yet effective decoding for general quasi-cyclic low-density parity-check (QC-LDPC) codes, which not only achieves high hardware utility efficiency (HUE), but also brings about great memory block reduction without any performance degradation. The main idea is to split the check matrix into several row blocks, then to perform the improved message passing computations sequentially block by block. As the decoding algorithm improves, the sequential tie between the two-phase computations is broken, so that the two-phase computations can be overlapped which bring in high HUE. Two overlapping schemes are also presented, each of which suits a different situation. In addition, an efficient memory arrangement scheme is proposed to reduce the great memory block requirement of the LDPC decoder. As an example, for the 0.4 rate LDPC code selected from Chinese Digital TV Terrestrial Broadcasting (DTTB), our decoding saves over 80% memory blocks compared with the conventional decoding, and the decoder achieves 0.97 HUE. Finally, the 0.4 rate LDPC decoder is implemented on an FPGA device EP2S30 (speed grade -5). Using 8 row processing units, the decoder can achieve a maximum net throughput of 28.5 Mbps at 20 iterations.     

综合应力加速贮存试验方案优化设计

针对电子产品在贮存过程中受到的复杂环境应力及现阶段主要采用单应力加速贮存试验的现状,提出一种基于累积损伤理论的温度-湿度步降加速贮存试验方案的优化设计方法。以电子设备正常应力水平下中位寿命估计值的最小渐近方差为目标,以各加速应力水平为设计变量,结合极大似然估计理论,建立了温度-湿度综合应力加速贮存试验方案优化设计的数学模型。对某电度表的综合应力加速贮存试验进行优化设计,利用遗传算法解得k=5时的方案为最优方案。利用Monte Carlo仿真进一步证明k=5时的方案为最优方案。经优化后的试验方案不仅可以满足小样本综合应力加速贮存试验的优化设计,而且能够保证试验数据的估计精度,减少试验次数,缩短试验时间和节约费用。     

无人机测控传输中SCCPM优化设计

针对无人机测控传输系统频率资源日趋紧张、电磁环境日渐复杂的现状,为提高无线传输频带效率和功率效率,在卷积码和CPM（Continuous Phase Modulation,连续相位调制）的基础上,提出一种基于SCCPM（Serially Concatenated CPM,串行级联CPM）的无人机遥控、遥测数据传输体制.通过引入Turbo（涡轮）码迭代原理设计CPM解调与卷积译码反馈校正结构,并对CPM解调算法进行优化以减小复杂度,得到相位连续、频谱紧凑、编码增益高、收敛特性好的无人机测控通信系统.仿真结果表明：所设计方案采用级联外迭代方式可获取更高的信噪比增益、更低的错误平层——与典型应用的RS（Reed-Solomon,里德-所罗门）码级联卷积码相比,该方案能够多获取1.6 dB的信噪比增益,表明SCCPM更适用于无人机测控数据传输.     

短波信道多普勒扩展仿真与实现

针对直接FIR滤波和多级内插滤波生成衰落因子的算法中存在算法复杂度高、计算效率低、存储空间大等问题,文章研究了一种多级迭代滤波的算法,以降低算法复杂度和减少存储空间,实时生成衰落因子;并进行了算法的复杂度分析和仿真实现,验证了算法的有效性.