chap4[1]-iterative turbo code decoder

格式：pdf
大小：118.86 KB
文档页数：30

下载文档原格式

Turbo码的几种译码算法及性能比较

Turbo码的几种译码算法及性能比较
武冬冬;赵刚
【期刊名称】《仪器仪表用户》
【年(卷),期】2008(015)003
【摘要】本文主要描述了Turbo码译码的具体算法和实现的性能,几种算法
是:MAP、Max-Log-MAP、Log-MAP和SOVA算法.MAP算法被用于卷积码的译码,但用作Turbo码的译码还是要做一些修改;Max-Log-MAP与Log-MAP是根据MAP算法在运算量上做了重大改进,更加适合于实际系统的运用;Viterbi算法并不适合Turbo码的译码,修改后的具有软信息输出的SOVA算法,就正好适合了Turbo码的译码.这些算法在复杂度上和性能上具有一定的差异,系统地了解这些算法的原理是对Turbo码研究的基础,同时对这些算法的复杂度和性能的比较研究也将有助于Turbo的应用研究.
【总页数】3页(P98-100)
【作者】武冬冬;赵刚
【作者单位】四川大学,电子信息学院,成都,610064;四川大学,电子信息学院,成都,610064
【正文语种】中文
【中图分类】TN911
【相关文献】
1.卷积码和Turbo码在视频传输中的性能比较 [J], 刘星成;张光昭
2.基于AWGN多次迭代的Turbo码与卷积码性能比较 [J], 王辉;王中训;段中华
3.一种易于实现的Turbo码乘积码译码算法 [J], 潘玲;白振兴
4.基于RADIX-4的Turbo码全并行译码算法 [J], 赵瑞祥;潘克刚;王欣婷
5.水声信道中LDPC码和Turbo码性能比较研究 [J], 刘胜兴;付强
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

高速通信系统中两种Turbo迭代译码算法的比较

高速通信系统中两种Turbo迭代译码算法的比较郭丽;蒋卓勤;邓玉元【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2005(28)21【摘要】1993年提出的Turbo码因其优异的性能而引起编码界的关注.之后不久提出的乘积码,是Turbo码的一个分支,他是一种分组纠错码,具有良好的性能.但是多年来大多数学者将研究集中于卷积Turbo码,而很少有人关注考虑分组Turbo码(即乘积码),事实上乘积码相比卷积Turbo码在牺牲较小性能的情况下很大程度地降低了译码复杂度.本文将基于软输入/输出的Turbo译码算法,提出并分析了传统的卷积Turbo码和分组Turbo码(乘积码)的迭代译码算法,并对比分析了两者的译码性能,最后结果表明,两类码非常适合于未来的高速移动通信系统应用,尤其对乘积码,不仅具有较高的码率,同时可以获得更好的误比特率性能,在实际应用中更具有吸引力.【总页数】3页(P16-18)【作者】郭丽;蒋卓勤;邓玉元【作者单位】西安通信学院,陕西,西安,710106;西安通信学院,陕西,西安,710106;西安通信学院,陕西,西安,710106【正文语种】中文【中图分类】TN919.3+2【相关文献】1.水准观测中两种稳健迭代限值选取的比较和研究 [J], 殷四和2.基于Cyclic-2伪最大似然算法的Turbo乘积码在高速移动通信系统中的译码方法 [J], 陈超;罗汉文;徐友云;张乐3.Turbo乘积码的两种迭代译码器的比较 [J], 朱光喜;何业军;王锋;刘文明4.3G移动通信系统中的两种多速率语音编码的性能比较 [J], 王海涛;刘家康5.光纤通信系统中两种新型调制格式的比较 [J], 张霞;许恒迎;牛慧娟;白成林;张晓光因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

关于Turbo code解码器实现的几种方案

关于Turbo code解码器实现的几种方案
李景玉;贺秀峰;王华
【期刊名称】《煤矿机械》
【年(卷),期】2003()8
【摘要】介绍了Turbo码的基本结构 ,并从工程实现的角度提出了实现Turbo码解码器的几种方案 ,从DSP和FPGA实现以及使用专用芯片 (ASIC)几个方面进行了分析和比较 ,得出了随着Tur bo码应用的逐渐升温。

