基于VHDL的Viterbi译码器的实现

介绍了一种运用VHDL来实现维特(Viterbi)译码器的方法。详细描述了维特比译码器的优化算法和用VHDL语言实现原理。电路在集成开发环境MAX PLUSII下可以完成设计、仿真、适配并下载。文中给出了维特比译码器顶层设计电路图，以及电路的主要模块和总体电路的仿真结果。其仿真结果表明，用VHDL实现维特比译码器是一种快速有效的方法。     

基于CCSDS 标准的遥感卫星下行数据纠错校验技术

卫星下传时难免会受到噪声干扰, 影响数据质量. 为了尽可能减少噪声干扰对卫星数据的影响, 几乎所有卫星在其数据下传时都加入了容错编码, 以提高卫星数据的抗干扰能力. 与此相适应, 地面处理系统要相应地进行纠错校验处理. 本文研究了基于CCSDS 标准的PN, CRC, RS 和Viterbi 纠错校验处理技术, 论述了纠错原理, 以Envisat 卫星为例, 给出了各种纠错校验处理技术的软件实现方法.      

深空测控通信中GMSK体制非相干解调算法研究

针对深空测控通信中GMSK体制非相干解调损失较大的难点,提出了一种改进的GMSK信号非相干维特比解调算法。通过分析相位状态网格图中相位转移规律,建立理论仿真模型。通过原理样机的研制和测试,实测数据表明：该算法具有解调损失低、实现复杂度适中的优点;相比于理论的最佳相干解调算法,在误码率1×10 -4 量级下,实测仅损失0.6 dB。目前该算法已应用于国内某深空测控通信系统GMSK体制基带设备中,并成功解调出欧空局Herschel–Planck卫星数据。     

基于维特比算法的GMSK信号非相干解调技术研究

GMSK体制是深空通信中的新型体制,它具有恒定的包络、优秀的频谱利用率和功率利用率。研究基于维特比算法的GMSK信号非相干解调技术,并在高斯白噪声信道下进行性能仿真。仿真结果表明,该解调算法性能优越,在信噪比Eb/N0=9dB时,GMSK(BT=0.5)信号的误码率性能可达10-4量级,优于传统调频方式约2.4dB。该解调算法已经在某深空测控演示系统中得到了试验验证,性能良好。     

隐马尔可夫模型在对象定位中的应用与实现

以医学图像中脊柱的定位为应用背景,对经典Viterbi算法进行改进,根据全局最优搜索算法提出了可控的最优搜索算法,把隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)应用于二维图像中线性结构对象的定位。以真实的人体脊柱X光照片为实验样本进行的定位实验,结果表明:HMM模型不需要对图像施加较多的限制,就可获得较成功的定位结果,同时引入了可控的最优搜索算法后,定位效果有了进一步的提高。还通过实验分析了可控制的最优搜索的两个控制参数对定位性能的影响,并提出了定位性能具有区间性的结论。     

基于FPGA的串行RS+Viterbi级联译码器的设计与实现

提出了一种基于现场可编程逻辑阵列(FPGA)的RS码(255,223)级联卷积码(4,3,3)译码器及其实现,给出了系统结构。其中级联译码器均采用串行结构,减少了资源占用。卷积译码使用Viterbi算法,给出了其初始化网络、分支度量计算、加比选、累计度量储存、幸存路径储存和回溯等主要部分;RS译码采用欧几里德算法,给出了伴随式计算、错误位置和错误值多项式计算(钱搜索计算错误位置、福尼算法计算错误值)、模二和计算解码输出等关键部分。     

短波SFH／CPM系统差分相位检测方案的性能分析

文章提出了一种基于Viterbi算法的短波SFH／CPM系统差分相位检测（DPD）的解调方案,运用Matlab建立了短波SFH／CPM系统模型,并在此模型上对该解调方案的误比特率进行了数值仿真。其仿真结果表明：DPD解调方案的误比特率可以达到10^-5～10^-6,能满足短波信道性能的需求。     

一种高速卷积编解码器的FPGA实现

在现场可编程逻辑器件(FPGA)的基础上，采用模块化设计，将超高速集成电路硬件描述语言(VHDL)和原理图混合输入，设计了一种可实现数据高速传输的卷积编码器和维特比译码器。在编码器和译码器中采用(7，3／4)增信删余方式以提高编译码效率。设计的维特比译码器速率可达100Mb／s。     

基于Laurent分解的星载AIS解调算法

为了适应星载AIS（船舶自动识别系统）条件,提出了一种基于Laurent分解的单通道星载AIS信号解调算法。AIS信号可通过Laurent原理分解成若干调幅脉冲信号,该算法用其中能量最大的2个调幅脉冲信号在接收前端作近似匹配滤波处理,然后采用维特比译码算法对信息码元进行还原。结合实际工程应用,对该算法在低信噪比和混叠信号2种条件下分别进行仿真。仿真结果表明,该算法在2种情况下正确解包率均显著优于传统算法。     

约束Viterbi算法及其在编码的图像传输中的应用

Viterbi算法的解码计算的复杂度会随指数增长,在信道状况比较差的条件下解码效果不理想。为了克服这些缺陷,需要尽可能利用已知的信息约束条件和先验知识进行解码,以提高解码效果。本文通过直接加入约束比特的方法将约束维特比方法应用于普通卷积码。与一般的维特比算法相比,在信道状况较差的情况下,该方法通过调整参数可将图像峰值信噪比提高2—10dB左右。实验表明,对于用分层树的集划分算法编码的图像,该方法是一种有效的传输差错控制手段。