预编码turbo码的联合限性能研究

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1、摘要摘要Turbo码的出现在信道编码理论发展的漫漫长路上具有划时代的意义。该码字采用随机编码的思想，通过伪随机交织器将两个短的递归系统卷积码并行级联，构成一类长码，同时利用次优的基于软输入、软输出迭代的最大后验概率译码算法进行译码，从而使其具有接近Shannon极限的误比特率性能。Turbo码转变了研究者们原先设计信道编码的思路：它旨在减少具有低重量的码字的数目，逐渐摒弃了原始的基于代数理论增大码字最小汉明重量的编码方案。然而Turbo码的最小汉明距离特性较差，使其性能曲线在极低误比特率时出现错

2、误平层，限制了Turbo码的应用范围，在此基础上本文提出了预编码Turbo码。这类码是传统Turbo码的改进方案，它由外码累加器与内码Turbo码以串行方式级联而成。预编码Turbo码利用预编码技术，通过累加器对原始Turbo码的输入序列进行预处理，改善了传统Turbo码的最小距离特性，从而使传统Turbo码的BER性能和联合限性能均得到了改善。本文主要对预编码Turbo码和Turbo码的编码原理、迭代译码算法以及最大似然译码性能进行了详细的研究分析和讨论，具体分为以下三部分：(1)介绍了信道编

3、解码系统的基础理论：信道编码的起源及发展，信道编解码的经典模型，数字通信系统的相关概念，线性分组码和卷积码的基础理论，Tanner图及和积译码算法的原理。(2)以并行和串行的短码级联方案以及递归系统卷积码的最大后验概率MAP译码算法为基础，参考串行级联卷积码迭代译码过程中外信息的传递方式，详细分析讨论了预编码Turbo码和Turbo码的编译码方法，并在高斯加性白噪声信道上分别对其译码性能进行了仿真。(3)以递归系统卷积码的重量枚举函数WEF的计算为基础，分别推导了预编码Turbo码和Turbo码

4、WEF的计算公式。得到码字的WEF后，根据联合限方法，研究分析了预编码Turbo码和Turbo码的错误平层性能，并给出了其最大似然译码性能的上限。通过仿真及理论分析，结果表明相比于原始Turbo码，优化设计的预编码Turbo码的香农极限改善了，且其具有更加优异的瀑布区域性能。关键字：Turbo码，预编码Turbo码，重量枚举函数，联合限论文类型：应用基础研究类I西安电子科技大学硕士学位论文IIABSTRACTABSTRACTTurbocodesappearlandmarkinthelongroa

5、dofchannelcodingtheorydevelopment.Withthethoughtofrandomcoding,Turbocodesarestructuredaslongcodesbyinterleavingtwoparallelconcatenatedshortcodes,andaredecodedbyusingthesuboptimalmaximumaposterioridecodingalgorithmbasedonsoftinputandsoftoutputiterativ

6、edecoding,whichmaketheperformanceofbiterrorrateofTurbocodesclosetotheShannonlimit.Turbocodeschangethechannelcodingresearchers’designingidea,whichaimtoreducethenumberofthelow-weightcodewordsinsteadofgeometricallyincreasingthecodewords’minimumweight.Ho

7、wever,ashavingpoorminimumHammingdistancecharacteristics,Turbocodes’performancecurveproducestheerrorflooratverylowbiterrorrate,limitingtheapplicationofTurbocodes,withwhichreasonthispaperpresentsPrecodedTurbocodes.PrecodedTurbocodesareimprovementstotra

8、ditionalTurbocodes,whichareseriallyconcatenatedcodeswithPrecodedcodesasoutercodesandTurbocodesasinnercodes.Inwaysofpre-codingtechnology,PrecodedTurbocodesimprovetheminimumdistancecharacteristicsoforiginalTurbocodes,sothattheBERperformanceandunionboun