一、Turbo码Log-MAP算法的SNR估计和失配（论文文献综述）
贺渊[1]（2020）在《深度学习辅助的LDPC-BICM接收算法研究》文中提出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。
孙瑞瑞[2]（2020）在《MIMO-PLC系统空时编码相关技术研究》文中研究说明多输入多输出电力线通信（Multiple-input Multiple-output Power Line Communication,MIMO-PLC）作为一种有效对抗传统PLC信道多径衰落、提高PLC可靠性和信道容量的潜在有效手段受到越来越多的关注。将MIMO技术应用于电力线介质需要解决许多问题,既要考虑电磁传输的物理特性,又要考虑信号处理策略的优化。空时编码作为一种能够实现并行多路传送的编码技术,可以使得发送信号在各个发送端口和发送周期之间产生空域和时域的相关性。正是这种相关性可以有效解决和克服MIMO信道的衰落,同时也能够减少发送误码。所以,本文将围绕空时编码在MIMO-PLC系统的应用展开研究,同时结合仿真分析这些编码方式的抗误码性能。本文首先建立电力线信道模型及脉冲噪声模型,分析了传统电力线通信信道的容量和基于MIMO的电力线通信信道容量。然后理论分析了空时编码设计准则,重点介绍了空时分组码、分层空时码和空时格码在MIMO-PLC系统中的编译码方案,Matlab仿真结果表明,空时编码方案的引入能够克服信道衰落的影响,在不牺牲带宽的情况下实现发射分集增益,改善系统抗误码性能。基于正交频分复用技术（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）抗多径时延、频带利用率高、能有效克服频率选择性衰落的优势,本文对MIMO-OFDM系统的基本模型加以探讨,建立了适用于MIMO-OFDM系统传输的空时编码传输方案,仿真结果显示OFDM的引入带来较为明显的性能改善。最后,在理论分析基础上,为进一步提高系统性能,本文选择Turbo码作为信道编码技术,设计了将空时分组码与Turbo码进行联合编码的MIMO-OFDM-PLC迭代级联系统,不仅保证了系统能够获得空时编码带来的分集增益,还保证了由Turbo码的优异纠错能力带来的编码增益,从而提高系统整体性能。
程梦媛[3]（2020）在《中低压电力线宽带载波通信物理层技术研究》文中提出电力线通信（Power Line Communication,PLC）是基于电力线系统的通信方式,利用已有的配电网作为信息传输载体,从而避免了通信网络的重复建设和投资,提供一种经济、稳健和高速的通信服务。无论是从满足当前智能电网发展需求的角度,还是从未来电网发展战略上来看,发展PLC技术均具有重要意义。电力线信道作为载波信号的传输媒介,是PLC研究的基础。因此,本文首先对电力线信道建模方法进行了深入研究,并与国家电网公司展开合作,对我国典型的中低压配电网络进行采样、测量、建模,最终用两种不同的建模方法分别建立起中压（Medium Voltage,MV）的多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）和低压（Low Voltage,LV）的单输入单输出（Single Input Single Output,SISO）两种信道模型作为研究案例,进而开展下一步的科研工作。在低压SISO的信道场景下,本文设计并实现了一种与IEEE1901标准兼容的Turbo译码算法,针对标准中特殊编码结构的Turbo码,定制了一种双比特+咬尾结构的Turbo译码器。经过仿真验证,本文定制的译码算法达到了优于传统算法的性能。在中压MIMO的信道场景下,本文结合IEEE1901宽带电力线载波通信标准和无线通信中的MIMO相关技术,为中压MIMO信道设计了一套完整的正交频分复用（OFDM）收发系统。最终通过MATLAB软件仿真,验证了所设计系统的高性能。
赵骥[4]（2015）在《比特交织编码调制及软解调技术研究》文中提出比特交织编码调制（BICM）作为一种经典的编码调制技术,它框架简单、性能优异,针对TCM灵活性不足和在衰落信道中性能差的缺点,在采用理想的交织器时可以将编码器和调制器分开设计,增强了设灵活性计的,并可以在衰落信道具有很好的性能。自从上世纪末被提出以来,BICM由于频带利用率高、适合衰落信道等优点逐渐作为当今无线通信系统中的关键技术,如IEEE制定的802.11和802.16,3GPP制定的高速分组接入（HSPA）及其长期演进版本（LTE）等系列标准。目前,对于BICM的研究方向,主要集中在交织器的设计和调制星座映射方案的设计,以及与正交频分复用（OFDM）,多天线（MIMO）等先进技术的结合,同时最近还有很多基于BICM系统进行的改进方案,这些研究虽然使得BICM得到了一定的完善,但还有很多细节问题没有解决,如在非理想交织前提下解调算法失配所带来的性能影响,高阶调制下解调算法复杂度高等问题。针对存在的上述问题,本文首先对BICM的改进方案,比特协同编码调制（BCCM）进行了进一步的研究,推导了BCCM的错误指数,从而给出了采用高码率时,BCCM系统性能优于BICM系统的理论依据,同时将BCCM与Turbo码结合,分析了已知比特对迭代译码的影响,最后通过大量的仿真表明在采用高码率时,BCCM系统相对BICM系统有至少0.2dB以上的增益。由于实际系统中接收端通常采用简化的解调算法,同时受非理想信道估计等因素的影响,使得解调失配问题严重。本文基于广义互信息的概念,对基于非理想信道估计下含窄带干扰的BICM-OFDM系统解调算法失配问题进行了研究,提出了二维的修正算法,仿真表明算法在复杂度不变的前提下能有效的减少误码率。因为具有较高的频谱利用率,高阶调制被广泛运用于无线系统中,但其解调复杂度高也是急需解决的问题。本文提出了一种新型的自适应解调算法,通过不断在星座图上寻找与接收符号最近的点,以实现对Log-MAP解调算法的简化,仿真表明此算法在不损失性能的前提下能有效的减少复杂度。
