卷积码译码的神经网络方法

本文讨论了用前向神经网络(RBFN)实现卷积码译码的方法。该方法通过在接收序列中加窗克服了卷积的码长问题。这种译码器构造简单,不需要学习和训练。其译码性能介于硬判决和软判决Vitebi译码性能之间。     

一种基于动态学习的通用纠错译码方法

本文提出了一种用神经网络进行动态软判决译码的新方法。该方法把纠错译码看作网络在最小均方误差准则下对接收码字不断动态学习的过程。一旦网络学习收敛到一稳定点,该译码器就完成了最大似然译码。计算机模拟结果显示,该方法的译码性能良好,且计算复杂度适中,     

全数字BPSK/QPSK解调器原理和应用

详细阐述了全数字BPSK/QPSK调制解调器的原理。对实现数字锁相环(DPLL)所面临的各种问题:误差信号提取、相位跟踪及环路滤波等进行了详尽的说明。由于这种技术可以使解调器省去硬件VCO,解调器大部分都是用软件实现的,因此采用该技术实现的解调器不仅设计灵活、可靠性高、性能好,而且还可以降低对接收机本振精度的要求,很适合于小容量数字通信。目前该技术在国外通信系统中广泛应用。     

海事卫星标准C通信船站Viterbi译码器设计

本文针对海事卫星标准C通信船站的特点,介绍用高速DSP TMS32020芯片设计Viterbi译码器的过程。实验结果证明,在解调器输出八电平软判决时,译码器在P_b=10~(-5)处可获得5dB的编码增益,而且体积小、重量轻,基本达到了标准C通信船站的实用要求。     

低速率π/4QpSK系统在大频偏环境下的非相干检测

本文讨论了π/4QPSK系统的基本原理,给出了基带差场检测的方法,分析了在低数据速率情况下,大频偏对差分检测性能的影响、提出了用自动频率控制(AFC)解决该问题的方法,尤其是对于在此环境下的频率检测问题。     

RBFN实现分组码纠错译码的研究

本文提出了一种用RBFN实现分组码纠错译码的新方法。该方法不需要对网络进行训练,只需将码字嵌入RBFN中就构造出一个完善的译码器。在高斯噪声信道下,使用这种方法可以实现最大似然译码。RBFN译码克服了用多层感知器译码存在的训练时间长,译码性能受训练因素影响大等缺点。