一、一种改进的LDPC码与卷积码级联方案（论文文献综述）
冯博文[1]（2021）在《面向高通量空天通信的极化编码技术研究》文中指出空天通信作为新一代无线通信技术和航天科技前沿领域的结合,其发展呈现卫星容量宽带化、高中低轨网络化、星地网络异构融合化的趋势。而随着高通量空天通信的发展,信息传输面临环境衰减加剧、链路动态时变、业务场景复杂多样等难点。信道编码技术是通信系统的关键底层技术,需对高通量空天通信全过程的信息传输可靠性提供支撑。但在空天通信特性约束下,传统的编码技术途径对高通量空天通信的适用性不足,对大衰减、快时变链路下的信息连续可靠传输难以保障,对特点、需求迥异的复杂业务和场景也难以精准支持。因此,亟需开展面向高通量空天通信的可靠编码技术创新研究。围绕高通量空天信息传输可靠性需求,本文以提升空天通信特性约束下的编码适用能力为目标,基于极化码技术,开展面向高通量空天通信的新型信道编码理论与技术研究。以提升编码增益能力、适变能力和实用能力为核心,明晰空天通信特性对编码传输的影响机理,探究在少量计算存储开销下获取高编码增益的方法,设计适应空天时变信道的编码传输策略,提出面向空天典型业务和场景的联合编码解决方案,解决高通量空天通信下的编码技术可靠性保障难题。具体开展以下几个方面的研究:首先,开展极化码的高增益译码算法研究及其资源开销优化。针对极化码的编译码原理进行研究,重点针对极化码的高增益译码方法进行资源开销优化工作,基于对译码过程的理论分析,制定译码复杂度优化策略,在尽量保证误码性能的前提下,最大程度地减少译码计算、存储资源开销。使极化码高增益译码方法适合于能力受限的空天节点,提升空天通信编码增益的效用。其次,开展适用于空天时变链路的无速率极化码研究。确定适用于空天的无速率极化码方案设计原则,针对时变信道特点和减少重传需求,设计无速率极化码方案。面向时变信道中的信息连续编码传输需求,以提升效率为目标,设计自适应无速率极化码连续传输方案并进行性能验证。使极化码技术适用于动态时变的空天链路,提升空天通信编码传输的适变能力。再次,开展针对空天通信典型高速流业务的阶梯级联极化码研究。通过码块级联交织的方式引入时间维度保障其可靠性。针对级联编码需求,对高增益译码进行软输入软输出可迭代设计并进行简化,进而对阶梯级联极化码的译码流程进行综合设计。考虑时变链路中的高速流业务传输需求,设计适配的阶梯级联极化码无速率传输方案。为空天通信高速流业务提供一种新型高性能极化码编码方案,支撑空天编码传输对业务的精准匹配。最后,开展面向星地典型传输场景的极化码联合编码研究。以提升用户传输可靠性为目标,引入多天线分集增益,充分考虑空天场景天线相关性问题,开展极化码与空时编码的联合设计。面向星地多用户接入,考虑空天场景链路特点,设计极化码与SCMA联合编码方案,综合考虑估计、检测和译码流程,提升星地多用户接入信息传输可靠性。为星地传输提供新型极化码联合编码解决方案,提升空天通信典型场景下信息传输的可靠性。
康婧[2]（2021）在《星地高速数传LDPC码编译码算法及高效实现技术研究》文中认为随着空间探测任务需求日益提升,航天器携带的载荷设备趋于精密多样,星地链路传输数据量大幅增加。近地轨道（Low Earth Orbit,LEO）卫星因具有发射成本低、通信时延小和覆盖范围广等优势而被广泛应用,如何在LEO卫星星上硬件资源、数传时间有限的情况下实现高速数据传输已成为我国目前航天器发展需要解决的核心难题。信道编码作为高速数传的重要环节,能够提高数传系统的抗干扰性和可靠性。低密度奇偶校验（Low-density Parity-check,LDPC）码是一种纠错性能逼近Shannon极限的信道编码,已广泛应用于光纤通信、空间通信、存储等领域。然而LDPC码一般码长较长,其迭代译码算法具有较高的计算和存储复杂度,且LDPC码并不能像Turbo码一样通过打孔灵活调整码率适应信道变化,因此LDPC码在LEO卫星高速数传中的应用仍面临着挑战。本文为满足LEO卫星高速数传需求,依托于中国科学院空间科学先导专项,从LDPC码编译码算法设计和高效硬件实现两个层面展开了研究,旨在设计高速高效、低复杂度、码率兼容、可重构、低功耗的LDPC码编译码器,论文的主要工作和创新点如下:1.提出了一种基于CCSDS近地应用标准的低复杂度可重构LDPC编码器,解决了串行编码器无法满足高速数传需求、并行编码器资源消耗大的问题。为缩短编码延时,提出了并行编码算法;通过分析不同并行度编码的结构特点,实现了可重构编码方案;采用优化的移位寄存器累加单元,降低了硬件复杂度。在Xilinx FPGA上对提出的LDPC编码器进行了实现,结果表明,在125 MHz工作时钟下,编码数据吞吐率最高可达1 Gbps,寄存器资源和查找表资源与相同平台编码器相比分别降低了13.7%和14.8%。2.针对LEO卫星信道具有时变性、空间通信设备需具备低功耗的特点,提出了基于DVB-S2标准的快速累加并向递归（Fast Accumulate Semi-parallel Recursive,FASPR）LDPC编码算法及高效低功耗LDPC编码器。为快速并向递归计算校验比特,采用新型校验比特存储器阵列,实现码率兼容的同时提高了编码数据吞吐率;利用二进制特性对校验比特计算进行简化,降低了功耗。在Xilinx FPGA上对提出的编码器进行了实现,结果表明,该编码器能够兼容2种码率,3种编码并行度,在347.5 MHz工作时钟下,编码数据吞吐率最高可达1.104 Gbps,编码器功耗与相同平台编码器相比降低了21.7%。3.面向LEO卫星可变编码调制（Variable Coding Modulation,VCM）高速数传应用场景,在高效低功耗LDPC编码器基础上,提出了一种高效前向纠错码（Forward Error Correction,FEC）编码器,能够支持多种VCM模式,具有高效性。在Xilinx FPGA上对提出的编码器进行了实现,结果表明,该编码器能够正确切换支持3种VCM模式,在389.5 MHz工作时钟下,编码数据吞吐率最高可达1.19 Gbps。4.为解决动态策略串行译码算法具有较高复杂度的问题,提出了一种低复杂度LDPC码动态策略串行译码算法（Residual-based Layered Belief Propagation,RB-LBP）。利用残差值作为度量动态确定每次迭代时层的更新顺序,分析及仿真结果表明,与传统译码算法相比,该算法具有较低的计算复杂度,且具有较快译码收敛速度和较优译码性能。针对归一化最小和译码算法（Normalized Min-Sum Algorithm,NMSA）,提出了一种增强部分并行架构高速LDPC译码器,提高了译码数据吞吐率。首先将多对角线矩阵进行拆分并采用分布式存储策略分别存储置信度信息;然后将拆分后子矩阵的多行（列）置信度信息存储在同一内存地址,成倍增加了每次内存读写数据量与节点运算量。在Xilinx FPGA上对提出的LDPC译码器进行了实现,结果表明,在250 MHz工作时钟下,译码吞吐率为1.02 Gbps。通过软件仿真、硬件测试以及与现有LDPC编译码器的对比,证明了本文提出的LDPC编译码器具有可行性及高效性,在未来LEO卫星高速数传系统中具有较高应用价值。目前,本文提出的低复杂度可重构LDPC编码器已应用于中国科学院空间科学先导专项“先进天基天文台”（Advanced Space-based Solar Observatory,ASO-S）科学卫星高速数传系统;提出的FEC编码器已应用于中国科学院空间科学先导专项“地球大数据科学工程”（Big Earth Data Science Engineering Project,CASEarth）科学卫星VCM数传系统。本文的工作具有重要的工程意义。
