基于因子圖的聯(lián)合迭代檢測(cè)與譯碼算法研究.pdf

1、無(wú)線(xiàn)通信中的多徑效應(yīng)會(huì)引起信道失真導(dǎo)致碼間干擾(ISI)。迭代檢測(cè)與譯碼技術(shù)的引入更好地解決了這一問(wèn)題,它采用Turbo迭代的思想,把獨(dú)立的均衡器與譯碼器有機(jī)地結(jié)合起來(lái),顯著地改善了系統(tǒng)性能。Turbo均衡技術(shù)中,基于最大后驗(yàn)概率的MAP均衡算法性能最優(yōu),但是計(jì)算復(fù)雜度過(guò)高,難于實(shí)現(xiàn)。因此尋求一種性能與復(fù)雜度良好折中的均衡算法成為眾多研究者追求的目標(biāo)。
　　 因子圖與和積算法的提出為研究人員提供了一種解決通信問(wèn)題的新方法。本文采

2、用因子圖的方法來(lái)處理Turbo均衡問(wèn)題,并將其應(yīng)用于聯(lián)合迭代檢測(cè)與LDPC譯碼算法中。文章不僅給出了一種優(yōu)良的均衡方法,而且采用因子圖模型將均衡器和譯碼器融合到了一個(gè)框架中,用整體的、聯(lián)合的觀點(diǎn)解釋了整個(gè)迭代檢測(cè)與譯碼系統(tǒng)。本文主要內(nèi)容如下:
　　 1.詳細(xì)描述了因子圖的定義,推導(dǎo)了基于圖模型的和積算法,通過(guò)實(shí)例解釋了和積算法的消息傳遞過(guò)程,同時(shí)介紹了近些年來(lái)因子圖的發(fā)展現(xiàn)狀及其廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。
　　 2.闡述了Turb

3、o均衡原理,討論了Turbo均衡框架中最優(yōu)的MAP均衡算法和經(jīng)典編譯碼算法。研究了采用因子圖方法處理通信中的均衡問(wèn)題,推導(dǎo)Turbo均衡系統(tǒng)中基于因子圖的迭代檢測(cè)與譯碼算法,并進(jìn)行了仿真分析。通過(guò)對(duì)仿真結(jié)果的分析和比較,發(fā)現(xiàn)因子圖均衡方法在稀疏信道下,獲得良好性能的同時(shí)有效降低了計(jì)算的復(fù)雜度。
　　 3.提出了基于因子圖的聯(lián)合迭代檢測(cè)與LDPC譯碼算法。文中首先描述了LDPC碼的定義、表示方法和編碼原理,并對(duì)其譯碼及簡(jiǎn)化譯碼算法