TPC软判决译码的FPGA实现开题报告

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1、毕业设计（论文）开题报告题目：TPC软判决译码的FPGA实现专业通信工程学生学号班号指导教师日期2015年10月28日1．课题背景及研究的目的和意义1.1课题背景通信系统的可靠性问题一直是通信领域中无法回避的问题。由于信息在传输过程中存在噪声与干扰，接收到的信息会出现误码。为了解决这个问题，增加通信系统的可靠性，信源产生的信息经过信源编码后首先要经过信道编码使信息具有纠检错能力，再通过调制发送出去。应用信道编码技术，可以大大降低误码率，以满足通信的基本要求。通常来讲，信道编码是在信息位中添加一些与信息位具有强相关性的冗余位，令接收端可以通过这些冗余信息检验接收到的

2、信息是否出错，甚至纠正部分或全部错误（即上文所说的纠检错能力）。显然，这个过程是以降低信息传输速率为代价换取误码率的降低。所以信道编码研究的目标是尽可能提高编码效率（即用最小的代价换取最大的增益），同时希望编码的复杂度尽量减小。这一方面是出于现有实现这些编码技术的能力的考虑，另一方面希望信道编码和解码所造成的延时尽量小，以适应对延时要求苛刻的通信系统。在半多个世纪的研究中，不断有高效的信道编码被发现。1993年Berrou发现的Turbo码不但在抵御加性高斯白噪声方面性能优越,而且具有很强的抗衰落、抗干扰和抗突发错误能力,其纠错性能接近极限。但是码交织器延时大,译

3、码复杂度高,不适合并行处理。随着移动通信传输速率的提高，Turbo码译码延时达不到实时传输的要求，因此很难应用于高速通信系统，也限制了其在新一代通信系统中的应用。Turbo乘积码（即TPC码）在译码性能上接近Turbo码,具有较高的编码效率，同时Turbo乘积码译码算法复杂度更低。因此，一般认为，TPC码较Turbo码有着更为广泛的应用前景。目前，TPC码已成为IEEE802.16无线城域网的前向纠错码选项。可以预见未来在移动通信领域和深空通信领域TPC码必然会被广泛应用。而实现高速可靠的TPC译码算法是上述各种应用前提。但TPC译码算法硬件实现复杂。从理论到应用

4、仍有很长的路要走。FPGA即现场可编程门阵列，有巨大的门电路数量同时又有优秀的可编程能力。尤其适用于各种复杂算法的硬件实现。是理论算法到可工程应用的专用集成电路之间的桥梁。因此研究TPC译码算法的FPGA实现是把TPC编码应用到实际工程中不可或缺的一环。1.2研究的目的和意义TPC硬判决译码算法有永久错误图样，导致纠错能力下降，无法发挥TPC码的优越性能。本课题，主要针对这一问题，开展TPC码的软判决译码算法的研究，利用软输入提供的更多信道信息和迭代算法使译码性能逼近最大似然算法，大幅度改善TPC译码性能。并利用FPGA实现快速可靠的TPC编译码算法。这对把TPC

5、编码应用到实际工程中有重大意义。2．TPC编码与译码的研究现状及分析2.1TPC编码现状及分析乘积的构造方法有Elais在1954年首次提出。与传统的一维前向纠错码不同，TPC码是由两个或多个短分组码构成的长分组码的乘积码。TPC码可由下面的方法获得：首先将信息位排列为k1×k2的阵列，利用参数为(n1,k1,r1)的线性分组码C1对阵列的每一行进行编码，在利用参数为(n2,k2,r2)的线性分组码C2对阵列的每一列进行编码。由此可由得到n1行n2列的乘积码C=C1ⓧC2，如图1所示。图1TPC编码乘积码主要参数：码长：n=n1×n2信息位长度：k=k1×k2码率

6、：R=R1×R2最小汉明距离：dmin=dmin1×dmin2TPC编码也可以扩展到三维及多维。可按子码种类不同，分为RS乘积码，BCH乘积码，奇偶校验乘积码及扩展汉明乘积码。由于其在编码构造上具有很强灵活性，它的编码效率和复杂度都非常灵活。[3]2.2TPC译码现状及分析在1993年Turbo码提出之前TPC译码都采用硬判决方式。硬判决是指按照二进制符号0和1两个值来严格判决运算。1.硬判决出译码算法硬输入硬输出判决流程图如下：图2硬输入输出TPC译码原理这种判决方法简单，复杂度低，但性能并不理想。假设TPC码的行列都用（7，4）汉明编码，则编码后最小汉明码距d

7、min=dmin1×dmin2=3×3=9。理论上可以纠正任意4个错误。但如果这四个错误其中的两个出现在同一行或列上（如下图所示情况）时，用这种译码方法错误无法纠正。图3非迭代硬判决错误图样硬输入硬输出判决也可采用迭代算法，其流程图如下：图4迭代硬判决原理采用迭代算法后，图3所示错误图样可用此译码算法纠错，但仍可能存在永久错误图样（即无论迭代多少次都无法纠正的错误图样），还以（7,4）汉明码为例，如下图所示错误图样即为永久错误图样：图5迭代硬判决译码永久错误图样2.软判决译码：1993年，Turbo码提出之后，人们将Chase算法的基础上提出了线性分组码的软输入软

8、输出算法。