车慧[3]（2021）在《基于超奈奎斯特采样的新型调制编码技术研究》文中提出不断增长的多样化需求和越来越多的新应用都需要比第五代（5th Generation,5G）网络更高的数据速率。因此,越来越多的国家和组织开始研究第六代（6th Generation,6G）通信。未来通信系统对频谱效率（Spectrum Efficiency,SE）和传输可靠性都提出了更高的挑战。而奈奎斯特传输准则限制了容量和SE的提升。超奈奎斯特（Faster than Nyquist,FTN）传输通过在时域压缩成形脉冲之间的时间间隔、在频域压缩子载波的频率间隔达到提高SE的目的。时、频压缩引入的自干扰降低了通信系统的可靠性。为对抗自干扰,FTN传输需要编码调制（Coded Modulation,CM）来提升性能。本文主要研究单载波FTN和多载波FTN（Multi-Carrier FTN,MFTN）传输的编码调制及其联合优化。为了验证编码调制的性能,本文还研究了高性能均衡算法和MFTN传输的高效数字实现（包括多载波调制和解调器以及多载波均衡器）。研究MFTN的主要动机是超宽带宽下的通信系统需要支持并行、多流数据传输。本文主要创新点包括以下几个方面:一、针对编码调制中的预编码优化,提出基于可达信息速率（Achievable Information Rate,AIR）最大化的改进骨干粒子群优化（Bare-Bones Particle Swarm Optimization,BB-PSO）算法。传统预编码优化将最小欧氏距离作为性能度量。本文发现AIR是比最小欧氏距离更鲁棒的性能指标,并将其作为预编码优化的目标函数。根据AIR和预编码之间的非线性关系,本文提出基于AIR最大化的改进BB-PSO算法并根据预编码优化的复杂性特点改进了BB-PSO算法的拓扑。优化后的预编码在低阶和高阶FTN中分别获得0.5 dB、0.6dB的预编码增益。但是,基于最小欧氏距离最大化的传统预编码没有获得预编码增益,有0.1dB的预编码损失。二、针对高性能均衡算法,提出基于AIR准则的符号间干扰（Inter-Symbol Interference,ISI）长度优化方法和基于信道缩短（Channel Shortening,CS）的改进 Ungerboeck-M-BCJR 算法。高性能的均衡算法对基于Turbo迭代的CM-FTN接收机有关键影响。CS能为高性能均衡算法提供复杂度、高可靠的辅助信道。（1）针对CS算法,本文提出基于AIR准则的ISI长度优化方法。优化后的CS-BCJR算法相比于传统的BCJR算法和频域均衡算法分别有1dB和0.5dB的增益。（2）由于Ungerboeck-M-BCJR的复杂度较高,本文提出基于 CS 的 Ungerboeck-M-BCJR 算法（CS-Ungerboeck-M-BCJR）。与 Ungerboeck-M-BCJR 相比,CS-Ungerboeck-M-BCJR 在获得大致相同或更好的BER性能的同时最大可降低接收机的复杂度达75%。三、针对编码调制中的信道编码优化,提出基于外信息转移（Extrinsic Information Transfer,EXIT）图的改进 BB-PSO 算法。传统信道编码优化的目标函数为误帧率,优化算法为遗传（Genetic Algorithm,GA）算法。本文提出基于EXIT图的改进BB-PSO算法用于优化卷积码（Convolutional Code,CC）的生成多项式和低密度奇偶校验（Low Density Parity Check,LDPC）码的度分布。相较于传统方法,改进方法避免在次优度分下优化校验矩阵和误帧率仿真。BB-PSO算法比GA算法具有更好的遍历性且易于实施。在高速FTN系统中,优化的CC比基准CC有3.6dB的编码增益;优化的LDPC码比基准LDPC码有3.3dB的编码增益。在高阶FTN系统中,优化的LDPC比基准LDPC有0.2dB的编码增益。四、针对传统CM-MFTN的高复杂度特点,提出低复杂度的有效数字实现和基于CS的Turbo均衡方法;进一步提出低复杂度和低时延的线性预均衡（Linear Pre-Equalization,LPE）MFTN（MFTN-LPE）及其有效数字实现。针对MFTN的调制和解调器,本文提出基于逆快速傅里叶变换/快速傅里叶变换和滤波的有效实现,避免传统MFTN的以下额外操作:重排,旋转,堆栈,重叠,重叠相加和循环扩展等。针对多载波均衡,提出基于CS和并行干扰消除的Turbo均衡方案。优化后的MFTN相比于传统的MFTN有0.9dB增益。6G通信中超宽宽带通信的高吞吐要求接收机的处理速度要快,为此本文提出MFTN-LPE。MFTN-LPE相比于最优的MFTN有0.1dB性能损失,但MFTN-LPE无需复杂的均衡器和Turbo迭代。在有限性能损失的前提下,MFTN-LPE能极大降低复杂度,有利于在高速高吞吐场景下的部署。
刘长鑫[4]（2021）在《水声通信中的联合编码调制技术研究》文中进行了进一步梳理
刘长鑫[5]（2021）在《水声通信中的联合编码调制技术研究》文中研究表明水声通信中有着带宽窄、噪声强、信道时变性强的特点,给信道编码和调制技术提出了新的要求,为了实现更稳定高效的通信,需要对编码、调制以及联合编码调制技术在水声通信的背景下展开讨论。同时,无线电通信中信道编码、调制技术发展迅速,产生了许多性能优异的编码方案,而水声通信中对信道编码和调制技术的研究十分必要且对联合编码调制技术的研究较为初步,因此对水声通信中的联合编码调制技术研究有助于节省信噪比,提高水下通信的质量,并对水声通信信道编解码和调制技术的选择提供参考。为了筛选出适合水声通信短码长要求的信道编码方案,本文对无线电通信系统中性能优越的信道编码进行了研究,在高斯和非高斯信道下对不同编码方案进行了性能对比;为了克服水下多普勒严重的问题,本文利用差分及高阶差分调制技术抵抗水下目标相对运动带来的多普勒偏移,并利用多符号差分检测算法（MSDD）弥补差分调制带来的信噪比损失,当水下目标做匀加速相对运动时,会产生相关峰幅度衰减的问题,本文提出一种新的接收机结构,通过自适应更换参考信号的方法来克服这一问题;此外,本文还研究了高谱效的调制技术,如:高阶PSK、CPM等;针对噪声强烈的问题,可通过适当增加接收端复杂度来换取性能增益,因此本文利用联合编码调制技术实现编码与编码和编码与调制之间的联合设计。理论仿真表明可知当信息序列长度在100比特左右时,可选择卷积码作为信道编码方式,而当信息序列长度大于500比特时,信道编码方案应选择LDPC码;在级联码仿真中CRC与Polar码的级联能够有效的提升Polar码在短码长下的性能,而RS码与卷积码的级联则在抵抗突发错误,尤其是连片错上具有性能优势;差分及高阶差分可以有效应对多普勒扩展,而MSDD算法则可以弥补差分带来的信噪比损失,理论仿真和湖试数据处理表明BICM-ID与DDPSK和D^3PSK系统在存在多普勒的情况下性能优异,且可以通过少量次数的迭代,进一步提升差分系统的性能。本文对信道编解码技术和调制技术进行了研究和仿真,为水声通信的信道编码选择提供了参考,并给出了有效的调制方式,能够很好的解决水声通信中的多普勒和频谱效率低的问题;此外,本文给出的几种性能优异的联合编码调制方案,能够有效提升传输码字在水声信道中的抗噪声能力。
