论文部分内容阅读
LDPC码是一类基于校验矩阵定义的线性分组码，其在置信传播译码算法下可以取得逼近香农限的性能。LDPC码的迭代译码算法具有线性复杂度，且易于并行实现，受到了广泛的研究。受LDPC码与Turbo码的迭代译码算法的启发，迭代思想被应用于通信系统的各个方面，并取得了丰硕的成果。本文主要研究了LDPC码的编译码算法以及迭代算法在信道均衡中的应用。首先，针对具有双对角线结构的QC-LDPC码提出了一种双向回归的准并行编码算法并给出了其FPGA实现方案，实现结果证明了该算法在线性资源消耗下实现了对LDPC码的准并行编码。然后，提出了一种采用2维折线逼近的和积译码算法实现方案，避免了使用与量化比特数成指数关系增长的查找表，降低了译码器的存储资源消耗。基于上述方案提出了一种次小值修正的最小和算法，该算法通过3个2维折线逼近对最小值进行修正，获得了逼近浮点和积算法的译码性能。算法的修正过程只包含简单的算术和逻辑运算，便于FPGA实现。随后，提出了一种针对中短码长LDPC码的具有门限的串行级联分阶统计译码（OSD）算法，该算法可以显著提高低码率条件下级联译码算法的性能。分析了OSD算法在FPGA实现中需要解决的问题，提出了一种基于RAM实现的GF(2)上的高斯消元结构，并将其应用于OSD算法的FPGA实现中，仿真和实现的结果证明了上述算法的有效性。对于Turbo均衡，由直接数据检测（DDE）算法推广得到了一种基于数据块的Turbo均衡算法，该算法与线性MMSE Turbo均衡算法相比具有更快的收敛速度。对前述的基于块的Turbo均衡算法给出了两种简化方案，即LC-TDDE算法和BSIC算法。LC-TDDE算法的性能略优于线性MMSE算法的性能，其复杂度与数据块长度的平方相关；BSIC算法的性能则略差于线性MMSE算法，但是其具有数据块长度的线性复杂度。在高阶调制的Turbo均衡系统中，采用硬反馈的方法对其解映射算法进行了简化，并取得了接近于软解映射算法的性能。最后将前述的Turbo均衡算法与LDPC码应用于短波数据传输系统中，其性能相对于传统短波通信系统提高了3dB以上。最后，针对采用独立时频块的OFDM系统，给出了一种高效的导频插入方式。基于该导频插入方式，采用LDPC码做为信道编码方案，提出了一种迭代信道估计算法。该算法采用基于加权广义逆二维内插的信道估计算法进行初始信道估计，改善了缺少导频的条件下信道估计性能对接收机移动速度的敏感性问题。