张仲明,许拔,杨军,张尔扬[5]（2011）在《信噪比失配对LDPC码译码影响的分析》文中认为在加性高斯白噪信道条件下,采用置信度传播算法对LDPC码进行译码,需要精确估计信道信噪比用于计算接收比特的后验概率消息作为译码器的输入。信噪比值的错误估计称为信噪比失配。本文研究加性高斯白噪信道条件下信噪比失配对LDPC码译码的影响。通过对置信度传播算法校验节点更新方程的近似得到一个以信噪比为自变量的校正因子函数,基于该函数得出信噪比欠估计对译码的影响比过估计更敏感的结论,计算机仿真验证了该结论。
赵宏宇[6]（2011）在《Turbo编译码系统高效MAP译码、无数据辅助SNR估计与多项式交织器设计》文中指出用于信道编码传输的Turbo码自1993年发明后,因为具有接近Shannon极限的优异纠错性能,很快就被应用于各类实际通信系统中。在过去的17年里,许多学者发表了有关Turbo码理论和应用的大量研究成果,内容涵盖简化译码算法、译码算法收敛性分析、优秀分量码设计、最小码距分析与估计、交织器设计以及译码算法的并行实现等。基于已有研究成果,本博士学位论文专注于Turbo码的高效率非对数域最大后验概率译码、对数域Log-MAP译码算法的数值规范化方法、无数据辅助的SNR估计以及置换多项式交织器的研究。本论文首先给出了Turbo码的编码与译码原理、相关研究工作现状分析及文献综述、本文研究工作思路、论文主要贡献以及论文组织结构。接着,由经典的标准MAP译码算法推导得到了一种改进型MAP译码算法。该算法不引入对数域就能避免迭代过程中的对数和指数函数运算,从而达到较高的译码效率,其效率与Max-Log-MAP译码算法的效率相似。该改进型MAP译码算法就纠错性能而言是最优的,而次最优的Max-Log-MAP算法则要付出纠错性能的代价。随后,论文提出了一种使用了两种数值规范化方法并且采用纯整数运算的线性近似Log-MAP算法。这两种数值规范化方法分别被称为“加法”和“乘法”规范化。理论证明表明,这两种数值规范化方法均不会对译码性能产生影响。其中,加法规范化能够解决定点数的溢出问题,而乘法规范化可应用于实现基于纯整数运算的Turbo译码或者证明Max-Log-MAP算法不需要任何SNR估计。为了确定适当的乘法规范化系数,作者给出了概率分析法和等效查表长度两种设计方法。最后还给出了纯整数实现的3GPP标准Turbo码译码的误帧率（FER）仿真结果,显示9-bit宽的整数就能保证与性能最优的改进型MAP算法基本相当的纠错性能。基于对接收到的Turbo码码块BPSK信号进行矩估计进而实现SNR估计的思想,本文对非相关的Rayleigh衰落信道条件下的三种无数据辅助的SNR估计器进行了比较。这三种SNR估计器都采用矩估计法并运用曲线拟合方法来计算SNR。研究发现,曲线拟合偏差能够较好地补偿较短Turbo码码块的SNR估计误差。Turbo译码仿真结果表明,两种建议的SNR估计器能够得到比文献已有结果更小的SNR估计误差并取得更好的误比特率（BER）性能,尤其是对长度较短的码块。这三个SNR估计器的另一个优点是都不需要已知SNR和Rayleigh衰落参数的任何信息。自2005年以来,整数环上的二次置换多项式（QPP）被建议用于设计Turbo码交织器。QPP交织器不需要在Turbo译码器中存储交织表并且具有远优于均匀分布随机型交织器的性能。此外,所有QPP交织器还具有最大争用自由特性,能够避免并行Turbo译码时的存储器访问冲突。本文给出了置换多项式（PP）交织器的一些新成果,包括：构造整数环上m次（m≥1）PP的一个简单方法、二次零多项式（QNP）充要条件的证明、QPP交织器排除了等价性的计数等。本文还对搜索性能优秀的高次置换多项式交织器进行了初步尝试,对帧长N＝2048、码率Rc=1/3的8状态Turbo码得到了一个性能优于QPP交织器并达到了着名的码匹配交织器（CMI）性能的高次置换多项式交织器。
季艳中[7]（2010）在《PCM/FM再入遥测系统中信道编码技术的应用》文中研究指明我国再入遥测技术主要采用脉冲编码调制/调频（PCM/FM）体制,当码速率较低时（500Kbps以下）,信号受到平坦衰落,增大系统功率可以降低系统误码率。目前,我国PCM/FM再入遥测体制的数据传输速率可以达到2 Mbps。由于传输速率的提高,信号受到严重的频率选择性衰落,码间干扰严重,增大系统功率也不能降低系统误码率。因此,在无线通信系统中常使用信道编码来提高系统的抗干扰能力,降低系统误码率。近年来,能有效抵抗信道衰落并逼近香农限的信道编码技术Turbo码、LDPC码受到广泛关注,已应用到各个通信领域。Turbo码通过卷积码和伪随机交织器相结合来构造具有伪随机特性的码,并在两个软输入/软输出（SISO）译码器之间进行多次迭代实现译码,从而使其获得了接近香农限的译码性能。LDPC码是另一类能够达到Shannon极限性能的线性分组码。与Turbo码相比,基于稀疏校验矩阵的LDPC码采用并行迭代译码算法,译码算法复杂度低,运算量小,且具有更低的错误平层,这些特点使得LDPC码成为可以挑战Turbo码的另一种信道编码方案。本文主要研究非规则LDPC码在莱斯信道下的度优化方法以及基于Turbo码和LDPC码的PCM/FM再入遥测系统的性能分析。获得的主要结论如下:首先,在高斯信道下对Turbo码以及LDPC码的译码算法的性能进行分析对比。对非规则LDPC码与规则LDPC码的译码性能作了比较,在相同的码率下优化结构设计的非规则LDPC码在码长小于规则码码长时其性能仍然优于规则码,比最优规则码有0.6 dB-1.5dB左右的编码增益。其次,根据PCM/FM再入遥测系统的特点,构建基于Turbo码和LDPC码的编码PCM/FM再入遥测系统架构模型。根据再入遥测信道的特点,建立了一种适用于编码的PCM/FM再入遥测系统的信道仿真模型,并将Turbo码和LDPC码应用于PCM/FM再入遥测系统,且进行了仿真实验。仿真结果表明,在再入遥测信道中,有编码的PCM/FM再入遥测系统在抗误码性能上有了很大的提高,与未编码的PCM/FM再入遥测系统相比有7dB以上的编码增益。最后,研究了非规则LDPC码的度优化问题,提出了一种在莱斯信道下基于EXIT图的非规则LDPC码度优化方法。该方法修正了RICE信道中未知信道状态信息条件下比特节点译码器曲线计算公式,并给出了RICE信道下的度优化结果。仿真结果表明,这种方法易于实现,而且经过优化的LDPC码在衰落信道中具有良好的性能。
