移动通信中Turbo编解码的研究

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随着移动通信技术的飞速发展,人们对信息传输的可靠性要求也越来越高。作为一种减少信息传输错误的有效的手段,信道编码是移动通信体系中十分重要的组成部分,Turbo编解码就是其中一种信道编码。由于性能优异,自从Turbo码被提出以来,它就被广泛应用于通信行业。本文主要研究应用于当前主流移动通信技术之中使用的Turbo码,从编码和译码两方面入手,提升Turbo码的性能。编码的方式决定了编解码的性能限,Turbo码的性能限取决于分量码和交织器。一致界结论与重量谱分析得出了分量码与交织器影响Turbo码性能的主要参数,为分量码的选取与交织器的设计提供了理论依据,并且由此推导出最佳分量码。同时,本文受到常用交织器设计方式的启发设计出简化S-伪随机交织。Turbo译码部分直接决定编解码最终输出结果,译码模块好坏直接影响结果,因此译码模块是本文的主要研究内容。Turbo码的译码算法主要分为MAP类算法以及SOVA算法,MAP算法是基于最大后验概率的一种次优算法,由它简化得到的log-MAP以及主要的几种简化算法译码效果很好。但是,SOVA算法计算更简单,同等情况下更能节省计算量,但相比于MAP类算法译码效果不佳。Turbo码译码最大的特点是对于译码结果进行多次迭代,迭代过程中,迭代信息分布与译码效果密切相关,由此可以判断迭代停止。本文对于不同的方案进行仿真并对仿真结果进行分析,提出了一些较为可行的译码方案:(1)针对Linear-log-MAP算法迭代次数过多的问题,改用全新的二次线性拟合改进其性能;(2)针对SOVA外部信息分布的问题,对其进行限幅、公式映射、自适应幅度更改等优化操作;(3)根据信道估计结果,将不同信噪比分类讨论的思想应用于迭代停止准则的设计,同时加入CRC校验以及收敛性判断;(4)参考log-MAP的简化方案来简化LLR,可以减少LLR所引入的误差;其中,对于SOVA算法、迭代停止准则本文做了多次不同的改进,并且对于所有可行的方案进行了仿真。通过对于这些方案的仿真与分析,本文最终设计出一种适用于移动通信系统的编解码体系。
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