2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩69頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

1、多址接入信道是信息論研究的重點之一,移動通信系統(tǒng)的上行鏈路是多址接入信道的典型代表。Ahlswede,Cover和Wyner等人先后研究了多址接入信道的容量域問題,但是并沒有提供接近容量域的接入方式。多址接入信道的容量主要受到用戶間干擾的限制。頻分多址(FDMA)技術,時分多址技術(TDMA)和碼分多址技術(CDMA)等多址接入技術都是對抗用戶間干擾的方法。對于TDMA和FDMA,他們通過在不同用戶間采用正交的波形來對抗用戶間干擾。但是

2、信息論上已經(jīng)得出結論通過波形分割方式區(qū)分用戶能夠達到比完全正交分割的頻分多址(FDMA)或時分多址(TDMA)更大的容量域。Li Ping等提出了一種叫做交織分多址(IDMA)的新型波形分割多址接入方式,并設計了低復雜度的多用戶檢測算法:ESE算法,為多址接入方式設計提供了新思路。 LDPC碼在上世紀90年代被重新發(fā)現(xiàn),它是一種在單用戶AWGN信道下能夠接近信道容量的編碼方式。同時,LDPC碼還具有性能的門限性。也即,當信道的

3、噪聲水平低于某一門限值時,隨著碼字的長度的增加,其誤碼率性能能夠任意接近于0。Richardson和Urbanke設計了一種密度進化(density evolution)算法去計算某一度序列下的一組LDPC碼的噪聲門限,但是這種算法具有較大的復雜度。而基于AWGN信道的高斯特性,Chung,Richardson和Urbanke提出了一種高斯近似的密度進化算法,這種算法在大大減少計算噪聲門限復雜度的同時,對計算精度只有很小的影響。

4、 但是仿真結果表明,當我們將在單用戶信道下具有良好性能的LDPC碼用于多址接入信道時,其性能將嚴重惡化。而且上面提到的門限值計算方法也不再適用。因此,本文著重于解決多址接入信道下的LDPC碼優(yōu)化設計問題。 在本文中,將以3GPPLTP中某個LDPC碼提案為例,首先實現(xiàn)在單用戶信道下LDPC碼編譯碼算法并進行性能仿真。然后實現(xiàn)高斯近似密度進化算法,計算所實現(xiàn)的LDPC碼的噪聲門限值并與性能仿真結果進行比較。結合差分進化算法,在單用

5、戶情況下,對LDPC碼進行優(yōu)化設計,并用計算機仿真驗證優(yōu)化設計結果。接著,我們將把LDPC碼的優(yōu)化設計方法推廣到多址接入系統(tǒng)中的一種特殊情況--IDMA系統(tǒng)中,對用于IDMA系統(tǒng)的LDPC碼進行優(yōu)化設計,并對這種系統(tǒng)的檢測算法做出了一定的改進。 最后,本文將把LDPC碼的優(yōu)化設計方法推廣到一般的多址信道情況。雖然Palanki等優(yōu)化設計了用于二進制相加信道的LDPC碼,但是他們認為對于兩用戶高斯多址接入信道來說,只能靠速率分割或

6、時間分割的方式來達到容量域中的點。Amraoui等采用密度進化算法針對兩用戶高斯多址接入信道進行了優(yōu)化設計,給出了度分布,但是他們并沒有給出仿真結果。 本文中研究的是等功率條件下多用戶LDPC聯(lián)合譯碼及碼的優(yōu)化設計問題,用戶數(shù)不再限于兩用戶,基于因子圖設計各個節(jié)點的消息更新算法,針對該消息傳遞過程設計高斯近似的密度進化算法,并在此基礎上對非規(guī)則LDPC碼的度序列進行優(yōu)化。我們把這種通過不同用戶采用不同LDPC碼校驗矩陣作為唯一特

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論