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论文摘要:基于LDPC的联合信源信道译码算法研究

免费论文3年前 (2022-01-23)论文纲要79

随着无线电数字通信的迅猛发展,人类社会已进入信息时代,对多媒体通信需求日益增加,对通信系统的可靠性要求也日益提高。在大多数的通信系统中,信源编码和信道编码是独立进行的。然而,有文献表明完全依据香农分离编码定理来设计,有可能使系统性能下降。人们开始考虑将二者联合起来进行优化设计,也就是在信道和信源编码的设计时考虑彼此特性的编码设计方式。本文首先简要介绍了设计一个理想的联合信源信道编码系统,所需的信源编码、信道编码和传输信道特性的基础知识,重点介绍了联合信源信道编码的思想方法以及LDPC译码算法。Gallager1962年提出的低密度校验码(Low Density Parity Check Code)是一类可用稀疏校验矩阵或二分图定义的先行分组纠错码。研究表明,LDPC码是一种码率接近香农理论极限、误码概率小和译码复杂性低的好码。这类码描述和实现简单,译码简单且可实现并行操作,适合硬件实现,是一种非常有前途的纠错编码技术。然后,本文介绍了隐马尔科夫模型(HMM,Hidden Markov Model)的相关概念以及HMM的三个基本问题和解决算法。在多媒体通信中,语音、图像等信源可以建模为隐马尔科夫过程,模型参数也就是信源中的残留冗余,可以通过隐马尔科夫估计而准确获得。研究证明,恰当地使用该信息可以有效地改善接收端的性能。因而,联合隐马尔科夫估计在联合信源信道译码中得到了广泛的应用。在此基础上,本文提出了一种改进的将LDPC 迭代译码和隐马尔科夫估计相融合的迭代译码算法。一方面通过隐马尔科夫信源估计获取信源残留冗余,作为外信息提供给LDPC迭代译码;另一方面,通过LDPC迭代译码获得更精确的信源估计模型参数,加快迭代收敛速度,获得更好的迭代译码性能。其优点是不需知道任何关于信源的先验信息,计算复杂度低,并行操作性强,尤其适用于宽带多媒体传输。最后本文结合三种译码算法的仿真结果,对该联合译码算法进行了分析和讨论。

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