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《深空通信中l(wèi)dpc碼譯碼性能分析》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、摘要深空通信傳輸距離遙遠(yuǎn)，信號(hào)能量衰減嚴(yán)重，需要用高增益的信道編譯碼等技術(shù)措施來(lái)確保信息可靠傳輸。低密度奇偶校驗(yàn)(Low．DensityParityCheek，LDPC)碼以其卓越的性能，正在深空通信領(lǐng)域得到越來(lái)越多的關(guān)注。因此，如何對(duì)LDPC碼譯碼性能進(jìn)行有效地分析，并設(shè)計(jì)出性能優(yōu)越的LDPC碼是本文所要研究的關(guān)鍵問(wèn)題。本文首先在討論了LDPC碼的基本概念及編碼算法基礎(chǔ)上，重點(diǎn)對(duì)和積譯碼、最小和譯碼及其改進(jìn)等譯碼算法進(jìn)行了詳細(xì)地分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的最小和譯碼算法的準(zhǔn)確性逼近和積譯碼算法，復(fù)雜度較低，適合工程應(yīng)用。其
2、次，研究了LDPC碼的幾種譯碼性能分析方法。其中，EXIT圖法是從互信息的角度分析LDPC碼譯碼性能，較密度進(jìn)化理論和高斯逼近法具有更好的準(zhǔn)確性和魯棒性，但是EXIT圖法存在不能自動(dòng)搜索譯碼閾值和度分布對(duì)的問(wèn)題。針對(duì)這一問(wèn)題，本文提出了一種新的譯碼性能分析方法——APSO．EXIT圖法。該方法設(shè)計(jì)了衡量EXIT曲線(xiàn)匹配程度的全局代價(jià)函數(shù)，運(yùn)用APSO算法對(duì)度分布對(duì)進(jìn)行快速迭代優(yōu)化，迭代過(guò)程中無(wú)需固定CND(CheekNodesDeeoder校驗(yàn)節(jié)點(diǎn)譯碼器)曲線(xiàn)，可以獲得ExIT曲線(xiàn)更加匹配的優(yōu)化度分布對(duì)和更高更接近Shan
3、non[眼的譯碼閾值。最后，將APSO．EXIT圖法搜索到的度分布對(duì)和譯碼閾值應(yīng)用于校驗(yàn)矩陣構(gòu)造中，得到了性能優(yōu)良的LDPC碼。同時(shí)將LDPC．SPC聯(lián)合編譯碼方法引入深空通信，設(shè)計(jì)出兩種適合于深空通信的LDPC碼編譯碼方案。仿真結(jié)果表明，所提出的APSO—EXIT圖法譯碼性能分析方法有效可行，兩個(gè)設(shè)計(jì)方案在信噪比大于0．7dB時(shí)，誤比特率均低于10～，可以滿(mǎn)足深空通信的需求。關(guān)鍵詞：深空通信LDPC碼和積譯碼算法APSO—EXIT圖法’AbstractDuetolongdistanceandgreatsignalloss
4、ofdeepspacecommunication，itisnecessarytoadopthi曲一gainchannelcodesandothertechniquestoprotecttheinformationtransmissionreliablyandeffectively．LDPC(Low．DensityParityCheck)codeshavebeenreceivedmoreandmoreattentionfortheiroutstandingperformanceindeepspacecommunication
5、．Thisthesisdealswithissuethathowtoanalyzedecodingperformanceeffectively,andtodesignsuperiorperformanceofLDPCcodes．BasedonanalysisofbasicconceptsofLDPCcodesandencodingalgorithms，BP,min-sumandimprovedmin—sumdecodingalgorithmsarediscussedindetail．Experienceshowsthatt
6、heimprovedmin．sumalgorithmisclosertoBPalgorithminaccuracy,andlesscomplexityinpracticalapplication．Then，severaldecodingperformanceanalysisalgorithmsareresearched．EXITchartalgorithmwhichisutilizedtoanalyzeperformancethroughmutualinformation，ismoreaccurateandrobustth
7、anDensityEvolutionTheoryandGaussianapproximationmethods．AnewAPSO—EXITchartalgorithmisproposedsincenoisethresholdanddegreedistributionsCan’tbesearchedbyEXITchartalgorithmautomatically．AnoverallcostfunctionisdesignedtomeasurethematchingdegreeofEXITcurves．Thenthedegr
8、eedistributionsareoptimizediterativelybyAdaptiveParticleSwarmOptimizer(APSO)algorithm，whichdoesn’tneedtofixtheCNDcurve．Therefore，morematcheddegreedistri
