譯碼
- 基于關(guān)鍵翻轉(zhuǎn)集合的極化碼Fast-SSC-Flip譯碼算法
具有低復(fù)雜度的編譯碼結(jié)構(gòu)和優(yōu)良的糾錯性能，其已成為5G增強(qiáng)移動寬帶場景(Enhance M ob ile B road Band,EM BB)中控制信道的編碼方案。當(dāng)極化碼的碼長趨近于無窮大時，串行抵消譯碼算法(Successive Cancellation,SC)被證明是一種可使極化碼的糾錯性能達(dá)到信道容量的譯碼算法。但SC譯碼算法在有限碼長情況下的譯碼性能并不理想，并且具有較高的譯碼時延。為此，研究者提出了串行抵消翻轉(zhuǎn)(Successive Cance
電子與信息學(xué)報(bào) 2023年10期2023-11-18
- 一種引入積分修正的二維信息大數(shù)邏輯LDPC譯碼算法*
的設(shè)計(jì)、構(gòu)造、編譯碼算法、性能分析以及應(yīng)用等方面,產(chǎn)生了眾多優(yōu)秀的研究成果[7-14]?；谲浥袥Q的譯碼算法是其中性能最優(yōu)異的譯碼算法,最著名的就是基于置信傳播的軟判決迭代譯碼算法,即置信傳播(Belief Propagation,BP)或和積譯碼算法[8-9](Sum-Product Algorithm,SPA),而基于硬判決的比特翻轉(zhuǎn)(Bit-flipping,BF)譯碼算法是目前最簡單的算法之一。此后為提高譯碼性能,研究者在BF算法中引入可靠度,提出
電訊技術(shù) 2023年9期2023-09-26
- 一種基于串行消除列表的多比特翻轉(zhuǎn)譯碼算法
碼,具有較低的編譯碼復(fù)雜度,被第三代合作伙伴計(jì)劃(3rd Generation Partnership Project,3GPP)確定為5G eMBB場景下控制信道編碼方案,成功入選5G標(biāo)準(zhǔn)。極化碼的碼長越趨近于無窮,其極化效果越好。但是,在中短碼長情況下,極化效果較差。為了提高極化碼的糾錯效果,Ariken[1]提出一種串行抵消譯碼(Successive Cancellation,SC)算法,但在有限碼長情況下,性能并不理想;于是,Tal等[2]提出一種
- 簡化軟信息迭代的遙測TPC譯碼算法
速下降。TPC編譯碼使用簡便,碼長靈活,不僅能夠糾正由隨機(jī)信道引起的錯誤,而且能夠糾正由突發(fā)信道引起的錯誤,可適用于彈箭高碼速率遙測數(shù)據(jù)的傳輸。Chase2算法是一種TPC譯碼中使用較廣泛的算法,但在實(shí)時性要求高的遙測系統(tǒng)中,存在譯碼過程繁瑣、處理延時較大等問題。如何在譯碼性能與復(fù)雜度這兩者間找到最佳平衡點(diǎn)是必須要解決的實(shí)際問題,對原始算法的改進(jìn)勢在必行[2]。本文在探究TPC Chase2迭代譯碼算法的基礎(chǔ)上,提出了軟信息迭代簡化算法,可以減少迭代譯碼次
探測與控制學(xué)報(bào) 2023年2期2023-05-05
- 極化碼自適應(yīng)信道譯碼算法
tion，SC）譯碼可令信道容量理論上達(dá)到香農(nóng)極限［1］，因此極化碼成為目前5G的編碼標(biāo)準(zhǔn)之一，且在未來的多種無線通信應(yīng)用場景下有巨大潛力［2-3］.然而，在編碼長度有限情況下，SC 譯碼的性能低于低密度奇偶校驗(yàn)（low density parity check，LDPC）碼［4］，需研究更可靠譯碼方法.ARIKAN［5］提出置信傳播（belief propagation，BP）譯碼方法，利用置換因子圖方式進(jìn)行譯碼，迭代計(jì)算多次后，該方法性能高于SC 譯碼
深圳大學(xué)學(xué)報(bào)（理工版） 2022年5期2022-09-27
- 基于量化修正的低復(fù)雜度LDPC譯碼算法*
ck,LDPC)譯碼作為優(yōu)秀的信道編碼方案，具有糾錯性能好且易于并行譯碼的特點(diǎn)，吸引了來自國內(nèi)外眾多研究者的關(guān)注。LDPC碼由Gallager[1,2]首次提出，但受限于當(dāng)時的硬件技術(shù)水平，其譯碼算法難以實(shí)現(xiàn)，在此后的30多年間基本被研究者忽略。到20世紀(jì)90年代中后期，隨著計(jì)算機(jī)及硬件技術(shù)的發(fā)展，特別是Mackay等[3-6]開展的系列研究，重新掀起了人們對LDPC碼的關(guān)注，圍繞LDPC碼的研究取得了大量實(shí)用的研究成果[7-11]。由于眾多研究者的努力，
廣西科學(xué) 2022年2期2022-06-10
- 一種5G系統(tǒng)自適應(yīng)快速SCL極化碼譯碼算法
2 SC和SCL譯碼算法(4)(5)SCL譯碼器[3]內(nèi)部并行地放置了L個SC譯碼器，在SC譯碼的串行過程中，SC譯碼器對每個信息位保留0與1，因此， 每條譯碼路徑分裂為2條路徑， 并更新路徑度量(Path Metric，PM)來選擇最佳L個候選，第i步的第l條路徑對應(yīng)的PM定義為：(6)PM反映了每條路徑的可靠性，在算法最后，輸出PM最小的路徑。對于CA-SCL算法，選擇CRC校驗(yàn)成功的結(jié)果，如果均未成功，則輸出PM最小的路徑。本文在仿真過程中均使用CR
無線電工程 2022年5期2022-05-10
- 基于多/單比特切換機(jī)制的LDPC碼兩級WBF算法
農(nóng)極限的好碼，其譯碼算法可分為硬判決譯碼和軟判決譯碼算法。軟判決譯碼算法通過校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)和變量節(jié)點(diǎn)之間的軟信息傳遞更新，常用算法有置信傳播(Belief Propagation, BP)算法[2]、最小和算法[3]和基于上述算法提出的一些改進(jìn)算法[4-5]；硬判決譯碼算法每次迭代時翻轉(zhuǎn)不滿足校驗(yàn)方程個數(shù)最多的比特，主要代表算法為比特翻轉(zhuǎn)(Bit-Flipping, BF)算法[1]。由于硬判決譯碼算法并沒有對可靠度軟信息進(jìn)行考量，故其具有復(fù)雜度低和運(yùn)算量小等特
