因子圖上的最佳接收機(jī)、最優(yōu)信號(hào)設(shè)計(jì).pdf

1、經(jīng)過(guò)近50年的發(fā)展,通信理論從單系統(tǒng)優(yōu)化逐步走向了聯(lián)合優(yōu)化.自從93年Turbo碼發(fā)明以來(lái),Turbo迭代算法被推廣到各個(gè)領(lǐng)域,包括均衡、檢測(cè)、信源信道聯(lián)合譯碼、同步等等.學(xué)術(shù)界形成了迭代處理就是最優(yōu)接收機(jī)的主流思想.98年空時(shí)編碼的發(fā)明又一次觸發(fā)了人們研究編碼、調(diào)制、天線收發(fā)分集聯(lián)合優(yōu)化的熱情.這些聯(lián)合優(yōu)化通信系統(tǒng)的研究趨勢(shì)需要一種統(tǒng)一的研究工具——因子圖.該文的工作主要是利用因子圖統(tǒng)一處理迭代信道譯碼算法、最優(yōu)多用戶檢測(cè)算法,給出比

2、較全面和詳細(xì)的詮釋,另一方面,對(duì)于空時(shí)編碼領(lǐng)域,我們首次提出了一種最優(yōu)信號(hào)設(shè)計(jì)的方法—空時(shí)連續(xù)相位調(diào)制(STCPM),這種碼具有非常優(yōu)異的系統(tǒng)性能.論文的主要內(nèi)容包括:在第二章中,我們著重介紹因子圖上的迭代信道譯碼.首先提出了一種結(jié)構(gòu)清晰的單向迭代Turbo碼譯碼算法,并給出了其因子圖詮釋;然后利用因子圖工具,我們得到了一種并行滑動(dòng)窗Turbo碼譯碼算法,仿真表明并行算法具有比串行算法更好的性能;對(duì)于Turbo碼的各種次優(yōu)譯碼算法,包括

3、雙向和單向Max_Logrnap算法、原始的SOVA算法及兩種改進(jìn)算法,以因子圖為工具,比較了它們的性能,通過(guò)仿真和半定量證明揭示了這些算法之間的等價(jià)性;最后,提出了一種對(duì)數(shù)壓擴(kuò)編碼的Turbo碼譯碼器,仿真表明這種譯碼器適用于工程實(shí)現(xiàn),減少存儲(chǔ)資源.在第三章中,主要討論因子圖上的最優(yōu)多用戶檢測(cè).我們將單向迭代MAP算法推廣到多用戶情形,提出了單向多用戶迭代檢測(cè)算法,仿真表明它具有與傳統(tǒng)算法具有相同的系統(tǒng)性能.進(jìn)一步,將迭代算法嵌入信道

4、估計(jì)算法中,提出了兩種迭代盲均衡算法,仿真表明,這兩種算法對(duì)于多徑衰落條件下的信道估計(jì)有所改善.第四章利第五章重點(diǎn)討論了空時(shí)編碼和連續(xù)相位調(diào)制聯(lián)合優(yōu)化的問(wèn)題.首次提出了STCPM的系統(tǒng)模型、編碼優(yōu)化準(zhǔn)則,并證明了反饋等價(jià)性定理,用以解釋STCPM具有優(yōu)異性能的原因.利用距離譜搜索算法,我們得到了多個(gè)STCPM的最優(yōu)碼,通過(guò)與STTC最優(yōu)碼相比較可知,STCPM碼具有極其卓越的性能.最后,我們指出利用因子圖進(jìn)行通信系統(tǒng)的聯(lián)合優(yōu)化設(shè)計(jì)才剛剛