【总页数】4页(P61-64)
【关键词】Turbo码解码器;DSP;FPGA;IPCore
【作者】李景玉;贺秀峰;王华
【作者单位】河北建筑科技学院;邯郸钢铁集团
【正文语种】中文
【中图分类】TP39
【相关文献】
1.3GPP Turbo解码器解交织矩阵的硬件实现 [J], 朱志辉;游敏惠
2.一种新的NIOS-Ⅱ Turbo解码器硬件加速方案 [J], 陈向华;周娟
3.应用于TD-SCDMA的Turbo码解码器的算法及硬件实现 [J], 诸烜程;陈杰
4.基于DSP处理器的UMTS Turbo MAP解码器高效实现 [J], Hazarathaiah Malepati; Yosi Stein
5.基于DSP处理器的UMTS Turbo MAP解码器高效实现 [J], Hazarathaiah Malepati; Yosi Stein
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

turbo code 计算方法

turbo code 计算方法摘要：1.引言2.Turbo码的原理3.Turbo码的计算方法4.计算实例5.结论正文：【引言】在数字通信和数据存储领域，纠错码的应用至关重要。

Turbo码作为一种可靠的信道编码技术，凭借其优异的性能在诸多领域得到了广泛应用。

本文将详细介绍Turbo码的计算方法，以期帮助读者更好地理解和应用这一技术。

【Turbo码的原理】Turbo码，又称为递归卷积码，是由Berrou等人于1993年提出的一种信道编码技术。

其基本原理是通过两个或多个简单的卷积码相互交织，构成一个复杂的编码器，从而在信道中实现高效的数据传输。

Turbo码的性能接近香农极限，且具有较好的误码率特性。

【Turbo码的计算方法】Turbo码的计算方法主要包括以下几个步骤：1.初始化：根据输入数据比特，初始化编码器的状态。

2.编码：将输入数据比特序列依次输入到编码器的各个级联卷积码中，计算出编码器的输出比特序列。

3.交织：将编码器的输出比特序列进行交织，得到交织后的比特序列。

4.校验：对交织后的比特序列进行校验，判断是否满足特定的校验条件。

若满足，则继续下一步；否则，进行反馈调整。

5.解交织：将校验后的比特序列进行解交织，得到原始输入数据比特序列。

6.反馈调整：根据解交织后的比特序列，调整编码器的状态，以实现更好的编码效果。

【计算实例】以一个简单的3级Turbo码为例，设编码器的初始状态为0，输入数据比特序列为1011。

根据Turbo码的计算方法，我们可以得到以下结果：1.初始化：状态为02.编码：输入比特1，编码器输出比特为10103.交织：交织后的比特序列为01014.校验：满足校验条件，继续下一步5.解交织：解交织后的比特序列为10106.反馈调整：状态调整为1017.重复步骤2-6，直至输入比特序列结束【结论】Turbo码作为一种高效、可靠的信道编码技术，在数字通信和数据存储等领域具有重要应用价值。

Coding Theory(part four)

Fig.7 Iterative (Turbo) Decoder
12
Iterative (Turbo) Decoder
Further iterations can be performed, each resulting in a further refinement of the data estimate, eventually converging on a solution with a small number of data errors. Typically 8 or more iterations may be used.
→∵ De-interleaver has broken up error bursts of the inner code.
7
Iterative Decoding
The optimum decoder for the joint code is the ML one. However for the whole array, it would be prohibitively complex. Decoder1 must still work with hard decisions from decoder2 and therefore information will be lost. If the decoding in the opposite order, as shown bellow, it would be equally possible.
Fig7. shows the form in which the decoder is implemented. We can see which data is transferred to additional hardware for each iteration, while subsequent data blocks are processed in the single set with feedback from the output to the input of decoder2, indicating that the same data could be processed repeatedly by the same hardware. “Turbo”-engine is working just like this. →some energy at the output is fed back to the input.