光通信研究 2022年2期2022-03-29
- 一種基于奇偶校驗(yàn)碼級聯(lián)極化碼的低復(fù)雜度譯碼算法
由于其較低的編、譯碼復(fù)雜度等優(yōu)勢，受到了廣泛的關(guān)注，因此，極化碼成為近年來最具吸引力的信道編碼之一[2-4]，成功入選5G標(biāo)準(zhǔn)，作為增強(qiáng)移動寬帶場景中控制信道的編碼方案[5]。當(dāng)極化碼的長度趨于無窮時，才能更好地達(dá)到信道容量，然而在中短碼長時性能不佳。為了提高極化碼的糾錯性能，先后提出了許多不同的譯碼方法。文獻(xiàn)[1]提出采用串行抵消(Successive Cancellation, SC)譯碼算法，由于SC譯碼算法是一種次優(yōu)的譯碼算法，在有限長碼長中性能有
電子與信息學(xué)報(bào) 2022年2期2022-03-09
- 面向數(shù)據(jù)可靠傳輸?shù)母?span id="suqw0qq" class="hl">譯碼率帶反饋的LT碼
r相比，LT碼編譯碼復(fù)雜度低，且實(shí)現(xiàn)起來更加簡單。然而，傳統(tǒng)的LT碼的譯碼方案[5]，需要通過迭代查找度為1的編碼來實(shí)現(xiàn)譯碼。當(dāng)找不到度為1的編碼時，譯碼停止，剩下的編碼無法譯碼。為了提高LT碼的譯碼率，本文提出一種LT碼譯碼方案，該方案通過迭代選取多個編碼來產(chǎn)生度為1的數(shù)據(jù)包，實(shí)現(xiàn)譯碼。而且，以新的譯碼方案為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)對應(yīng)的反饋機(jī)制，使其能夠以小的代價，在不穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中更加效率可靠地傳輸數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與現(xiàn)有譯碼方案相比，本文譯碼方案可以提高譯碼
計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì) 2022年1期2022-02-15
- 基于對數(shù)似然比與極化信道可靠度的SCF 譯碼算法
tion，SC）譯碼算法［2］，但是在中短碼長的情況下該算法的性能不理想。為提高譯碼的性能，文獻(xiàn)［3-4］提出串行抵消列表（Successive Cancellation List，SCL）譯碼算法［3-4］，該算法提高了極化碼在有限塊長度的性能，使得其能與低密度奇偶校驗(yàn)（Low-Density Parity-Check，LDPC）碼［5］和turbo 碼［6］競爭。隨后，奇偶校驗(yàn)碼（Parity Check Codes，PCC）［7］和循環(huán)冗余檢驗(yàn)（Cy
計(jì)算機(jī)工程 2022年1期2022-01-14
- 基于擴(kuò)大候選碼元范圍的非二元LDPC加權(quán)迭代硬可靠度譯碼算法
LDPC碼的基礎(chǔ)譯碼算法(如對數(shù)置信度傳播(LBP)譯碼算法)[5]譯碼復(fù)雜度極高，限制了其在通信系統(tǒng)中的應(yīng)用.隨著二元LDPC碼在通信系統(tǒng)中的應(yīng)用逐漸成熟，非二元LDPC碼也逐漸受到人們重視，相應(yīng)發(fā)展出了一些更加高效的譯碼算法，這些譯碼算法主要分為兩類，一類是基于文獻(xiàn)[5]的對數(shù)置信度傳播譯碼算法發(fā)展而來的譯碼算法，如基于網(wǎng)格的高效最小和譯碼算法[6]、基于額外列網(wǎng)格的最小最大譯碼算法[7]、基于網(wǎng)格的基本集合最小最大譯碼算法[8]、基于網(wǎng)格的最小集合最
沈陽工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào) 2021年6期2021-11-29
- 一種自適應(yīng)快速SSCL極化碼譯碼算法*
tion,SC)譯碼算法是第一個在Polar碼中碼長接近無窮時能實(shí)現(xiàn)信道容量的譯碼算法。然而，對于中等碼長或短碼長的編碼，SC譯碼算法的糾錯性能較差。SC列表(Successive Cancellation List,SCL)譯碼通過從解碼器生成的候選列表中選擇碼字解決了Polar碼有限碼長的譯碼問題[2]。文獻(xiàn)[3-4]實(shí)現(xiàn)了多種組成節(jié)點(diǎn)的快速并行譯碼，包括R1(Rate-1)節(jié)點(diǎn)、R0(Rate-0)節(jié)點(diǎn)以及Rep(Repetition)節(jié)點(diǎn)等特殊節(jié)點(diǎn)
電訊技術(shù) 2021年10期2021-11-02
- 極化碼基于比特翻轉(zhuǎn)改進(jìn)的BP譯碼算法
兩種針對極化碼的譯碼算法，分別是連續(xù)消除(Successive Cancellation,SC)[1]和置信傳播(Belief Propagation,BP)譯碼算法[2]。SC譯碼算法及其衍生的算法，如SC翻轉(zhuǎn)(SC Flip,SCF)[3]和列表SC(SC List,SCL)譯碼算法[4-5]已成為大多數(shù)人的關(guān)注點(diǎn)。與之相反的是BP譯碼算法[6]，與串行SC譯碼算法相比，BP譯碼算法通過并行迭代計(jì)算，在高吞吐量的應(yīng)用場景中具有更大的優(yōu)勢。然而，BP譯碼