杨衍玥[6]（2020）在《低轨卫星的LDPC码自适应动态特征编码权重分配算法研究》文中研究指明低轨卫星系统近年来受到国内外广泛关注,各国都在努力部署低轨卫星星座系统,低轨卫星通信系统中功率受限,因此需要一种纠错能力较强的信道编码方案。卫星选择信道编码方案时应将卫星实际情况与编码复杂度等因素结合起来进行综合考虑,从而确定适宜的编码方法和对应的解码方法。由于低解码复杂度和并行解码,同时为了顺应5G与卫星融合的趋势,卫星应更多使用地面5G现有基站资源,LDPC（Low Density Parity Check）码作为5G数据信道编码方案,将很好地满足卫星要求。因此本文重点就LDPC码相关内容进行研究。本文对LDPC码的基本原理、编译码方法、缩短算法等做了详细的研究,搭建了符合5GNR标准的仿真平台,并给出了卫星信道下,LDPC码的仿真结果。卫星传输距离长,信道变化快,根据不同的信道条件自适应改变编码码率和码长能有效地提高系统的传输有效性和可靠性。在这种情况下,根据不同码率对校验矩阵重新进行权重分配更加具有应用的意义,是实现自适应编码速率和码长的有效方法。LDPC码的权重分配主要根据不同信道条件,通过动态的改变校验矩阵的行或列的权重来实现不同码率,能够更好的利用好现有信道条件,节约资源,在实际通信系统中得到广泛应用。权重分配目前采用缩短、打孔和重复等方法来实现。本文主要针对缩短算法进行研究,然而,在目前存在的5G、DVB（Digital Video Broadcasting）、802.11协议中的缩短算法,通常采用顺序删除的方法,系统性能并不能获得最优化,因而大家提出了很多性能较好的缩短算法,但复杂度较高,计算量大,在卫星上实现困难。针对上述问题,本文对5G NR标准中LDPC码做了系统的研究,并提出了适用于卫星系统的BCH与LDPC联合编码架构以及基于可靠度排序的LDPC码自适应动态特征编码权重分配算法。在5G数据信道中LDPC码中,为满足编码前长度要求而添加了很多填充位,没有实际作用,因而将原有信息位进行BCH编码,用BCH校验位替代这些填充位,使用BCH与LDPC级联的算法能更好的提升系统纠错性能。同时本文针对缩短算法,利用对数似然比信息进行分析,设计了基于可靠度排序的LDPC编码权重分配算法,CRLI（the Confidence Ranking of Log-l ike ratio Informati on）算法,该算法能在纠错性能较好的情况下,具有计算时间较短,占用存储资源较小等特点,该算法结合了自适应编码的策略,更好的利用信道资源。仿真结果证实了联合编码架构和权重分配算法能有效地提高系统的性能,并降低算法复杂度和占用资源,在卫星上能较好的应用。
王学如[7]（2020）在《FQPSK软解调与LDPC译码算法研究与实现》文中进行了进一步梳理无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）通信是一种新兴的超视距通信手段。由于其灵活性,近年来,在航拍、农业植保、电力巡检、公共安全、物流等各个领域取得了十分广泛的应用。一方面,无线信道环境复杂多变,致使码间干扰问题制约着无人机系统的发展。另一方面,受限于无人机体积,使得无人机系统对于频谱利用率和功率效率有着较高的要求。本文采用单载波频域均衡（Single carrier frequency domain equalization,SC-FDE）技术消除码间干扰现象,降低频偏和同步误差的影响,同时获得较低的峰均比。考虑到SC-FDE系统偏向于采用成本较低的非线性功放,本文选择具有高效频谱利用率和功率效率的非线性调制方案——FQPSK调制。针对FQPSK波形极易受到噪声干扰问题,利用LDPC码强大的纠错能力来弥补FQPSK调制方案的缺陷。本文结合LDPC码和FQPSK调制的优势,为无人机系统提供一套可行的具有低峰均比,高频谱利用率以及高功率效率的通信方案。本文围绕无人机通信系统中发射机和接收机的设计,分别研究了FQPSK的调制和解调部分,以及LDPC的编码和译码部分。
高彬彬[8]（2020）在《具有极化效应的分层LDPC码的研究与应用》文中进行了进一步梳理无线通信的核心问题是信息传输的效率与可靠性。信道编码技术是解决可靠性问题的重要手段之一。因为具有灵活的码本结构设计、线性复杂度的编码算法、并行化的译码结构和接近香农限的传输效率,低密度奇偶校验码（Low-density parity-check codes,LDPC codes）是现在最受重视的信道编码技术之一。2016年,3GPP正式宣布LDPC码成为第五代移动通信系统（5G）增强移动宽带（enhanced mobile broadband,eMBB）场景下的数据信道编码方案。目前LDPC码在无线通信系统中的应用还面临挑战,特别是其具有的明显的错误平台现象以及在计算资源受限时终端侧译码性能的下降。受到极化码码本结构的启发,论文提出了具有极化效应的分层LDPC码,希望在不改变编译码算法的前提下,通过改变码本结构改善译码性能。利用对Gallager硬译码算法和高斯近似下的密度进化算法的分析,论文指出LDPC码中不同度数的节点具有不同的可靠性与纠错能力,即高度数的变量节点与低度数的校验节点在译码迭代中具有更高的可靠性和更强的纠错能力。基于此事实,论文提出通过“极化”LDPC码中的节点,即通过控制低度数的校验节点仅与高度数的变量节点相连,在码字中构造码率不同的数个层级,层级间将通过部分公共节点连接。这种新的码字被命名为具有极化效应的分层LDPC码,可以利用串行干扰消除的思想逐层译码。为了分析“极化”对节点纠错能力的影响,本文提出了极化的密度进化算法。仿真结果表明,经过“极化”后,低度数的校验节点在译码时具有更快的收敛速度与更好的纠错性能,且度数越低的校验节点获得的性能增益越大,与设计预期一致。考虑到LDPC码的码长对于其码本生成、性能分析算法有较大影响,本文提出了两种不同的构造算法:1、对于码字长度数量级为104比特及以上的超长码字,本文通过输入度分布多项式直接构造。在仿真中,本文构造了具有不同度分布多项式的多个码长为16384比特的码字,并在二进制对称信道上与DVB-S2标准短码字、5G eMBB数据信道码字进行了仿真对比。2、对于码字长度数量级为102比特或103比特的中短码字,本文通过分层叠加构造。在仿真中,本文构造了码长为264 比特,1024比特,8384比特的码字,并在二进制对称信道、二元输入加性高斯白噪声信道上与对应5G eMBB数据信道码字进行了仿真对比。以上仿真结果表明具有极化效应的分层LDPC码中的每层子码具有不同的纠错能力,高层子码具有比标准码字更低的误码字率,合适的度分布与码字结构可以降低甚至消除错误平台效应。当通信系统需要混合传输不同服务要求（Quality of Service,QoS）的业务数据时,使用具有极化效应的分层LDPC码的编解码方案将有助于减少重传概率,提升信道利用率。
