碼長
- 構(gòu)造長度為4ps的量子重根循環(huán)碼
要研究的是Fq上碼長為4ps的重根循環(huán)碼,并利用它們構(gòu)造量子碼。本文基于Steane擴(kuò)展構(gòu)造,給出Fq上線性碼C為自正交碼的條件,構(gòu)造幾類參數(shù)較好的非二元量子碼。根據(jù)在Fq上碼長為4ps的重根循環(huán)碼的最小漢明距離以及對偶包含的關(guān)系,確定自正交碼的條件;根據(jù)Steane擴(kuò)展構(gòu)造的相關(guān)內(nèi)容,構(gòu)造幾類參數(shù)較好的量子碼。1 基礎(chǔ)知識眾所周知,Fq[x]/〈xn-1〉的任一個(gè)理想都是主理想,即C=〈g(x)〉,其中g(shù)(x)是首一的且滿足g(x)|(xn-1),被稱為
- 一種基于串行消除列表的多比特翻轉(zhuǎn)譯碼算法
G標(biāo)準(zhǔn)。極化碼的碼長越趨近于無窮,其極化效果越好。但是,在中短碼長情況下,極化效果較差。為了提高極化碼的糾錯(cuò)效果,Ariken[1]提出一種串行抵消譯碼(Successive Cancellation,SC)算法,但在有限碼長情況下,性能并不理想;于是,Tal等[2]提出一種串行抵消列表譯碼(Successive Cancellation List Decoding,SCL)算法,通過增加列表數(shù)量來擴(kuò)大譯碼的路徑,提升了譯碼性能。SCL譯碼算法是目前最常用
- 基于Stanley序列的QC-LDPC碼新穎構(gòu)造方法
。構(gòu)造良好的中長碼長的QC-LDPC碼,通常具有低錯(cuò)誤平層[4]、譯碼可快速收斂、糾錯(cuò)性能優(yōu)于隨機(jī)LDPC碼等優(yōu)點(diǎn)。QC-LDPC碼憑借編譯碼復(fù)雜度低、編譯碼可并行實(shí)現(xiàn)的優(yōu)勢,在移動通信、存儲系統(tǒng)、深空通信、光通信等領(lǐng)域引起了廣泛的關(guān)注[5]。代數(shù)、組合等數(shù)學(xué)工具已被國內(nèi)外學(xué)者用來設(shè)計(jì)性能優(yōu)異的QC-LDPC碼,如有限域[6]、循環(huán)差集[7]等。國內(nèi)外研究表明,通過代數(shù)或組合工具能夠構(gòu)造出圍長至少為6的QC-LDPC碼[8-9]。在使用迭代算法進(jìn)行譯碼時(shí),
- 基于MOLS 的最優(yōu)二元局部修復(fù)碼構(gòu)造*
RCs［21］的碼長n和碼率R。表1 列出了這四種BLRCs的相關(guān)參數(shù)。為方便比較，將這些碼的碼長n，信息位k，碼率R，均用局部性r和可用性t表示。表1 四種BLRCs相關(guān)參數(shù)對照碼長n的比較：由表1 可知，當(dāng)r≥t≥2 時(shí)，基于陣列LDPC 碼構(gòu)造的BLRCs的碼長：當(dāng)r≥2，t≥2 時(shí)，直積碼的碼長：當(dāng)r＞3，t=2 時(shí)，基于迭代矩陣構(gòu)造的BLRCs的碼長：即相同r，t下，當(dāng)r≥t≥2 時(shí)，基于陣列LDPC碼構(gòu)造的BLRCs 的碼長始終大于基于MOLS
計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程 2023年2期2023-06-04
- 兩個(gè)奇質(zhì)數(shù)乘積長度的二元二次剩余碼的冪等生成元
質(zhì)提出了有限域上碼長為奇質(zhì)數(shù)的二次剩余碼的概念.二次剩余具有較大的最小距離,所以它有非常好的糾錯(cuò)能力[2-3],從而廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)傳輸、衛(wèi)星通信、信息儲存以及圖像的信息隱藏等技術(shù)[4-5].二次剩余碼在理論方面有豐富的研究結(jié)果.特別地,其冪等生成元可用于研究最小距離下界和譯碼算法,所以成為最重要的研究問題之一[3,6-7].Macwilliams等[3,8]給出了有限域上碼長為奇質(zhì)數(shù)的二次剩余碼的冪等生成元,進(jìn)而在1978年又進(jìn)一步研究了擴(kuò)充二次剩余碼的冪
- 多邊類型LDPC碼的構(gòu)造及其在多維協(xié)調(diào)中的應(yīng)用
中構(gòu)造的校驗(yàn)矩陣碼長過長，導(dǎo)致計(jì)算量過大，計(jì)算耗時(shí)較長，嚴(yán)重制約了多維協(xié)調(diào)在實(shí)際場景中的應(yīng)用。本文改進(jìn)了校驗(yàn)矩陣構(gòu)造方法，結(jié)合隨機(jī)構(gòu)造算法和準(zhǔn)循環(huán)擴(kuò)展算法構(gòu)造了一組碼率為0.1的MET-LDPC碼，基矩陣碼長分別為1×103，1×104，2×104，分別擴(kuò)展到1×105，2×105，5×105，1×106，探究了不同的基矩陣大小和準(zhǔn)循環(huán)擴(kuò)展因子對多維協(xié)調(diào)性能的影響。仿真結(jié)果表明，選擇碼長103的基矩陣并擴(kuò)展500倍構(gòu)造出來的校驗(yàn)矩陣糾錯(cuò)性能最佳，當(dāng)信噪比為
- 一種優(yōu)化編碼信號距離副瓣的快速算法
相碼的應(yīng)用受限于碼長的局限性，相比而言，多相編碼具有更好的應(yīng)用場景。但是由于多相編碼信號的旁瓣仍然較高，容易造成多目標(biāo)檢測時(shí)小目標(biāo)的丟失，因此相位編碼信號距離旁瓣的優(yōu)化問題仍然是值得研究的。1 循環(huán)算法1.1 副瓣電平模型描述波形的副瓣電平指標(biāo)有2種：峰值副瓣電平(PSL)和積分副瓣電平(ISL)，即：(1)(2)由于峰值副瓣電平的最大副瓣位置一般是隨機(jī)變化的，沒有明顯的規(guī)律，本文主要采用積分副瓣電平進(jìn)行分析。要使得波形的積分副瓣電平降低，即使得ISL盡量
艦船電子對抗 2022年4期2022-08-30
- 信噪比自適應(yīng)Turbo自編碼器信道編譯碼技術(shù)