光通信研究 2021年4期2021-08-16
- 低時間復(fù)雜度的極化碼譯碼算法
tion，SC)譯碼是最早提出的極化碼譯碼方法[1]，它可以被看做是一種樹的遍歷。在SC譯碼中，以深度優(yōu)先的方式訪問碼樹的節(jié)點(diǎn)，因此，采用這種方式會有較大的時間復(fù)雜度。所以對不必要的子樹進(jìn)行修剪是提高SC譯碼性能的關(guān)鍵，在文獻(xiàn)[2-4]中對SC譯碼做了優(yōu)化，在滿足特定條件時可以停止子樹的遍歷，從而降低時間復(fù)雜度。極化碼串行抵消列表譯碼(successive cancellation list，SCL)[5]是目前極化碼應(yīng)用最廣泛的譯碼器。可以認(rèn)為SCL是L
- 基于CNN擾動的極化碼譯碼算法
ion, SC)譯碼算法是Arikan針對極化碼的結(jié)構(gòu)提出的極化碼獨(dú)有的譯碼算法，在SC 算法下，通過嚴(yán)格的數(shù)學(xué)證明，得到極化碼可以在二進(jìn)制離散無記憶信道(Binary Discrete Memoryless Channel, B-DMC)下進(jìn)行無差錯傳輸，并且容量可達(dá)[3]，與此同時，SC譯碼算法具有較低的計(jì)算復(fù)雜度，僅為O(Nlog2N)。然而在實(shí)際狀況下，碼長不可能“足夠長”，一旦發(fā)生錯誤的比特判決(比特錯誤)，由于順序譯碼的特性，錯誤的比特沒有機(jī)會
電子與信息學(xué)報(bào) 2021年7期2021-07-29
- 一種改進(jìn)的TPC混合譯碼算法
編碼器設(shè)計(jì)簡單，譯碼方式靈活，可根據(jù)糾錯能力和實(shí)時處理的不同需求合理選擇軟判決或硬判決譯碼方法[1～3]，被廣泛應(yīng)用于飛行器測控領(lǐng)域[4～6]。1994年，法國學(xué)者Pyndiah等將Turbo碼軟輸入軟輸出（Soft In Soft Out，SISO）的迭代思想應(yīng)用到TPC碼的譯碼過程中，獲得了接近香農(nóng)極限的編碼增益[7]，被稱為經(jīng)典SISO譯碼算法。但該算法復(fù)雜，在一定程度上限制了其在信息高速傳輸時的應(yīng)用[8～10]。對SISO譯碼算法的簡化與改進(jìn)，在糾
導(dǎo)彈與航天運(yùn)載技術(shù) 2021年2期2021-04-26
- 分段CRC 輔助極化碼SCL 比特翻轉(zhuǎn)譯碼算法
tion，SC）譯碼算法，但是SC 譯碼器在有限碼長下，其譯碼算法糾錯性能不理想。為獲得更好的譯碼效果，極化碼串行抵消列表（Successive Cancellation List，SCL）譯碼器[2]，始終保持L條最佳候選路徑，可實(shí)現(xiàn)接近最大似然（ML）譯碼的性能，但其列表較大，計(jì)算復(fù)雜度較高。CRC 輔助SCL（CRC-Aided SCL，CA-SCL）譯碼算法[3]通過在信息比特序列后添加CRC 檢驗(yàn)，篩選出最優(yōu)的候選路徑，以此提高譯碼性能。在此基礎(chǔ)
現(xiàn)代電子技術(shù) 2021年7期2021-04-08
- 基于校正搜索寬度的極化碼譯碼算法研究
雜度，各種各樣的譯碼相繼被提出?；谔岣邩O化碼性能的想法,提出置信度傳播［2-3］和線性規(guī)劃［4］算法。然而, 上述兩種算法僅適合應(yīng)用于二進(jìn)制輸入刪除信道（BEC）。針對此情況，串行抵消列表（SCL）譯碼被提出［5-6］，突出搜索寬度（L）的概念，提高譯碼性能。隨后，CRC 輔助的串行抵消列表（CASCL）譯碼被提出［7-10］，利用循環(huán)冗余校驗(yàn)碼來輔助譯碼，降低譯碼復(fù)雜度同時進(jìn)一步提高譯碼性能。為了深入改進(jìn)SCL 譯碼，自適應(yīng)的串行抵消列表（AD-SCL
現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2021年36期2021-03-14
- 一種極化碼聯(lián)合SC球形列表譯碼算法
案。極化碼的經(jīng)典譯碼方案為串行消除(successive cancellation，SC)譯碼算法[1]，對信源比特逐位進(jìn)行估計(jì)后刪除其冗余的關(guān)聯(lián)信息，并將估計(jì)值作為先驗(yàn)信息代入之后的譯碼運(yùn)算，文獻(xiàn)[2-3]提出了一種極化碼SC譯碼碼樹節(jié)點(diǎn)分類分析方法，給出了一種簡化SC譯碼算法。但在實(shí)際應(yīng)用中，SC譯碼器譯碼性能有缺陷，較低密度奇偶校驗(yàn)碼(low density parity check，LDPC)和Turbo碼有一定的差距[4]。為了提高極化碼譯碼性能
- 極化碼自適應(yīng)連續(xù)消除列表比特翻轉(zhuǎn)譯碼算法
ion, SC)譯碼實(shí)現(xiàn)二進(jìn)制輸入無記憶對稱信道容量的糾錯碼[1]。然而對于有限碼長，采用SC譯碼算法的誤塊率(block error ratio, BLER)高于低密度奇偶校驗(yàn)(low density parity check code ,LDPC)碼[2]。比特翻轉(zhuǎn)是另一種改進(jìn)SC譯碼算法，SC-Flip譯碼算法最早在文獻(xiàn)[6]中提出，采用對數(shù)似然比(log-likelihood ratio, LLR)的絕對值作為評估信息比特的可靠性指標(biāo)，通過翻轉(zhuǎn)不可
- 基于2維信息傳遞的wBRB多元LDPC譯碼算法
