论文研究-LTE系统中咬尾卷积码的编译码算法.pdf

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介绍了LTE系统中的咬尾卷积编码器,分析了该编码器的增益,在众多译码算法的基础上研究咬尾卷积码的几种译码算法,通过MATLAB对这几种译码算法在不同信道环境、不同长度数据块的情况下进行性能仿真,并对仿真结果进行分析。从性能和复杂度这两个角度考虑, 两步维特比算法较适合作为LTE通信系统中咬尾卷积码的译码方法。
3340 计算机应用研究 L(1+m) (3) 图3比较了ML、WAVA、DTVA、TSVA在AWGN信道下对 于短数据块的译码性能。可以看出,ML算法性能最好,然后 TSVA译码”步骤如下: 依次是TSVA、DTVA和WAVA。DIVA在信噪比为6dB~8dB a)从所有状态开始Ⅴ iterbi译码,初始度量设为0。 时,性能比WAVA和TsVA稍差。图4比较了长数据块ML、 <,b)处理网格到末尾状态,在每次更新时存储所有状态的 WAVA, DTVA、TVA的译码性能,可以看出,除了MI算法,其 余几种算法的误比特率很接近。TSVA比WAVA稍好,在信噪 c)选出具有最小积累度量的未尾状态回朔,记录这条路比较高时,DTVA比WAVA和TSVA要好。DTⅤA的性能整体 径巾状态的似然值L(s),这条路径不一·定是咬尾的。 上比WAMA好,是因为DTⅤA比WAVA多了一次同朔过程;而 d)用似然值序列求得序列L(s)。 TSVA进行了两次不同的 Viterbi译码,所以性能比DTVA和 e)找出最大的L(s)的i所在的状态。 WAVA要好 f)将该状态作为始末状态进行 viterbi译码。 3.2.2瑞利信道 为了估计以上算法的计算复杂度,需要统计译码时总的 广义平稳非相关散射被认为是能够同时显示时廷扩展和 Viterbi更新次数和估计初始状态时所附加的操作。每一个多普勒扩展的最简单的随机过程。特别地,当不相关的路径个 Viterbi更新包括每一个状态的分支度量的计算和最佳度量分数足够大时,信道冲激响应的二次分量变为高斯广义平稳非相 攴的选择。ML译码要求做2″次单独的 Viterbi译码,M为编关散射(中屮心极限定理)。已经证明,高斯广义散射模型与许 码器的寄亻器个数,假如N为码块大小,则ML算法需要多实际多径衰落信道相吻合。瑞利衰落信道的离散冲激响应 2"×N次Vei更新。WAVA所需要的vlei译码迭代的数学模型可以表示为 次数是变动的,假设N为选代的次数,则WAVA需要的 Viter L-1 h(t, T)=2h(T)m 8(t-T,) bi更新次数为 NxM而DTA比WAVA多一个回溯过 其中:=-1,,表示离散传输路径数,T。是第m条路径的相 程。对TVA而言,附加的操作包括SOVA需要的一个减法、应时延,hn(T)服从瑞利分布,(T)服从均匀分布。仿直时具 个回朔和初始状态似然值的平均计算。附加的操作仅仅影 体的信道是用LTE中的 Extended pedestrian a(FPA)模型,信 响算法的第一阶段,第二阶段不需要估计。但这些附加的操作 与Ⅴ Viterbi更新相比较可以忽略不计。TSVA总的Ⅴti更新参数如表1所示 表1LTE系统中多径衰落下的(EPA)传播环境参数 次数为(N+1)Nn,与其他算法不同的是这个计算量对于不 路径 同的信噪比是一个常数。 参数 和对时延/ns0 30 110 410 3性能仿真 均功率/dB0 17.2-20.8 3.1仿真流程 取仿真数据为20bt,咬尾卷积编码后,用QSK进行调 制,经过墙利多径衰落信道后解调并译码,蒙特卡洛仿真结果 本文用MAAB对LE系统中咬尾卷积编码的几种译码如图5所示。可以看出,在瑞利多径衰落信道环境下,最大似然 方法在不同的信道环境下,对不同长度的数据块进行了性能仿算法的性能还是最好的,1SVA算法的性能比WAVA算法的性 真。信道采用加性高斯白噪声(AWGN)信道和瑞丽衰落信道,能女,在信噪比较高时,DVA的性能比WAVA和TSVA要好。 调制方式采用LTE系统中广播信道(BID规定的QPSK调制 10 LTE系统中咬尾卷积编码作为广播信道和控制信息的编码方 案,数据块不是很长,在20~60li之间,仿真时分别取20li 的数据块和0hit的数据块。在接收端进行信道译码之后,将 译码器的输岀与发送端输出进行比较,得出误比特率。 10 3.2结果分析 SNR/dB 3.2. L AWGN信道 图5多径衰落信道下不同译码算法的短数据性能比铰 AWGN信道是最简单、最基本的一种信道模型。