贺渊[9]（2020）在《深度学习辅助的LDPC-BICM接收算法研究》文中进行了进一步梳理作为移动通信的空口技术方案之一,联合低密度奇偶校验码的比特交织编码调制（LDPC-BICM,Low-Density Parity-Check Coded Bit-interleaved Coded Modulation）系统凭借强大的纠错能力、逼近香农限的传输性能以及高效灵活的方案实现等优势而备受关注。目前,LDPC-BICM亟待解决几种典型应用场景带来的严峻挑战,诸如异构系统的脉冲干扰、模拟前端的非线性失真以及多用户引起的同频干扰等。上述典型应用场景的干扰、失真等非理想因素将引起符号间干扰或者子载波间干扰,导致LDPC-BICM接收方案的最大后验（MAP,Maximum a posteriori）解调器在计算对数似然比（LLR,Likelihood Ratio）信息过程中产生严重的失配现象,造成解调译码性能的恶化。为应对多元化业务场景和差异化性能需求的挑战,LDPC-BICM系统兼顾传输有效性和系统可靠性的同时,迫切需要借助人工智能领域的深度学习手段赋予接收方案感知能力和决策能力,最终达到增强典型应用场景中解调译码性能的目标。围绕深度学习辅助的LDPC-BICM接收方案,论文的核心内容和研究成果主要包括:1)针对异构干扰场景中的民用航空移动宽带通信系统,论文提出基于高斯混合模型（GMM,Gaussian Mixture Model）的LDPC-BICM接收方案。考虑纠错编码方案的因素,本文提出基于原型图的外附信息转移（PEXIT,Protograph-based Extrinsic Information Transfer）分析的最优脉冲门限方法,并分析编码调制方案配置参数对最优脉冲门限的影响。已知脉冲消隐操作导致软解调过程的信道条件概率不再满足高斯分布,该方案在脉冲门限优化的基础上采用期望最大化算法实现基于GMM模型的信道条件概率建模。根据GMM模型建模,本文提出基于GMM模型的MAP解调器达到提升软信息精度的作用。仿真表明,PEXIT分析工具准确计算最优脉冲门限的同时,该方案凭借GMM模型辅助MAP解调器显着提升软解调性能。2)针对非线性效应下的宽带可见光多载波通信系统,论文提出基于深度前馈网络的LDPC-BICM接收方案NN-BICM。面对发光二极管器件的双边削波导致MAP解调器的信道条件概率难以给出数学解析式的挑战,该方案采用模型驱动策略巧妙结合深度前馈网络的感知能力和LDPC译码器的推断能力,辅助MAP解调器校正失配的LLR信息。为获得迭代增益,本文在NN-BICM方案的基础上提出两种迭代解调译码方案,即译码器反馈到MAP解调器的单涡轮迭代结构和译码器同时反馈到深度前馈网络和MAP解调器的双涡轮迭代结构。实际可见光通信场景中,本文提出适用于NN-BICM方案的功率分配和比特加载策略。仿真表明,NN-BICM和迭代解调译码方案均能够校正失配的LLR信息,并有效突破非线性效应的译码性能瓶颈和显着提升可达速率。3)针对同频干扰场景中的正交频分复用（OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiplexing）系统,论文提出基于深度序列模型的LDPC-BICM接收方案。考虑到MAP解调器无法准确描述同频干扰影响的信道条件概率,该方案采取模型驱动策略联合深度序列模型和LDPC译码器。单天线场景中,论文分别提出单子载波网络结构和多子载波网络结构两种方案,辅助MAP解调器提升软解调性能。其中,单子载波网络结构利用深度前馈网络表征单子载波的信道条件概率,多子载波网络结构利用深度序列模型表征子载波间相关性影响的信道条件概率。多天线场景中,该方案利用深度序列模型表征空域维度相关性影响的信道条件概率,辅助MAP解调器增强LLR信息的可靠性。此外,论文提出固定训练模式和随机训练模式的差异化训练策略,并分析同频干扰强度、信道状态信息和高斯噪声三方面的鲁棒性影响。仿真表明,深度序列模型能够充分利用频域和空域相关性,进一步提升信道条件概率的表征能力,增强对抗同频干扰的鲁棒性。
刘禹[10]（2020）在《DMB文件传输的信道编码方法研究及实现》文中认为面向LCD屏发布公共信息是DMB（Digital Multimedia Broadcasting,数字多媒体广播）的一个重要应用。随着DMB技术的推广,对传输视频、高清图片等大文件的需求日益强烈,而DMB固有的信道编码方式是针对流媒体数据而设计,不利于大文件的传输。针对上述问题,本文在不改变DMB系统框架的前提下,设计了一种用于DMB文件传输的级联码信道编码方案,开发了对应的编译码程序,有效提高了DMB系统传输文件的可靠性。论文首先分析了DMB文件传输的应用场景,针对DMB文件接收终端存储资源丰富、实时性要求低的特点,对DMB的TDC（Transparent Data Channel,透明数据通道协议）编码进行了改进,增加了缓存机制,以利于文件数据的传输。考虑到与已有DMB系统的兼容性,采用在DMB固有的卷积编码基础上增加外码的方式,以进一步提高信道纠错能力。通过对卷积码和多种码级联后的纠错能力、编译码复杂度方面的对比分析,最终采用了RS-LDPC级联码作为外码方式。仿真表明,在高斯信道中,系统误码率指标为10-5的情况下,相对于DMB常规的信道编码方法,本文所设计的信道编码方法有3.9 dB的编码增益。接下来,使用C++语言设计了所提信道编码方案的编码和译码程序,并分别加载到实验室现有的DMB发射和接收测试系统中。实验结果表明,升级后的测试系统可以正确传输视频、图片等文件数据,证明了方案在功能上的正确性和兼容性。最后,为验证所提方案的实际性能,设计了一款可驱动LCD屏的高集成度DMB数据接收终端,移植了所编写的译码程序,并开发了驱动和显示程序。测试结果表明:终端能够正确接收数据的PBER（Pseudo Bit Error Rate,伪误码率）门限从10-2提高到6.5×10-2,与DMB原有的信道编码方法相比,有3d B以上的编码增益;在PBER门限内,对于发射端传输的图片和视频等大文件,接收终端均能正常接收并在LCD屏上正常播放,证明了所设计的信道编码方案的实用性。
二、一种改进的LDPC码与卷积码级联方案（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一种改进的LDPC码与卷积码级联方案（论文提纲范文）
（1）面向高通量空天通信的极化编码技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 空天通信发展趋势 |
| 1.1.2 空天信息传输的特点和难点 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 相关技术发展概况 |
| 1.3.1 空天通信信道编码技术发展与研究现状 |
| 1.3.2 空天信道跨层编码及联合编码发展与研究现状 |
| 1.3.3 极化码技术发展与研究现状 |
| 1.4 主要研究内容和结构安排 |
| 第2章 极化码译码资源开销优化研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 极化码编译码原理 |
| 2.2.1 信道极化理论与极化编码 |
| 2.2.2 系统极化码的构造 |
| 2.2.3 极化码基本译码方法 |
| 2.3 极化码译码过程的剪枝简化 |
| 2.3.1 SC译码剪枝简化 |
| 2.3.2 BP译码剪枝简化 |
| 2.3.3 SCL译码剪枝简化 |