LDPC碼更優(yōu)的譯碼性能，特別對于中短碼長，其優(yōu)勢更明顯[1-5]。此外，由于多元LDPC碼的天然屬性，非常適合與高階調(diào)制技術(shù)相結(jié)合，以及具有較強(qiáng)的糾正突發(fā)錯誤能力。多元LDPC碼的這些技術(shù)特點(diǎn)正好迎合了未來無線通信技術(shù)對低能耗、高頻譜效率及高可靠性等方面的要求。然而，相比二進(jìn)制LDPC碼譯碼算法，多元LDPC碼的譯碼復(fù)雜度和對存儲空間的需求是非常高的，特別是置信傳播譯碼算法[1]，其應(yīng)用場景受到較大限制。例如，研究人員針對多元LDPC碼提出了多元和積譯碼
- 用于LDPC碼快速譯碼的改進(jìn)多比特翻轉(zhuǎn)算法
LDPC碼優(yōu)良的譯碼特性，已經(jīng)被選為5G數(shù)據(jù)傳輸?shù)男诺谰幋a方案。比較常見的LDPC碼譯碼算法有BP類算法和BF類算法兩大類。BF類譯碼算法計(jì)算復(fù)雜較低，資源開銷較小，硬件實(shí)現(xiàn)時可以構(gòu)造快速譯碼器，因此得到廣泛的研究。對于校驗(yàn)失敗的方程，其包含的變量節(jié)點(diǎn)對這種偏離造成的影響是不同的。當(dāng)比特節(jié)點(diǎn)的信道接收值相對比較小時，造成與其相關(guān)校驗(yàn)方程錯誤的概率反而更高。由此，文獻(xiàn)[1]提出加權(quán)比特翻轉(zhuǎn)算法(Weighted Bit Flipping，WBF)。在此基礎(chǔ)上
中國電子科學(xué)研究院學(xué)報(bào) 2019年7期2019-12-23
- 一種簡化的極化碼串行消除列表譯碼算法
。最常見的極化碼譯碼方法為串行消除(successive cancellation, SC)譯碼,但僅適用于碼長較長的情況。隨后，最大似然(maximum-likelihood, ML)譯碼算法被提出，由于復(fù)雜性較高，以至于僅適用于極短碼長的極化碼。為了減小SC譯碼和ML譯碼糾錯性能之間的差距，Tal和Vardy提出使用串行消除列表(successive cancellation list, SCL)譯碼算法進(jìn)行極化碼譯碼，主要通過存儲更多條可能的譯碼路徑
- 一種基于極化碼APC-SCL的譯碼算法
統(tǒng)來說， 編碼和譯碼算法都是其研究的核心的內(nèi)容. 極化碼編碼選擇質(zhì)量好的信道傳輸信息比特， 選擇質(zhì)量差的信道傳輸固定比特， 其編碼方案依照信道極化的規(guī)則來進(jìn)行變換. 在譯碼方面， Arikan給出了極化碼的串行抵消(Successive Cancellation)譯碼算法[2]. I.Tal提出了基于SC譯碼算法的list算法[3]， 也就是SCL算法， SCL算法具有接近最大似然的性能， 所以被廣泛使用， 但由于繼承了SC算法的思想， 延遲高的問題并沒有
測試技術(shù)學(xué)報(bào) 2019年3期2019-04-15
- 一種高吞吐率的系統(tǒng)Raptor碼并行譯碼方法
加少量冗余包；在譯碼時，通過接收到的源數(shù)據(jù)包和冗余包糾正傳輸過程中的丟包，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)恢復(fù)。這種以包為單位的糾錯方法，具有較高的吞吐率和較低的復(fù)雜度，在高速數(shù)據(jù)傳輸中優(yōu)勢明顯。隨著超高清、3D視頻以及海量數(shù)據(jù)的高速傳輸，未來無線數(shù)據(jù)傳輸吞吐率將達(dá)到1 Gbps以上。然而，當(dāng)前3GPP標(biāo)準(zhǔn)(3rdgeneration partnership project)中采用的系統(tǒng)Raptor碼技術(shù)，速率還在100 Mbps量級，已經(jīng)無法滿足高速傳輸?shù)男枨蟆Ｐ枰咚俾实南?/div>
電子科技大學(xué)學(xué)報(bào) 2018年6期2018-12-06
- (n,1,L)卷積碼的邏輯運(yùn)算譯碼方法
碼。常用的卷積碼譯碼方法還有Viterbi譯碼[4]。但是，隨著約束長度的增大，它的算法和硬件實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度也會增加。此外，還有序列譯碼[5]和門限譯碼[6]，但性能都較Viterbi譯碼差。文獻(xiàn)[7]提出了一種邏輯代數(shù)譯碼算法，但需要將錯誤類型分類討論。本文為(n,k,L)卷積碼設(shè)計(jì)了一種基于邏輯運(yùn)算的譯碼方法，原理簡單，適合于所有(n,1,L)卷積碼的譯碼。1 卷積碼的編譯碼原理1.1 編碼原理一個(n,k,L)卷積編碼器由 L·k-1級移位寄存器和n個模通信電源技術(shù) 2018年9期2018-11-19
- LDPC碼ADMM懲罰譯碼的早停止方法
ming，LP)譯碼是LDPC碼的一種重要譯碼方法，但其譯碼復(fù)雜度較高[3]． 文獻(xiàn)[4]提出了一種基于交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM)的LP譯碼方法，該方法能夠降低LDPC碼LP譯碼方法的譯碼復(fù)雜度[4]． 為了進(jìn)一步降低LDPC碼ADMM譯碼的復(fù)雜度，許多學(xué)者進(jìn)行了以下幾個方面的研究:簡化譯碼過程，主要包括利用割查找算法(Cut Search Algorithm，CSA)西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào) 2018年5期2018-10-11
- 基于預(yù)譯碼技術(shù)的Turbo碼譯碼方法