。其次，只有在編碼長度無限長時(shí)，才能保證信道編碼的性能是最優(yōu)的。實(shí)際中待編碼的信息序列并非無限長，因此需要在中短碼長上優(yōu)化編碼方法。此外，如何降低信道編譯碼算法的復(fù)雜度和誤碼率也是需要優(yōu)化的。深度學(xué)習(xí)(Deep Learning,DL)作為一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法，已經(jīng)在計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等領(lǐng)域表現(xiàn)出卓越的性能。受此啟發(fā)，通信研究者嘗試使用深度學(xué)習(xí)解決無線通信的物理層問題[6]，如信道編譯碼[7-8]、信道估計(jì)[9-10]、信道狀態(tài)信息反饋[1
無線電通信技術(shù) 2022年4期2022-07-18
- 有限域上偶數(shù)階量子BCH 碼的構(gòu)造方法*
碼, 其中n表示碼長,k表示維數(shù),d表示最小漢明距離. 在本文中, 若n與q互素, 則令qm ≡1 modn成立的最小正整數(shù)m被稱為q模n的乘法階, 用m=ordn(q) 來表示.定義1(Euclidean 內(nèi)積)[10]: 對于有限域Fq上的向量x= (x0,x1,··· ,xn?1)∈Fnq和y=(y0,y1,··· ,yn?1)∈Fnq, 他們的Euclidean 內(nèi)積定義為性質(zhì)1[10]: 有限域Fq上的分圓陪集滿足以下性質(zhì):(1) 分圓陪集的元素
密碼學(xué)報(bào) 2022年3期2022-07-13
- 幾類最優(yōu)重根循環(huán)碼的構(gòu)造
博士論文中研究了碼長為2n（n是奇數(shù)）的二元重根循環(huán)碼的最小距離（相關(guān)結(jié)論亦可查閱文獻(xiàn)［2］）.Gastagnoli 等人［3］證明了重根循環(huán)碼的最小距離可以用一組單根循環(huán)碼的最小距離來表示，并證明了重根循環(huán)碼是漸進(jìn)壞的.基于這一理論，編碼學(xué)者們確定了幾類重根循環(huán)碼的最小距離（參閱文獻(xiàn)［4～6］和它們的引用）.van Lint［7］通過(u|u+v)構(gòu)造證明了碼長為2n（n是奇數(shù)）的二元重根循環(huán)碼可以通過兩個(gè)碼長為n的二元循環(huán)碼來構(gòu)造，并構(gòu)造了參數(shù)為[2m
電子學(xué)報(bào) 2022年1期2022-03-17
- 基于編碼矩陣結(jié)構(gòu)特征的非刪余極化碼參數(shù)盲識別算法
根概率分布識別出碼長、本原多項(xiàng)式以及生成多項(xiàng)式，識別性能得到較大的提高。針對RS（Reed-Solomon）碼識別問題，文獻(xiàn)[11]提出了基于伽羅華域中高斯消元的識別算法，該算法在碼長較短的情況下具有一定實(shí)用性，但是計(jì)算復(fù)雜度會隨著碼長增加而急劇增加，且容錯(cuò)性能較差。文獻(xiàn)[12]從提高容錯(cuò)性能出發(fā)，提出基于GFFT的識別算法，雖然算法容錯(cuò)性能得到了提升，但運(yùn)算量隨著碼長增加會急劇增加。文獻(xiàn)[13]建立了基于似然判決的二元域統(tǒng)計(jì)判決模型，引入了能夠衡量校驗(yàn)關(guān)
通信學(xué)報(bào) 2022年2期2022-03-10
- 基于信息矩陣估計(jì)的極化碼參數(shù)盲識別算法
象識別線性分組碼碼長,但是該算法只能用于無誤碼的情況。文獻(xiàn)[5]利用高斯列消元后的分析矩陣,計(jì)算出各列列重及其均值和方差,并根據(jù)均值差值和方差差值來識別碼長。文獻(xiàn)[6]將循環(huán)碼的候選校驗(yàn)矩陣與二進(jìn)制流構(gòu)造的截獲矩陣相乘,并根據(jù)判決門限得到的校驗(yàn)矩陣識別出碼長、同步時(shí)刻和生成矩陣。文獻(xiàn)[7]針對里德-所羅門(Reed Solomon,RS)碼提出了一種軟判決算法,遍歷本原多項(xiàng)式進(jìn)行初始碼根匹配并利用平均校驗(yàn)符合度識別碼長和本原多項(xiàng)式。除此之外,對于其他信道編
系統(tǒng)工程與電子技術(shù) 2022年2期2022-02-23
- 短碼長四元最優(yōu)局部修復(fù)碼的構(gòu)造
和代數(shù)曲面構(gòu)造了碼長為18、維數(shù)為11、距離為3、局部度為2的四元LRC。文獻(xiàn)[17]通過縮短q元漢明碼與(q2+1)?cap構(gòu)造了距離為3和4的LRC，從而可得到16個(gè)距離為3和12個(gè)距離為4的局部度最優(yōu)四元LRC。Jin等人[18]利用有限域上的自同構(gòu)群構(gòu)造一般域上LRC，可得到碼長不超過5的四元LRC。由以上結(jié)果可知，當(dāng)碼長不超過20時(shí)，文獻(xiàn)[14,15,16]構(gòu)造了特定距離的局部度最優(yōu)或擬最優(yōu)四元LRC，但只有1個(gè)碼是距離最優(yōu)碼；文獻(xiàn)[17]的2個(gè)
電子與信息學(xué)報(bào) 2021年12期2022-01-04
- 一種基于高斯近似的極化碼打孔算法
n，經(jīng)常出現(xiàn)可變碼長的實(shí)際需求。打孔算法是構(gòu)造碼長可變和碼率靈活極化碼的重要途徑，近年來獲得了研究者的廣泛關(guān)注。文獻(xiàn)[4]首次提出極化碼打孔算法，包括隨機(jī)打孔和停止樹打孔兩種基本打孔算法，滿足了碼長可變的要求。文獻(xiàn)[5]提出了一種基于刪除極化矩陣的打孔算法，通過刪除分別對應(yīng)于打孔位和凍結(jié)位的列和行之后分析簡化的極化矩陣，相對于隨機(jī)打孔算法可以獲得1.0～5.0 dB的性能增益。文獻(xiàn)[6]提出了準(zhǔn)均勻打孔方案，通過比特倒置排序使得打孔比特準(zhǔn)均勻分布，操作簡單
電子與信息學(xué)報(bào) 2021年11期2021-12-02
- 環(huán)Fq+v Fq上線性碼的重量計(jì)數(shù)器
子集C稱為是R上碼長為n的碼；若C是R-子模，則稱C為R上的線性碼.設(shè)C1、C2是R上碼長為n的線性碼，則也是R上碼長為n的線性碼，稱C1+C2為C的分解.進(jìn)而，若文獻(xiàn)［15］中給出了R上的線性碼C與Fq上線性碼C1-v，Cv是相互唯一確定的，即如下引理.引理1.1［15］設(shè)C為R上碼長為n的碼，C1-v、Cv如上給出，則：1）C是R上的線性碼，當(dāng)且僅當(dāng)C1-v、Cv是Fq上的線性碼，且C=vC1-v+（1-v）Cv.2）設(shè)C是R上的線性碼，則且分解唯一.