| 2.4 可调列表的SCL译码优化 |
| 2.4.1 列表概率分析 |
| 2.4.2 可调列表的SCL译码算法 |
| 2.4.3 误块率性能与复杂度分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 面向空天时变链路的自适应无速率极化码 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 移动通信的无速率极化码方案局限性分析 |
| 3.2.1 等码长无速率极化码编码方案 |
| 3.2.2 打孔无速率极化码编码方案 |
| 3.3 基于码块延长的无速率极化码编码方案 |
| 3.3.1 极化码码块延长理论 |
| 3.3.2 基于码块延长的无速率编码方案 |
| 3.3.3 无速率极化码性能分析 |
| 3.4 面向时变信道的无速率极化码自适应传输 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 面向高速流业务传输的阶梯极化码 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 面向极化码级联系统的低时延迭代译码研究 |
| 4.2.1 SCL译码的软输出设计 |
| 4.2.2 可迭代的软输入软输出SCL译码设计 |
| 4.2.3 面向系统极化码的可迭代SCL译码设计 |
| 4.2.4 可迭代的可调列表SCL译码设计 |
| 4.3 适用于高速传输的阶梯级联极化码 |
| 4.3.1 阶梯码的构造方法 |
| 4.3.2 阶梯级联极化码的构造方案 |
| 4.3.3 阶梯级联极化码的译码 |
| 4.4 无速率阶梯级联极化码传输方案 |
| 4.5 仿真实验分析 |
| 4.5.1 迭代SCL译码性能分析 |
| 4.5.2 阶梯级联极化码性能分析 |
| 4.5.3 无速率阶梯级联极化码性能分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 面向星地典型场景的极化码联合设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 星地多天线场景下的极化码联合编码 |
| 5.2.1 空时-极化码联合编码系统 |
| 5.2.2 联合编码系统等效信道分析 |
| 5.3 星地多用户接入联合编码 |
| 5.3.1 极化码-SCMA联合系统方案 |
| 5.3.2 基于极化码的信道估计方法 |
| 5.3.3 极化码-SCMA联合估计、检测与译码方法 |
| 5.4 仿真实验分析 |
| 5.4.1 空时-极化码联合编码性能分析 |
| 5.4.2 极化码-SCMA系统性能分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（2）星地高速数传LDPC码编译码算法及高效实现技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 星地高速数传发展现状 |
| 1.2.2 信道编码发展现状 |
| 1.2.3 LDPC码研究现状 |
| 1.3 面临的挑战及研究目标 |
| 1.4 论文研究内容 |
| 1.5 论文创新工作 |
| 1.6 论文组织结构 |
| 第2章 LDPC码基础理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 LDPC码的基本概念 |
| 2.2.1 线性分组码 |
| 2.2.2 LDPC码及其表示方法 |
| 2.3 LDPC码的编码算法 |
| 2.3.1 直接编码方法 |
| 2.3.2 基于近似下三角形的编码算法 |
| 2.3.3 循环码和准循环码的编码算法 |
| 2.4 LDPC码的译码算法 |
| 2.4.1 LDPC码消息传递 |
| 2.4.2 概率BP译码算法 |
| 2.4.3 LLR BP译码算法 |
| 2.4.4 最小和译码算法 |
| 2.4.5 其它改进算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 LDPC码并行编码算法及低复杂度可重构编码器设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 LDPC码并行编码算法 |
| 3.2.1 CCSDS近地应用LDPC码编码算法 |
| 3.2.2 并行编码算法 |
| 3.3 低复杂度可重构LDPC编码器设计 |
| 3.3.1 总体架构 |
| 3.3.2 低复杂度设计 |
| 3.3.3 并行度可重构设计 |
| 3.4 硬件实现与分析 |
| 3.4.1 资源占用 |
| 3.4.2 性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 LDPC码快速编码算法及高效低功耗编码器设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 LDPC码快速编码算法 |
| 4.2.1 DVB-S2标准LDPC码编码算法 |
| 4.2.2 快速累加并向递归编码算法 |
| 4.3 高效低功耗LDPC编码器设计 |
| 4.3.1 总体架构 |
| 4.3.2 高效低功耗设计 |
| 4.4 硬件实现与分析 |
| 4.4.1 资源占用 |
| 4.4.2 功耗分析 |
| 4.4.3 性能分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 VCM数传系统高效FEC编码器设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 LEO卫星VCM数传系统 |
| 5.3 高效FEC编码器设计 |
| 5.3.1 总体架构 |
| 5.3.2 BCH并行编码算法及编码器设计 |
| 5.3.3 比特交织模块设计 |
| 5.4 硬件实现与分析 |
| 5.4.1 仿真结果 |
| 5.4.2 资源占用 |
| 5.4.3 性能分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 LDPC码串行译码算法及高速译码器设计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 LDPC码静态策略串行译码算法 |
| 6.2.1 LBP译码算法 |
| 6.2.2 SBP译码算法 |
| 6.3 LDPC码动态策略串行译码算法 |
| 6.3.1 RBP译码算法 |
| 6.3.2 NW-RBP译码算法 |
| 6.3.3 RB-LBP译码算法 |
| 6.3.4 仿真结果与分析 |
| 6.4 高速LDPC译码器设计 |
| 6.4.1 译码器参数设计 |
| 6.4.2 传统部分并行架构QC-LDPC译码器 |
| 6.4.3 增强部分并行架构高速LDPC译码器 |
| 6.4.4 硬件实现与分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（3）基于超奈奎斯特采样的新型调制编码技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语索引 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 超奈奎斯特技术的背景与研究现状 |
