2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、糾錯(cuò)碼理論的逐漸完善,使得結(jié)構(gòu)簡單、復(fù)雜度低、糾錯(cuò)能力強(qiáng)、效率高的編譯碼方法和編譯碼架構(gòu)得以實(shí)現(xiàn)。里德所羅門碼(RS)級(jí)聯(lián)網(wǎng)格調(diào)制(TCM)系統(tǒng)因其同時(shí)具有可對(duì)抗隨機(jī)錯(cuò)誤、突發(fā)錯(cuò)誤和帶寬效率高的特點(diǎn)被美國數(shù)字電視傳輸標(biāo)準(zhǔn)(ATSC)、中國數(shù)字地面電視傳輸方案(ADTB-T)等所采納;而低密度奇偶校驗(yàn)碼(LDPC)則因?yàn)槠浔平戕r(nóng)限、編譯碼復(fù)雜度低等特點(diǎn)一直是編碼領(lǐng)域和應(yīng)用領(lǐng)域的熱門話題。基于以上的熱點(diǎn),本文主要研究并解決了三個(gè)方面的問題

2、:提出了一種RS級(jí)聯(lián)TCM系統(tǒng)的迭代譯碼算法和譯碼器架構(gòu);提出基于廣義互信息LDPC的修正因子自適應(yīng)譯碼算法;以及在截短領(lǐng)域,提出了利用已知信息截短的概念以及給出了一種改進(jìn)的LDPC截短算法。
  RS級(jí)聯(lián)TCM系統(tǒng)的傳統(tǒng)譯碼方案為Berlekamp算法和維特比(Viterbi)算法的結(jié)合,其糾錯(cuò)性能正面臨著LDPC、Turbo等碼字的激烈競爭;學(xué)者為此提出了一些基于RS軟判決的改進(jìn)譯碼方法,但均由于復(fù)雜度太高未能應(yīng)用;為此,本論

3、文在低復(fù)雜度的傳統(tǒng)譯碼架構(gòu)的基礎(chǔ)上,提出了一種基于信道軟值修改的迭代譯碼算法,該算法將Berlekamp算法所輸出的錯(cuò)誤位置指示信息反饋到Viterbi譯碼輸入端,并基于“歐幾里得距離最小”的準(zhǔn)則修正信道軟值,提出的算法具有與傳統(tǒng)算法相似的低復(fù)雜度,易于實(shí)現(xiàn),同時(shí)仿真結(jié)果表明提出的算法在糾錯(cuò)性能上能大大改進(jìn)傳統(tǒng)的譯碼方案;除此之外,我們進(jìn)一步設(shè)計(jì)了一種迭代譯碼器結(jié)構(gòu),該結(jié)構(gòu)基于一種循環(huán)讀寫的乒乓 RAM架構(gòu),經(jīng)分析表明,提出的迭代結(jié)構(gòu)比

4、傳統(tǒng)的流水線迭代結(jié)構(gòu)消耗更少的硬件資源。
  對(duì)于LDPC譯碼算法,目前主要應(yīng)用的是基于置信傳播(Belief Propagation,BP)的偏移(Offset BP-based)和歸一化(Normalized BP-based)算法,他們分別減去和乘以一個(gè)常數(shù)修正因子來近似BP算法的處理,均有性能的損失。本論文基于廣義互信息(GMI)的概念,提出了針對(duì)Offset BP-based和Normalized BP-based算法的

5、廣義互信息計(jì)算公式,進(jìn)而基于密度進(jìn)化理論和“最大廣義互信息”準(zhǔn)則,提出了修正因子自適應(yīng)的譯碼算法。仿真結(jié)果表明,提出的算法具有更為出色的糾錯(cuò)性能。
  利用傳輸中的已知信息對(duì)LDPC碼字進(jìn)行截短,實(shí)現(xiàn)多碼率傳輸,是本文提出的應(yīng)用上的創(chuàng)新,但該應(yīng)用同時(shí)其涉及到度分布、碼字性能等理論上的問題。本文首先分析了傳統(tǒng)截短LES算法中“最小列度信息”準(zhǔn)則的不足,提出了一種“行重方差最小”的截短準(zhǔn)則,并基于此給出了一種改進(jìn)的SRVP截短算法?;?/p>

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