- 環(huán)Fq+uFq+vFq上(1-2u-2v)-常循環(huán)碼和量子碼的構(gòu)造
義下,C是環(huán)R上碼長n的λ-常循環(huán)碼當(dāng)且僅當(dāng)C是環(huán)R[x]/(xn-λ)的理想。對于Rn中的任意2個(gè)n-元組,即a=(a0,a1,…,an-1)和b=(b0,b1,…,bn-1),它們的內(nèi)積定義為:a·b=a0b0+a1b1+…+an-1bn-1。若a·b=0,則稱a和b是正交的。對于環(huán)R上碼長n的線性碼C,稱C⊥={b∈Rn|a·b=0,?a∈C}為C的對偶碼。若C?C⊥,則稱C是自正交碼。設(shè)C是環(huán)R上長度n的線性碼,定義:e1a+e2b+e3c∈C};
- 低維四元局部修復(fù)碼的構(gòu)造
n,k,d]q是碼長為n，維數(shù)為k，最小距離為d的q元線性碼，碼字c=(c1,…,cn)∈C的第i(1≤i≤n)位ci都能通過其他至多r位恢復(fù)，則稱C是局部度為r的局部修復(fù)碼，并記為C=[n,k,d;r]q。文獻(xiàn)[4]還給出Singleton-Like(S-L)界：(1)當(dāng)?shù)仁匠闪r(shí)，稱碼達(dá)到了S-L界。特別地，當(dāng)k=r時(shí)，S-L界退化為經(jīng)典的Singleton界。為了更加精確地描述LRC 4個(gè)參數(shù)之間的限制關(guān)系，2013年Cadambe和Mazumdar
空軍工程大學(xué)學(xué)報(bào) 2021年3期2021-07-23
- 權(quán)重優(yōu)化的短碼長LDPC譯碼器
理指出[1]，在碼長趨向無窮長時(shí)，可以找到達(dá)到信道容量的編碼。BCH和LDPC就是2類經(jīng)過特殊設(shè)計(jì)的信道編碼。其中， LDPC的漢明距離隨著碼長的增加而增加[2]，因此在碼長很長時(shí)，可以接近信道容量。盡管LDPC具有相當(dāng)多的優(yōu)勢，但是在一些特殊場景中，比如功率很低的情況下，信息速率也非常低，此時(shí)LDPC引起的延遲會十分顯著。在有限碼長編碼理論中，文獻(xiàn)[3-4]研究了有限碼長信道編碼的理論性能，文獻(xiàn)[5]研究了有限碼長下的信道-信源聯(lián)合編碼，文獻(xiàn)[6]研究了
無線電工程 2021年7期2021-07-14
- 哈夫曼編碼方法的選擇及其Python的實(shí)現(xiàn)
在編碼效率與平均碼長方面都是較好的。本文主要研究哈夫曼編碼及其Python的實(shí)現(xiàn)。1 哈夫曼編碼哈夫曼編碼是一種典型的無失真編碼，哈夫曼編碼所采用的編碼原理是最佳編碼定理。最佳編碼定理指出，在信息編碼的過程中對于信源符號，如果分配短字長的碼字給出現(xiàn)概率小的信源符號，分配長字長的碼字給出現(xiàn)概率大的信源符號，那么編碼結(jié)束之后所得到的平均碼長一定是小于其他任何一種編碼方法所得到的平均碼長的，也就是每個(gè)信源符號所得到的碼字長度是嚴(yán)格按照符號概率大小的相反順序所排列
電子世界 2021年8期2021-05-21
- 基于軟判決下的不刪余極化碼參數(shù)識別
聚類，從而識別出碼長、生成矩陣等參數(shù)，該方法適用于低碼率、短碼長下的分組碼；針對循環(huán)碼而言，目前算法主要基于其嚴(yán)格的代數(shù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行識別，如基于碼重統(tǒng)計(jì)方法[6]、歐幾里得輾轉(zhuǎn)相除法[7]及基于多項(xiàng)式分解算法[8-9]等，這些方法都具有較好的工程實(shí)用性；針對卷積碼而言，文獻(xiàn)[10]采用迭代的高斯消元方法獲取對偶向量，由于卷積碼約束長度較短，故該方法實(shí)時(shí)性較好，同時(shí)還具有一定的容錯(cuò)性；為了進(jìn)一步提升文獻(xiàn)[10]算法的容錯(cuò)性，文獻(xiàn)[11-13]提出基于快速Wals
通信學(xué)報(bào) 2020年12期2021-01-19
- 基于循環(huán)碼的三元局部修復(fù)碼構(gòu)造
1)定義1[4]碼長為n的q元線性碼C叫作循環(huán)碼，是指若c=(c0,c1,…,cn-1)∈C，則c的循環(huán)移位(cn-1,c0,c1,…,cn-2)∈C。引理1[5]令循環(huán)碼C=[n，k，d]，D為C的對偶碼。若D的最小距離為d⊥，則C的局部修復(fù)度r=d⊥-1。循環(huán)碼由于其所具有的特殊結(jié)構(gòu)，能夠更好地設(shè)計(jì)和分析碼的局部度，因此近年來關(guān)于循環(huán)碼的局部度問題研究日益增多。Zeh等人在2015年利用循環(huán)碼生成了部分局部度r=2的碼[6]。Kim等人通過分析二、三元
空軍工程大學(xué)學(xué)報(bào) 2020年4期2020-09-07
- 雙路連續(xù)變量量子密鑰分發(fā)協(xié)議的有限碼長效應(yīng)分析*
發(fā)通信協(xié)議在無限碼長情況下的安全性證明已經(jīng)成熟。在實(shí)際應(yīng)用過程中，交換信號數(shù)量達(dá)不到近似無限碼長條件，因此研究有限碼長效應(yīng)對量子密鑰分發(fā)安全性能影響很有必要[10-11]。CV-QKD[12]和設(shè)備無關(guān)協(xié)議（Continuous-Variable Measurement-Device-Independent Quantum Key Distribution，CV-MDIQKD）[13]進(jìn)行有限碼長效應(yīng)下的研究已經(jīng)完成，并得到了相應(yīng)的分析結(jié)果。單路CV-QK
通信技術(shù) 2020年5期2020-06-08
- 基于平均余弦符合度下的本原BCH 碼盲識別
BCH 碼在中短碼長條件下，其性能接近于理論值，且編碼譯碼計(jì)算復(fù)雜度低，這些優(yōu)點(diǎn)使其廣泛應(yīng)用于衛(wèi)星通信、微波通信以及與其他編碼方式的級聯(lián)過程中。在非合作通信領(lǐng)域，如果能夠在惡劣信道環(huán)境下，利用截獲的比特流完成BCH 碼的有效識別，則對于信源獲取、密碼協(xié)議分析具有重要的意義[1]。目前，具有較強(qiáng)容錯(cuò)能力的編碼識別算法主要集中于卷積碼[2-3]、Turbo 碼[4]等，而針對BCH 碼的識別，大部分算法從BCH 碼的定義以及代數(shù)結(jié)構(gòu)出發(fā)，利用比特流序列進(jìn)行參數(shù)
