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.     

MIMO-OFDM中一种新的接收算法

建立了基于空时分组编码的多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM）发射模型,提出了基于该发射模型和软输入软输出（SISO）技术的多用户似然迭代接收算法,该算法通过采用分组接收和简化的SISO多用户检测算法,使得接收算法具有较低的复杂度和较快的收敛性能。给出了该算法的具体实现框图,通过仿真实验验证了该算法的快速收敛性和有效性。     

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。     

基于有限域上乘法群与均衡不完全区组的准循环LDPC码构造

构造低编码复杂度的准循环LDPC码是其在高速数据传输系统中有效应用的关键技术之一。本文通过引入有限域上乘法群,提出了一种新的基于均衡不完全区组(BIBD)的准循环LDPC码的构造算法。算法将基于BIBD的传统构造算法中的加法群替换为乘法群,简化了相应元素位置向量的计算;同时通过校验矩阵扩展(dis-persion)构造出能够抵抗长突发删除错误的好码。仿真结果表明,本算法构造的准循环LDPC码的围长至少为6,能够采用反馈移位寄存器实现线性复杂度的编码;利用和积译码算法进行迭代译码,AWGN与BEC信道下译码性能与随机构造的LDPC码相当。     

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。     

基于多级维纳滤波的双基地MIMO雷达多目标定位方法

为了降低双基地多输入多输出(MIMO)雷达目标定位过程中的计算复杂度,避免进行占主要计算量的协方差矩阵特征值分解或奇异值分解和二维空间谱的峰值搜索,将多级维纳滤波(MSWF)应用于双基地MIMO雷达多目标定位的研究中。利用MSWF的前向递推原理,得到信号子空间;然后利用ESPRIT算法估计发射角(DOD)和接收角(DOA),且DOD和DOA自动配对,实现了多目标交叉定位。分析了本文算法和ESPRIT算法的计算复杂度,并通过仿真实验及性能分析验证本文算法的有效性。理论分析和实验结果表明:本文算法在保证二维方位角估计性能的基础上,显著地降低了计算复杂度,缩短了运算时间,更加符合MIMO雷达信号实时处理的要求。     

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。     

大规模场景的百分比近邻软阴影绘制算法

针对传统软阴影绘制算法在面对大规模三维场景时绘制效率较低的问题,文章基于四叉树加速结构的阴影图构建,研究了邻域节点的搜索方法和遍历顺序的选择方法,提出了一种基于四叉树的百分比近邻软阴影算法。实验结果表明,与传统算法相比,该方法能够有效提高大规模三维场景的软阴影绘制效率,且性能稳定,可以渲染出高质量的软阴影效果。     

基于BP算法的LDPC码改进译码算法

目前,LDPC码的译码主要采用MacKay和Neal提出的BP(Belief-Propagation)迭代译码算法。但其水平步骤和垂直步骤的孤立使部分外信息在下一次迭代中才能对译码产生帮助。为了使这部分外信息得到更有效的利用,本文提出两种以外信息的传递路径为导向的改进BP算法,用于LDPC码的译码。模拟显示,在加性高斯白噪声信道下,本文提出的两种方法在译码复杂度的不变或基本不变的情况下,有效加速了迭代的收敛,得到了更好的译码性能。     

局部概率传播译码的非系统低密度卷积码

低密度卷积码(LDCC)是低密度码(LDPC)经由其产生矩阵的侧滑变换成为带状产生矩阵而得到的,具有LDPC和卷积码的误码性能好等一些共同特征。LDCC码的和积算法译码方法可以进一步改进为局部概率传播译码方法。采用流水线结构的局部概率传播译码方法用于LDCC码得到了接近和积算法的译码性能,而且译码延迟比LDPC大为降低,译码器更为简单,便于实时工作。     

