脉冲噪声条件下低密度校验码译码理论与方法研究

The existing error correcting code decoding method which based on Gaussian channel assumption is lack of effective means to analyze the signals in wireless network, power line communications and underwater acoustic communications in which the impulse noise with heavy-tailed distribution plays an important role. And the problem has been restricted the current broadband wireless mobile communication system performance. Therefore, it is urgent to develop processing and decoding algorithms for the signals in non- Gaussian pulse noise environment. This project will develop the decoding theory and methods of LDPC code for broadband wireless mobile communication channel with impulse noise. For the characteristics of heavy-tailed distribution, the modulated coded signal transmission model in pulse noise channel is established. The decoding threshold in impulse noise channel of low-density parity-check codes is analyzed. The project is also seeking for the received signal likelihood approximation quantify scheme and processing method in such channel, and the mechanism of codes’ error floor. An efficient estimation method impulse noise parameter as well as the combined iterative decoding methods under unified graphical model architecture will be developed to improve the performance of LDPC decoding in impulsive noise channel. The research in this project aims to improve the performance of the receive signal processing method and decoding scheme, which will provide important theoretical and methodological guidance for the future development of the physical layer technology for wireless network, power line communication and underwater acoustic communication systems.

现有基于高斯信道假设的纠错码译码方法对于以脉冲噪声为主的通信环境缺乏有效接收信号分析手段和译码收敛性保证，已成为制约当前无线网络、电力线传输以及水声通信等系统性能提升的瓶颈。因此，亟需开发适用于非高斯脉冲噪声条件的编码信号接收处理与译码算法。本项目将开展脉冲噪声信道低密度校验码译码理论与方法的研究，针对重尾分布的特点，建立脉冲噪声信道中调制编码信号的传输模型；分析脉冲噪声信道低密度校验码的译码门限；寻找该信道下接收信号似然比信息的近似量化处理方法和译码误码平层的产生机理；建立高效脉冲噪声参数估计与译码联合迭代方法，提高通信系统在脉冲噪声信道中的接收性能。本项目对脉冲噪声条件下高性能接收信号处理和译码算法的研究，将为未来中国无线网络、电力线传输以及水声通信等通信系统物理层技术的发展提供重要的理论和方法指导。

本基金建立了脉冲噪声条件下的信号传输模型，搭建了算法验证系统，从理论上分析了LDPC码译码门限，从初始化信息优化设计、信道估计与译码联合迭代两方面提出了提高脉冲噪声条件下LDPC纠错性能的方法；为分析LDPC码的误码平层问题，从理论上提出了一种基于重要性采样的主导陷阱集筛选方法，并设计了高效的GPU与FPGA实现架构，提升了算法的有效性，加快了相关算法仿真验证的速度。.1）脉冲噪声条件下信号传输特性建模与LDPC码译码门限分析。.本基金首先研究了脉冲噪声的描述方法，建立了脉冲噪声信道条件下的信号传输特性模型；采用EXIT图分析了LDPC码译码门限，并提出了一种基于EXIT图辅助的脉冲噪声下LDPC码的构造方法。.2）脉冲噪声条件下信道接收似然比信息的近似处理方法与低误码平层译码机制研究。.根据脉冲噪声条件下接收符号的LLR与其幅值之间的关系，本基金提出了一种用于LDPC码软判决译码初始化过程的非线性LLR近似方法，在不同的脉冲噪声强度下均能获得较好的译码性能，在多数情况下均优于现有的LLR近似方法。.针对LDPC码误码平层的问题，本基金提出了一种基于重要性采样的主导陷阱集筛选方法，提高了错误平层预测的准确性，加快了错误平层预测的速度；.3）脉冲噪声信道估计与LDPC译码联合迭代方法研究。.本基金提出了一种脉冲噪声信道下联合信道估计与LDPC码译码方法，在消息传递框架下将基于采样-重要性重采样算法的噪声参数估计过程与基于和积算法的LDPC码译码过程相结合，给出了增强的重采样信道估计方法，优于采用样本分位数信道估计结合LDPC译码的方法。.4）脉冲噪声信道下LDPC码高效实现技术研究。.本基金提出了一种适用于脉冲噪声条件下的LDPC分组码GPU高速低延时软件译码架构，解决了软件实现中译码吞吐率与译码延时性能难以兼顾的问题。.最后，为了提高LDPC码的实用性，本基金提出了一种适合于FPGA的高效的低密度奇偶校验码(LDPC)译码方法，相对于传统译码方法，仅需增加少量存储量便能获得接近2 倍的吞吐率增益，相对于现有算法有明显的优势。