通信學(xué)報(bào) 2020年1期2020-02-09
- 基于非零均值比的RS 碼盲識別方法
非二進(jìn)制糾錯(cuò)碼的碼長進(jìn)行了盲識別，并擴(kuò)展到有噪環(huán)境下的研究,但未對RS碼其他編碼參數(shù)進(jìn)行識別。文獻(xiàn)[4]在文獻(xiàn)[5]對偶碼的識別基礎(chǔ)上研究了有噪環(huán)境下的RS碼盲識別，但算法抗誤碼性能不佳。文獻(xiàn)[6]提出一種基于后驗(yàn)校驗(yàn)對數(shù)似然比[6-8]的方法來對RS碼進(jìn)行識別，但需要在發(fā)射端和接收端預(yù)定義RS編碼集。以上方法并未對縮短RS碼進(jìn)行識別，識別分析不夠全面。針對以上不足，本文提出一種基于非零均值比的盲識別算法來完成RS碼和縮短RS碼的識別。利用截獲到的RS碼序
數(shù)據(jù)采集與處理 2019年6期2019-12-24
- 系統(tǒng)極化碼和非系統(tǒng)極化碼的性能比較
的影響，且在中短碼長上的性能并不理想[3]。最初介紹的極化碼是一類非系統(tǒng)線性分組碼，即所謂的非系統(tǒng)極化碼（NSPC, non-systematic polar code）[4]。因?yàn)槿我獾姆纸M碼可轉(zhuǎn)換為系統(tǒng)碼，所以非系統(tǒng)極化碼也能被系統(tǒng)地編碼成系統(tǒng)極化碼（SPC, systematic polar code）[5-6]。非系統(tǒng)極化碼被系統(tǒng)編碼后未必能保持原有的低復(fù)雜度特性；就性能而言，被系統(tǒng)編碼后的系統(tǒng)極化碼也未必能比非系統(tǒng)編碼的非系統(tǒng)極化碼具有優(yōu)勢，對此
通信學(xué)報(bào) 2019年6期2019-07-11
- 極化碼的原理及分析
們知道LDPC是碼長足夠長時(shí)，是逼近香農(nóng)極限的。香農(nóng)極限即香農(nóng)第二定理通俗來說就是，在碼長R不大于信道容量C的情況下，存在一種能夠?qū)崿F(xiàn)信息的絕對可靠傳輸?shù)木幋a方案。而所謂香農(nóng)限就是同時(shí)滿足絕對可靠、R逼近C的理想情況。香農(nóng)第二定理并沒有告訴我們?nèi)绾芜M(jìn)行信道編碼，但是它指導(dǎo)著我們?nèi)ふ腋臃线@種理想狀態(tài)的編碼方案，從turbo碼到LDPC碼，越來越逼近這一理想，而極化碼的出現(xiàn)，在理論上實(shí)現(xiàn)了這一理想。2008年在國際信息論ISIT會議上，Arikan首次提
廣東通信技術(shù) 2019年3期2019-04-24
- 分組碼級聯(lián)極化碼
案，同時(shí)證明了當(dāng)碼長趨于無窮時(shí)，極化碼可以達(dá)到二元離散無記憶信道的信道容量．2016年底，國際移動通信標(biāo)準(zhǔn)化組織將極化碼確定為5G控制信道增強(qiáng)移動寬帶場景下的編碼方案．由于實(shí)際傳輸過程中使用的碼長有限，這將導(dǎo)致極化碼的某些子信道不能充分極化，進(jìn)而使得在這些子信道上傳輸?shù)男畔⒈忍禺a(chǎn)生錯(cuò)誤．級聯(lián)極化碼是一種有效提升極化碼性能的方式，文獻(xiàn)[2]提出的循環(huán)冗余校驗(yàn)輔助的極化碼方案在很大程度上提升了極化碼的性能．文獻(xiàn)[3]對該方法進(jìn)行了詳細(xì)的分析．文獻(xiàn)[4]提出的奇
西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào) 2018年5期2018-10-11
- 基于Fibonacci-Lucas序列構(gòu)造大圍長QC-LDPC碼的方法
數(shù)r的取值影響著碼長的變化，為了得到長碼長則r取較大值，反之得到短碼長則r取較小值，其中r∈Z+。i=1F(1+1+r)+1i=2F(2+2+r)+2F(2+1+r)+2i=3F(3+3+r)+3F(3+2+r)+3F(3+1+r)+3iF(2i+r)+iF(2i-1+r)+i…F(i+1+r)+i步驟2逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)45°為i=1F(1+1+r)+1F(2+1+r)+2F(3+1+r)+3…i=2F(2+2+r)+2F(3+2+r)+3F(4+2+r)+4…
- 基于刪除方法構(gòu)造碼長固定的多速率LDPC碼
其主要包括兩類：碼長固定的多速率LDPC(Multi-rate LDPC，MR-LDPC)碼和信息位長度固定的速率兼容LDPC(Rate-compatible LDPC，RC-LDPC)碼，其中MR-LDPC碼是在固定碼長的條件下，通過改變信息位長度實(shí)現(xiàn)碼率可變的；而RC-LDPC碼是在固定信息位長度的條件下，通過改變碼長實(shí)現(xiàn)碼率可變的?？梢酝ㄟ^打孔和縮短的方法構(gòu)造碼率范圍較廣的RC-LDPC碼[6-8]，其優(yōu)化的打孔和縮短模式保障了所構(gòu)造的碼具有較好的性
無線電通信技術(shù) 2018年5期2018-08-23
- 基于碼重分布信息熵的線性分組碼盲識別方法*
別出線性分組碼的碼長或碼字起始點(diǎn)，從而進(jìn)一步識別線性分組碼的其他編碼參數(shù)。最后，通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了識別方法的有效性，同時(shí)具有較好的容錯(cuò)性能。1 基于碼重分布信息熵的盲識別方法1.1 碼重的概念和性質(zhì)[n,k]線性分組碼中，一個(gè)完整碼字中碼元“1”的個(gè)數(shù)定義為碼重，也稱Hamming重量。它是線性分組碼的一個(gè)重要參數(shù)。[n,k]線性分組碼的Hamming重量的分布情況定義為碼重分布。它不僅是探索碼結(jié)構(gòu)的重要窗口，而且是計(jì)算各種譯碼錯(cuò)誤概率的主要依據(jù)之一。通過