基于Turbo方法的乘积码脉冲位置迭代调制解调译码

脉冲位置调制（PPM）无线光通信系统易受到大气湍流影响，针对于此，将Turbo技术引入到PPM的解调和乘积码译码中。基于极大似然准则导出了PPM软检测解调方法，结合分组码的SISO译码，构建了检测解调和译码联合迭代的Turbo结构，推导了其迭代原理算法。仿真分析结果表明，误码性能可随迭代次数增加改善，其中，在大气闪烁指数0.1和误码率10-6条件下，迭代3~5次相比非迭代系统获得了0.8 dB以上的增益。     

改进最近邻算法及其在雷达目标识别中的应用

最近邻（Nearest Neighbor,简记NN）算法是一种广泛采用的非参量模式识别方法,其渐近分类错误概率不超过Bayes错误概率的两倍。但NN算法需要存贮的训练样本较多。剪辑最近邻算法通过对训练样本进行预处理,改善了NN分类器的渐近性能,也略减少了设计NN分类器所需要存贮的训练样本,但需要存贮的样本仍然较多。     

基于自适应修正曼哈顿距离的室内定位方法

在室内WiFi环境下,针对常见指纹匹配算法所忽略的信号波动问题,提出了一种基于自适应修正曼哈顿距离和AP选择的指纹匹配算法,并结合加权K近邻方法实现定位。首先采用AP选择算法获取部分受干扰程度小和出现频率高的AP,在指纹匹配时仅使用该部分AP的接收信号强度进行计算;在分析WiFi信号传播衰减公式和信号波动的基础上,提出了将自适应修正曼哈顿距离作为指纹匹配的度量距离,使用该距离旨在平滑信号波动对指纹相似度计算的影响;最后采用加权K近邻方法估计测试点的坐标。实验结果表明,在加权K近邻方法的框架下,基于自适应修正曼哈顿距离的定位算法在定位精度上优于基于欧氏距离、曼哈顿距离、余弦距离和Sorensen距离的定位算法。     

Generalized Feedback Decoding of Convolutional Codes

The use of convolutional codes with feedback decoding is a common error-correction technique in simple communication systems. A drawback of conventional feedback decoding is the limitation to a class of self-orthogonal codes which, in general, are nonoptimum. Based on distance properties of the utilized code and test-error pattern analysis, we propose generalized feedback decoding which does not have the abovementioned limitation. This is minimum distance decoding and can be applied to any convolutional code while still maintaining its simplicity. Therefore, it has the advantage of being easily adopted in existing systems. We can use the relatively complicated Viterbi or sequential decoders in larger terminals and, with the same code, use the proposed decoders in smaller terminals; otherwise, both large and small terminals must utilize the same type of decoder. The proposed decoding scheme could also be used to simplify and speed up sequential decoding. In addition, comparisons of the proposed decoder with other feedback decoders are presented.     

分组码在有记忆删除信道上的性能计算

 本文首先描述了一种有记忆删除信道模型,然后提出了分组码在该信道上的性能的迭代算法。最后以Golay(23,12,7)码为例给出了多种信道参数之下的性能曲线。     

Decoding techniques in state estimation for dynamic systems withpast histories

States of dynamic models with a higher order memory are estimated using both a stack sequential decoding algorithm and the Viterbi decoding algorithm (VDA), without higher dimensional dynamic system representation. This results in memory reduction for state estimate implementation. It is found that state estimation with a stack sequential decoding algorithm is faster and more practical than the state estimation with the Viterbi decoding algorithm, even though the estimates obtained by the Viterbi decoding algorithm are superior     

一种实用的Turbo码编译码设计

Turbo码对解决远距离微弱信号处理问题提供了良好的途径,然而其交织器对存储的要求和译码算法的复杂性,提高了其工程实现的难度。本文提出一种实用的方案,采用二次置换多项式（QPP）交织器和线性拟合Log—Map译码算法,减少了计算量,节省了存储空间。同时,通过参量优化设计,提高了纠错性能。仿真实验结果表明,该方案能够满足低信噪比条件下的误码率要求,易于工程实现。