闫涛,茹乐,张曦,杜兴民[8]（2009）在《T-TCM系统中的SNR失配分析》文中提出该文基于AWGN信道研究了SNR失配对T-TCM系统性能的影响。蒙特卡洛仿真结果表明,SNR欠估计偏差不大于4dB时,T-TCM系统性能基本不受影响,更大的SNR估计偏差则会导致系统性能迅速下降;而SNR过估计始终不会造成系统性能折损。该文结合雅可比对数式及迭代译码算法的特点从理论上给出了解释,进一步提出无需SNR估计的T-TCM译码方案,在保证性能没有损失的前提下降低了T-TCM的应用要求与实现复杂度。
张桂华[9]（2008）在《深空通信中微弱信号接收检测方法研究》文中研究说明深空测控通信系统对在遥远的空间探测器进行通信、测量和控制,包括跟踪、遥测、指令控制和数传,对深空探测器的整个飞行过程进行测控以保证其飞行轨道的准确,并获取探测过程中的回传科学信息。本文在对深空测控系统通信体制的特点分析的基础上,研究了高增益信道编码和微弱信号的接收处理等关键技术提出了一系列适用于深空探测的信道编码和微弱信号接收的新方法。针对深空探测实际需求,提出了一种易于工程实现的Turbo码编译码算法。该方法采用线性拟合Log-Map算法有效逼近Log-Map算法,大大减少了计算量;应用二次置换多项式交织器,有效地解决了并行译码的访问冲突问题,缩短了Turbo码译码时延。该算法性能优良,算法简单,解交织与交织结构相同,所需存储空间少,易于硬件实现。综合EXIT图法和自适应微粒群优化（APSO）算法的优点,提出了一种基于EXIT图和APSO算法的非正则LDPC码度分布对优化方法。该方法设计了衡量EXIT曲线匹配程度的全局代价函数,并运用APSO算法对度分布对进行快速迭代优化,迭代过程中不需要固定CND曲线,可以获得EXIT曲线更加匹配的优化度分布对,以及更高的噪声门限。仿真结果表明,该方法在码结构优化方面有着很好的性能,且优化速度较高斯逼近法有了很大的提高。在针对围长的校验矩阵构造方法中,提出了一种新的QCE-PEG算法,给出了实现具体步骤和设计实例。该算法将构造过程分解,结合准循环扩展技术和渐进边增长构造方法的优点,既能满足度分布对的需要,又保证了平均围长尽可能大的要求,提高了LDPC编码的速度和性能。用该方法设计的中短长度非正则LDPC码,其性能优于渐进边增长方法构造的PEG码,且设计简单,编码快速,便于工程实现。为进一步提高LDPC纠错性能,在基于QCE-PEG构造校验矩阵基础上,研究了以LDPC码为水平码、单奇偶校验码为垂直码的LDPC-SPC联合编码技术,有效地降低了LDPC码的译码门限与误码平层,能够在较短码长就能达到在信噪比0.7dB下误比特率为10-5,大大减少存储空间,满足深空探测要求。为解决深空测控领域中低信噪比下微弱信号的捕获、跟踪问题,实现高精度测速、测距功能,设计了微弱信号接收机方案。采用二维捕获方案,并行捕获下行信号的多普勒频率和多普勒频率变化率;利用二阶锁频环和三阶锁相环联合工作方式进行载波跟踪。系统性能满足深空探测指标要求。最后对全文进行了总结,并对后续工作进行了展望。
张晓瀛[10]（2008）在《OFDM及MIMO系统中的迭代接收技术研究》文中提出多输入多输出（MIMO,Multiple-InputMultiple-Output）技术在平坦衰落信道条件下能有效提高无线通信系统的信道容量,并利用分集增益增强信息传输的可靠性。正交频分复用（OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiplexing）技术能有效对抗宽带无线多径信道的频率选择性衰落。MIMO技术与OFDM技术相结合可以扩展MIMO系统的应用环境,综合两种技术的优势,使系统有效工作在频率选择性衰落环境下。Turbo迭代信号处理技术能使无线通信系统中的接收机以合适的复杂度达到近似最佳的性能。本文基于软信息迭代处理技术研究了OFDM、MIMO以及MIMO–OFDM系统迭代接收机中的信号检测,信道估计以及频偏参数估计。论文的第一部分利用外信息转移（EXIT,ExtrinsicInformationTransfer）图讨论了Turbo迭代接收机中软入软出（SISO,Soft-Input Soft-Output）模块的互信息转移特性;设计了分组空时块码（G-STBC,Group-wiseSpace-TimeBlockCoding）系统中的两种分组软检测算法,并利用EXIT图预测了这两种软检测算法和Turbo码,LDPC码以及卷积码联合使用时的收敛阈值,为选取互信息转移特性匹配的软检测和软译码构成良好的迭代接收提供了依据。论文第二部分讨论了平衰落信道下MIMO系统的软入软出检测,提出了一种改进的MAP-LSD（Maximum-A-PosterioriListSphereDecoder）算法,该算法考虑了先验信息项对预处理层排序和符号枚举排序的影响,有效地控制了先验信息项动态范围较大时,几何体搜索复杂度增加的现象;利用EXIT图讨论了输出外信息对数似然比限幅的最佳阈值;采用小于1的加权因子校正了正反馈（positivefeedback）和近似计算对外信息对数似然比产生的放大作用,补偿了放大效应导致的性能损失。理论分析和仿真表明:改进算法能降低传统MAP-LSD算法的复杂度,提高检测性能。论文第三部分针对OFDM系统中的信道估计问题进行了研究。在时变信道的条件下,论文设计了一种新的基于软信息迭代处理的自适应双模式转换信道估计器。为避免不准确软信息对面向软判决信道估计性能的影响,构造置信度量函数对重构软符号进行置信判断,置信度较高的软符号按照面向判决的模式重新估计信道,而对于置信度较低的软符号则基于EM（ExpectationMaximization）算法进行信道更新,这样的两种估计模式自适应结合能有效跟踪信道变化,大大节省导频。