通信技術(shù) 2018年7期2018-07-26
- 高誤碼率下歸零Turbo碼參數(shù)識別
高誤碼率環(huán)境下，碼長、幀同步、碼率、寄存器個(gè)數(shù)等參數(shù)識別問題。在高誤碼率下實(shí)現(xiàn)這些參數(shù)的正確識別，對于后續(xù)分量編碼器以及交織器識別具有十分重要的意義[3-9]。目前，專門研究歸零Turbo碼的初始參數(shù)盲識別的論文較少，而且已有的論文大多數(shù)是通過構(gòu)建分析矩陣，利用高斯消元方法求分析矩陣的秩。從國外來看：Burel等[10]針對線性分組碼碼長以及幀同步等參數(shù)識別，提出了基于矩陣分析高斯消元算法，雖然該算法僅適用于線性分組碼，但為歸零Turbo碼識別提供了理論基
兵工學(xué)報(bào) 2018年4期2018-05-14
- 極化碼在壓縮圖像傳輸系統(tǒng)中的性能改進(jìn)方法
碼的復(fù)雜度幾乎與碼長呈線性關(guān)系[7]。由于Polar碼具有上述優(yōu)點(diǎn)，所以自提出以來，一直是編碼領(lǐng)域的一大研究熱點(diǎn)，且已有學(xué)者對Polar碼在圖像傳輸系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行了研究。文獻(xiàn)[8]從Polar碼的譯碼迭代次數(shù)、碼長、碼率等因素對恢復(fù)原始圖像的影響進(jìn)行了研究。文獻(xiàn)[9]表明在同等條件下，Polar碼在圖像傳輸系統(tǒng)中的性能要好于LDPC碼。文獻(xiàn)[10]利用了Polar碼在不同位置上的信息比特發(fā)生錯(cuò)誤的概率不一致，將不同敏感程度的原始圖像比特給予不等錯(cuò)誤保護(hù)U
計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件 2018年3期2018-04-18
- 基于優(yōu)選碼相位的擴(kuò)頻水聲通信系統(tǒng)
有一定的影響.以碼長為7的m序列為例，其不同碼相位的PACF都是一個(gè)二值函數(shù)，但是其不同碼相位的AACF有所不同，如下圖1、2、3所示：圖1 AACF旁瓣(碼長為7)圖2 AACF的旁瓣方差(碼長為7)圖3 不同碼相位的AACF旁瓣最大值(碼長為7)從圖1到圖3可以看出，雖然不同碼元相位的m序列擁有著相同的PACF，但是其AACF特性卻有著很大的不同，碼相位為0表示無循環(huán)移位.本文主要通過AACF的旁瓣方差和最大值來描述AACF特性，可以看出其方差相差5倍
許昌學(xué)院學(xué)報(bào) 2018年2期2018-03-15
- 環(huán)Fq[v]/上循環(huán)碼的跡碼與子環(huán)子碼
um-1Fpk上碼長為ps的常循環(huán)碼的結(jié)構(gòu). Yildiz 和Karadenniz[5]研究了環(huán)F2+uF2+vF2+uvF2上的線性碼和循環(huán)碼. 高健等人[6]中給出環(huán)Fp[v]/上線性碼的Gray 映射及其應(yīng)用. 本文給出有限非鏈環(huán)R=Fq[v]/上循環(huán)碼的跡碼與子環(huán)子碼的生成元.1 環(huán)Fq[v]/上的線性碼設(shè)R=Fq[v]/，其中q=pl，p是素?cái)?shù)且正整數(shù)m-1整除p-1, 則R={a0+a1v+…+am-1vm-1|ai∈Fq,i=0,1,…,m-
- 環(huán)Fq+vFq+v2Fq+v3Fq上的交錯(cuò)循環(huán)碼
-c2).環(huán)R上碼長為n的碼C為Rn的非空子集,C是線性碼當(dāng)且僅當(dāng)C是Rn的R-子模. C的最小Lee距離等于任意兩個(gè)不同碼字之間Lee距離的最小值. C中所有非零碼字的Lee重量的最小值等于任意兩個(gè)不同碼字之間Lee重量的最小值.若C是線性碼, 則最小Lee距離等于最小Lee重量. 在本文中，假定C是環(huán)R上的線性碼.其中ci=siε1+tiε2+uiε3+wiε4,i=0,1,…,n-1.證明 取z1,z2∈Fq,根據(jù)Gray映射φ的定義,對任意的c1,
- 基于分塊矩陣變換的線性分組碼盲識別*
截獲序列按照估計(jì)碼長構(gòu)造出分析矩陣，將分析矩陣分塊后分別進(jìn)行矩陣下三角變換；然后，以各列列重為度量，根據(jù)相關(guān)列重量的統(tǒng)計(jì)分布特性設(shè)置相關(guān)列閾值，并統(tǒng)計(jì)出符合閾值的相關(guān)列的個(gè)數(shù)，當(dāng)相關(guān)列的個(gè)數(shù)最大時(shí)即為真實(shí)碼長的情況。該方法還可以識別碼字同步點(diǎn)，識別方法簡單。理論分析及仿真結(jié)果表明，該識別方法的容錯(cuò)性能較好，在誤碼為5%的條件下，對(15,7)線性分組碼的正確識別率依然能達(dá)到80%。線性分組碼；盲識別；分塊矩陣變換；相關(guān)列1 引 言分組碼包括線性分組碼和非線
電訊技術(shù) 2017年10期2017-10-23
- 基于斐波那契數(shù)列短碼長QC-LDPC碼的構(gòu)造
于斐波那契數(shù)列短碼長QC-LDPC碼的構(gòu)造楊衛(wèi)國,鄭 麟(海軍航空工程學(xué)院,山東 煙臺 264001)設(shè)計(jì)了一種QC-LDPC碼的校驗(yàn)矩陣構(gòu)造方法,矩陣的信息位根據(jù)斐波那契數(shù)列進(jìn)行構(gòu)造,校驗(yàn)位根據(jù)IEEE802.16e標(biāo)準(zhǔn)中碼字的校驗(yàn)矩陣進(jìn)行構(gòu)造,這樣構(gòu)造的校驗(yàn)矩陣具有準(zhǔn)雙對角線結(jié)構(gòu),在編碼過程中可以采用快速編碼算法,降低了編碼復(fù)雜度，同時(shí)節(jié)省了存儲空間。通過仿真,該方法構(gòu)造的碼字在中短碼范圍內(nèi)較Gallager碼性能良好,并且通過改變循環(huán)矩陣的大小,可以
指揮控制與仿真 2017年5期2017-10-20
- RS碼編碼參數(shù)的盲識別*