o碼在編碼效率、譯碼時延、糾錯性能等方面優(yōu)于傳統(tǒng)的Turbo碼。但現(xiàn)有雙二進(jìn)制Turbo碼譯碼器對預(yù)譯碼所得信息利用率較低。本文針對此問題，提出了基于預(yù)譯碼技術(shù)的Turbo碼譯碼方法，以及減小FPGA實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度的方法。1 編譯碼原理編碼器決定了一種碼的性能，譯碼器最大限度地挖掘這種碼的優(yōu)勢，Turbo碼的優(yōu)異性能來自于巧妙的編碼結(jié)構(gòu)和循環(huán)迭代譯碼思想。1.1 編碼原理圖1所示為雙二進(jìn)制Turbo碼編碼器結(jié)構(gòu)，交織器消除兩個子碼之間的相關(guān)性，突發(fā)錯誤下交織器探測與控制學(xué)報(bào) 2018年2期2018-05-09
- 非順序的TPC 軟判決迭代譯碼算法
兼顧誤碼率性能和譯碼復(fù)雜度的長碼[1],由兩個線性分組碼串行級聯(lián)得到。線性分組乘積碼的概念最早由Elias[2]提出,但在Turbo類譯碼器提出之前,分組乘積碼使用譯碼能力較差的硬輸入硬輸出(HIHO:Hard-Input/Hard-Output)譯碼器,其優(yōu)越的性能一直未被發(fā)現(xiàn)。直到1994年,Pyndiah以Chase算法[3]為基礎(chǔ),提出了一種適用于TPC(Turbo Product Code)碼的軟輸入軟輸出(SISO:Soft-Input/Sof- 極化碼BP譯碼算法中量化問題的研究*
達(dá)到香農(nóng)極限且編譯碼過程簡單的高性能信道編碼方案[5]。在碼長無限長時，Polar碼可以達(dá)到二元對稱信道容量限，性能良好，但在碼長有限長時，與RS碼、LDPC碼等相比，性能相對較差。目前，改善極化碼在有限長時性能的譯碼方案主要是置信度傳播（Belief Propagation，BP）譯碼算法[6]。BP譯碼算法的核心思想是利用極化碼的構(gòu)造因子圖，實(shí)現(xiàn)并行譯碼的迭代算法，具有良好的性能。它的主要缺點(diǎn)是算法復(fù)雜度較高，且硬件實(shí)現(xiàn)比較復(fù)雜。為了降低譯碼算法的復(fù)雜通信技術(shù) 2018年2期2018-03-13
- 基于減少過估計(jì)的改進(jìn)LDPC碼最小和譯碼算法*
LDPC碼最小和譯碼算法*楊衛(wèi)國(海軍航空大學(xué), 山東 煙臺 264001)為了更好地在LDPC碼的譯碼中使用最小和算法,盡量減少最小和算法譯碼過程中的性能損失,對最小和譯碼算法進(jìn)行了深入研究,通過對最小和算法的原理分析得出,其性能損失的根源是算法過程中產(chǎn)生了過估計(jì),而過估計(jì)的大小與最小值和次小值之間的差值相關(guān),基于此,提出了一種減少過估計(jì),以提高最小和算法性能的改進(jìn)譯碼算法,通過仿真分析,該算法在幾乎不增加復(fù)雜度的情況下獲得了較好的譯碼性能。LDPC碼;指揮控制與仿真 2017年6期2017-12-18
- 極化碼的連續(xù)消除譯碼性能改進(jìn)方法
極化碼的連續(xù)消除譯碼性能改進(jìn)方法袁遼， 倪衛(wèi)明 (復(fù)旦大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，上海 200433)研究了極化碼的連續(xù)消除譯碼性能改進(jìn)方法。提出了兩種改進(jìn)算法，分別為雙路徑判決延遲譯碼和含閾值可變路徑判決延遲譯碼。傳統(tǒng)的連續(xù)消除譯碼算法為碼樹上貪婪算法，不能修正在當(dāng)前節(jié)點(diǎn)之前的判決錯誤。利用判決延遲譯碼來為當(dāng)前譯碼節(jié)點(diǎn)提供修正上一個節(jié)點(diǎn)判決錯誤的機(jī)會。提出的雙路徑和含閾值可變路徑的判決延遲譯碼通過增加譯碼碼樹中的計(jì)算節(jié)點(diǎn)和增加存儲空間來提升譯碼性能。仿真結(jié)微型電腦應(yīng)用 2017年11期2017-11-29
- 基于可靠性的北斗系統(tǒng)BCH碼擦除譯碼算法
系統(tǒng)BCH碼擦除譯碼算法張超逸1,2，劉海洋1，李金海1，孫金海1，閻躍鵬1(1.中國科學(xué)院 微電子研究所，北京 100029; 2.中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049)針對北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)中的BCH碼譯碼算法性能低下問題，本文提出了一種擦除譯碼算法。該算法根據(jù)硬判決矢量中各個位置的可靠性，構(gòu)造了一組各包含兩個擦除位置的矢量。采用擦除譯碼算法對這些矢量進(jìn)行譯碼，并根據(jù)一定準(zhǔn)則選擇譯碼結(jié)果中的一個碼字作為譯碼輸出。為了提高算法效率，設(shè)計(jì)了一種可以減少譯碼矢量哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào) 2017年9期2017-10-17
- 一種交錯并行高速TPC譯碼器的設(shè)計(jì)*
錯并行高速TPC譯碼器的設(shè)計(jì)*熊玉平**(中國船舶工業(yè)系統(tǒng)工程研究院，北京 100036)Turbo乘積碼(TPC)作為一種高碼率編碼在帶限通信系統(tǒng)中有著廣泛的應(yīng)用，但是大多數(shù)TPC譯碼器存在結(jié)構(gòu)復(fù)雜、資源消耗高、處理時延大的問題。為此，提出了一種交錯并行流水線處理結(jié)構(gòu)的譯碼器，并通過譯碼過程中測試序列的合理排序以及使用相關(guān)運(yùn)算代替最小歐式距離計(jì)算等算法優(yōu)化設(shè)計(jì)，簡化了譯碼器的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度，現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)資源消耗相比傳統(tǒng)設(shè)計(jì)降低了35%，提高了電訊技術(shù) 2017年7期2017-07-18