Turbo码编解码分析

本科毕业论文Turbo码编译码研究与应用姓名包丽红学院光电信息与计算机工程学院专业通信工程指导教师川讲师完成日期2013年5月理工大学全日制本科生毕业设计（论文）承诺书本人重承诺：所呈交的毕业设计（论文）Turbo码编译码研究与应用是在导师的指导下，严格按照学校和学院的有关规定由本人独立完成。

文中所引用的观点和参考资料均已标注并加以注释。

论文研究过程中不存在抄袭他人研究成果和伪造相关数据等行为。

如若出现任何侵犯他人知识产权等问题，本人愿意承担相关法律责任。

承诺人（签名）：日期：Turbo码编译码研究摘要C.E.Shannon在其著名的信道编码理论中给出了有噪信道中当信息速率达到信道容量时实现无差错传输的三个基本条件：随机编码、长码和最大似然译码。

Turbo码在信噪比比较低的高噪声环境下性能优越，具有良好的抗干扰、抗衰落能力，而且具有接近Shannon 极限的良好性能性能，这是分组码、卷积码等其他码型所达不到的。

现在，Turbo码已经被广泛应用于WCDMA、CDMA2000、3GPP等当代通信协议中。

Turbo码是在卷积码和级联码的理论上发展起来的，它巧妙地将卷积码与交织器结合起来，实现了由短码构造长码和随机编码的性能。

交织器是Turbo码的重要组成部分，它的作用是实现Turbo码的随机编码并提高其码重。

Turbo码用迭代译码算法逼近最大似然译码，这样不仅降低了译码复杂度，且使其译码性能接近最大似然译码。

本文首先介绍了信道编码理论与技术的发展，并对Turbo码编译码算法的基本理论进行了深入研究，在简述了Turbo码的编码原理、交织器原理、译码原理以及发展状况的基础上，将Turbo码与其他信道码做了比较。

Turbo码的译码算法较复杂，占用的存储空间比较大，不利于工程实现。

本文涉及到的译码算法主要有Log-MAP算法和SOVA算法。

SOVA 算法是一种软输入软输出的译码算法，Log-MAP算法由于软信息的损失较多而有部分的性能缺失。

lte中turbo码工作原理

lte中turbo码工作原理Turbo codes are an important type of error-correcting codes used in communication systems. Turbo码是通信系统中一种重要的纠错码。

The working principles of turbo codes are based on parallel concatenated convolutional codes and iterative decoding. Turbo码的工作原理基于并行级联卷积码和迭代译码。

In a turbo code system, the input data is first separated into two streams and then encoded by two separate recursive systematic convolutional (RSC) encoders. 在turbo码系统中，输入数据首先被分成两路然后分别由两个不同的递归系统卷积编码器进行编码。

After the data is encoded, it is interleaved to introduce time diversity, and then modulated for transmission over the channel. 编码后的数据通过交织引入时域差异性,然后进行调制发送到信道上。

At the receiving end, the received data is demodulated and deinterleaved before being decoded using the iterative decoding process. 在接收端，接收到的数据进行解调和去交织后，进行迭代译码过程。

The iterative decoding process is a key feature of turbo codes, where the soft information from one decoder is used to inform the other decoder, and vice versa, through multiple iterations. 迭代译码过程是turbo码的关键特征,其中一个译码器的软信息被用来通知另一个译码器,反之亦然,通过多次迭代。

Turbo码LDPC码的译码方法

20
2013年7月29日
LDPC码的提出
北京邮电大学信息理论与技术教研中心
• 后来人们进一步发现，在同样足够长的码长条件下，其性能甚至还优于Turbo码，从而重新引起人们广泛关注与进一步的研究。
21
2013年7月29日
LDPC码研究的方向
北京邮电大学信息理论与技术教研中心
15
2013年7月29日
各类算法小结
北京邮电大学信息理论与技术教研中心
• 就硬件实现而言， log-MAP的计算复杂度比MAP低，但译码精度一样；而对于 logMAP、 Max-log-MAP、双向SOVA和单向SOVA，它们的计算复杂度依次降低，但译码精度也相应的依次降低。
27
2013年7月29日
LDPC码与Turbo码之间的对比
北京邮电大学信息理论与技术教研中心
从性能上看，Turbo码更适合于中、短长度码长，比如在3G中，Turbo码就是首选，而对于更长的码长时，LDPC码的性能将超过 Turbo码。
28
2013年7月29日
这里主要比较常用的MAP、logMAP、 Max- logMAP以及SOVA算法之间的关系。 • logMAP算法：它与MAP算法等效，只是将、、转移至对数域中去计算，并且将乘法运算映射为加法运算，加法运算映射为E运算，其目的是为了便于硬件实现。
7
2013年7月29日
各类算法之间的关系
显然对于分子，SOVA算法可以从众多满足 u k 为1的序列概率中找到最大的序列概率；但对于分母，SOVA算法则不一定能从众多 uk 满足为1的序列概率中找到最大的序列概率；而是从延时窗中更新得到的那条件随路径所对应的后验概率。所以SOVA输出似然比的绝对值比Max-log-MAP算法大，既存在似然比高估问题。