在该信 从两种不同的信道环境的性能仿真可以看出,不论数据的 道中,统计独立的高斯噪声采样叠加在无码间串扰(II)的数长短,ML算法的性能都高于其他算法,但是这样的优势是以 据采样信号上。此时降低系统性能的重要噪声是来源于接收训算复杂度为代价的。因为ML算法的计算复杂度是按照编 机中产生的热噪声和进入天线的白然噪声。在此信道性能分码器中寄存器的个数呈指数增长的,对于实时性要求很高的通 析中,将20Ht的数据块和60M的数据块分别经过咬尾卷积信系统而言,会产生很大的延时。仿真结果显示,TSVA的性 编码,用QPSK进行调制,经过高斯信道后解调并译码,蒙特卡能整休上都优于WAVA和DTVA,只是在高信噪比时稍比Dr 洛仿真结果如图3和4所示。 VA差。从计算复杂度来讲,TSVA远小于ML,只比WAⅤA多 次Ⅴieri更新。因此,从性能和复杂度这两个角度考虑, -ML TSVA较适合作为LTE通信系统屮咬尾卷积码的译码方法。 10 强10 4结束语 10 本文介绍了LT通信系统中采用的咬尾卷积编码器,仿 SNR/dB 真了咬尾卷积编码的增益,结果显示晈尾卷积编码大大提高了 图3AWGN信道下不同译码图4AWGN信道下不同译码 通信的可靠性。在众多咬尾卷积码的译码(下转第3355页) 算法的短数据性能比较 算法的长数据性能比较 第9期 徐儒,等:种远程医疗系统中多专家会诊的洞度问题求解 3355 PI=ABI 2. CP Conltem \um=2. Ef Conltem Num =2. CEF Conltem P2=AD Num=3,则P5={CEF P4= DE I 4结束语 Ps=CEFI 该算法运用群体决策的方法,研究∫远程医疗系统中多专 优化操作结束,得到所求解问题的解P。输出P如表2所示。家调度会诊的问题。通过获取专家与病情类别之间的映射关 表2会诊方案和最优会诊方案 系,建立调度数学模型,采用貪心算法求得目标函数值,并进行 最优会诊方案 第轮 肠 1B 迭代扫描,最终求得最优的多专家会诊调度结果。该算法为远 流感 程疗系统中多专家会诊的调度问题提供了一种解决方案。 耳鼻喉 在算法中,任何与专家、病情类别映射关系有关的不准确的参 疹菌 CE、CF、EF、CEF CEE 数描述都会造成系统调度结果的偏差,但不会破坏整体的调度 根据算法的谐度可得:专家A和B共同会诊病情类别为策略。当系统的规模无限扩大时,仍可利用算法实现调度,囚 肠胃的病人。 而算法在健壮性、可扩展性方面具有优势,同时,可为类似冋题 首先确定A和B两位专家共同为病情类别为肠胃的病的求解提供参考 人进行会诊时,则实现每种病情类别都会诊一次,且所用的时参考文献: 间最少和每组会诊项专家成员数最大的最优会诊方案结果为: [1 Industry Seminar of transportation. Intelligent transport system[M] 病情类别为口腔的病人,由A和D两位专家共同会诊;病情类 Beijing: The Press of the Peoples Transport, 2000 别为流感的病人,由C和G两位专家共同会诊;病情类别为耳[2]YA0ya-f, LIU Kan. Genetic neural network based traffic flow forca 鼻喉的病人,由D和F两位专家共同会诊;病情类别为疹菌的 sting research[ J]. Highways& Automotive Applications, 2007 病人,出C、E和F三位专家共同会诊。 (6):28-30 调度算法执行了两次循环操作,则说叨要实现全部病情类[3]廖明宏.数禔结枸与算法[M.北京:高等教育出版社,20 别的病人都会诊一次,最少需要的时间为21才不至丁相互冲[4]章仁超,幸涛,张瑜,于免疲原理的控器参数整定方法[J 突。其中第一轮可以并行会诊的病情类别为C1、C3和C4,对 电子科技大学学很,2009,38(4):609-612,625 应的病人分别为肠胃病人、流感病人、耳鼻喉病人,其中对应的[5]龚伟.基于ⅤW的远程专家会诊系统中的实时音视颊捕获[J] 最优会诊方案为P1、P3和P4;第二轮可以并行会诊的病情类 计算机科学,2007,34(11):127-128 别为C2和C3,对应的病人分别为口腔病人和疹菌病人,其中「6段海宾,蚁群算法的收敛性研究「M1.北京:科学出放社,2005 对应的最优会诊方案为P2和P。 [7]肖业伟,黃辉先,王宸昊.基于蚁群算法的交叉路口多相位信号配 在S3会诊项集合中,分别有四种方案可供选择,即CE 时优亿[J].计算机工程与应月,2008,44(19):241-24 CF、EF和CEF。