另一方面,基于自适应软入软出算法理论对OFDM系统中的APP（APosterioriProbability）信道估计器进行了分析和扩展,通过分析信道在时域的时间逆反状态方程,设计了时域双向信道估计器代替传统的单向维纳预测器（Wienerpredictor）进行信道估计。理论分析和仿真表明:设计的双向估计算法具有更强的理论完备性,而且较单向信道估计具有更好的性能。论文第四部分讨论了MIMO-OFDM系统中的信道估计问题。设计了一种改进的BayesianEM（BEM）信道估计器,利用软球形译码的搜索列表和信道译码器反馈的先验信息对传统EM信道估计中软信息近似处理进行了修正,获得了更为准确的软符号统计信息,提出了新的考虑符号互相关的信道冲激响应最大后验概率（MAP,Maximum-A-Posterioir）估计,互相关信息的加入使软信息利用更加充分,因此新的BEM算法具有较传统算法更好的估计性能。设计了MIMO-OFDM系统中基于变分Bayesian-EM（VBEM,VariationalBayesianExpectationMaximization）算法的联合信号检测与信道估计迭代接收机。和进行参数点估计的EM算法相比,VBEM算法能获得随机参数的分布估计,因此新算法能充分利用软符号和信道参数的统计信息。理论分析和仿真表明:基于VBEM的联合符号检测与信道估计算法能获得较传统算法更好的误码率性能。论文最后一部分考虑快时变条件下,MIMO-OFDM系统迭代接收机中的信道估计和频偏估计。设计了时变多径衰落条件下MIMO-OFDM系统中一种新的信道估计算法。该算法结合递归EM算法和Kalman预测对时变信道进行跟踪。递归EM算法序贯遍历软球形译码器产生的搜索列表估计各个子载波上的信道频率响应;基于获得的信道频率响应估计,Kalman预测器利用信道的时域二阶统计特性进一步跟踪信道时变。这种估计算法结合了空频域和时域的序贯处理,充分利用了迭代接收机中传递的软信息和信道统计信息,因此能达到优良的估计效果。设计了时变条件下一种新的联合信道和频偏估计算法,给出了参数估计和迭代接收的处理流程。在迭代的初始阶段,利用译码重构的软符号和Maclaurin展开近似表达式估计频偏,并按照最大后验概率准则估计信道;随着迭代的进行,频偏估计进一步逼近真实值,此时利用关于前一次频偏估计的Taylor展开近似表达式更新频偏,在Maclaurin近似计算的基础上进一步提高了估计性能。仿真结果表明:新算法有效解决了MIMO-OFDM系统中时变信道和频偏参数的估计问题,使迭代接收机获得良好性能。
二、Turbo码Log-MAP算法的SNR估计和失配（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、Turbo码Log-MAP算法的SNR估计和失配（论文提纲范文）
（1）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 |
（2）MIMO-PLC系统空时编码相关技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及其意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 第2章 MIMO-PLC系统模型及信道模型 |
| 2.1 MIMO-PLC系统模型 |
| 2.2 电力线信道模型 |
| 2.2.1 MIMO-PLC信道模型 |
| 2.2.2 信道噪声模型 |
| 2.3 MIMO-PLC信道容量及相关性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 MIMO-PLC系统空时编码性能分析 |
| 3.1 空时编码设计准则 |
| 3.2 空时分组码 |
| 3.2.1 Alamouti空时编码器 |
| 3.2.2 最大似然译码算法 |
| 3.2.3 仿真结果及性能分析 |
| 3.3 空时格码 |
| 3.3.1 空时格码编码原理 |
| 3.3.2 空时格码译码 |
| 3.3.3 仿真结果及性能分析 |
| 3.4 分层空时码 |
| 3.4.1 V-BLAST编码原理 |
| 3.4.2 V-BLAST线性检测算法研究 |
| 3.4.3 V-BLAST非线性检测算法研究 |
| 3.4.4 仿真结果及性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 MIMO-OFDM-PLC系统中的空时编码 |
| 4.1 OFDM简介 |
| 4.2 MIMO-OFDM-PLC系统结构 |
| 4.3 MIMO-OFDM-PLC的空时编码传输性能分析 |
| 4.3.1 MIMO-OFDM-STC方案 |
| 4.3.2 MIMO-OFDM-SFC方案 |
| 4.4 性能仿真分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于Turbo码与空时码级联的MIMO-PLC系统设计 |
| 5.1 Turbo编码器的构成 |
| 5.2 Turbo码的译码结构 |
| 5.3 基于Turbo码与空时编码级联的MIMO-PLC系统设计 |
| 5.4 不同参数性能仿真分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研工作 |
| 致谢 |
（3）中低压电力线宽带载波通信物理层技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 本领域研究现状 |
| 1.2.1 电力信道测量与建模 |
| 1.2.2 电力通信系统设计 |
| 1.3 研究内容及思路 |
| 1.4 本文贡献 |
| 1.5 本论文的结构 |
| 第二章 电力线信道模型 |
| 2.1 信道特性分析 |