法。首先統(tǒng)計(jì)不同碼長分組時(shí)的碼重分布，并定義與理論碼重分布之間的相似度系數(shù)，通過計(jì)算找出最相似的一組即對應(yīng)正確的碼長；然后建立二元假設(shè)，并確定判決門限對碼根進(jìn)行判定；通過遍歷域內(nèi)所有的本原多項(xiàng)式，找出完整的連續(xù)碼根分布，進(jìn)而完成生成多項(xiàng)式的識別。仿真結(jié)果表明，所提方法的計(jì)算量較其他方法明顯減少，并能有效完成碼長和生成多項(xiàng)式的識別，在誤碼率小于10-3時(shí)，對常用RS碼的識別率能達(dá)到90%以上。信道編碼；RS碼；盲識別；碼重分布；連續(xù)碼根1 引 言信道編碼是為
電訊技術(shù) 2017年6期2017-06-23
- 一種改進(jìn)的線性分組碼的全盲識別算法
熵)分別同時(shí)識別碼長和起始點(diǎn)的算法。根據(jù)這兩種算法的不足又進(jìn)一步改進(jìn)，提出一種對這兩種特征參數(shù)進(jìn)行融合來同時(shí)識別碼長和起始點(diǎn)的算法。在此基礎(chǔ)上，通過建立矩陣進(jìn)行化簡獲得生成矩陣，從而實(shí)現(xiàn)線性分組碼的全盲識別。理論分析及實(shí)驗(yàn)仿真表明該方法簡單易行，容錯(cuò)性較強(qiáng)，在誤碼率為0.025條件下對中短碼識別率達(dá)到90%，誤碼率為0.005條件下對中長碼識別率高于80%。線性分組碼；全盲識別；碼重標(biāo)準(zhǔn)差率差值；特征參數(shù)融合信道編碼盲識別技術(shù)可以在所接收編碼信息不全的條件
電視技術(shù) 2017年2期2017-03-18
- 一種用于無線傳輸?shù)乃俾势ヅ渚幋a調(diào)制技術(shù)*
ASK調(diào)制方式和碼長大于1 000的信道編碼。仿真結(jié)果表明，所提出的信號成形通信系統(tǒng)比傳統(tǒng)的均勻分布的ASK通信系統(tǒng)，在目標(biāo)誤幀率為10e-3的條件下可獲得1 dB的收益。信號成形；信道編碼；ASK；無線通信0 引 言為了達(dá)到AWGN信道的信道容量，信道的輸入概率分布必須是連續(xù)0均值的高斯分布[1]。所以，現(xiàn)有通信標(biāo)準(zhǔn)（如LTE）中使用的傳統(tǒng)的均勻分布的幅移鍵控（Amplitude Shift Keying，ASK）和正交幅度調(diào)制（Quadrature A
通信技術(shù) 2016年7期2016-11-30
- 關(guān)于不同碼長的多進(jìn)制LDPC碼誤碼率的研究
24)?關(guān)于不同碼長的多進(jìn)制LDPC碼誤碼率的研究倪文麗，何晶(中國傳媒大學(xué) 信息工程學(xué)院，北京 100024)本文構(gòu)造了四進(jìn)制的LDPC奇偶校驗(yàn)碼，然后利用BP算法進(jìn)行譯碼。有仿真表明，在同一個(gè)譯碼算法下，多進(jìn)制LDPC碼具有更為優(yōu)異的性能，因此，本文是主要研究不同碼長的多進(jìn)制LDPC碼，利用BP算法進(jìn)行譯碼的情況下，通過MATLAB的仿真觀察、研究不同碼長誤碼率的情況。多進(jìn)制；LDPC碼；BP算法；誤碼率1 引言LDPC碼是由Gallager教授在19
- 可變碼長LDPC碼的GAU構(gòu)造算法*
0007)?可變碼長LDPC碼的GAU構(gòu)造算法*朱宏鵬 程 磊 張 劍(解放軍理工大學(xué)通信工程學(xué)院，南京，210007)考慮度分布、最小環(huán)長和環(huán)近似外信息度等因素，從減少短環(huán)和增加外信息度入手，提出了可變碼長LDPC碼的GAU(Girth-ACE union)構(gòu)造算法。該算法構(gòu)造的校驗(yàn)矩陣能適應(yīng)較大范圍的碼長變化，其短碼的糾錯(cuò)性能與802.16e中的LDPC碼相當(dāng)，中長碼的性能較后者略優(yōu)。不同碼長的碼字具有結(jié)構(gòu)相同的校驗(yàn)矩陣，便于編譯碼器對所有碼長采用同一
數(shù)據(jù)采集與處理 2015年6期2015-12-26
- 分組級短碼長LT噴泉碼的工程應(yīng)用
分組級短碼長LT噴泉碼的工程應(yīng)用張 濤1，王澤林2 （1.91655部隊(duì)，北京100036；2.96219部隊(duì)，廣東清遠(yuǎn)511533）針對LT噴泉碼在準(zhǔn)單向鏈路、高差錯(cuò)、鏈路惡劣易中斷的信道環(huán)境應(yīng)用時(shí)出現(xiàn)的運(yùn)算量大、譯碼時(shí)延長、編碼效率較低等問題，文章提出使用基于數(shù)據(jù)分塊的分組級短碼長噴泉碼方案。其思想是將短碼長LT碼方案和分組級LT碼方案結(jié)合起來，并且在數(shù)據(jù)子塊的度序列生成過程中加入度值檢測機(jī)制。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明：與已提出的LT碼方案相比，該方案能夠有效
海軍航空大學(xué)學(xué)報(bào) 2015年5期2015-12-22
- 基于相似度對系統(tǒng)循環(huán)碼參數(shù)的盲識別
異最大的特性識別碼長和起始點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上，通過優(yōu)化傳統(tǒng)的矩陣化簡，由碼字多項(xiàng)式與生成多項(xiàng)式的關(guān)系設(shè)定判定門限T的方式求解生成矩陣，實(shí)現(xiàn)了對系統(tǒng)循環(huán)碼的盲識別。仿真結(jié)果表明，該算法在誤碼率為0.01的條件下識別效果較好。系統(tǒng)循環(huán)碼； 盲識別； 碼重相似度； 生成矩陣信道編碼的盲識別是在未知編碼信息的條件下僅根據(jù)接收到的數(shù)據(jù)快速識別編碼結(jié)構(gòu)，在信息截獲、非協(xié)作通信、軟件無線電和智能通信等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用，對該技術(shù)進(jìn)行研究具有重要的價(jià)值[1-3]。循環(huán)碼被廣泛
電視技術(shù) 2015年11期2015-10-10
- 本原BCH碼參數(shù)的盲識別方法
