基于智能算法的糾錯(cuò)碼譯碼算法研究.pdf

1、目前，糾錯(cuò)碼技術(shù)已發(fā)展成為實(shí)現(xiàn)可靠及時(shí)通信不可或缺的手段和方法。然而，迄今為止，糾錯(cuò)碼的大部分譯碼技術(shù)無法在糾錯(cuò)性能和譯碼復(fù)雜度上達(dá)到較好折中，這已成為糾錯(cuò)碼發(fā)展應(yīng)用的一大瓶頸。因此在糾錯(cuò)碼研究中尤其是譯碼技術(shù)研究中引入新方法，對(duì)進(jìn)一步提高糾錯(cuò)碼使用的可靠性、容錯(cuò)性及高速處理大量傳輸數(shù)據(jù)的能力顯得十分必要。智能算法(Intelligent Algorithm，IA)作為一種通過模仿自然世界內(nèi)在自適應(yīng)優(yōu)化機(jī)制去獲取解決復(fù)雜組合優(yōu)化問題的信

2、息處理技術(shù)被引入到了糾錯(cuò)碼譯碼技術(shù)中。站在信息科學(xué)的角度，智能算法技術(shù)與糾錯(cuò)碼譯碼技術(shù)在原理、研究方法和數(shù)學(xué)手段等方面都有著密切聯(lián)系。因此，利用智能算法的自適應(yīng)優(yōu)化以及快速并行處理等機(jī)理解決糾錯(cuò)碼譯碼技術(shù)所面臨的問題具有重要理論意義與實(shí)用價(jià)值。
　　 本文對(duì)遺傳算法(Genetic Algorithm，GA)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network，NN)這兩種智能算法在糾錯(cuò)譯碼技術(shù)中的應(yīng)用做了針對(duì)性研究，將它們引入傳統(tǒng)譯碼器中

3、，從而實(shí)現(xiàn)譯碼糾錯(cuò)性能和復(fù)雜度之間一個(gè)更好的平衡。具體工作如下:
　　 1.利用遺傳算法的優(yōu)化性能和并行特性，提出一種基于遺傳算法的糾錯(cuò)碼軟判決譯碼，即遺傳概率譯碼(Genetic Probability Decoding，GPD)。該譯碼方案將軟判決譯碼轉(zhuǎn)化為組合優(yōu)化問題，利用遺傳算法實(shí)現(xiàn)快速優(yōu)化計(jì)算。對(duì)所提出的GPD譯碼方案，本文從理論推導(dǎo)和計(jì)算機(jī)軟件仿真兩個(gè)方面進(jìn)行了分析，并對(duì)其實(shí)現(xiàn)所需的功能模塊的總體結(jié)構(gòu)給出了參考方案。

4、通過理論分析和仿真結(jié)果可看出，GPD譯碼在譯碼糾錯(cuò)性能和譯碼復(fù)雜度的博弈中找到了一個(gè)較好的平衡點(diǎn)，其計(jì)算開銷在傳統(tǒng)最佳譯碼器基礎(chǔ)上大幅降低并低于一般軟判決譯碼，減少了譯碼器的實(shí)現(xiàn)成本并加快了譯碼速度，而且其譯碼誤比特率性能良好，優(yōu)于傳統(tǒng)軟判決譯碼。
　　 2.將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入遺傳算法，提出一種基于遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬判決譯碼，即遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)譯碼(Genetic Neural-network Decoding，GND)。該譯碼方案