本文關(guān)鍵詞： LDPC聯(lián)合編碼調(diào)制 低密度格碼 廣義低密度生成陣碼 稀疏因子圖 信號(hào)設(shè)計(jì)和優(yōu)化　出處：《北京郵電大學(xué)》2014年博士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【摘要】：因子圖是一種用于迭代接收機(jī)分析和設(shè)計(jì)的有效工具,聯(lián)合編碼調(diào)制是逼近高頻譜效率下仙農(nóng)信道容量的有效手段。本論文深入研究了三種基于稀疏因子圖的聯(lián)合編碼調(diào)制方案。主要工作有： 1.提出了一種基于疊加映射規(guī)則的LDPC聯(lián)合編碼調(diào)制方案,包括：(1)根據(jù)信號(hào)的疊加映射規(guī)則設(shè)計(jì)優(yōu)化了LDPC聯(lián)合編碼調(diào)制的信號(hào)星座,使得信道輸入和輸出信號(hào)之間互信息最大。(2)基于逐節(jié)點(diǎn)消息傳遞策略,給出了低復(fù)雜度的解映射算法,并且利用半解析的方法分析解映射器輸出軟消息的概率密度函數(shù)。(3)聯(lián)合優(yōu)化了疊加映射的LDPC聯(lián)合編碼調(diào)制的度分布。其主要?jiǎng)?chuàng)新是,聯(lián)合編碼和調(diào)制進(jìn)行度分布優(yōu)化。相對(duì)于傳統(tǒng)的LDPC聯(lián)合編碼調(diào)制,所優(yōu)化的LDPC聯(lián)合編碼調(diào)制具有更優(yōu)的性能。 2.優(yōu)化設(shè)計(jì)了AWGN信道和ISI信道下的低密度格碼(LDLC),包括：(1)提出了用于AWGN信道的基于單個(gè)高斯分布近似(即將消息的概率密度函數(shù)近似為單個(gè)高斯分布)的低復(fù)雜度譯碼算法；根據(jù)單個(gè)高斯近似和全零格點(diǎn)的假設(shè),優(yōu)化了AWGN信道下LDLC碼。(2)設(shè)計(jì)了用于碼間干擾(ISI)信道的LDLC碼。證明了在ISI信道下,通過(guò)將ISI引入LDLC碼,會(huì)取得額外的標(biāo)稱編碼增益。該編碼增益可以通過(guò)成形操作獲得。針對(duì)特定的ISI信道,優(yōu)化設(shè)計(jì)了LDLC碼,進(jìn)行仿真驗(yàn)證。其主要?jiǎng)?chuàng)新在于,優(yōu)化了AWGN信道和ISI信道下LDLC碼的校驗(yàn)矩陣。因?yàn)樵谠O(shè)計(jì)中自然地匹配了特定的信道條件,較之非二進(jìn)制LDPC碼,優(yōu)化的AWGN信道下的LDLC碼具有更好的閾值特性；而相對(duì)于ISI信道下的優(yōu)化的LDPC碼,優(yōu)化的LDLC碼具有更好的性能。 3.提出了廣義低密度生成陣碼(G-LDGM codes)的低復(fù)雜度的譯碼算法及其收斂性分析方法、信號(hào)優(yōu)化設(shè)計(jì)和成形操作的設(shè)計(jì)方案。(1)推導(dǎo)出了基于稀疏生成矩陣的低復(fù)雜度的參數(shù)化高斯置信度傳播譯碼算法,并且進(jìn)行了收斂性分析,證明了該譯碼算法的收斂條件。(2)針對(duì)功率受限AWGN信道和功率不受限AWGN信道,優(yōu)化設(shè)計(jì)了G-LDGM碼。(3)設(shè)計(jì)了一種基于稀疏生成矩陣的成形算法,用于功率受限的通信信道。其主要?jiǎng)?chuàng)新是,優(yōu)化了G-LDGM碼的稀疏生成矩陣。相對(duì)于LDLC碼,優(yōu)化的G-LDGM碼具有更好的閾值特性和更低的編碼復(fù)雜度。
[Abstract]:Factor graphs are an effective tool for iterative receiver analysis and design. Joint coded modulation (JCM) is an effective method to approach Shannon channel capacity with high spectral efficiency. In this paper, three schemes of JCM based on sparse factor graph are studied. The main work is as follows:. 1. A LDPC joint coded modulation scheme based on the superposition mapping rule is proposed, including: 1) the signal constellation of LDPC joint coding modulation is optimized according to the superposition mapping rule of the signal. Based on the node-by-node message passing strategy, a low-complexity de-mapping algorithm is proposed, which makes the mutual information between the input and output signals of the channel maximum. And the probability density function of demapper output soft message is analyzed by semi-analytic method, and the degree distribution of LDPC joint coding modulation of superposition map is optimized. The main innovation is that, Compared with the traditional LDPC joint coding modulation, the optimized LDPC joint coding modulation has better performance. 2. The low density trellis codes in AWGN channel and ISI channel are optimized and designed. A low complexity decoding algorithm based on a single Gao Si distribution approximation (i.e. the probability density function of message is approximate to a single Gao Si distribution) is proposed for AWGN channel. Based on the assumption of a single Gao Si approximation and a full zero lattice point, the LDLC code for ISI) channel in AWGN channel is optimized. It is proved that in ISI channel, the ISI is introduced into the LDLC code. Additional nominal coding gain will be obtained. The coding gain can be obtained by shaping operation. LDLC codes are optimized for specific ISI channels and verified by simulation. The main innovation is that, The check matrix of LDLC codes in AWGN channel and ISI channel is optimized. Because the special channel conditions are naturally matched in the design, the LDLC code in the optimized AWGN channel has better threshold characteristics than that in the non-binary LDPC code. Compared with the optimized LDPC codes in ISI channel, the optimized LDLC codes have better performance. 3. A low complexity decoding algorithm for generalized low density generating matrix codes (G-LDGM codesand its convergence analysis method) is proposed. The design scheme of signal optimization design and shaping operation. (1) the low complexity parameterized Gao Si confidence propagation decoding algorithm based on sparse generation matrix is derived, and the convergence analysis is carried out. It is proved that the convergence condition of the decoding algorithm. (2) for the power constrained AWGN channel and the power unconstrained AWGN channel, the G-LDGM code. For power constrained communication channels, the main innovation is to optimize the sparse generation matrix of G-LDGM codes. Compared with LDLC codes, the optimized G-LDGM codes have better threshold characteristics and lower coding complexity.
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.22

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