| 2.2 低压SISO信道 |
| 2.2.1 建模方法 |
| 2.2.2 实例分析 |
| 2.3 中压MIMO信道 |
| 2.3.1 建模方法 |
| 2.3.2 实例分析 |
| 2.4 噪声模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 MIMO-OFDM电力线通信系统设计 |
| 3.1 加扰 |
| 3.2 Turbo码 |
| 3.2.1 编码结构 |
| 3.2.2 译码结构 |
| 3.2.3 仿真结果 |
| 3.3 信道交织 |
| 3.3.1 信息码交织 |
| 3.3.2 校验码交织 |
| 3.3.3 信息码和校验码之间的交织 |
| 3.3.4 半字节移位 |
| 3.4 MIMO-OFDM检测器 |
| 3.4.1 MIMO-OFDM系统模型 |
| 3.4.2 MMSE检测 |
| 3.4.3 空时译码 |
| 3.4.4 软解调原理 |
| 3.5 仿真结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 总结讨论与展望 |
| 4.1 本文的总结 |
| 4.2 讨论与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
（4）比特交织编码调制及软解调技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 英文缩略语表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 比特交织编码调制技术研究现状 |
| 1.3 比特交织编码调制技术存在问题 |
| 1.4 本文研究内容及主要贡献 |
| 1.5 本文的章节安排 |
| 第二章 比特交织编码调制技术概述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 编码调制技术的发展 |
| 2.2.1 网格编码调制 |
| 2.2.2 比特交织编码调制 |
| 2.3 BICM系统及信息论基础 |
| 2.3.1 BICM系统模型及解调算法 |
| 2.3.2 BICM解调失配 |
| 2.3.3 信息论基础 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于Turbo码的比特协同编码调制技术 |
| 3.1 BCCM系统模型 |
| 3.1.1 发送端 |
| 3.1.2 接收端 |
| 3.2 BCCM的理论性能分析 |
| 3.2.1 BCCM的错误指数 |
| 3.2.2 仿真结果 |
| 3.3 基于Turbo码的BCCM性能分析 |
| 3.3.1 基于译码过程的性能分析 |
| 3.3.2 基于EXIT图的性能分析 |
| 3.3.3 性能仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于非理想信道估计含窄带干扰的解调修正方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统模型及解调算法 |
| 4.2.1 系统模型 |
| 4.2.2 解调算法 |
| 4.3 失配解调算法修正 |
| 4.3.1 广义互信息 |
| 4.3.2 二维修正算法 |
| 4.4 仿真分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于高阶调制的自适应解调算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统模型 |
| 5.3 新型自适应解调算法 |
| 5.3.1 算法描述 |
| 5.3.2 复杂度分析 |
| 5.4 性能分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 全文总结 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 攻读学位期间参与的项目 |
（5）信噪比失配对LDPC码译码影响的分析（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 LDPC码的迭代译码算法 |
| 3 信噪比失配对LDPC码译码影响的分析 |
| 4 仿真结果 |
| 5 结束语 |
（6）Turbo编译码系统高效MAP译码、无数据辅助SNR估计与多项式交织器设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 图表索引 |
| 主要符号和缩略词表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 Turbo码的编译码原理 |
| 1.2 Turbo编译码系统研究现状与文献综述 |
| 1.2.1 Turbo码的理论分析 |
| 1.2.2 Turbo码高性能快速译码算法研究现状与而临挑战 |
| 1.2.3 Turbo编译码系统中的SNR估计与交织器研究现状与问题 |
| 1.3 本文研究思路、主要贡献和论文组织结构 |
| 第2章 非对数域MAP译码算法的改进 |
| 2.1 标准MAP译码算法 |
| 2.1.1 BCJR译码算法 |
| 2.1.2 BCJR算法的简化版本与数值规范化 |
| 2.2 改进型MAP译码算法的推导 |
| 2.3 改进型MAP译码算法的性能 |
| 2.3.1 改进型MAP译码算法的BER性能仿真验证 |
| 2.3.2 改进型MAP译码算法的效率 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 对数域MAP译码算法的两种数值规范化方法 |
| 3.1 对数域MAP译码算法 |
| 3.1.1 对数域MAP译码算法的推导 |
| 3.1.2 二元max*操作的主要近似计算方法 |