- 一種改進(jìn)的多元LDPC碼譯碼算法
的多元LDPC碼譯碼算法張福星，許生旺(北京跟蹤與通信技術(shù)研究所，北京 100094)在多元LDPC碼的軟判決譯碼算法中，迭代過程中沒有使用判決結(jié)果和校驗(yàn)和中隱藏的一些信息，在判決結(jié)果中隱藏著穩(wěn)定性信息，校驗(yàn)和中隱藏著變量節(jié)點(diǎn)的可靠度信息。從混合譯碼算法思路出發(fā)，借鑒硬判決譯碼算法中統(tǒng)計(jì)校驗(yàn)和的做法和聯(lián)合迭代檢測譯碼算法中的反饋調(diào)整思想，對FFT-BP譯碼算法進(jìn)行了改進(jìn)。改進(jìn)算法利用迭代過程中的可靠性和穩(wěn)定度信息，對由變量節(jié)點(diǎn)向校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)傳遞的消息向量進(jìn)行調(diào)無線電通信技術(shù) 2016年6期2016-12-20
- 一種改進(jìn)的Polar碼的BP譯碼算法
olar碼的BP譯碼算法洪銀芳,李 暉,王新梅(西安電子科技大學(xué)綜合業(yè)務(wù)網(wǎng)理論及關(guān)鍵技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西西安 710071)為了減少置信度傳播譯碼算法的計(jì)算復(fù)雜度,提出了一種改進(jìn)的置信度傳播譯碼算法.該算法在節(jié)點(diǎn)更新時,利用等誤差的線性近似函數(shù)來代替算法中的雙曲函數(shù),相比于原始的置信度傳播譯碼算法,改進(jìn)的算法僅僅需要乘法和加法運(yùn)算,因此大大降低了算法的計(jì)算復(fù)雜度,更易于硬件實(shí)現(xiàn).仿真結(jié)果表明,在低信噪比時,改進(jìn)的置信度傳播譯碼算法的性能與原始BP譯碼算西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào) 2016年4期2016-12-06
- 二進(jìn)制QR碼的一個簡化查表譯碼算法
碼的一個簡化查表譯碼算法包小敏1，瞿云云2，武登杰1，袁治華1，劉 旭1，李 梅1(1. 西南大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院 重慶北碚區(qū) 400715；2. 貴州師范大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院 貴陽 550001)基于QR碼的特點(diǎn)和伴隨式的重量，給出了二進(jìn)制QR碼的一個新的簡化查表譯碼算法。譯碼表的行是形如(,)的向量，其中是錯誤僅出現(xiàn)在信息部分且錯誤個數(shù)不超過碼的糾錯能力一半的錯誤模式，是的伴隨式。該算法適用于所有的二進(jìn)制QR碼。其譯碼表的行數(shù)在目前已知的二進(jìn)制QR碼的查表譯電子科技大學(xué)學(xué)報(bào) 2016年5期2016-10-14
- 極化碼低時延列表連續(xù)刪除譯碼算法
時延列表連續(xù)刪除譯碼算法王美潔，郭銳(杭州電子科技大學(xué) 通信工程學(xué)院，浙江 杭州 310018)應(yīng)用列表連續(xù)刪除(Successive Cancellation List，SCL)譯碼算法的極化碼可以取得優(yōu)異的譯碼性能。然而串行譯碼特性導(dǎo)致該算法的時延很高。提出一種遞歸信道合并的方法，用來構(gòu)造多位比特同時譯碼的并行譯碼信道。通過遞歸信道的合并，兩位信息比特的聯(lián)合轉(zhuǎn)移概率可直接由極化信道轉(zhuǎn)移概率計(jì)算得到。仿真結(jié)果和性能分析表明，在改進(jìn)譯碼算法與原始SCL譯碼通信技術(shù) 2016年3期2016-09-03
- 基于SOVA的固定時延咬尾卷積碼譯碼算法
定時延咬尾卷積碼譯碼算法李朋飛，張福洪，易志強(qiáng)(杭州電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院，浙江 杭州 310018)摘要：針對咬尾卷積碼最大似然譯碼算法復(fù)雜度過高，循環(huán)維特比算法及其低復(fù)雜度改進(jìn)算法譯碼延遲不固定的缺點(diǎn)，提出了一種基于軟輸出維特比譯碼(SOVA)的咬尾卷積碼譯碼算法，算法在降低譯碼復(fù)雜度的同時使譯碼算法保持固定的譯碼延遲.算法的主要思想是：在正式譯碼之前，采用經(jīng)過修改的SOVA算法確定編碼寄存器的初始狀態(tài)，進(jìn)而把咬尾卷積碼的譯碼算法轉(zhuǎn)化為普通卷積碼的譯- 一種咬尾卷積譯碼的修正算法
)?一種咬尾卷積譯碼的修正算法宋新飛，韓靖楠(河北工業(yè)大學(xué)，天津 300400)在LTE系統(tǒng)中，物理廣播信道和物理下行控制信道均采用了咬尾卷積編碼，咬尾卷積編碼擁有很多優(yōu)良的性能。針對咬尾卷積譯碼，提出了一種基于Viterbi譯碼的修正算法——正逆序結(jié)合譯碼算法，根據(jù)分支度量確定誤碼在數(shù)據(jù)幀的分布，最后確定采用正序還是逆序譯碼結(jié)果。仿真結(jié)果表明，Viterbi的修正方法有效地降低了系統(tǒng)誤碼率，而且具有普適性，適合應(yīng)用于LTE系統(tǒng)。LTE；正逆序譯碼；咬尾卷電視技術(shù) 2015年7期2015-04-10
- 一種新的聯(lián)合Turbo譯碼算法