基于變異系數(shù)識別碼長的方法。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)碼字之間的線性約束關(guān)系，以階數(shù)概率最大值為下限，通過計(jì)算概率總和來識別起始點(diǎn)，進(jìn)而，計(jì)算鄰域半徑快速去除含錯(cuò)碼字，根據(jù)階數(shù)分布最大值識別生成多項(xiàng)式，實(shí)現(xiàn)了BCH碼的盲識別。理論分析及仿真實(shí)驗(yàn)表明，該算法簡單易行，在誤碼率為0.01的條件下識別效果較好，容錯(cuò)性較強(qiáng)。BCH碼；盲識別；階數(shù)概率分布；生成多項(xiàng)式在數(shù)字通信系統(tǒng)中，為抗擊傳輸中噪聲的干擾，通常在信息序列中增加冗余碼元，以提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?。而對于信息截獲
電視技術(shù) 2015年17期2015-05-05
- 一種線性分組碼參數(shù)的盲識別方法
進(jìn)制線性分組碼的碼長，通過矩陣化簡得到生成矩陣，在低誤碼率下識別效果較好。文獻(xiàn)［4］提出了碼重分布信息熵算法識別線性分組碼碼長，適用于較高誤碼環(huán)境，但沒有考慮截獲序列非同步的情況。文獻(xiàn)［5］提出了利用比特頻率檢測法識別碼長和起始點(diǎn)，更適合于較低誤碼率的環(huán)境且所用數(shù)據(jù)量較大。文獻(xiàn)［6］提出了利用漢明距離識別碼長和起始點(diǎn)，所需數(shù)據(jù)量較少，但適應(yīng)于誤碼率較低的線性分組碼。文獻(xiàn)［7］提出了一種基于統(tǒng)計(jì)顯著水平的快速識別法，首次解決了BCH縮短碼的識別問題。文獻(xiàn)［8
電視技術(shù) 2014年9期2014-09-18
- 基于滑動矩形窗和準(zhǔn)三對角線結(jié)構(gòu)的QC-LDPC碼
C-LDPC碼的碼長和碼率有限，及其采用的準(zhǔn)雙對角線結(jié)構(gòu)包含大量度為2的變量節(jié)點(diǎn)導(dǎo)致較高錯(cuò)誤平層的缺陷，提出一種基于滑動矩形窗和準(zhǔn)三對角線結(jié)構(gòu)的QC-LDPC碼的快速編碼算法，可以靈活地?cái)U(kuò)展碼長和碼率的范圍，改善糾錯(cuò)性能，降低編碼復(fù)雜度，適合于變速率的自適應(yīng)傳輸系統(tǒng)。準(zhǔn)循環(huán)低密度奇偶校驗(yàn)（QC-LDPC）碼；對角線結(jié)構(gòu)；度分布；編碼復(fù)雜度1 引言QC-LDPC碼結(jié)構(gòu)簡單，易于高效編碼，適合硬件實(shí)現(xiàn)，因此在通信領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用，如移動寬帶無線接入標(biāo)準(zhǔn)IEE
計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用 2014年17期2014-07-08
- 基于游程間隔特征的線性分組碼碼長識別方法
盲識別［3］；在碼長已知的前提下利用高斯解方程和綜合分析法，實(shí)現(xiàn)線性分組碼的盲識別［1］。文獻(xiàn)［8］雖然利用線性分組碼對偶碼字的統(tǒng)計(jì)特性和Walsh-Hadamard變換實(shí)現(xiàn)了全盲識別，但算法對誤碼率要求過高，距離實(shí)際應(yīng)用還有較大差距。可見，目前有效的信道編碼盲識別是在已知碼長或碼字起點(diǎn)的基礎(chǔ)上完成對生成矩陣或生成多項(xiàng)式的識別，而實(shí)際分組序列的碼字起始點(diǎn)往往難以獲得，因此獲取碼長后再對碼字進(jìn)行盲識別就具有十分重要的意義。本文針對現(xiàn)有識別算法中存在的對接收序
探測與控制學(xué)報(bào) 2014年5期2014-01-13
- 碼長為2nps的重根自對偶負(fù)循環(huán)碼
1)有限域Fq上碼長為2n的單根常循環(huán)碼；(2)Fq上碼長為2n的單根自對偶負(fù)循環(huán)碼；(3)Fq上碼長為2nps的重根常循環(huán)碼．目前Fq上碼長為2nps的重根自對偶負(fù)循環(huán)碼尚未給出．本文將給出Fq上碼長為2nps的重根自對偶負(fù)循環(huán)碼．1 預(yù)備知識引理1(文獻(xiàn)[1]中引理4和引理5)設(shè)n≥1，d≥2，c是奇數(shù)．當(dāng)n≤d-1時(shí)，Sn+1={±1,±3,…，±3(2n-1-1)}．2 主要結(jié)果下面給出Fq上碼長為2nps的所有重根自對偶負(fù)循環(huán)碼．定理1設(shè)n≥1，
- 基于碼重分布與漢明距離的線性碼盲識別方法
取最大公因式確定碼長，再由系數(shù)矩陣求出生成多項(xiàng)式。但在容錯(cuò)性方面，此算法具有抗末端誤碼能力，對前段和中段誤碼卻無能為力。文獻(xiàn)［5］利用碼根信息差熵函數(shù)識別BCH碼的碼長，進(jìn)而利用碼根統(tǒng)計(jì)獲取生成多項(xiàng)式的整數(shù)根，通過遍歷該域中的本原多項(xiàng)式以尋求滿足BCH碼生成多項(xiàng)式根性質(zhì)的碼根和本原多項(xiàng)式，從而實(shí)現(xiàn)BCH碼的盲識別。文獻(xiàn)［6］則提出了BCH碼的一種生成多項(xiàng)式快速識別方法，在采用已有的碼根信息差熵的思想獲得二進(jìn)制本原BCH碼分組長度之后，利用有限域同構(gòu)的原理來
探測與控制學(xué)報(bào) 2013年4期2013-12-01
- 基于稀疏沃爾什譜的BCH碼檢測識別方法
用碼重量分布估計(jì)碼長，進(jìn)而通過改進(jìn)傳統(tǒng)的矩陣化簡方法獲得生成矩陣，算法適應(yīng)范圍局限于低碼率分組碼，限制了算法的實(shí)際應(yīng)用范圍。算法［15］假定碼長已知或碼長未知而幀長度已知，采用歐幾里得算法，雖然算法計(jì)算量小，但該方法誤碼適應(yīng)能力較弱，實(shí)用性不強(qiáng)。文獻(xiàn)［16］利用碼根信息差熵函數(shù)識別BCH碼的碼長，進(jìn)而利用碼根統(tǒng)計(jì)獲取生成多項(xiàng)式的整數(shù)根，通過遍歷該域中的本原多項(xiàng)式以尋求滿足BCH碼生成多項(xiàng)式根性質(zhì)的碼根和本原多項(xiàng)式，從而實(shí)現(xiàn)BCH碼的盲識別。算法需要遍歷BC
