低莱斯因子衰落信道下的Turbo码性能研究

低莱斯因子衰落信道下的Turbo码性能研究
张婧
【摘 要】基于Turbo码编译码技术,在Rician衰落信道模型下,详细研究了Turbo码Log-MAP译码算法和SOVA译码算法在低Rician因子衰落信道下的性能,并结合调制技术对整个编译码系统进行Matlab仿真.仿真结果表明,在低Rician因子信道下,Log-MAP译码算法的性能优于SOVA译码算法.
【期刊名称】《山西电子技术》
【年(卷),期】2010(000)003淋幕机
【总页数】3页(P60-62)
【关键词】低Rician因子;Log-MAP译码算法;SOVA译码算法;BER;信噪比
【作 者】张婧
偏振子【作者单位】桂林电子科技大学,信息与通信学院,广西,桂林,541004
【正文语种】中 文
【中图分类】便民充值TN911.22
0 引言
Turbo码[1]是一种具有良好译码性能的信道编码,由于其近Shannon界的突出纠错能力,已被采纳为3G和4G移动通信系统的信道编码标准之一。在Turbo码刚提出的最初几年,Turbo码的研究仅限于在AWGN信道[1]和Rayleigh信道[2],而 Turbo 码在莱斯衰落信道下的研究相对较少[3,4]。文献[2]推导出了Turbo码在Rayleigh平坦衰落信道下的性能界和Turbo码BCJR译码算法在Rayleigh衰落信道下的修正。文献[3]分析了采用Viterbi译码算法时Turbo码在平坦Rician信道下的性能界。之后,Jinhong Yuan等人在[4]中给出Turbo码MAP译码算法和SOVA译码算法在Rician衰落信道下的修正算法,并指出MAP译码算法在平坦Rician衰落信道下的性能优于SOVA算法。但上述研究均未对Turbo码在低Rician衰落信道的性能进行研究。
文章首先建立了基于衰落信道的Turbo码系统模型,在此基础上对Turbo编译码器的设计及
其相应算法进行讨论和研究,并用Matlab语言完成了Log-MAP及SOVA算法的仿真比较,最后对系统性能的仿真结果进行了分析。
1 系统模型
基于衰落信道的Turbo码系统模型如图1所示。其中,信道编码为Turbo码,采用BPSK调制。设信道是非频率选择性低Rician因子衰落信道,又受到零均值加性高斯白噪声干扰。通信速率较低,多径时延小于0.1T,因此可以不考虑码间干扰的影响,且多普勒频移为0 Hz,仅考虑多径传播引起的衰落对信号的影响。
图1 系统模型
该信道中,设在t时刻送入信道的信号为 xt,则接收信号[5]为
其中,at为信道衰落变化的随机变量,表示衰落幅度的包络;nt是加性白高斯噪声,其单边功率谱密度为 N0。衰落幅度的概率密度函数为
式中,I0(·)是零阶第一类修正贝塞尔函数。定义莱斯因子,即直视分量与随机散射分量之比。若K=0,信道为瑞利信道;若K=∞,则信道为高斯信道。
2 编码器结构及原理
一个常见的Turbo码编码器结构如图2所示。本文的编码器选用递归系统卷积码作为分量码,且两个分量码相同。交织器的使用伪随机交织器。伪随机交织器是由随机函数产生0-1的随机数,用排序函数求出其每个数据排序后对应的位置,最后输出置换位置的值。
图2 Turbo码编码器结构
3 译码器结构及迭代译码算法
Turbo码获得优异性能的根本原因之一是采用了迭代译码,并通过分量译码器之间软信息的交换来提高译码性能。
3.1 Turbo码译码器结构
分布式存储数据保护
典型的Turbo码译码器是两个分量译码器经由一个交织器组成。其中分量译码器1和分量译码器2分别与Turbo码编码器中的两个分量编码器1和分量编码器2相对应,交织器和解交织器与编码器中的交织器和解交织器相对应。基本译码流程如图3所示。这里的外信息即为软
信息。当经过数次迭代译码后,软信息就不再对Turbo码性能有影响,这时的输出经解交织和判决即可得到最终的译码输出序列。
图3 Turbo码迭代译码流程
保健水杯3.2 SISO迭代译码算法
为适应衰低Rician因子衰落信道,译码算法中的分支度量必须对条件概率p(yn|xn)进行修正。