| 3.1.3 多种近似实现的Log-MAP算法的译码性能对比 |
| 3.2 Log-MAP算法的"加法"规范化 |
| 3.3 Log-MAP算法的"乘法"规范化 |
| 3.4 基于纯整数运算的Log-MAP算法 |
| 3.4.1 基于纯整数运算的Log-MAP算法的实现原理 |
| 3.4.2 纯整数Log-MAP算法的二进制整数表示宽度 |
| 3.4.3 3GPP标准Turbo码的纯整数译码方案及计算机仿真结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 瑞利信道下Turbo编码译码系统SNR估计 |
| 4.1 AWGN信道下基于矩估计法的SNR估计 |
| 4.2 衰落信道下基于矩估计法的已有SNR估计方法 |
| 4.2.1 Nakagami-m衰落信道 |
| 4.2.2 基于非等模星座的SNR估计方法 |
| 4.3 瑞利信道下基于矩估计法的改进型SNR估计 |
| 4.3.1 瑞利信道下BPSK接收信号的矩估计 |
| 4.3.2 由M_2和M_4直接求解γ_F |
| 4.3.3 基于M_a,M_2和M_4的三种比值与曲线拟合求解γ_F |
| 4.3.4 三种SNR估计器的工作步骤与性能比较 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 置换多项式交织器的研究 |
| 5.1 常见交织器设计方法与设计准则 |
| 5.1.1 常见交织器的设计方法 |
| 5.1.2 交织器的设计准则 |
| 5.2 二次置换多项式交织器 |
| 5.3 高次置换多项式交织器 |
| 5.3.1 三次置换多项式交织器(CPP) |
| 5.3.2 任意m次置换多项式的构造方法 |
| 5.3.3 高次置换多项式交织器性能初探 |
| 5.4 二次置换多项式交织器的等价性 |
| 5.4.1 置换多项式(PP)的等价性与零多项式(NP) |
| 5.4.2 整数环上生成QNP的充要条件 |
| 5.4.3 QPP交织器的非等价计数 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间完成的论文及专利 |
（7）PCM/FM再入遥测系统中信道编码技术的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 我国遥测技术发展概况 |
| 1.2 Turbo 码研究进展 |
| 1.3 LDPC 码研究进展 |
| 1.4 论文的主要工作及内容安排 |
| 第2章 再入遥测的基本理论与数字实现 |
| 2.1 数字式遥测系统的组成 |
| 2.1.1 数据采集系统 |
| 2.1.2 数据恢复系统 |
| 2.2 PCM/FM 调制解调的数字实现 |
| 2.3 遥测信道 |
| 2.3.1 相干带宽和相干时间 |
| 2.3.2 瑞利衰落信道模型 |
| 2.3.3 莱斯衰落信道模型 |
| 2.3.4 双径信道模型 |
| 2.4 遥测信道仿真模型的建立 |
| 2.4.1 遥测信道模型 |
| 2.4.2 莱斯信道容量计算 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 Turbo 码和LDPC 码的编译码原理与比较分析 |
| 3.1 Turbo 码的编译码原理 |
| 3.1.1 Turbo 码的编码结构 |
| 3.1.2 Turbo 码的译码结构 |
| 3.1.3 Turbo 码的译码算法 |
| 3.2 Turbo 码译码性能分析 |
| 3.3 LDPC 码的编译码原理 |
| 3.3.1 LDPC 码的表示 |
| 3.3.2 LDPC 码的编码方法 |
| 3.3.3 LDPC 码校验矩阵的构造 |
| 3.3.4 LDPC 码的译码算法 |
| 3.4 LDPC 码的译码性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 编码PCM/FM 系统建模及性能分析 |
| 4.1 基于Turbo/LDPC 码的PCM/FM 系统模型 |
| 4.2 PCM/FM 遥测系统数字仿真 |
| 4.2.1 PCM/FM 系统仿真参数设置 |
| 4.2.2 PCM/FM 系统仿真波形 |
| 4.3 编码PCM/FM 遥测系统性能仿真 |
| 4.3.1 基于Turbo 编码的PCM/FM 遥测系统性能分析 |
| 4.3.2 基于LDPC 编码的PCM/FM 遥测系统性能分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 RICE 信道下基于EXIT 图的非规则LDPC 码设计与分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 EXIT 图原理 |
| 5.2.1 EXIT 图分析方法 |
| 5.2.2 LDPC 码译码门限 |
| 5.3 LDPC 码在RICE 信道中的特性 |
| 5.3.1 RICE 信道中的VND 曲线 |
| 5.3.2 RICE 的稳定性和对称性 |
| 5.4 在RICE 信道下的非规则码优化 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（8）T-TCM系统中的SNR失配分析（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 联合信道信噪比的T-TCM译码算法 |
| 3 SNR失配对T-TCM系统性能的影响分析 |
| 3.1 SNR失配对T-TCM系统性能的影响 |
| 3.2 原因分析与理论解释 |
| 3.3 无需SNR估计的T-TCM译码 |
| 4 结束语 |
（9）深空通信中微弱信号接收检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 深空测控信道编码发展现状 |