| 1.2 超奈奎斯特传输面临的关键问题 |
| 1.3 论文来源与创新点 |
| 1.4 章节安排与研究内容 |
| 第二章 FTN的性能指标研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 系统模型 |
| 2.3 最小欧氏距离 |
| 2.4 带宽受限FTN系统的性能限 |
| 2.5 FTN系统的可达信息速率及其上下界 |
| 2.5.1 可达信息速率AIR |
| 2.5.2 可达信息速率的上下界 |
| 2.6 性能指标结果 |
| 2.6.1 真实信道下,性能指标比较 |
| 2.6.2 辅助信道下,FOM-AIR的上下界与UOM-AIR的上下界 |
| 2.6.3 Nyquist性能限与FTN性能限 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 FTN的高性能均衡技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 最大后验概率均衡算法 |
| 3.3 优化的信道缩短技术 |
| 3.4 改进的M-BCJR算法 |
| 3.5 性能仿真与评估 |
| 3.5.1 CSU-BCJR算法性能 |
| 3.5.2 IR准则 |
| 3.5.3 CS与CCS对比 |
| 3.5.4 改进的M-BCJR算法 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 FTN的预编码优化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 卷积预编码技术 |
| 4.2.1 高斯信源对应的优化方法 |
| 4.2.2 有限阶信源对应的优化方法 |
| 4.3 矩阵型预编码技术 |
| 4.4 线性预均衡技术 |
| 4.5 性能仿真与评估 |
| 4.5.1 低阶和高阶FTN的卷积预编码 |
| 4.5.2 与其他预编码方法比较 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 FTN的信道编码优化 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于EXIT图的优化技术 |
| 5.2.1 卷积码优化 |
| 5.2.2 LDPC码优化 |
| 5.2.3 Doping技术 |
| 5.3 性能仿真与评估 |
| 5.3.1 卷积码优化 |
| 5.3.2 LDPC码优化 |
| 5.3.3 高阶FTN与高速FTN对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 多载波FTN的高效实现及其优化 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 MFTN的数学原理与理论增益分析 |
| 6.2.1 数学原理 |
| 6.2.2 数值分析 |
| 6.3 MFTN的高效数字实现及其优化 |
| 6.3.1 多载波调制与解调的有效数字实现 |
| 6.3.2 ICI分析与软干扰估计器 |
| 6.3.3 基于CS和PIC的多载波均衡器 |
| 6.3.4 时频压缩参数优化 |
| 6.4 MFTN-LPE系统 |
| 6.4.1 多载波调制与解调的有效数字实现 |
| 6.4.2 基于线性预均衡LPE的TP-MFTN |
| 6.5 性能仿真与评估 |
| 6.5.1 TFP-MFTN仿真结果 |
| 6.5.2 MFTN-LPE仿真结果 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 结束语 |
| 7.1 论文主要工作总结 |
| 7.2 全文展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（5）水声通信中的联合编码调制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 信道编码技术在通信系统中的应用概况 |
| 1.2.2 调制及编码调制技术发展及应用概况 |
| 1.3 论文主要研究内容及预期目标 |
| 第2章 水声通信中的信道编译码技术研究 |
| 2.1 循环冗余校验码 |
| 2.2 BCH与RS码 |
| 2.2.1 RS码的编码算法 |
| 2.2.2 RS码译码算法 |
| 2.2.3 RS码的性能仿真 |
| 2.3 卷积码 |
| 2.3.1 卷积码的基本原理 |
| 2.3.2 卷积码的译码 |
| 2.3.3 卷积码性能仿真 |
| 2.4 Turbo码 |
| 2.5 低密度校验码 |
| 2.5.1 LDPC码的基本原理 |
| 2.5.2 LDPC码的编码算法 |
| 2.5.3 LDPC码的译码算法 |
| 2.5.4 LDPC码的性能仿真 |
| 2.6 极化码 |
| 2.6.1 信道极化理论 |
| 2.6.2 极化码的编码 |
| 2.6.3 极化码的译码 |
| 2.6.4 极化码性能分析 |
| 2.7 不同码长下的信道编码方案对比 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 适合水声通信的调制技术研究 |
| 3.1 传统调制技术 |
| 3.1.1 频移键控(FSK) |
| 3.1.2 相移键控(PSK) |
| 3.2 水声通信中高谱效调制技术研究 |
| 3.2.1 高阶相移键控及软解调技术 |
| 3.2.2 连续相位调制技术 |
| 3.3 抗多普勒调制技术研究 |
| 3.3.1 水声通信中差分调制技术的引入 |
| 3.3.2 传统差分调制及解调 |
| 3.3.3 多级差分调制技术及多普勒抵抗问题 |
| 3.3.4 多符号差分检测算法 |
| 3.3.5 MSDD算法仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 水声通信中的联合编码调制技术研究 |
| 4.1 级联码 |
| 4.1.1 CRC与信道编码的级联 |
| 4.1.2 RS码与信道编码的级联 |
| 4.2 比特交织编码调制技术 |
| 4.2.1 比特交织编码调制技术的研究现状 |
| 4.2.2 BICM-ID-DDPSK系统 |
| 4.2.3 BICM-ID-D(?)3PSK系统 |
| 4.3 SCCPM性能仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（6）低轨卫星的LDPC码自适应动态特征编码权重分配算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.1.1 低轨卫星发展历程 |
| 1.1.2 卫星通信纠错码发展 |
| 1.1.3 LDPC码在低轨卫星的应用 |
| 1.1.4 LDPC码编译码研究发展 |
| 1.1.5 LDPC码权重分配算法研究发展 |
| 1.2 本文的主要工作 |
| 1.3 本文的章节安排 |
