（信号与信息处理专业论文）基于因子图的迭代接收机设计与优化.pdf

北京邮电大学博士学位论文摘要 基于因子图的迭代接收机设计与优化 摘要 迭代接收技术能够大大提高系统性能，因子图是一种用于分析和设 计迭代接收机的有效工具。本论文对于两种基于因子图的迭代接收结构 进行了深入的研究。主要工作包括： 1 对i d m a 原理进行深入研究，包括：( 1 ) 运用因子图对交织分多址接 入( i d m a ) 的迭代多用户检测问题进行分析，并与c d m a 的因子图相 比较，分析i d m a 能够采用低复杂度迭代检测算法的原因，( 2 ) 用和 积算法的一般准则推导i d m a 检测算法，揭示i d m a 低复杂度检测 算法与因子图上和积算法的内在联系。( 3 ) 用e x i t 图对未编码i d m a 系统和卷积编码i d m a 系统进行分析，研究信道编码方式对于i d m a 系统性能的影响。 2 对等功率i d m a 系统进行了优化设计，包括：( 1 ) 对未编码i d m a 系统中消息之间的相关性进行分析，在此基础上设计了一种p e g 交 织器，改进未编码i d m a 系统性能；( 2 ) 将u ) p c 码用于多址接入 信道，设计了多用户l d p c 编码和l d p c 编码i d m a 两种方案，设 计了一种针对d m a 低复杂度检测算法的高斯近似密度进化方法，将 这种方法与差分进化方法相结合对用于多址接入信道的非规则 l d p c 码进行优化。 t t 北京邮电大学博士学位论文 3 设计了一种用于b 3 g 系统的基于d m a 的单步随机接入信道。将 i d m a 用于b 3 g 系统随机接入信道的资源请求数据传输。设计了完 整的单步随机接入信道，包括前导码和资源请求数据，提出了一种基 于峰均比检测的前导码检测算法并对其性能进行分析；通过在数据部 分加入子标识的方法，使得基于i d m a 的单步随机接入具有更低的碰 撞概率。 4 研究了m 序列迭代捕获有关的三个问题，包括：( 1 ) 非相干差分迭 代捕获算法及序列还原：利用m 序列的差分特性，设计了一种差分 和积迭代捕获算法，并利用m 序列的相差约束特性，设计了一种低 复杂度的差分序列还原算法。( 2 ) 多个m 序列的并行迭代捕获问题： 将m 序列的迭代捕获和l d p c 多用户编码结合起来，设计了一种低 复杂度的多个m 序列并行迭代捕获算法。( 3 ) 生成多项式非“稀疏” 的m 序列并行迭代捕获的因子图优化问题：利用m 序列的采样特性 和相差约束特性，结合l d p c 码因子图的优化设计理论，对生成多项 式非“稀疏”的m 序列因子图进行优化设计，获得了良好的迭代捕 获性能。 关键词：因子图迭代接收机交织分多址低密度校验码外信息 传递图高斯近似m 序列迭代捕获 北京邮电大学博士学位论文 f a c t o rg r a p hb a s e di t e r a t i v er e c e i v e r d e s i g na n do p t i m i z a t i o n a b s t r a c t n e r a t i v er e c e i v 盯t l l r l o l o g yc 缸i m p f o v et h es y s t c i np 娟册a i k ed 船m a n c a l l y f a c t o r 粤a p hi sap o w 如it 0 0 lt o 锄a l y z ea n dd 鹤i g ni t 酬v er e c e i v e lmt i l i sm e s i s ，s 吼删 i t e 硎v es y s t 锄sa r ca i l a l y z c di n t 即s i v e i y t h em 咖t o p i c si 1 1 d u d e ： 1 i d m as y s t e i i l sa r es m d i e di n t e i l s i v e l y 1 1 l em a i nc o n 幽u t i o 邶i n c l u d e ：( 1 ) 1 1 1 e p r o b l e i no fi t 啪t i v em u l 西璐e rd c t e c t i o nf o ri d m as y s t 锄i s 锄a l y z e db yl l s i n gf a c t o r 伊a p h t h ef a c t o rg r a 枷r 印r e s c n 协t i o no fi d m as y s t 咖i sc o m p a r 甜1 ) l r i mt l i a to f c d m as y s t 锄n em a s o nf o rt h tm m ac 孤瑚el o wc o m p l e x i 哆d e t e c t i o n a l g o 删瑚i sa l l a l y z c d ( 2 ) ，1 1 1 ed e c e c d a l g o 删h mo fd m as y s t 锄i sd e r i v e db y l l s i n gt l l el l n i v 嘲a 1m l eo f 汕n 一即妯| c ta l g o r i t l i m 柚dt h ei 加e rr e l a t i o 璐l l i p b e t w c m ed m ad e t e c t i o na l g 