Turbo码算法补充——两种结构

17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47
168 176 184 192 200 208 216 224 232 240 248 256 264 272 280 288 296 304 312 320 328 336 344 352 360 368 376 384 392 400 408
101 21 57 23 13 27 11 27 85 29 33 15 17 33 103 19 19 37 19 21 21 115 193 21 133 81 45 23 243 151 155
84 44 46 48 50 52 36 56 58 60 62 32 198 68 210 36 74 76 78 120 82 84 86 44 90 46 94 48 98 40 102
三、仿真结果
1. 不同译码算法间的误码率比较，交织深度 500，迭代次数为 10，采用 3GPP 标准结构：
10
-1
误码率曲线 map算法 logmap算法 maxlogmap算法
10
-2
10
BER
-3
10
-4
10
-5
10
-6
0
0.2
0.4
0.6 0.8 Eb/N0(dB)
1
1.2
1.4
10
-1
误码率曲线交织深度 500 交织深度 1000 交织深度 4000 吴宇飞交织深度 4000
10
-2
10
-3
BER
10

Turbo码编解码

实验五Turbo码编码实验指导一、实验目的1、掌握TURBO码的编解码原理。

2、掌握TURBO码的软件仿真方法。

3、掌握TURBO码的硬件仿真方法。

4、掌握TURBO码的硬件设计方法。

二、预习要求1、掌握TURBO码的编解码原理和方法。

2、熟悉matlab的应用和仿真方法。

3、熟悉Quatus的应用和FPGA的开发方法。

三、实验原理1、Turbo码编码原理Turbo码是1993年法国人Berrou提出的一种新型编码方法。

它巧妙的将卷积码和随机交织器结合在一起；同时，采用软输出迭代译码来逼近最大似然译码。

Turbo码编码原理框图如图所示：a、编码器图中编码器的结构图如图输入为10010001时，输出为11100101、寄存器为00：输入为1，反馈位为1，状态为100，输出为1；2、寄存器为10：输入为0，反馈位为1，状态为110，输出为1；3、寄存器为11：输入为0，反馈位为0，状态为011，输出为1；4、寄存器为01：输入为0，反馈位为1，状态为101，输出为0；5、寄存器为10：输入为1，反馈位为0，状态为010，输出为0；6、寄存器为01：输入为0，反馈位为1，状态为101，输出为0；7、寄存器为10：输入为0，反馈位为1，状态为110，输出为1；8、寄存器为11：输入为1，反馈位为1，状态为111，输出为0；图中，两个方框为移位寄存器，⊕为异或器。

b、交织器交织可以将长的突发错误分散到每个行码中去。

以最常用的交织器－行列交织器为例，它的交织方式是采用行顺序写入、列顺序读出的方式，而解交织列顺序写入，行顺序读出。

交织时，输入序列为：a11 a12 a13 a14a21 a22 a23 a24a31 a32 a33 a34a41 a42 a43 a44通过行列交织后变为：a11 a21 a31 a41a12 a22 a32 a42a13 a23 a33 a43a14 a24 a34 a44上述序列为四组长度为四的码组。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

