一种适用于UHF频段军事卫星通信的高效传输方案

特高频(UHF)频段由于其良好的通信性能,正愈发广泛地应用于军事卫星通信,尤其是卫星移动通信,然而由于该频段信道所受干扰和固有衰落的限制,UHF在卫星通信中的应用并非一帆风顺。如何提高系统通信容量及在干扰环境下的信道可用率是目前UHF频段军事卫星通信发展所面临的主要挑战。文章在分析UHF频段卫星通信特点的基础上,简要介绍了具有良好性能的低密度校验码(LDPC)码和连续相位调制(CPM)方式,并结合UHF频段的卫星信道特点,提出了一种新的发展对策——LDPC+CPM+FH的串行级联通信方案,最后对方案进行了建模和计算机仿真。     

北斗卫星导航系统多进制LDPC编码性能评估

考虑到卫星导航系统传输距离远、落地信号功率低,导航接收机在复杂遮挡环境下可能受到干扰不能正常解调电文,导航电文设计中一般采用纠错编码获取编码增益来提升恶劣环境下的解调性能。随着技术水平的提高,各大系统在现代化升级过程中越来越多地采用性能更优的纠错编码,北斗全球系统现代化信号导航电文将采用多进制LDPC编码。在研究多进制LDPC编译码原理基础上,首次对北斗采用的64进制LDPC进行了软件仿真和硬件实现,对北斗卫星导航系统多进制LDPC编译码性能和实现复杂度进行了仿真分析和试验平台测试,结果表明,多进制LDPC编码方案具有较高的编码增益,相对二进制LDPC有0.4~0.8 dB的优势,对于恶劣环境下的解调性能具有较大改善,该研究可为北斗现代化信号接收终端研发提供参考。     

基于准循环双对角阵的LDPC码编码算法

针对校验矩阵形如准循环双对角阵的结构化LDPC码,对比研究了两类高效的编码算法:矩阵分解编码算法和分项累加递归编码算法,证明了两类算法从实现角度是等价的,但分项累加递归编码算法推导更为直观,且便于硬件并行实现。基于分项累加编码算法,提出了一种适合准循环双对角LDPC码的部分并行编码结构,设计实现了IEEE 802.11n标准中的LDPC码编码器。FPGA实现结果表明,所设计的LDPC编码器具有硬件开销较小、吞吐率高的优点,在码长为1944bit、码率为5/6时信息比特吞吐率最高可达13Gbps。     

GPS L1C信号LDPC译码器设计

GPS现代化中的L1C信号使用了LDPC码,以提高接收机的弱信号接收能力。L1C信号中使用的LDPC码没有循环或准循环结构,这为译码器设计带来了难度。为了降低译码器实现复杂度,在分析L1C信号LDPC码校验矩阵结构的基础上,通过对校验节点分类和改变变量节点更新方法,提出了一种低存储量和简化译码器控制逻辑的低复杂度译码器结构,并通过仿真验证了译码器译码结果的正确性。     

LDPC编码跳频通信系统中的迭代抗干扰抑制算法研究

文中讨论 LDPC 码在抗干扰跳频通信中的应用问题。在接收机几乎没有任何信道先验知识(包括信噪比/信干扰比,部分频带干扰信息等)的假设下,推导了一种新的鲁棒检测算法。该鲁棒检测算法与最小和迭代解码算法结合可成功用于 LDPC 码的有效接收,性能逼近理想不可实现条件下的最佳检测算法。     

基于条件矩阵的LDPC码构造及其在MBC系统中的应用

根据流星余迹信道的特点,在分析LDPC编译码算法的基础上,提出在流星余迹通信(MBC)中使用基于条件矩阵的LDPC编码,使其适应流星信道特点,提高系统性能。仿真结果表明,这种LDPC编码较RS码和Mackay随机构造的LDPC编码有更优的性能。     

基于节点选择更新的简化LDPC译码算法

文中通过分析信息在短环中传递的特性,提出了一种基于节点选择更新的简化LDPC译码算法。该算法可以通过在一定程度上避免短环对译码的影响来降低译码运算复杂度。仿真结果表明对于二元以及多元LDPC码,该算法相对于BP算法只有少量性能损失。     

基于变量节点串行消息传递的LDPC码译码研究

针对标准LDPC码译码中洪水消息传递机制的不足,提出以串行机制进行消息传递,按照变量节点的顺序进行消息处理和传递,对每个变量节点同时接收校验消息和发送变量消息。该方法使更新的消息能够很快进入当前迭代计算,改善了LDPC迭代译码的收敛性能。通过对几种常用译码算法的仿真比较,验证了在复杂度不增加的情况下,该方法性能优于其它几种最大后验概率准则的译码方法,且算法收敛快,是一种能较好兼顾性能与实现复杂度的译码方法。     

面向GPU的5G新型无线电的高吞吐率LDPC译码器

提出了一种基于图形处理单元(graphic processing unit,GPU)的 5G软件无线电准循环低密度奇偶校验(low density parity check,LDPC)码译码器,为了节省片上和片下带宽,采用码字缩短和打孔技术、两级量化和数据打包方案,以提升数据带宽的利用率.实验基于Nvidia RTX 2080Ti GPU平台实现了高码率情况下的最小和近似译码算法的并行译码,通过分析GPU上的最优线程设置,将码率为 5/6 的(2 080,1 760)LDPC算法的译码吞吐率提升至1.38 Gbit/s,译码吞吐率性能优于现有其他基于GPU的LDPC译码器.     

AWGN信道下线性分组码的差错概率下界分析

提出了一种线性分组码的最大似然译码(ML-decoding)差错概率下界的计算方法。差错概率的下界优化实质上是对联合事件概率下界的优化,算法结合改进的Dawson-Sankoff界的优化准则,提出了AWGN信道下线性分组码差错冗余事件的判决准则,得到了误码率下界的计算表达式。该表达式只依赖码字的Hamming重量分布与信噪比,较之类deCaens界与类KAT界,本算法得到的下界更紧,计算量更低。针对LDPC等线性分组码的数值结果证明了算法的优越性能。