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基于预测控制的Turbo码译码结构

【摘要】: 论文主要针对两个方面进行了研究:(1)Turbo码编译码结构中交织器的优化设计;(2)简化Turbo码的译码结构。 在交织器的优化设计方面,着重强调了交织器设计的两个原则:保奇偶特性和对称性,提出了三种对称交织器的设计方案,并将保奇偶对称性应用于了T-Chaotic交织器中,构成了具有保奇偶对称特性的T-Chaotic交织器(TCOP)。实验数据表明,具有保奇偶对称特性的交织器设计可以有效地避免删余过程带来的不等差保护,明显减少交织时间延迟和简化系统的复杂性。同时,TCOP算法的生成时间延迟小,只需要固化几个变量值,如混沌初值(2个)、对称算法的选取值(3个),即可以在交织器模块内实现改变帧长和切换对称算法,便于实现可变深度交织器。 采用迭代译码的思想是Turbo码获得接近Shannon极限优异性能的主要原因之一。在分析Turbo码的译码结构以及外部信息传递特性的基础上,从时间序列的角度分析分量译码器外部信息的传递规律,基于预测算法对Turbo码的迭代译码结构进行了改进,分别在串行译码结构和并行译码结构中,提出了单次预测和复次预测的改进算法。建立分量译码器的n阶多项式线性模型,将前n次迭代信息保存至线性模型中,采用多项式曲线拟合或指数拟合算法预测分量译码器第n+1次迭代的外部信息值。利用预测的外部信息值代替分量译码器第n+1次迭代的译码过程。在保证外部信息准确预测、误码率性能相近的前提下,减少了迭代次数和迭代时延,简化了译码结构。基于Simulink通信仿真工具,构建Turbo码译码结构模型,分析在不同交织长度,译码算法和迭代次数情况下线性预测模块对纠错性能的影响。

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