嘣m m 觚dt h e s u m p r o d u c t f ；l c t o rg m p hi sa l d i s c o v 肿d ( 3 ) e tc h a n st e c h n 0 1 0 9 yi s 1 l s e dt o a l l a l y z ei l l ep c r f o m 姗c eo f 啪c o d e dd m aa n dc o n v o l u t i o n a lc o d e di d m as y s t c i i l s n ee 髓c to fc h a n n e l c o d i n gs c h 锄e o ni d m as y s t 锄si ss t l l d i e d 2 i d m as y s t e m 谢t l lo q u a lp o w 盯c o m 虹a i n si s 叩妇l i z e d 1 1 1 em a i l lc o n 埘b u t i o n s i n c l u d e ：( 1 ) c o f r e l a t i o n 锄o n gt l l em 鼯s e g c si nl n l c o d e di d m as y s t e m si s 锄a l y z e d ak i n do fi n t c r l e a v 懿，n 蛳e db yp e gi n t c r l e a v 粥i sd e s i 印e df b ru n o o d e di d m a s y s t e m ( 2 ) l d p cc o d 嚣a m1 l s e dt om m t i p l ea o c e 鼹c h a 蛐【e 1 t w os c h 锄嚣，n 锄e d b ym u l t i l l s 盯l d p cc o d i n g 锄du ) p c c o d e di d m a 涮；p e c t i v d y ，a r ep r o p o s e da n d t h ec o n 唧o n d i n gm e s s a g eu p d a t em l 嚣f 0 1 t l l r l 【i n d so fn o d 嚣a d 髓i 印c d a g 孤s s i a na p p r 幽a 土i o nm e t h o di sd e s i g n e dt h 鼯e1 椰a l cn n e d i 矗h t i a l 州o o 坞 c o m b i n e d 研t l lg 哪s i 锄a p p r o x i l i l a t i t e c ：b i l o l o g y i s 啷e dt oo p t i n l i z em ci r r c g _ i l l a r l d p cc o d 髂f o rt h e s d 嘲n 嚣 3 a i lm m ab 船e d 加es t 印删嘲o ma c c 嚣sc h 孤n c ls n l l c t i ei sd 伪i 印c d 矗) rb 3 g 北京邮电大学博士学位论文 g y s t 锄s i d m ai s 璐c d 韶也e 缸卸s p o r t a l i o nm o d ef b rt h e s 饥h r e q m s tm 韶s a g e p a r t 1 1 1 ew h o l er a c h c l l a i m ds h l l c t u r c ，i n c l u d i n gp r e 锄1 b l ep a n 锄dm e s s a g ep a r t ， i sd 鹤i 舯e df o ro n e s t e p 啪d o ma c c 髓s t h ep l e 柚1 b l ed e t 硎a l g o r i t b mi s d e s i 印e d 锄da n a _ i y z e d b yi i l s 鲥i n g 哪l b i t si nl h em 豁s a g ep a n 嬲a d d i t i o ni d ， n 璩i d m a - b 鹤c d es t 印a c c 鹤ss c h 锄eh 嬲1 0 w e rc 0 1 l i s i p r o b i l i t yt h m c o n v 训o n a ls c h 锄船 t l l i 馏p i o b l 咖sa b o u ti t e r 嘶v ea c 两s i 廿o nf b rms 既l u e n c ca s t i i d i e d t h em 痂 c o 舳t i o 啮i n c l u d e ： ( 1 ) n o n - c o h 盯e n td i 航彻嘶a l i t a t i v e a c q l l i s i t i 矗) rm s e q u e n c c b y 瑚缸gt h ed i 丘醯酬a lp 1 0 1 ，e f t yo fms e q u e n c e ，ad i 丘打虹a li t 耐i v e s u m - p r o 血i c ta c q l l i s m o na 1 9 0 r i t l l mi sd e s i g n c d as 证l p l em e t h o dt o 缸1 do r i g i n a l s c q u e n c ep h 硒ew i mk n o w nd i f