低复杂度Turbo 乘积码译码算法概述与应用.doc

低复杂度 Turbo 乘积码译码算法概述与应用第一章绪论 课题研究背景近些年来,通信技术飞速发展,信息传输的可靠性和高效性成为了人们关注的焦点问题。因此,数字通信的研究人员也在不断探索,为实现更好的差错控制而努力,目标是在保证通信质量的前提下,提高数据传输速率。信道编码技术可以有效提高通信质量,降低数据传输的误码率。早在 1948 年,现代信息论的奠基人香农(Claude E. Shannon) , 首次在“AMathematical Theory munication” 论文中提出了有噪信道编码定理[1] ,即后来人们熟悉的香农第二定理。该定理特别指出,虽然在信息传播过程中,噪声会干扰通信信道,但是如果在信息传输速率 R 小于信道容量 C 的前提下,还是有可能以任意低的错误概率传送数据信息。在定理中,香农并没有明确指出构造错误监测模型的方法,只是告诉大家信息传输有可能达到的最佳效果。因此,香农定理是现代信息论的基础理论,为后面的研究人员寻找好的纠错编码指明了方向,它在通信领域中有着广泛的应用,如航空遥测系统、移动通信系统等。图 所示为航空遥测系统总体框图,从图中我们可以清楚地看到信道编码和信道译码两个模块在系统中的位置和发挥的重要作用。迄今为止,信道编码技术已经有六十多年的发展历史。 1950 年,汉明在他的论文“ErrorDetecting and Error Correcting Codes” 中提出了汉明码[2] ,它是历史上第一个应用非常广泛、并且实用性很强的前向纠错码(FEC) ,属于可以纠正一个错误的线性分组码。同时,汉明码的提出也为线性分组码的发展奠定了理论基础。分组码在编码过程中是将信息分组,并且单独进行编码[3] 。在 1995 年, Elias 等人提出了卷积码的概念[4] ,不同于分组码,卷积码不采用对信息序列分组,而是按照时间先后,将连续输入的信息序列进行编码得到输出序列。卷积码的译码有两种译码方式,一种是在 1967 年, Viterbi 提出的最大似然算法[5] ,另外一种是在 1974 年, Bahl 提出的最大后验概率算法(Maximum a posteriori, MAP)[6] 。后者被称为最小误码率算法,但是该算法译码复杂度很高,在实际应用中一般采用 Viterbi 算法,它是通过接收序列找出最有可能的发送序列。.. 国内外发展现状和研究意义 TPC 的发展历史可以追溯到上个世纪五十年代,麻省理工学院的 在他的论文“Error-free coding” 中提出了乘积码的概念,但是当时硬件发展水平有限,几十年来限制了它的使用。直到 1994 年, R. Pyndiah 等人将 Turbo 码的译码思想应用到 TPC 中,在 Chase 译码算法的基础上进行修改,得到了基于 Chase-II 的软输入软输出(Soft-Input Soft-Output) 迭代译码算法,它的纠错性能可以接近 Turbo 码,并以较低的译码复杂度,迅速得到了国内外众多研究者的青睐。于是关于 TPC 编译码技术方案的专利和文献不断出现,国外对 TPC 码的研究要领先于国内。 1998 年,tech 的子公司 AHA 研制出了