| 第二章 低轨卫星的编码理论基础介绍 |
| 2.1 LDPC码构造 |
| 2.1.1 LDPC码校验矩阵构造 |
| 2.1.2 LDPC码编码算法 |
| 2.1.3 LDPC码译码算法 |
| 2.1.4 准循环LDPC码 |
| 2.2 LDPC码在5G上的应用 |
| 2.3 级联码 |
| 2.4 LDPC码缩短算法 |
| 2.4.1 LES (Largest Extrinsic Sum)算法 |
| 2.4.2 SRVP (Smallest Rowvariance Priority)算法 |
| 2.4.3 破坏力算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 低轨卫星LDPC码自适应动态特征编码权重分配算法设计 |
| 3.1 BCH与LDPC码联合编码架构 |
| 3.1.1 BCH与LDPC码联合编码的具体架构 |
| 3.1.2 BCH与LDPC码联合编码架构结合5G协议实现过程 |
| 3.2 基于可靠度排序的LDPC码自适应动态特征编码权重分配算法 |
| 3.2.1 LDPC码编码权重分配算法设计流程 |
| 3.2.2 LDPC自适应动态特征编码权重分配算法设计流程 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 算法验证平台搭建及仿真性能分析 |
| 4.1 算法验证平台设计 |
| 4.1.1 仿真平台流程设计 |
| 4.1.2 数据信道设计 |
| 4.2 仿真结果与性能分析 |
| 4.2.1 算法验证平台仿真结果 |
| 4.2.2 BCH与LDPC联合编码架构仿真结果 |
| 4.2.3 基于可靠度排序的LDPC码自适应动态特征编码权重分配算法仿真结果 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 全文总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 未来研究建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（7）FQPSK软解调与LDPC译码算法研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 LDPC码关键技术研究现状 |
| 1.2.2 FQPSK体制研究现状 |
| 1.3 课题目标与主要研究内容 |
| 第二章 LDPC码和FQPSK体制基础理论研究 |
| 2.1 LDPC码基础理论 |
| 2.1.1 LDPC码校验矩阵构造 |
| 2.1.2 LDPC码编码算法研究 |
| 2.1.3 LDPC码译码算法研究 |
| 2.2 FQPSK体制基础理论 |
| 2.2.1 FQPSK体制调制原理 |
| 2.2.2 FQPSK的网格编码调制 |
| 2.2.3 FQPSK传统解调技术研究 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 FQPSK软解调与LDPC译码的级联系统研究 |
| 3.1 基于BCJR算法的FQPSK解调技术研究 |
| 3.1.1 FQPSK网格编码调制的简化 |
| 3.1.2 FQPSK解调的SISO算法 |
| 3.2 软解调算法在对数域上的计算 |
| 3.3 FQPSK软解调算法步骤 |
| 3.4 FQPSK解调算法的改进方案 |
| 3.4.1 并行化实现 |
| 3.4.2 利用前缀的循环咬尾特性解调 |
| 3.5 级联系统的联合迭代方案 |
| 3.6 仿真及性能分析 |
| 3.6.1 FQPSK软解调算法的性能分析 |
| 3.6.2 级联系统的性能分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 FQPSK体制和LDPC码级联系统的硬件实现 |
| 4.1 级联系统的整体结构 |
| 4.1.1 级联系统中发射机的结构设计 |
| 4.1.2 级联系统中接收机的结构设计 |
| 4.2 FQPSK调制模块的硬件实现 |
| 4.3 FQPSK解调模块的硬件实现 |
| 4.3.1 FQPSK解调模块的整体设计 |
| 4.3.2 输入输出缓冲模块设计 |
| 4.3.3 软输入软输出单元设计 |
| 4.3.4 max*函数的查表法实现 |
| 4.3.5 模算法原理及实现 |
| 4.3.6 FQPSK解调器的性能评估 |
| 4.4 LDPC编码模块的硬件实现 |
| 4.5 LDPC译码模块的硬件实现 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1.1 本文工作总结 |
| 5.1.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）具有极化效应的分层LDPC码的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 信道编码理论的发展 |
| 1.2 LDPC码与极化码的研究现状 |
| 1.3 研究内容与结构安排 |
| 第2章 LDPC码的基本原理 |
| 2.1 LDPC码的矩阵以及图表示 |
| 2.2 LDPC码的构造算法 |
| 2.3 LDPC码的译码算法 |
| 2.4 密度进化算法 |
| 第3章 具有极化效应的分层LDPC码 |
| 3.1 具有极化效应的分层LDPC码 |
| 3.2 具有极化效应的分层LDPC码的编译码结构 |
| 第4章 超长码字的设计与分析 |
| 4.1 DVB-S2标准LDPC码简介 |
| 4.2 超长码长码字构造方案 |
| 4.3 性能仿真与分析 |
| 4.3.1 与DVB-S2码字的仿真对比 |
| 4.3.2 与5G码字的仿真对比 |
| 第5章 中短码字的设计与分析 |
| 5.1 5G eMBB场景标准LDPC码简介 |
| 5.2 中短码长码字构造方案 |
| 5.3 性能仿真和分析 |
| 5.3.1 264比特码字 |
| 5.3.2 1024比特码字 |
| 5.3.3 8384比特码字 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 第4章Code E度分布多项式 |
| 附录B 第5章实验码字分层参数表 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
（9）深度学习辅助的LDPC-BICM接收算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 英文缩略词说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 论文研究现状 |
| 1.2.1 信道编码 |
| 1.2.2 调制映射 |
| 1.2.3 编码调制 |
| 1.2.4 解调/检测 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 LDPC-BICM系统与深度学习概述 |
| 2.1 BICM的基本概念 |
| 2.2 LDPC的基本概念 |
| 2.3 深度学习的基本概念 |
