發(fā)布時間：2018-10-18 21:32

【摘要】：Turbo碼是一種新的信道編碼技術,它的出現(xiàn)為信道編碼理論和實踐帶來了一場革命,特別是在抗衰落、抗干擾能力方面有著傳統(tǒng)信道編碼技術無法比擬的優(yōu)勢,因此在INMARSAT-phone M4系統(tǒng)、CDMA多用戶檢測和第三代移動通信系統(tǒng)IMT-2000中得到了廣泛的應用。但Turbo碼也存在著一些亟待解決的問題,需要人們進一步的研究解決。本文對Turbo碼的交織器和迭代譯碼停止準則進行了積極地研究,具體內容如下：首先,對Turbo碼編碼和譯碼的基本原理進行了系統(tǒng)分析,同時介紹了LOG-MAP和SOVA兩種迭代譯碼算法。在此基礎上,利用MATHLAB軟件針對影響Turbo碼性能的參數(shù)(即分量碼、交織器、刪余器、迭代次數(shù)、譯碼算法)進行仿真,通過分析仿真結果給出了提高Turbo碼性能的合理參數(shù)。其次,對Turbo碼交織器進行了研究,并針對螺旋交織器中的不足提出了一種新型半規(guī)則交織器。該新型交織器采用隨機數(shù)組將交織矩陣的行列順序由固定變?yōu)殡S機,同時采用正螺旋順序讀出的方式,使交織序列具有模2特性,既增大了相鄰比特交織后的距離,又解決了經過刪余矩陣后造成的對信息位保護不均勻的問題。為了使半規(guī)則交織器達到最佳工作狀態(tài),即把行列重置數(shù)組作為待解集,利用遺傳算法進行搜索,從而找到最佳的行列重置數(shù)組。仿真結果表明,無論是在長幀還是短幀情況下,半規(guī)則交織器的性能都要優(yōu)于分組交織器、螺旋交織器和隨機交織器,與S型隨機交織器相接近。經過優(yōu)化,半規(guī)則交織器的性能更是保持在了最優(yōu)狀態(tài),在相同信噪比條件下的誤碼率也獲得了很大增益。最后,為了減小迭代譯碼延時、降低平均迭代譯碼次數(shù),研究了Turbo碼迭代譯碼停止準則,并提出了兩種改進的迭代譯碼停止準則,即改進的HDA準則和改進的SDR準則。改進的HDA準則定義了一個基于外部信息的不可靠度量,當這個不可靠度量達到門限值時,判定本幀譯碼不能收斂,即可提前停止譯碼,從而解決了在低信噪比條件下HDA準則失效的問題；改進的SDR準則則采用連續(xù)兩次迭代輸出的符號差別數(shù)比值來代替原來的判決函數(shù),從而解決了原始準則在遇到不收斂幀時不能停止譯碼的問題。仿真結果表明,在幾乎不降低譯碼性能的情況下,兩種改進準則的平均迭代次數(shù)都比原始準則有了明顯的減少。
[Abstract]:Turbo code is a new channel coding technology, which brings a revolution for channel coding theory and practice, especially in anti-fading, anti-interference ability has the advantage that the traditional channel coding technology can not compare. Therefore, it has been widely used in INMARSAT-phone M4 system, CDMA multi-user detection and third generation mobile communication system IMT-2000. However, there are still some problems to be solved in Turbo codes, which need to be further studied and solved. In this paper, the Interleaver and the stopping criterion of iterative decoding for Turbo codes are studied actively. The main contents are as follows: firstly, the basic principles of coding and decoding of Turbo codes are systematically analyzed, and two iterative decoding algorithms, LOG-MAP and SOVA, are introduced. On this basis, the MATHLAB software is used to simulate the parameters that affect the performance of Turbo codes (that is, component codes, interleavers, deleters, iterations, decoding algorithms). The reasonable parameters to improve the performance of Turbo codes are given by analyzing the simulation results. Secondly, the Turbo code Interleaver is studied, and a new semi-regular Interleaver is proposed to overcome the shortcomings of the spiral Interleaver. The new interleaver uses random array to change the rank and column order of interleaved matrix from fixed to random. At the same time, the interleaved sequence is read out in positive spiral order, which makes the interleaved sequence have the characteristic of module 2, which increases the distance after interleaving of adjacent bits. The problem of uneven information bit protection caused by erasure matrix is solved. In order to make the semi-regular interleaver achieve the best working state, the column and column reset array is taken as the set to be solved, and the genetic algorithm is used to search for the best row and column reset array. Simulation results show that the performance of semi-regular Interleaver is better than that of packet Interleaver, Spiral Interleaver and Random Interleaver, which is close to S-type random Interleaver. After optimization, the performance of the semi-regular interleaver is kept in the optimal state, and the bit error rate (BER) gain under the same signal-to-noise ratio (SNR) is also obtained. Finally, in order to reduce the delay of iterative decoding and the average number of times of iterative decoding, the stopping criteria for iterative decoding of Turbo codes are studied, and two improved stopping criteria for iterative decoding are proposed, namely, the improved HDA criterion and the improved SDR criterion. The improved HDA criterion defines an unreliable metric based on external information. When the unreliable metric reaches the threshold, it is decided that the decoding of this frame cannot converge, and the decoding can be stopped in advance. The problem of failure of HDA criterion under low signal-to-noise ratio (SNR) is solved, and the improved SDR criterion uses the ratio of symbol difference number output of two successive iterations to replace the original decision function. The problem that the original criterion can not stop decoding when the frame is not convergent is solved. The simulation results show that the average number of iterations of the two improved criteria is significantly reduced than that of the original criterion without reducing the decoding performance.
【學位授予單位】：東北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TN911.22

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本文編號：2280412