中國電子科學(xué)研究院學(xué)報(bào) 2013年2期2013-11-10
- 基于Simulink的LDPC碼仿真研究
，不利于構(gòu)造超長碼長的LDPC好碼；構(gòu)造半隨機(jī)校驗(yàn)矩陣的編碼方法，雖然方法簡單，也利于硬件實(shí)現(xiàn)，但是存在列重為1的列，這對迭代譯碼過程非常不利，有可能會產(chǎn)生誤碼平臺；至于具有循環(huán)碼特性的LDPC碼的編碼方法，其構(gòu)成的通信系統(tǒng)性能遠(yuǎn)低于隨機(jī)構(gòu)造的系統(tǒng)性能。鑒于此，本文在Gal-lager的構(gòu)造方法[1]基礎(chǔ)上提出了一種新的具有滿秩特點(diǎn)的校驗(yàn)矩陣構(gòu)造方法。1 LDPC碼的校驗(yàn)矩陣構(gòu)造方法LDPC碼是線性分組碼的一員，它的名字來源于具有稀疏特點(diǎn)的校驗(yàn)矩陣，即校驗(yàn)
湖北汽車工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào) 2012年1期2012-11-28
- 滑動矩形窗式的QC-LDPC碼設(shè)計(jì)
著圍長的增大，其碼長也要達(dá)到一定長度，因此無法滿足碼長連續(xù)的要求，限制了該碼的實(shí)際應(yīng)用.優(yōu)化無4環(huán)是指在H矩陣的圍長為6的情況下，對非規(guī)則QC-LDPC碼的循環(huán)移位次數(shù)和度分布進(jìn)行優(yōu)化，提高誤碼性能.其中最為典型的是圍長為6的IEEE802.16e［5］標(biāo)準(zhǔn)中 LDPC 碼的設(shè)計(jì);另外還有最大化 ACE［6，7］和最小誤碼率準(zhǔn)則［8］等優(yōu)化方法，但是算法復(fù)雜度較高，且無法連續(xù)對一系列不同碼長進(jìn)行優(yōu)化.除此之外，基于等差數(shù)列也能快速構(gòu)造出無4環(huán)的H矩陣［9］
- 一種基于矩陣分析的Turbo碼長識別算法
特征的Turbo碼長識別算法，并通過仿真驗(yàn)證了算法的容錯(cuò)性能及識別效率。1 Turbo碼基本原理1.1 Turbo碼編碼結(jié)構(gòu)Turbo碼的典型編碼結(jié)構(gòu)為WCDMA協(xié)議中所采用的編碼結(jié)構(gòu)，如圖1所示。圖1 WCDMA協(xié)議中Turbo碼編碼結(jié)構(gòu)1.2 Turbo碼歸零方式歸零碼元為所有的信息比特經(jīng)過分量編碼器以后繼續(xù)輸入的歸零比特，目的是迫使編碼器回到全零狀態(tài)。當(dāng)k位信息碼元完成編碼之后首先斷開第3路，輸入3個(gè)碼元xk+1xk+2xk+3并從第1路輸出，編碼器
無線電工程 2012年4期2012-10-18
- 圍長為8的QC-LDPC碼的顯式構(gòu)造及其在CRT方法中的應(yīng)用
C-LDPC碼（碼長為5P,P為素?cái)?shù)且P-1可被15整除）；B.Vasic[4]基于最早序列提出了一類girth-8 (3,L)QC-LDPC碼;K.K.Liu[5]提出了一類girth-8 (3,L) QC-LDPC碼；張國華[6]受貪婪搜索啟發(fā)提出了一類girth-8 (3,L)QC-LDPC碼。對于列重為4的情形，目前已知的確定性構(gòu)造方法只有一種，即K.K.Liu提出的一類girth-8 (4,L) QC-LDPC碼[7]。本文提出了一種構(gòu)造girt
通信學(xué)報(bào) 2012年3期2012-08-10
- 基于原模圖LDPC 碼的不等保護(hù)傳輸性能研究
較。結(jié)果表明，當(dāng)碼長較小時(shí)，原模圖LDPC碼的誤碼性能與規(guī)則LDPC碼的誤碼性能相當(dāng)。在誤碼率(bit error rate，BER)為 10－6數(shù)量級時(shí)，碼率為1/2，碼長為256的AR4JA碼高比特位誤碼性能比(3，6)規(guī)則LDPC碼差0.35 dB，低比特位誤碼性能比(3，6)規(guī)則LDPC碼差0.4 dB。BER為10－6數(shù)量級時(shí)，碼率1/2，碼長為512的AR4JA碼高比特位誤碼性能比(3，6)規(guī)則LDPC碼差0.05 dB，低比特位誤碼性能比(3
- 噴泉碼及其在無線視頻組播環(huán)境中的應(yīng)用
提出一種基于不同碼長的混合噴泉編碼方案，發(fā)送端根據(jù)組播用戶信道質(zhì)量的差異選取不同碼長的噴泉編碼方案。實(shí)驗(yàn)證明，對丟包率高、信道質(zhì)量差的接收端而言，短碼長的噴泉編碼方案提高了接收端的譯碼成功概率。1 噴泉碼及其在組播環(huán)境下的分發(fā)調(diào)度1.1 噴泉碼介紹噴泉碼的基本原理是：編碼端將原始數(shù)據(jù)分割成K個(gè)原始數(shù)據(jù)數(shù)組，將這K個(gè)原始數(shù)據(jù)分組編碼生成任意數(shù)量的編碼分組，接收端只要收到其中任意N個(gè)編碼分組，即可通過譯碼以高概率成功恢復(fù)原始分組。一般情況下，N略大于K，引起的
電視技術(shù) 2011年11期2011-03-15
- 基于碼根信息差熵和碼根統(tǒng)計(jì)的BCH碼識別方法
碼重分布函數(shù)提取碼長參數(shù) n的方法在4.71×10-3誤碼率條件下仍有效,并在此基礎(chǔ)上通過矩陣變換獲得生成矩陣,實(shí)現(xiàn)對二進(jìn)制線性分組碼的盲識別,但該方法不能解決高碼率分組碼的識別問題。與此同時(shí),這些編碼識別方法都采用了大量的矩陣運(yùn)算,且對誤碼率的要求比較高,有的方法甚至要求無誤碼情況下,才能獲得良好的性能。因此,在實(shí)際較高誤碼率條件下,如何正確識別BCH碼成為一個(gè)難點(diǎn)問題。本文針對本原BCH碼的盲識別問題,提出了一種基于碼根信息差熵和碼根統(tǒng)計(jì)的識別方法。1
探測與控制學(xué)報(bào) 2010年3期2010-08-21