| 2.3.1 深度前馈网络 |
| 2.3.2 深度序列模型 |
| 2.3.3 深度生成模型 |
| 2.3.4 概率图模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于高斯混合模型的LDPC-BICM接收方案 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 L波段数字航空通信系统模型 |
| 3.3 脉冲消隐门限优化问题 |
| 3.4 GMM模型的BICM接收方案 |
| 3.4.1 EM算法辅助的GMM建模 |
| 3.4.2 GMM模型的MAP解调器 |
| 3.4.3 理论分析工具 |
| 3.4.4 复杂度比较 |
| 3.5 性能分析 |
| 3.5.1 仿真参数 |
| 3.5.2 仿真结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 3.7 附录 |
| 第四章 基于深度前馈网络的LDPC-BICM接收方案 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 宽带可见光多载波通信系统模型 |
| 4.3 前馈网络辅助的BICM接收方案 |
| 4.3.1 网络结构 |
| 4.3.2 实现流程 |
| 4.3.3 优化策略 |
| 4.3.4 理论解释 |
| 4.4 前馈网络辅助的BICM迭代方案 |
| 4.5 功率分配和比特加载优化问题 |
| 4.5.1 双边削波失真的影响 |
| 4.5.2 功率分配问题 |
| 4.5.3 功率分配联合比特加载问题 |
| 4.6 计算复杂度 |
| 4.7 性能分析 |
| 4.7.1 平坦信道的非线性抑制性能 |
| 4.7.2 弥散信道的非线性抑制性能 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 基于深度序列模型的LDPC-BICM接收方案 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 LDPC-BICM无线通信系统模型 |
| 5.2.1 单天线LDPC-BICM系统 |
| 5.2.2 多天线LDPC-BICM系统 |
| 5.3 单天线系统的BICM接收方案 |
| 5.3.1 单子载波网络架构 |
| 5.3.2 多子载波网络架构 |
| 5.3.3 鲁棒性分析 |
| 5.4 多天线系统的BICM接收方案 |
| 5.4.1 BRNN网络结构 |
| 5.4.2 理论解释 |
| 5.5 性能分析 |
| 5.5.1 单天线系统 |
| 5.5.2 多天线系统 |
| 5.6 本章小结 |
| 5.7 附录 |
| 5.7.1 正向信号计算 |
| 5.7.2 权值梯度计算 |
| 5.7.3 反向误差计算 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者攻读博士学位期间的研究成果 |
（10）DMB文件传输的信道编码方法研究及实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 论文的主要工作 |
| 1.3 论文的主要结构 |
| 第2章 DMB系统及信道编码原理 |
| 2.1 DMB系统结构 |
| 2.1.1 DMB信号传输原理 |
| 2.1.2 DMB传输帧结构 |
| 2.2 信道编码原理 |
| 2.2.1 纠错码的基本概念 |
| 2.2.2 有限域 |
| 2.2.3 线性分组码 |
| 2.2.4 循环码 |
| 2.2.5 RS码 |
| 2.2.6 LDPC码 |
| 2.2.7 级联码 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 DMB文件传输信道编码方案设计 |
| 3.1 编码方案的设计要求和总体框架 |
| 3.1.1 现有DMB系统传输文件的不足 |
| 3.1.2 编码方案的设计要求 |
| 3.1.3 编码方案的总体框架 |
| 3.2 TDC编码的优化 |
| 3.3 外码方案设计 |
| 3.4 信道编码方案的MATLAB仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 DMB文件传输信道编译码算法程序设计 |
| 4.1 TDC类 |
| 4.1.1 TDC编码 |
| 4.1.2 TDC译码 |
| 4.2 RS类 |
| 4.2.1 有限域内的计算 |
| 4.2.2 RS编码 |
| 4.2.3 RS译码 |
| 4.2.4 RS码功能测试 |
| 4.3 LDPC类 |
| 4.3.1 LDPC校验矩阵的构造 |
| 4.3.2 LDPC编码 |
| 4.3.3 LDPC译码 |
| 4.4 信道编码程序的实现 |
| 4.5 Android DMB文件接收程序的实现 |
| 4.5.1 DMB文件接收程序总体流程 |
| 4.5.2 Android和 DMB接收器的通信 |
| 4.5.3 FIC解码 |
| 4.5.4 信道解码及数据缓存 |
| 4.5.5 节目播放控制 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 硬件实现及验证 |
| 5.1 DMB接收终端硬件设计 |
| 5.2 测试平台介绍 |
| 5.3 测试内容及结果 |
| 5.3.1 图片和视频的接收和播放 |
| 5.3.2 发射端对接收端的控制 |
| 5.3.3 程序纠错能力测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 主要工作与创新点 |
| 6.2 后续研究工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
四、一种改进的LDPC码与卷积码级联方案（论文参考文献）
- [1]面向高通量空天通信的极化编码技术研究[D]. 冯博文. 哈尔滨工业大学, 2021
- [2]星地高速数传LDPC码编译码算法及高效实现技术研究[D]. 康婧. 中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心), 2021(01)
- [3]基于超奈奎斯特采样的新型调制编码技术研究[D]. 车慧. 北京邮电大学, 2021(01)
- [4]水声通信中的联合编码调制技术研究[D]. 刘长鑫. 哈尔滨工程大学, 2021
- [5]水声通信中的联合编码调制技术研究[D]. 刘长鑫. 哈尔滨工程大学, 2021
- [6]低轨卫星的LDPC码自适应动态特征编码权重分配算法研究[D]. 杨衍玥. 北京邮电大学, 2020(05)
- [7]FQPSK软解调与LDPC译码算法研究与实现[D]. 王学如. 北京邮电大学, 2020(04)
- [8]具有极化效应的分层LDPC码的研究与应用[D]. 高彬彬. 中国科学技术大学, 2020(01)
- [9]深度学习辅助的LDPC-BICM接收算法研究[D]. 贺渊. 东南大学, 2020(01)
- [10]DMB文件传输的信道编码方法研究及实现[D]. 刘禹. 重庆邮电大学, 2020(02)