通過交織器和迭代譯碼使得譯碼性能非常接近香農(nóng)限。但是Turbo碼迭代譯碼算法計(jì)算量大、耗時長，因此，研究和探求一種性能良好而且高效率的Turbo譯碼算法具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。公開發(fā)表的Turbo碼譯碼算法主要有三種，一種是Turbo碼發(fā)明者 Berrou最早給出的改進(jìn)型BCJR迭代算法，一般稱為標(biāo)準(zhǔn)MAP(最大后驗(yàn)概率)算法［2］;第二種是基于對數(shù)域的 BCJR迭代算法，即 Log－MAP算法［3］;第三種是軟輸出 Viterbi算法(SOVA)算法［4］。- PBRL LDPC碼在OFDM中的性能分析
部分解碼方法進(jìn)行譯碼，以達(dá)到優(yōu)化譯碼性能、降低譯碼復(fù)雜度的目的。2 系統(tǒng)模型OFDM的基本原理：將一個高速數(shù)據(jù)流，分割成多個低速數(shù)據(jù)流，并將這些低速數(shù)據(jù)流同時調(diào)制在數(shù)個彼此相互正交的載波上傳送。OFDM系統(tǒng)調(diào)制過程可以由公式（ 1）描述[2]：其中di：第i個子載波的復(fù)數(shù)據(jù)信號；T：OFDM的符號周期；N：載波的個數(shù)，fc：中心載頻。其意義就是一組經(jīng)過數(shù)字調(diào)制的子載波相互疊加成一個OFDM符號。OFDM收發(fā)系統(tǒng)模型如圖1所示：圖1 OFDM收發(fā)系統(tǒng)模型3河北農(nóng)機(jī) 2015年4期2015-01-25
- BCM的多階段譯碼算法
碼性能.對BCM譯碼技術(shù)的研究，其主要目的在于選擇某種意義上的BCM最佳譯碼方案，使得系統(tǒng)誤碼性能達(dá)到最佳.這一優(yōu)勢使BCM在通信可靠性研究中得以廣泛應(yīng)用［1－3］.一種常用的BCM譯碼方法是Viterbi譯碼算法.Viterbi譯碼算法用于從離散無記憶信道上接收到序列，采用迭代方法處理該序列，找出通過網(wǎng)格圖的最大似然路徑，即幸存路徑.在每個時間單元，它把所有分支量度加到每個單元前面存儲的路徑量度上，比較進(jìn)入每一狀態(tài)的所有路徑的量度，選擇幸存路徑，在每個狀北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào) 2014年1期2014-12-19
- 基于MapReduce框架的BCH碼并行譯碼研究
H碼［1，2］的譯碼問題一直是研究的熱點(diǎn)，同時也是BCH碼應(yīng)用中的關(guān)鍵問題。經(jīng)典的BCH譯碼算法一般采用迭代方法計(jì)算錯誤多項(xiàng)式的根，如BM迭代算法［3］，迭代算法涉及大量的線性方程組的分解計(jì)算。在實(shí)踐上一般采用串行譯碼的方式，有著電路設(shè)計(jì)復(fù)雜，譯碼速度慢的特點(diǎn)。在大數(shù)據(jù)［4］環(huán)境下，由于數(shù)據(jù)量巨大，數(shù)據(jù)的串行、迭代譯碼的方式顯然無法滿足應(yīng)用的要求。本文提出了一種基于分布式并行框架（MapRe－duce）［5］的BCH 碼查找表譯碼算法［6］、設(shè)計(jì)了該算法的安徽建筑大學(xué)學(xué)報(bào) 2014年3期2014-12-16
- 一種低復(fù)雜度Turbo乘積碼自適應(yīng)Chase譯碼算法
軟輸入軟輸出迭代譯碼算法，這種譯碼方式采用了Chase譯碼器的軟輸出信息取代二進(jìn)制硬判決信息[6]進(jìn)行迭代譯碼，同時，Chase算法的軟輸出可以看作是對數(shù)似然比(LLR)對二進(jìn)制判決信息的估計(jì)值。Chase算法是接近最大似然譯碼性能的一種次最優(yōu)的、復(fù)雜度較低的譯碼算法。Chase算法可以分為Chase-I, Chase-II和Chase-III 3類，它們的主要區(qū)別是測試序列產(chǎn)生的方式和個數(shù)不同。其中， Chase-II是Chase-I和Chase-III電子與信息學(xué)報(bào) 2014年3期2014-11-22
- 單次反饋的Raptor 碼的內(nèi)碼度分布設(shè)計(jì)
數(shù)據(jù)包，其中ε是譯碼開銷。Luby在2002年給出第一類實(shí)用的噴泉碼—LT碼［2］。之后，Shokrollahi提出了另外一類性能更佳的噴泉碼，即Raptor碼［3］。目前，Raptor碼已經(jīng)被3GPP中多媒體廣播和多播業(yè)務(wù)(multimedia broadcastmulticast service，MBMS)標(biāo)準(zhǔn)［4］以及掌上數(shù)字視頻廣播(digital video broadcastinghandheld ，DVB－H)標(biāo)準(zhǔn)［5］所采用。當(dāng)系統(tǒng)存在反饋- 基于隨機(jī)置換展開與停止集的LT碼聯(lián)合編譯碼算法
等)。LT碼的編譯碼算法的漸近性能取決于輸出度分布的選擇[2,3]，度的平均值是衡量編碼冗余與編譯碼復(fù)雜度的關(guān)鍵參數(shù)，目前采用的經(jīng)典輸出度分布是魯棒孤波分布及其優(yōu)化解。Luby設(shè)計(jì)了一種低復(fù)雜度的消息傳遞(BP,belief propagation)譯碼算法，譯碼的復(fù)雜度與編碼Tanner圖的關(guān)聯(lián)邊數(shù)成正比，當(dāng)輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)量較大時，BP譯碼算法對符合泊松分布輸入度分布的譯碼性能最優(yōu)[4,5]。但是，LT碼的隨機(jī)編碼方式以及生成矩陣的稀疏特性，使其在碼長較短時通信學(xué)報(bào) 2013年2期2013-10-26
- 一種基于反饋的Raptor碼編碼改進(jìn)方案
