译码复杂度优化的无率纠错码编译码算法研究

发布时间：2017-04-13 09:13

  本文关键词：译码复杂度优化的无率纠错码编译码算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：与传统的信道编码不同,无率码在发送端编码时并不需要事先固定码率。无率码编码器能够持续产生编码符号,直到接收端译码成功并反馈确认信息,具有自适应信道状态的特性,特别适合在时变信道下使用。无率码作为纠错码应用于噪声信道时,在码长较长时才有较好的性能,且译码时采用基于软信息的置信传播迭代译码算法,因此译码复杂度较高。本文研究无率码应用于噪声信道时的译码复杂度优化问题,分别通过对编码度分布的优化设计和译码算法的优化来降低译码复杂度。论文主要工作如下:1.以最大化码率为目标设计的无率编码通常能够实现逼近容量的性能,但是以这种方法设计的编码为达到预期的误比特率性能,需要进行非常多次的译码迭代。基于外部信息转移图的渐近收敛分析,提出一种在有限译码迭代次数约束下的非系统累积无率码编码度分布的优化设计方法,给出此优化问题的数学模型。通过求解该优化问题即可得到满足要求的编码度分布函数。仿真结果表明,与以最大化码率为目标设计的编码相比,在有限的译码迭代次数下,所提出的方法设计的编码能获得更好的纠错性能,且译码迭代次数越小,性能优势越明显。2.无率码的置信传播译码算法的复杂度与每次译码迭代时处理的接收符号的数量以及译码图的大小密切相关,据此提出一种基于低可靠性符号删除的无率码译码复杂度降低方案。在译码时将似然比绝对值低于门限的接收符号及相应的边删除,使其不参与译码,可降低译码复杂度。通过推导得出删除概率与似然比删除门限的关系式,并分析删除前后每个符号的平均互信息量,在此基础上得出达到与常规译码相同的性能时编码器应增加发送的符号数量,并对删除后译码运算量的降低率进行理论分析。译码性能的仿真结果与理论分析一致,表明提出的方案能在仅仅轻微损失传输效率的情况下有效降低译码复杂度。
【关键词】：无率纠错码 置信传播算法 译码复杂度 外部信息转移图 度分布
【学位授予单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN911.2
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-10
• 注释表10-11
• 第1章 绪论11-18
• 1.1 选题背景与意义11-14
• 1.2 国内外研究现状14-17
• 1.3 论文的主要工作及章节安排17-18
• 第2章 无率码编码结构和译码算法18-33
• 2.1 信道模型18-20
• 2.1.1 删除信道18-19
• 2.1.2 噪声信道19-20
• 2.2 基于稀疏矩阵的编码20-25
• 2.2.1 LDPC码20-21
• 2.2.2 Tanner图21-22
• 2.2.3 度分布22-23
• 2.2.4 LDPC码的BP译码算法23-25
• 2.3 LT码25-29
• 2.3.1 BEC下LT码的编译码25-26
• 2.3.2 BIAWGN信道下LT码的编译码26-29
• 2.4 EXIT图29-32
• 2.5 本章小结32-33
• 第3章 译码迭代次数约束下AR码的编码度分布设计33-47
• 3.1 引言33
• 3.2 AR码的编译码算法33-37
• 3.2.1 编码33-35
• 3.2.2 译码35-37
• 3.3 EXIT图分析37-38
• 3.4 编码度分布的设计38-41
• 3.5 仿真结果及分析41-45
• 3.6 本章小结45-47
• 第4章 低可靠性符号删除的译码复杂度优化方案47-58
• 4.1 引言47
• 4.2 Raptor码的编译码47-50
• 4.2.1 编码47-48
• 4.2.2 译码48-50
• 4.3 译码复杂度优化方案50-54
• 4.3.1 符号的删除50
• 4.3.2 互信息分析50-53
• 4.3.3 译码复杂度分析53-54
• 4.4 仿真结果及分析54-57
• 4.5 本章小结57-58
• 第5章 总结与展望58-60
• 5.1 本文工作总结58-59
• 5.2 后续研究工作59-60
• 参考文献60-65
• 致谢65-66
• 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果66

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本文编号：303264