| 1.2.2 Turbo 码研究进展 |
| 1.2.3 LDPC 码研究进展 |
| 1.3 论文内容安排 |
| 第二章 深空测控系统体系结构与关键技术 |
| 2.1 深空测控通信系统架构 |
| 2.2 深空测控通信系统特点 |
| 2.2.1 遥远距离的微弱信号接收 |
| 2.2.2 特高发射功率 |
| 2.2.3 极长的传输延迟时间 |
| 2.2.4 功率受限的低码速数传系统 |
| 2.2.5 单通路、非带限、饱和功放的传输信道 |
| 2.3 深空测控通信系统的关键技术问题 |
| 2.3.1 纠错编译码技术 |
| 2.3.2 深空通信的调制解调方式 |
| 2.3.3 极窄带锁相接收机 |
| 第三章 现代信道编码基础理论 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基本原理 |
| 3.3 线性分组码 |
| 3.4 卷积码 |
| 3.4.1 基本概念 |
| 3.4.2 卷积码网格图及距离特性 |
| 3.4.3 维特比（Viterbi）译码 |
| 3.5 TURBO 码 |
| 3.5.1 编码结构 |
| 3.5.2 译码结构 |
| 3.6 LDPC 码 |
| 3.6.1 LDPC 码编码 |
| 3.6.2 LDPC 码译码 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 Turbo 码编译码技术研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 常规 Map 类译码算法 |
| 4.2.1 MAP 算法 |
| 4.2.2 Log-MAP 算法 |
| 4.2.3 Max-Log-MAP 算法 |
| 4.3 基于线性拟合的Log-MAP 译码算法及其性能 |
| 4.4 常规的交织器 |
| 4.4.1 随机型交织器 |
| 4.4.2 确定型交织器 |
| 4.5 基于二次置换多项式（QPP）交织器设计 |
| 4.5.1 基于整数N 的置换多项式 |
| 4.5.2 QPP 交织器 |
| 4.5.3 QPP 解交织器 |
| 4.5.4 性能仿真 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 APSO-EXIT 度分布对优化方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 常用度分布对的优化方法 |
| 5.2.1 密度进化算法（DE） |
| 5.2.2 高斯逼近法(GA) |
| 5.2.3 EXIT 图法 |
| 5.3 自适应微粒群EXIT 优化算法 |
| 5.3.1 自适应微粒群优化算法（APSO） |
| 5.3.2 APSO-EXIT 算法 |
| 5.4 仿真实验与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于QCE-PEG 的LDPC 码校验矩阵构造方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 常用构造方法 |
| 6.2.1 Gallager 构造方法 |
| 6.2.2 Mackay 构造方法 |
| 6.2.3 准循环扩展(QCE)法 |
| 6.2.4 渐进边增长(PEG)法 |
| 6.3 QCE-PEG 算法 |
| 6.3.1 QCE-PEG 算法原理和步骤 |
| 6.3.2 基矩阵的构造 |
| 6.3.3 偏移量的设置 |
| 6.4 仿真实验与分析 |
| 6.4.1 仿真条件与设计实例 |
| 6.4.2 采用不同方法构造的LDPC 性能比较 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 深空微弱信号接收机设计 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 接收机总体方案设计 |
| 7.3 载波捕获 |
| 7.3.1 常规载波捕获方案 |
| 7.3.2 载波捕获方案 |
| 7.3.3 二维捕获性能 |
| 7.4 载波跟踪及测速 |
| 7.4.1 常规载波跟踪方案 |
| 7.4.2 三阶锁相环根踪方案 |
| 7.4.3 锁相环和锁频环性能比较 |
| 7.4.4 二阶FLL 辅助三阶PLL |
| 7.4.5 测速 |
| 7.5 测距 |
| 7.5.1 侧音测距 |
| 7.5.2 伪码测距 |
| 7.5.3 音码混合测距 |
| 7.6 TURBO 编译码设计及FPGA 实现 |
| 7.7 LDPC 编译码设计及性能 |
| 7.7.1 LDPC-SPC 联合编译码研究 |
| 7.7.2 适合深空的LDPC-SPC 码的设计与仿真 |
| 7.8 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 工作总结 |
| 8.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文和科研工作 |
（10）OFDM及MIMO系统中的迭代接收技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 MIMO 系统中的信号检测技术 |
| 1.2.2 OFDM 以及MIMO-OFDM 系统中的信道估计技术 |
| 1.2.3 OFDM 以及MIMO-OFDM 系统中的频率同步技术 |
| 1.2.4 迭代接收技术 |
| 1.3 论文的研究思路与组织结构 |
| 1.4 论文的主要贡献 |
| 第二章 Turbo 接收机的性能分析与收敛预测 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 软入软出的信道译码 |
| 2.2.1 卷积码与卷积型Turbo 码的译码 |