。對于LT碼，編譯碼k個源數(shù)據(jù)包需要k ln k次異或(XOR)運(yùn)算，也就是說LT碼并不具有線性時間譯碼［3］。基于此，2006年文獻(xiàn)［4］提出了另外一類數(shù)字噴泉碼，即Raptor碼，它由外碼和內(nèi)碼通過級聯(lián)編碼的方式實(shí)現(xiàn)。外碼是傳統(tǒng)的信道糾刪碼，內(nèi)碼是弱化的LT碼。這里，弱化的LT碼是指其度分布中最大度為一個較小的值，且平均度d*是個常數(shù)，編譯碼k個源數(shù)據(jù)包需要kd*次XOR運(yùn)算。因此，Raptor碼實(shí)現(xiàn)了線性時間譯碼。為了提高噴泉碼的譯碼效率，許多方案都- IEEE802.11ac中LDPC譯碼性能測試
碼；從原來的代數(shù)譯碼方法，到后面的門限譯碼、Viterbi譯碼、迭代譯碼、軟判決譯碼等概率譯碼以及軟輸入輸出譯碼。Gallager[1]于1962年提出低密度奇偶校驗(yàn)碼（low density parity check code，LDPC），并證明 LDPC 碼是一種性能接近香農(nóng)極限的編碼方案。然而由于受到當(dāng)時計(jì)算機(jī)發(fā)展水平的限制，要實(shí)現(xiàn)這種迭代算法十分的困難。1981年，Tanner生成出了LDPC碼，并且用圖論的方式將碼字表示出來，現(xiàn)在這種圖示的方式叫中國測試 2012年5期2012-11-15
- TPC自適應(yīng)迭代譯碼方法
軟輸入軟輸出迭代譯碼算法，并將它應(yīng)用于乘積碼譯碼中，獲得了很好的編碼增益。由于其性能與Turbo卷積碼較為相近。基于Chase算法的TPC迭代譯碼算法是一種通過縮小碼字搜索范圍的次最優(yōu)譯碼算法。在譯碼時，將碼元的對數(shù)似然比(Log-Likelihood Ratio，LLR)作為譯碼器的軟輸出，并將軟輸出信息減去軟輸入信息，作為下次迭代的外信息。通過這種方式不斷修正碼元的軟信息，增大其可靠度，獲得較好的譯碼性能。但是傳統(tǒng)的迭代譯碼方法都是采用固定的迭代因子以微處理機(jī) 2012年5期2012-07-25
- SF-MAX-Log-MAP并行譯碼算法及其應(yīng)用研究
長時，若采用串行譯碼方式，其實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度高，延時大，采用并行譯碼不失為一種較好的選擇。文章在闡述Turbo碼的串行和并行譯碼結(jié)構(gòu)的同時，探討了SF-MAX-Log-MAP算法的優(yōu)越性，將其應(yīng)用于分塊并行的Turbo譯碼算法中，并在LTE系統(tǒng)中進(jìn)行了分析。1 串行譯碼結(jié)構(gòu)1.1 Turbo 譯碼結(jié)構(gòu)Turbo譯碼需采用遞歸迭代方法。為使Turbo碼達(dá)到較好的性能，分量譯碼器必須采用SISO算法，從而實(shí)現(xiàn)迭代譯碼過程中軟信息在分量譯碼器之間的交換。如圖1所示:東北電力大學(xué)學(xué)報(bào) 2012年4期2012-06-13
- MIMO－OFDM系統(tǒng)中LDPC碼的改進(jìn)型最小和譯碼算法研究
碼的改進(jìn)型最小和譯碼算法研究張?zhí)扈?無錫市廣播電視大學(xué)機(jī)電工程系，江蘇無錫214011)LDPC碼的譯碼通常是利用BP譯碼算法來實(shí)現(xiàn)的，但是BP譯碼算法的硬件電路復(fù)雜.雖然最小和譯碼算法能夠簡化BP譯碼算法，但它是以犧牲性能為代價的.為了讓譯碼算法在復(fù)雜度和譯碼性能之間取得較好的折衷，針對最小和譯碼算法的性能缺陷，利用最小均方誤差準(zhǔn)則，提出一種改進(jìn)型最小和譯碼算法，最后將該算法應(yīng)用于MIMO－OFDM系統(tǒng)中.仿真結(jié)果表明，與BP譯碼算法以及最小和譯碼算法相- 高速數(shù)據(jù)傳輸中的LDPC碼譯碼算法研究
時具有更低的線性譯碼復(fù)雜度,而且描述簡單,對嚴(yán)格的理論分析具有可驗(yàn)證性,在長碼時其性能甚至超過了Turbo碼,具有較大的靈活性和較低的差錯地板特性。此外,LDPC碼譯碼復(fù)雜度低于Turbo碼,可實(shí)現(xiàn)完全的并行操作,便于硬件實(shí)現(xiàn),吞吐量大,極具高速譯碼潛力。1 LDPC碼譯碼算法LDPC碼的校驗(yàn)矩陣H可以用Tanner(泰勒)圖表示,校驗(yàn)矩陣H的行與Tanner圖中的變量節(jié)點(diǎn)有關(guān),校驗(yàn)矩陣 H的列與Tanner圖中的校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)有關(guān),每一個校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)都有一條或多條無線電工程 2011年3期2011-06-13
- 一種應(yīng)用于LTE系統(tǒng)的Viterbi譯碼算法*
特作為結(jié)束狀態(tài)，譯碼相對較簡單；咬尾卷積碼沒有結(jié)尾清零比特，編碼時使用數(shù)據(jù)塊的最后m個信息比特來初始化編碼寄存器，使編碼器的初始狀態(tài)和結(jié)束狀態(tài)相同，這樣做可以提高編碼效率，節(jié)約帶寬資源，但對譯碼器來說初始狀態(tài)和結(jié)束狀態(tài)都是未知的，因此也增加了譯碼復(fù)雜度。目前，在咬尾卷積碼Viterbi譯碼方面的研究主要有以下的情況。[1]提出了一種自適應(yīng)的循環(huán)Viterbi譯碼算法，并且提出了3種不同的譯碼結(jié)束規(guī)則，不同的結(jié)束規(guī)則，譯碼計(jì)算復(fù)雜度和譯碼BER(bit er電信科學(xué) 2010年7期2010-08-10
- (n,1,L)卷積碼的邏輯運(yùn)算譯碼方法