按照算法确定出最优的会诊方案P3=mx(S8]陈琳,刘翔,孙优贤,单交又路口交暹流的通用多相位智能控制策 Conltem Num)所对应的 Consultltem,可得CE_ Conltem_Num 略[J].浙江大学学报:工学版,2006,40(11):1947-1950 (上接第340页)算法基础上,本文研究了咬尾卷积码的几种译[5] HUNG Ta-pai, YUNGHSIANG S H, TING Yi-wu,etal. Low-com 码算法,分析了它们的复杂度,并对这几种译码算法进行了性 plexity ML decoding for convolutional tail-biting codes[ J]. IEEE 能仿真,对比了它们在不同的信道环境、不同长度数据块情况 Trans on Communications, 2008, 12(12): 883-885 下的译码性能。结果分析表明,两步维特比算法较适合作为6]0Rm, GARCIA P, UTIERRFZ E,at. Twn step S0 VA-based LTE通信系统中咬尾卷积码的译码方法。 decoding algorithm for tailbiting codes[ J]. IEEE Communications Letters,2009,13(7):510-512 参考文献 [? ZHANG Min, HUANG Jun-wei, MENG Jie, et al. Research on an- [I] 3GPP TS 36. 212 v8. 8.0, multiple channe based decode of tail-biting convolutional codes and their performance neva: 3GPP. 200 analyses u Ised in LTE system C//Proe of International Conference [2 WANG Q, BHARGAVA V K. An efficient maximum likelihood de n information TechnolDgy and Applications. 2009: 303-306 coding algorithm for generalized tail biting convolutional codes inclu [8 LI Yun-xin, HUANG Xiao-jing. Generation of independent rayleigh ding quasi-cyclic codes[ J]. IEEE Trans on Communications faders[ C//Proc of IEEE International Conference on Communica- 1989,37(8):875-879 tions. new orleans. Eee 2000, 41-45 [3 RICHARD V C, CARL-ERIK W S. An efficient adaptative circular [9 NORI A V, SHANKAR P. Unifying views of tail-biting trellis con Viterbi algorithm for decoding generalized tailbiting convolutional slluclions for linear block codes[ J. IEEE Trans on Information codee[ J]. IEEE Trans on Vehicular Technology, 1994, 43(1 Theory,2006.52(10):4431-4443 57-68 [10 3GPP TS 36. 101 v8.7.0, user equipment(UE) radio transmission 4 SHAO R Y. SHU Lin, MARC P C. Two decoding algorithms for tail- and reception S. Geneva: 3GPP, 2009 biting codes J]. IEEE Trans on Communications, 2003, 51 [11] 3GPP TS 36. 211 v8. 8.0, pysical channels and modulation[ S].Ge- (10):1658-1665 neva:3GPP, 2009

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