| 2.2.2 迭代译码算法的统一模型 |
| 2.3 分组空时块码系统的软入软出检测 |
| 2.4 Turbo 迭代处理的性能分析 |
| 2.4.1 EXIT 图分析原理和方法 |
| 2.4.2 一致高斯条件下其他跟踪参数分析 |
| 2.4.3 利用EXIT 图分析迭代接收特性 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 平衰落多天线系统中的软检测算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统模型与基本检测算法 |
| 3.3 基于线性最小均方误差软干扰消除的空时检测 |
| 3.4 列表球形译码算法 |
| 3.4.1 ML-LSD 算法原理 |
| 3.4.2 MAP-LSD 算法原理 |
| 3.5 一种改进的MAP-LSD 算法 |
| 3.5.1 降低复杂度的方法 |
| 3.5.2 提高性能的方法 |
| 3.6 仿真结果 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 OFDM 系统中基于软信息处理的迭代信道估计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 无线信道的统计特性和系统模型 |
| 4.2.1 无线信道的统计特性 |
| 4.2.2 OFDM 系统模型 |
| 4.3 初始信道估计 |
| 4.3.1 基本估计准则 |
| 4.3.2 基于导频的信道估计 |
| 4.4 面向软判决的信道估计 |
| 4.4.1 接收机中的软信息处理 |
| 4.4.2 软符号的置信函数 |
| 4.4.3 自适应双模式转换信道估计 |
| 4.5 APP 信道估计算法 |
| 4.5.1 APP 信道估计算法的理论基础 |
| 4.5.2 新的APP 时域搜索信道估计 |
| 4.6 仿真分析 |
| 4.6.1 面向软判决的信道估计算法仿真和比较 |
| 4.6.2 APP 信道估计算法的仿真和比较 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 MIMO-OFDM 系统中基于EM 算法的信道估计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 MIMO-OFDM 的系统模型 |
| 5.3 MIMO-OFDM 系统的信号检测与信道估计 |
| 5.3.1 MIMO-OFDM 系统的Turbo 接收机结构 |
| 5.3.2 基于导频的初始信道估计 |
| 5.4 改进的Bayesian EM 信道估计算法 |
| 5.4.1 基于多天线信号解耦的EM 信道估计 |
| 5.4.2 Bayesian EM 信道估计 |
| 5.5 基于变分Bayesian EM 算法的联合符号检测与信道估计 |
| 5.5.1 EM 算法和VBEM 算法的变分解释 |
| 5.5.2 基于VBEM 算法的联合检测与信道估计 |
| 5.6 仿真结果 |
| 5.6.1 改进的Bayesian EM 信道估计仿真结果 |
| 5.6.2 基于VBEM 算法的联合检测与信道估计 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 快时变环境下的迭代信道估计与频偏估计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基本算法的讨论和扩展 |
| 6.2.1 递归EM 算法 |
| 6.2.2 随机假设下的递归EM 算法 |
| 6.3 MIMO-OFDM 系统在快时变条件下的信道估计和跟踪 |
| 6.3.1 系统模型 |
| 6.3.2 信道估计与跟踪算法 |
| 6.4 MIMO-OFDM 系统中的联合信道估计与频率同步 |
| 6.4.1 频偏对于MIMO-OFDM 系统的影响 |
| 6.4.2 初始基于导频的信道与频偏估计 |
| 6.4.3 联合信道与频偏估计 |
| 6.5 算法仿真 |
| 6.5.1 信道估计与跟踪算法仿真 |
| 6.5.2 联合信道估计与频偏跟踪算法仿真 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 主要研究成果及创新点 |
| 7.2 进一步研究的课题 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者攻读博士学位期间完成的主要论文 |
| 作者参与的科研项目 |
四、Turbo码Log-MAP算法的SNR估计和失配（论文参考文献）
- [1]深度学习辅助的LDPC-BICM接收算法研究[D]. 贺渊. 东南大学, 2020(01)
- [2]MIMO-PLC系统空时编码相关技术研究[D]. 孙瑞瑞. 华北电力大学, 2020
- [3]中低压电力线宽带载波通信物理层技术研究[D]. 程梦媛. 上海交通大学, 2020(01)
- [4]比特交织编码调制及软解调技术研究[D]. 赵骥. 上海交通大学, 2015(04)
- [5]信噪比失配对LDPC码译码影响的分析[J]. 张仲明,许拔,杨军,张尔扬. 计算机工程与科学, 2011(03)
- [6]Turbo编译码系统高效MAP译码、无数据辅助SNR估计与多项式交织器设计[D]. 赵宏宇. 西南交通大学, 2011(02)
- [7]PCM/FM再入遥测系统中信道编码技术的应用[D]. 季艳中. 杭州电子科技大学, 2010(06)
- [8]T-TCM系统中的SNR失配分析[J]. 闫涛,茹乐,张曦,杜兴民. 电子与信息学报, 2009(01)
- [9]深空通信中微弱信号接收检测方法研究[D]. 张桂华. 西安电子科技大学, 2008(08)
- [10]OFDM及MIMO系统中的迭代接收技术研究[D]. 张晓瀛. 国防科学技术大学, 2008(03)