LDPC譯碼關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、低密度奇偶校驗(yàn)(LDPC)碼是一種接近 Shannon容量限的信道編碼，基于圖模型的迭代譯碼具有線性的復(fù)雜度，是當(dāng)今編碼領(lǐng)域最受矚目的研究熱點(diǎn)之一。為了進(jìn)一步降低譯碼復(fù)雜度，本文在充分比較各種譯碼算法特點(diǎn)的基礎(chǔ)上選擇最小和譯碼算法進(jìn)行深入研究。采用不同的量化方法量化LDPC碼最小和譯碼算法的初始消息得到了一類整數(shù)譯碼算法。接著對(duì)非均勻量化、LDPC碼在多進(jìn)制相位調(diào)制下的整數(shù)譯碼、如何估計(jì)和積譯碼所需使用的信道參數(shù)和幀自同步等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行

2、了深入的研究和實(shí)現(xiàn)。主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)有4點(diǎn)。
　　1、提出了一種基于整數(shù)運(yùn)算的最小和譯碼算法，即通過采用均方誤差最小的量化方法和本文提出的量化代表元為整數(shù)的量化方法量化LDPC的初始消息，對(duì)量化后的信號(hào)進(jìn)行放大并映射成整數(shù)，從而設(shè)計(jì)了一類新的整數(shù)量化的最小和譯碼算法。仿真實(shí)驗(yàn)表明，不同量化規(guī)則下的最小和譯碼性能有一定的差別，在高斯信道下上述兩種非均勻量化后的最小和譯碼比均勻量化后最小和譯碼性能更好，且不增加譯碼時(shí)間。
　　2、提出

3、了一種最大熵量化的方法，此方法是一種信源分布未知時(shí)的最大平均互信息量化。當(dāng)信源分布未知時(shí)，可根據(jù)接收到的信號(hào)統(tǒng)計(jì)其分布特征，然后采用最大平均互信息量化的方法進(jìn)行量化。詳細(xì)分析和推導(dǎo)了信源分布未知和已知時(shí)的最大平均互信息量化的量化方法，并采用這兩種方法對(duì)最小和譯碼算法的初始消息進(jìn)行量化，設(shè)計(jì)了兩種性能優(yōu)異的最小和整數(shù)譯碼算法。仿真表明，信源分布已知時(shí)最大平均互信息量化后的譯碼性能最好，最大熵量化后的譯碼性能次之。指出最大平均互信息量化是一

4、種能保持信源信息的最優(yōu)量化方法。而后，設(shè)計(jì)了一個(gè)修正因子，加上這個(gè)修正因子后，上述譯碼算法的性能有了進(jìn)一步的提高。
　　3、提出了一類在QPSK和8PSK調(diào)制下基于整數(shù)運(yùn)算的軟譯碼算法。本文對(duì)LDPC碼在QPSK和8PSK調(diào)制下的應(yīng)用進(jìn)行了深入研究，詳細(xì)推導(dǎo)了在QPSK和8PSK調(diào)制下LDPC碼基于對(duì)數(shù)似然比測(cè)度下的和積譯碼算法(LLR-SP)中初始消息的計(jì)算公式，得到了相應(yīng)調(diào)制方式下的硬判決規(guī)則和軟譯碼方法。通過量化上述初始消息

5、，設(shè)計(jì)了一類在QPSK和8PSK調(diào)制下基于整數(shù)運(yùn)算的最小和譯碼算法。此譯碼算法在譯碼計(jì)算時(shí)所有變量都是整數(shù)，便于硬件實(shí)現(xiàn)，且相對(duì)于LLR-SP算法而言能在性能下降不大的情況下大大提高譯碼速度。最后對(duì)上述推導(dǎo)出來的各種算法進(jìn)行了仿真分析，指出最大平均互信息量化后的最小和譯碼算法性能較好。
　　4、提出了一種在高斯信道下信道參數(shù)σ2的估計(jì)方法，根據(jù)此方法的具體特點(diǎn)推導(dǎo)了矩估計(jì)、最大似然估計(jì)和貝葉斯估計(jì)在此方法限定條件下的估計(jì)表達(dá)式。并