低密度奇偶校验码(Low Density Parity Check Code,LDPC)属于线性分组码的一种,因为其校验矩阵具有稀疏特性,并且具备接近香农极限的纠错性能,所以被广泛使用在各种场合之中。LDPC码的编译码性能优秀,但在实际使用时,不合理的设计往往...
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低密度奇偶校验码(Low Density Parity Check Code,LDPC)属于线性分组码的一种,因为其校验矩阵具有稀疏特性,并且具备接近香农极限的纠错性能,所以被广泛使用在各种场合之中。LDPC码的编译码性能优秀,但在实际使用时,不合理的设计往往会导致编译码复杂度偏高,从而占用过多的硬件资源。因此需要考虑如何在使用较少硬件资源的条件下,达成尽可能高的吞吐率。本文针对国际空间数据系统咨询委员会(Consultative Committee for Space Data Systems,CCSDS)标准中适用于近地空间通信的(8176,7154)LDPC码,分别设计了一种基于准循环结构的并行编码器和一种基于归一化最小和算法的部分并行译码器。首先,本文分析了LDPC码的基础理论知识,研究了CCSDS标准下LDPC校验矩阵与生成矩阵的结构特点,重点推导了LDPC码的编译码原理,并探讨了采用不同编译码方案时LDPC码性能的优劣。通过理论分析与仿真,对比不同条件下译码算法的性能,并确定了最终使用的译码算法、迭代次数、归一化因子等相关参数,最后研究了译码器的定点量化方案。其次,针对CCSDS标准(8176,7154)LDPC码进行了高速编码设计与实现。通过研究不同编码算法的复杂度,选择了复杂度最低的准循环结构编码算法。从矩阵结构入手,采用移位累加计算单元(Shift Register Adder Accumulator,SRAA),以并行的思路完成了编码器整体结构的设计。最终分析可知,编码器最大工作频率为223.31Mhz,当编码器工作时钟为200MHz时,可实现编码吞吐率达到2.8Gbps。最后,通过前文对译码算法的研究,采用归一化因子为0.75的归一化最小和译码算法设计并实现了部分并行结构的译码方案。针对译码过程中校验节点信息处理延时过大的问题,提出了一种改进的比较器结构,通过多层级联的方式提高了信息比较的速度,改进校验节点的更新流程,在不增加运算复杂度的情况下减少了单次迭代所需时间。本论文以Zynq7100系列器件作为研究平台,针对CCSDS标准的(8176,7154)LDPC码,设计了准循环结构的LDPC(Quasi-Cyslic LDPC,QC-LDPC)译码器。结果表明,本译码器支持的最大工作频率可达100.57MHz,当工作时钟为100MHz、迭代次数为10次的情况下,译码端的资源消耗为7.82%,吞吐率可达到80Mbps。本设计具有实际工程意义,为其他研究提供了一定的参考价值。
随着5G新无线电接入技术(New Radio Access,NR)的不断发展,人们对大容量、低延时、高可靠、高速度、低功耗通信的需求更加迫切。在数字通信系统中,信道编码是5G NR的关键技术之一,而海量的信息数据传输对5G信道编码提出了更高的要求。...
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随着5G新无线电接入技术(New Radio Access,NR)的不断发展,人们对大容量、低延时、高可靠、高速度、低功耗通信的需求更加迫切。在数字通信系统中,信道编码是5G NR的关键技术之一,而海量的信息数据传输对5G信道编码提出了更高的要求。低密度奇偶校验(Low Density Parity Check,LDPC)码作为5G NR的信道编码中数据信道的长短编码方案,将继续发挥不可或缺的作用。本文主要对LDPC码的编译码算法以及编译码技术的硬件实现开展研究。论文提出了基于模型驱动的深度神经网络归一化最小和译码算法(Neural Normalized Min Sum,NNMS),结合模型驱动深度学习方法与传统的NMS译码器的优点,将校验节点消息处理与变量节点消息处理之间的迭代译码过程展开为前向传播网络,仿真结果表明相比传统的译码算法误码率性能提升了1.5d B。考虑到NNMS以大量的乘法器为代价来提高误码率性能,提出了共享神经元归一化最小和(Shared Neural Normalized Min Sum,SNNMS)的改进译码方法,以共享神经元的方法来减少修正因子的数量,在最终没有增加太多计算复杂度的同时,提高了误码率的性能,相比NNMS误码率性能提升了0.4d B。考虑LDPC编译码技术的硬件可实现性,本文设计了更适合硬件实现的Efficient算法和归一化最小和算法,在FPGA平台设计实现了LDPC编译码器。搭建了完整的LDPC编译码通信系统,完成了收发联调、功能仿真和板级验证。
自由空间光(Free Space Optical,FSO)通信是一种新型的无线通信方式,作为最后一公里解决方案已经成为近年来研究的热点,它以激光作为载体把信息加载到激光上发送到大气进行传输。FSO通信具有广泛的应用领域。例如:深空通信、中轨道、地...
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自由空间光(Free Space Optical,FSO)通信是一种新型的无线通信方式,作为最后一公里解决方案已经成为近年来研究的热点,它以激光作为载体把信息加载到激光上发送到大气进行传输。FSO通信具有广泛的应用领域。例如:深空通信、中轨道、地面之间的复杂地形导致的其它通信方式实现困难的通信,在一些特殊情况下还可以进行地面与卫星之间的通信,一般情况下把地面之间的激光通信称为“大气激光通信”。FSO通信系统之所以受到越来越多学者们的青睐,主要是因为这种通信技术具有如下优势:它具有相当高的传输速率,不亚于光纤的传输速率,在一些特殊情况下,FSO通信的最高通信速率可达到56 Gb/s;FSO通信技术不受带宽的限制,相对于射频无线通信在频谱资源上有着很大的优势。虽然FSO通信技术具有诸多优势,在其发展中也存在着技术瓶颈。在激光通信中,大气的影响和光强起伏是限制通信质量和通信距离的主要原因。为了抑制大气对通信性能的不良作用,国内外的学者们在不同方面进行了研究,其中主要技术有:光源技术、自适应校正技术、编码与调制技术等,其中信道编译码是本文研究的重点。低密度奇偶校验(Low Density Parity Check,LDPC)码是具有逼近Shannon极限性能的好码型,它具有极低的错误平层。由于性能优异,使得LDPC码在无线通信领域应用广泛,并成为第四代移动通信的标准之一。但是,对它在自由空间光通信领域中的应用研究还具有很大的挖掘空间,本文正是以此为出发点展开的。本文首先介绍了大气激光通信的相关理论知识。在介绍了几种基本的信道模型后,详细分析了大气中各种噪声,并给出了大气信道模型。综合各种大气湍流信道噪声对通信链路造成的干扰,采用了与实测数据较为一致的Gamma-Gamma分布作为信道模型。研究了LDPC码的结构和校验矩阵的构造方法和LDPC码的几种迭代译码算法,包括概率域BP算法、对数域BP(LLR BP)算法、最小和(Min Sum)算法、归一化最小和算法、迭代APP算法等多种算法,提出了一种基于归一化最小和算法的改进算法,并在各种湍流强度信道下对各译码算法在复杂度和性能上进行了比较和仿真分析。然后在Gamma-Gamma信道模型上对几种译码算法进行了仿真比较,分析所提出的改进算法相比于最小和算法、LLR BP算法的性能提升。最后讨论了迭代次数和码长选取对译码性能的影响。
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