Fu-hua Huang
Chapter 4. Iterative Turbo Code Decoder
38
4.2 Reliability of the General SOVA Decoder
The reliability of the SOVA decoder is calculated from the trellis diagram as shown in Figure 4.2.
Fu-hua Huang Chapter 4. Iterative Turbo Code Decoder 39
To illustrate the concept of reliability, two examples are given below. In these examples, the Viterbi algorithm selects the survivor path as the path with the smaller accumulated metric. In the first example, assume that at node S1,t the accumulated survivor metric Vs(S1,t)=50 and that the accumulated competing metric Vc(S1,t)=100. The reliability value associated with the selection of this survivor path is L(t)=|50-100|=50. In the second example, assume that the accumulated survivor metric does not change, Vs(S1,t)=50, and that the accumulated competing metric Vc(S1,t)=75. The resulting reliability value is L(t)=|50-75|=25. Although in both of these examples the survivor path has the same accumulated metric, the reliability value associated with the survivor path is different. The reliability value in the first example provides more confidence (twice as much confidence) in the selection of the survivor path than the value in the second example. Figure 4.3 illustrates a problem with the use of the absolute difference between accumulated survivor and competing metrics as a measure of the reliability of the decision .
0 0 0 1 States 1 1 2 0 2 2 1 0 2 1 1 2 1
S 3,t
0
0
0
0
S 0,t
0
0
V s(S 1,t )
0
1
1
S 1,t
1 0
1
V c(S 1,t) S 2,t
2
1
2
3 Memorization Level (MEM)
3 5 t-5
3 4 t-4
3 3 t-3
3 2 t-2
3 1 t-1
3 0 Time (t) t
Figure 4.2: Example of survivor and competing paths for reliability estimation at time t [Ber93a]. In Figure 4.2, a 4-state trellis diagram is shown. The solid line indicates the survivor path (assumed here to be part of the final ML path) and the dashed line indicates the competing (concurrent) path at time t for state 1. For the sake of brevity, survivor and competing paths for other nodes are not shown. The label S1,t represents state 1 and time t. Also, the labels {0,1} shown on each path indicate the estimated binary decision for the paths. The survivor path for this node is assigned an accumulated metric Vs(S1,t) and the competing path for this node is assigned an accumulated metric Vc(S1,t). The fundamental information for assigning a reliability value L(t) to node S1,t’s survivor path is the absolute difference between the two accumulated metrics, L(t)=| Vs(S1,t) - Vc(S1,t) | [Ber93a]. The greater this difference, the more reliable is the survivor path. For this reliability calculation, it is assumed that the survivor accumulated metric is always “better” than the competing accumulated metric. Furthermore, to reduce complexity, the reliability values only need to be calculated for the ML survivor path (assume it is known for now) and are unnecessary for the other survivor paths since they will be discarded later.
1
)=100
3 Memorization Level (MEM)
3 5 t-5
3 4 t-4
3 3 t-3
3 2 t-2
3 1 t-1
Figure 4.1: A concatenated SOVA decoder where y represents the received channel values, u represents the hard decision output values, and L represents the associated reliability values.
Chapter 4. Iterative Turbo Code Decoder
This chapter describes the basic turbo code decoder. The turbo code decoder is based on a modified Viterbi algorithm that incorporates reliability values to improve decoding performance. First, this chapter introduces the concept of reliability for Viterbi decoding. Then, the metric that will be used in the modified Viterbi algorithm for turbo code decoding is described. Finally, the decoding algorithm and implementation structure for a turbo code are presented.
Vs(S0,t-4)=10 L(t-4)=10 Vc(S0,t-4)=20 Vs(S0,t-2)=50 L(t-2)=25 Vc(S0,t-2)=75
0
Paths diverge
0
0
0
0
0
0
0
0
Vs(S1,t)=100 S1,t L(t)=0
0
1 1 1 0 2 2 1 1 1
1 States
1
1
2 0 2
4.1 Principle of the General Soft-Output Viterbi Decoder
The Viterbi algorithm produces the ML output sequence for convolutional codes. This algorithm provides optimal sequence estimation for one stage convolutional codes. For concatenated (multistage) convolutional codes, there are two main drawbacks to conventional Viterbi decoders. First, the inner Viterbi decoder produces bursts of bit errors which degrades the performance of the outer Viterbi decoders [Hag89]. Second, the inner Viterbi decoder produces hard decision outputs which prohibits the outer Viterbi decoders from deriving the benefits of soft decisions [Hag89]. Both of these drawbacks can be reduced and the performance of the overall concatenated decoder can be significantly improved if the Viterbi decoders are able to produce reliability (soft-output) values [Ber93a]. The reliability values are passed on to subsequent Viterbi decoders as apriori information to improve decoding performance. This modified Viterbi decoder is referred to as the soft-output Viterbi algorithm (SOVA) decoder. Figure 4.1 shows a concatenated SOVA decoder. Overall Concatenated SOVA Decoder y L=0 SOVA 1 u1 L1 SOVA 2 u2 L2