3.2.1 有信道状态信息的修正Log-MAP译码算法
Log-MAP译码中,t时刻输入符号的对数似然比Λ(ut)为
(y,l′,l)为分支转移概率(i=0,1),可以由信道传递概t率和编码格图得到;αt-1(l′)和βt(l)是前向递归概率和后向递归概率,由(yt,l′,l)得到。
对于有理想信道状态信息的非相关Rician衰落信道,分支度量(yt,l′,l)可修正为
对数似然比Λ(ut)[1]可以分解成
其中,第一项是先验信息,第二项是系统信息,Λe(ct)是外信息,将Λe(ct)进行交织(或解交织)可以得到另一个译码器的先验信息。
3.2.2 有信道状态信息的修正SOVA译码算法
SOVA译码算法需要计算出网格编码上的最大似然路径(ML)所对应的对数似然函数(LLR),并将该对数似然函数作为SOVA算法的软输出。我们假设路径k在t时刻的状态序列为Sk,t,其路径度量为Mk(St),可由下式递推计算
在Rician衰落信道中,对于完全交织信道且已知信道状态的情况下,(6)式应修正为下式投票箱制作
式中ak为信号幅度的乘性衰落因子。这样可以更精确地利用信道信息,使译码性能提高。
4 仿真结果与分析
本文分别对Turbo码Log-MAP算法和SOVA译码算法在低Rician因子衰落信道下的误比特率性能进行仿真。随机产生一组数据,使用两个相同的RSC分量编码器,生成矩阵为(1,13/15)8。将编码分别输入低莱斯因子单径衰落信道和多径衰落信道,且低Rician因子衰落
信道的衰落因子分别为K= -5 dB,K=1 dB,K=3 dB,K=6 dB。帧长度为400 bit,完全交织。分别采用Log-MAP译码算法和SOVA译码算法。迭代次数设为5。图4为码率为1/2时,采用Log-MAP译码算法(a)和SOVA译码算法(b)在单径低莱斯因子信道中的系统性能。图5为码率为1/2时,采用Log-MAP译码算法(a)和SOVA译码算法(b)在多径低莱斯因子信道中的系统性能。
图4 码率为1/2,分别采用Log-MAP译码算法和SOVA算法,不同低莱斯因子信道下的Turbo码性能
图5 码率为1/2,分别采用Log-MAP译码算法和SOVA算法,不同低莱斯因子信道下的Turbo码性能
从仿真图可以得出几个结论:(1)不论单径衰落信道还是多径衰落信道,Turbo码在低Rician因子衰落信道下的误比特率随着莱斯因子的减小而衰落增大;(2)在单径低Rician因子衰落信道中,当误比特率为10-4时,采用Log-MAP译码算法比采用SOVA算法的性能好0.2~0.4 dB;(3)在多径莱斯信道中的Turbo码性能优于单径莱斯信道(在信噪比为8 dB时,Turbo码在多径莱斯信道的误比特率能达到10-5数量级,而在单径莱斯信道只能达到 10-4数量级),
说明,Turbo码具有抗多径衰落的性能;(4)不论单径衰落信道还是多径衰落信道,Turbo码的Log-MAP译码算法均优于SOVA译码算法,且在多径低莱斯因子衰落信道中,当BER为10-4时,Turbo码使用Log-MAP译码算法比使用SOVA算法的性能好0.5 dB。
5 结论
文章研究了适用于低Rician因子衰落信道的Turbo码译码算法,对Log-MAP译码算法和SOVA译码算法在低Rician因子信道下作了修正,并对这两种算法进行Matlab仿真。仿真结果表明,在信噪比较低的情况下,使用Turbo码在低Rician因子衰落信道中能达到较好的性能,且在多径低莱斯因子信道中,Turbo码能获得优于单径莱斯衰落的性能。
参考文献
[1]Berrou C,Glavieux A,Thitimajshima P.Near Shannon Error-correcting Coding and Decoding:Turbocodes[A].ICC 1993,Geneva,Switzerland,1993.1064 -1070.

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