MIMO信道的均衡技术研究

多入多出（MIMO：multiple-input multiple-output）信道的均衡技术是新一代移动通信技术的主流，它可以大幅度的改善在通信过程中的瓶颈问题．对几种MIMO空时均衡技术进行了分析比较，指出了每种均衡技术的特点，提出了研究新的MIMO均衡技术的发展方向．     

基于RADIX 4算法的Turbo编译码仿真分析

现代通信系统对数据传输速率的要求不断提高,在第三代移动通信系统 TD-SCDMA中,一般意义的Turbo译码算法性能越来越不能满足实际的需要,通过研究Turbo码结构和编译码方法,对基于RADIX 4算法的Turbo译码进行了理论阐述和性能分析,结果表明新算法在复杂度和性能损失不大的情况下,译码速度和减少功耗方面有了较大的提高,证明该方法具有很好的实用价值.     

无线寻呼接收机POCSAG码的软件译码

本文提出一种利用查表法纠错和检验法检错来对ＰＯＣＳＡＧ码中的ＢＣＨ（３１，２１）译码的方法，给出可纠两个错及检３个以上错的一航方法，也给出了纠１２个借检２个错的简单方法，提出的方法特别适用于寻呼接收用软件译码，工程应用证明正确无误。     

联合LDPC码和网络编码的协作通信技术

结合信道编码和网络编码的思想,提出了一种在两用户协作情况下联合LDPC(low-density parity-check)码和网络编码的协作分集方案,该方案在接收端通过基于整体H矩阵的置信传播算法实现LDPC码和网络编码的联合译码,并对该方案在瑞利慢衰落信道下的性能进行了MATLAB仿真。仿真结果表明:与编码协作和不协作方案相比,所提方案在系统误码率性能上有着明显地改善。     

采用格形矢量量化的小波图象编码方法

研究了以格形矢量量化方法进行小波图象的压缩编码。以两种经典的格形矢量量化算法乘积码塔形矢量量化（ＰＣＰＶＱ）和分块均匀格点矢量量化为例，分析了两种算法中非均匀矢量格点的分布与输入信号源的概率密度分布函数的关系，指出在保持矢量格点具有规则分布的前提下，格点分布难以与不规则的输入矢量概率分布实现良好的匹配。提出了一种均匀格点分布与熵编码相结合的矢量量化图象编码方法，该方法与以上两种算法对信号源输入矢量的概率分布具有更灵活的适应能力。给出了该算法和ＰＣＰＶＱ的实验结果的比较。     

一种改进的Turbo码译码算法及其FPGA实现

为有效降低Turbo码在硬件实现时的译码复杂度并减少其存储资源消耗,将现有Turbo码译码算法中Log-MAP算法和Max-Log-MAP算法进行融合改进,提出一种适于并行计算的改进Max-Log-MAP算法,即在译码计算中间参数的过程中,只将具有多个输入变量的max*(·)运算简化为取最大值的max运算,而对具有2个输入变量的max*(·)运算进行精确计算. 仿真结果表明,改进Max-Log-MAP算法的复杂度可以接近Max-Log-MAP算法,而性能接近Log-MAP算法. 将采用新算法的Turbo码编译码器在现场可编程门阵列(FPGA)上实现,并应用于低轨卫星通信系统(LED)中的,能在保证Turbo编译码优异性能的同时,获得较低复杂度和较低资源消耗,有利于减小卫星手持通信终端的体积,降低功耗.      

基于MIMO-OFDM协作系统的中继混合选择合并算法

提出了一种基于MIMO-OFDM协作系统的多中继混合选择合并算法。算法原理主要是采用地理位置信息得到一个性能最优的AF(放大转发中继)中继节点,根据瞬时信噪比门限值或相对最小BER门限值选择符合要求的多个DF(译码转发中继)中继,所选择出来的最优AF中继和多个DF中继将协作MIMO-OFDM系统完成信号的转发,最后在目的节点处对直传链路信号和中继链路信号进行最大比合并(MRC)。对该算法进行了理论分析,并研究了该算法对系统误比特率性能的影响,并在MATLAB上进行链路级仿真分析比较。仿真结果表明所提出的多中继混合选择合并算法能有效提高空间分集增益,从而降低系统误比特率。     

LDPC 码改进型LBP 译码算法研究

针对LDPC(Low Density Parity Check) 码分层( LBP: Layered Belief Propagation) 译码算法计算复杂度高、不易于硬件实现的问题, 提出一种改进算法。该算法首先引入函数f(x)使LBP译码算法的计算复杂度大大降低; 同时引入具体参数校正因子和偏移因子, 提升译码性能。仿真结果表明, 改进后的算法相比LBP 算法在计
算复杂度降低的同时, 也提升了译码性能, 从而达到了易于硬件实现的目的。     

格形编码的最小自由欧几里德距离计算

采用动态规划算法对格形编码的最小自由欧几里德距离进行编程计算,模拟结果表明,该算法适合于格形编码的所有参考路径上的欧几里德距离计算。     

低密度奇偶检验码译码的高效量化算法

为降低低密度奇偶检验码译码的硬件实现复杂度,提出了一种可变步长均匀量化"和积"译码算法。该算法分为两步进行:首先,检验节点和变量节点的外信息都以相同的量化步长进行均匀量化而进行迭代译码;然后,当迭代达到预定的次数时,检验节点和变量节点的量化步长分别乘以和除以预先选定的一个参数。仿真和现场可编程门阵列实现结果表明,与未量化的标准积译码算法相比,该算法的性能损失在0.1 dB以内;与同等性能的算法相比,该算法可以降低50%的硬件规模。