预编码Turbo码的联合限性能研究
本文选题：Turbo码 切入点：预编码Turbo码 出处：《西安电子科技大学》2014年硕士论文
【摘要】：Turbo码的出现在信道编码理论发展的漫漫长路上具有划时代的意义。该码字采用随机编码的思想,通过伪随机交织器将两个短的递归系统卷积码并行级联,构成一类长码,同时利用次优的基于软输入、软输出迭代的最大后验概率译码算法进行译码,从而使其具有接近Shannon极限的误比特率性能。Turbo码转变了研究者们原先设计信道编码的思路：它旨在减少具有低重量的码字的数目,逐渐摒弃了原始的基于代数理论增大码字最小汉明重量的编码方案。然而Turbo码的最小汉明距离特性较差,使其性能曲线在极低误比特率时出现错误平层,限制了Turbo码的应用范围,在此基础上本文提出了预编码Turbo码。这类码是传统Turbo码的改进方案,它由外码累加器与内码Turbo码以串行方式级联而成。预编码Turbo码利用预编码技术,通过累加器对原始Turbo码的输入序列进行预处理,改善了传统Turbo码的最小距离特性,从而使传统Turbo码的BER性能和联合限性能均得到了改善。本文主要对预编码Turbo码和Turbo码的编码原理、迭代译码算法以及最大似然译码性能进行了详细的研究分析和讨论,具体分为以下三部分：(1)介绍了信道编解码系统的基础理论：信道编码的起源及发展,信道编解码的经典模型,数字通信系统的相关概念,线性分组码和卷积码的基础理论,Tanner图及和积译码算法的原理。(2)以并行和串行的短码级联方案以及递归系统卷积码的最大后验概率MAP译码算法为基础,参考串行级联卷积码迭代译码过程中外信息的传递方式,详细分析讨论了预编码Turbo码和Turbo码的编译码方法,并在高斯加性白噪声信道上分别对其译码性能进行了仿真。(3)以递归系统卷积码的重量枚举函数WEF的计算为基础,分别推导了预编码Turbo码和Turbo码WEF的计算公式。得到码字的WEF后,根据联合限方法,研究分析了预编码Turbo码和Turbo码的错误平层性能,并给出了其最大似然译码性能的上限。通过仿真及理论分析,结果表明相比于原始Turbo码,优化设计的预编码Turbo码的香农极限改善了,且其具有更加优异的瀑布区域性能。
[Abstract]:The emergence of Turbo codes is of epoch-making significance in the long way of the development of channel coding theory. The codewords adopt the idea of random coding and concatenate two short recursive system convolutional codes in parallel by pseudorandom Interleaver to form a class of long codes. At the same time, a suboptimal decoding algorithm based on soft input and soft output iterative maximum a posteriori probability is used to decode. So that it has the BER performance close to the Shannon limit. Turbo code changes the way researchers originally designed channel coding: it is designed to reduce the number of low-weight codewords. The original coding scheme of increasing the minimum hamming weight of codewords based on algebraic theory is gradually abandoned. However, the minimum hamming distance of Turbo codes is poor, which makes the performance curve of Turbo codes appear error level when the bit error rate is very low. The application range of Turbo code is limited, and a precoded Turbo code is proposed in this paper. This kind of code is an improved scheme of traditional Turbo code, which is composed of an external code accumulator and an internal code Turbo code concatenated in a serial manner. The precoded Turbo code utilizes precoding technology. The input sequence of the original Turbo code is preprocessed by accumulator, which improves the minimum distance characteristic of the traditional Turbo code. In this paper, the coding principle, iterative decoding algorithm and maximum likelihood decoding performance of precoded Turbo code and Turbo code are studied and discussed in detail. This paper introduces the basic theory of channel coding and decoding system: the origin and development of channel coding, the classical model of channel coding and decoding, and the related concepts of digital communication system. The basic theory of linear block code and convolutional code is the principle of Tanner graph and sum product decoding algorithm. It is based on the parallel and serial short code concatenation scheme and the maximum posterior probability MAP decoding algorithm for recursive system convolutional codes. Referring to the transfer of information between Chinese and foreign countries in the iterative decoding process of serial concatenated convolutional codes, the encoding and decoding methods of precoded Turbo codes and Turbo codes are discussed in detail. Based on the calculation of the weight enumeration function WEF of the recursive system convolutional codes, the calculation formulas of the precoded Turbo codes and the Turbo codes WEF are derived respectively. The WEF of the codewords is obtained. In this paper, the error level performance of precoded Turbo code and Turbo code is studied and analyzed, and the upper bound of maximum likelihood decoding performance is given. The simulation and theoretical analysis show that the performance of precoded Turbo code and Turbo code is compared with that of the original Turbo code. The Shannon limit of the optimized precoded Turbo code is improved, and it has better waterfall performance.
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TN911.22
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，本文编号：1699181
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