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Turbo编译码系统高效MAP译码、无数据辅助SNR估计与多项式交织器设计

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用于信道编码传输的Turbo码自1993年发明后，因为具有接近Shannon极限的优异纠错性能，很快就被应用于各类实际通信系统中。在过去的17年里，许多学者发表了有关Turbo码理论和应用的大量研究成果，内容涵盖简化译码算法、译码算法收敛性分析、优秀分量码设计、最小码距分析与估计、交织器设计以及译码算法的并行实现等。基于已有研究成果，本博士学位论文专注于Turbo码的高效率非对数域最大后验概率译码、对数域Log-MAP译码算法的数值规范化方法、无数据辅助的SNR估计以及置换多项式交织器的研究。
　　 本文首先给出了Turbo码的编码与译码原理、相关研究工作现状分析及文献综述、本文研究工作思路、论文主要贡献以及论文组织结构。接着，由经典的标准MAP译码算法推导得到了一种改进型MAP译码算法。该算法不引入对数域就能避免迭代过程中的对数和指数函数运算，从而达到较高的译码效率，其效率与Max-Log-MAP译码算法的效率相似。该改进型MAP译码算法就纠错性能而言是最优的，而次最优的Max-Log-MAP算法则要付出纠错性能的代价。随后提出了一种使用了两种数值规范化方法并且采用纯整数运算的线性近似Log-MAP算法。这两种数值规范化方法分别被称为“加法”和“乘法”规范化。理论证明表明，这两种数值规范化方法均不会对译码性能产生影响。其中，加法规范化能够解决定点数的溢出问题，而乘法规范化可应用于实现基于纯整数运算的Turbo译码或者证明Max-Log-MAP算法不需要任何SNR估计。为了确定适当的乘法规范化系数，作者给出了概率分析法和等效查表长度两种设计方法。最后还给出了纯整数实现的3GPP标准Turbo码译码的误帧率(FER)仿真结果，显示9-bit宽的整数就能保证与性能最优的改进型MAP算法基本相当的纠错性能。
　　 本文基于对接收到的Turbo码码块BPSK信号进行矩估计进而实现SNR估计的思想，对非相关的Rayleigh衰落信道条件下的三种无数据辅助的SNR估计器进行了比较。这三种SNR估计器都采用矩估计法并运用曲线拟合方法来计算SNR。研究发现，曲线拟合偏差能够较好地补偿较短Turbo码码块的SNR估计误差。Turbo译码仿真结果表明，两种建议的SNR估计器能够得到比文献已有结果更小的SNR估计误差并取得更好的误比特率(BER)性能，尤其是对长度较短的码块。这三个SNR估计器的另一个优点是都不需要已知SNR和Rayleigh衰落参数的任何信息。自2005年以来，整数环上的二次置换多项式(QPP)被建议用于设计Turbo码交织器。QPP交织器不需要在Turbo译码器中存储交织表并且具有远优于均匀分布随机型交织器的性能。此外，所有QPP交织器还具有最大争用自由特性，能够避免并行Turbo译码时的存储器访问冲突。本文给出了置换多项式(PP)交织器的一些新成果，包括：构造整数环上m次(m≥1)PP的一个简单方法、二次零多项式(QNP)充要条件的证明、QPP交织器排除了等价性的计数等。本文还对搜索性能优秀的高次置换多项式交织器进行了初步尝试，对帧长N=2048、码率Rc=1/3的8状态Turbo码得到了一个性能优于QPP交织器并达到了著名的码匹配交织器(CMI)性能的高次置换多项式交织器。

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