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文檔簡介
1、Turbo碼采用了迭代譯碼結構,即使當信噪比較低時,其糾錯性能也非常逼近Shannon限。經(jīng)過近20年的發(fā)展,關于Turbo碼的研究已取得了長足的進步和發(fā)展。如今,Turbo碼已廣泛應用于移動通信、寬帶接入、衛(wèi)星通信和深空通信等領域;同時,Turbo迭代原理也應用在了信道估計、迭代均衡和多用戶檢測等方面。然而,由于Turbo碼是通過實驗方法得出的高性能糾錯碼,至今仍缺乏完善的理論支持,另外,譯碼復雜度大、時延高等原因也嚴格限制了Turb
2、o碼的應用。
盡管使用線性碼理論可以估計Turbo碼在error-floor區(qū)域的BER/FER性能,但這些方法對Turbo碼最重要的“瀑布區(qū)”是無能為力的。外信息的密度進化理論揭示了象Turbo碼、LDPC碼等迭代譯碼算法的收斂性,解釋了它們逼近Shannon限的原因,同時提供了好碼的設計思路和方法。通過對Turbo碼迭代譯碼收斂性的研究,能夠有效預測收斂信噪比門限,搜索收斂速度更快的好碼。同時,由于密度進化方法計算復雜度低
3、,根據(jù)實際譯碼時每次迭代的收斂性來動態(tài)設置譯碼迭代次數(shù)可以大量降低Turbo碼的譯碼時延。本文主要研究密度進化方法中最常見也是最重要的EXIT圖方法和SNR傳遞圖方法,并對這兩類方法進行仿真驗證。
為了對 Turbo碼有初步的認識,本文首先對Turbo編譯碼原理做簡要介紹,在獲得3GPP LTE標準Turbo碼BER性能的同時考察了QPP交織器和S型交織器的性能差異。接著,介紹了用EXIT圖分析長幀Turbo碼收斂性和預測迭代
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