f 醣斌i a ls e q u c i l c ep h 勰ei sd 锚i 鲈e d ( 2 ) t h ep r o b l e m o fp 锨n d i z e di t e r a t i v ea o q l l i s i h f o rm u l t i p l e a c c c s s b yc o n l b i i l i n gt l ”l o w 舢p l e 】【i t ym l 】l 血腮盯d e t e c 6 0 na l g o r ：i t l l mf o ri d m a 柚dm es 砌一p f o d l l c ti t e 蒯v e a c q u i s i t i o na l g o r i m mf o rms e q u e n c e s ，ap 盯a l l d i z c di t e r a t i v ea c q l l i s i t i o na l g o r i t l l i n i sp r o p o s e d 研m u l t i p l em s c q u e n c 髓( 3 ) t h ep m b l e mo fi t 训v ea c q u i s i t i o nf o rm s c q u e n c ew i mi 啪一s p 掷eg 踟m t i i l gp o l y n o i i l i a l b y 璐i n gt l l es 跗l p h n gp r o p e n y a n dt h ep h a 辩d i 侬煳c o n s 仃a i l l sp r o p e r t yo fm s e q 嘲e c e ，a i d c db yt h el d p c c o d 髓o p 豳1 i z a t i o nt h t h ef h c 缸卿hr q 鹏s 钮洲o fms c q u e n o 诚h n ( i n - s p 嬲e ，g e n 训n gp o l 删a li so p 曲l i z e da n dg o o d q u i s m o np c 舳柚c e i sa o q l l i r e d 强w o r d s ： f a c t 舯曲 i 劬石v e 帕：e i v 盯n c r l e a v cd i v i s i o n m u l t i p l e - a o o 舒s ( i d m a ) l 0 w d 铋s 时p a r i 妒c h e c kc o d 嚣( l d p c ) e x 矧0 r 埘o n n 撕蚰t r a n s 断c h a r t ( e x r i ) g 哪s i 蛆喇邶】【i l n a t i o n n e 枷v ea c q u i s i t i o n 细ms o q u a l v 独创性说明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成 果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包括其他人已经 发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京邮电大学或其他教育机构的学位或 论文而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所作的任何贡献均已在论文中 作了明确的说明并表示了谢意。 签名： 望! 丝拯日期：z ，。，年易月矽日 关于论文使用授权的说明 本论文作者完全了解北京邮电大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留 并向国家有关部门或机构交送论文的复印件，允许论文被查阅和借阅。本人授权北 京邮电大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用 影印、缩印或扫描等复制手段保存论文。 ( 保密的学位论文在解密后应遵守此规定) 日期冲年吁日 北京邮电大学博士学位论文第一章绪论 1 1 迭代接收机 第一章绪论 1 9 9 3 年，b e r r o u 等提出了一种具有划时代意义的信道编码方式：m ，i b o 码【l 】。 它采用交织器巧妙地将两个卷积分量码并行级联，如图1 1 所示；在译码端采用软输 入软输出对每个分量码进行译码并通过外信息传递的方式在两个分量码译码器之间 传递信息，如图1 2 所示。通过采用这种并行级联的结构和迭代译码算法，t 、h b o 码 获得了大大由于传统编码方式的性能。 图卜1t u r b o 码编码器 图卜2 r u r b o 码译码器 人们在对t 、l r b o 码进行深入研究的基础上，发现串行级联能够获得类似性能，又 重新发现了早在1 9 6 2 年g a l l a g 叮提出的l d p c ( l 0 wd e 璐姆p a r i t yc h e c k ) 码【2 】【3 】，并 在此基础上设计了一系列图上的迭代可译码，如r a ( r c p e a t a c c 啪u i a t i o n ) 码1 4 】j z i 乎a g 码【5 l 、t p c m r b op ”0 d u c tc o d e ) 码【6 1 等，这些码在某些条件下能逼近仙农限， 充分显示出迭代译码的优越性。 迭代技术在信道编码领域的成功促使信息论领域的研究人员陆续将迭代信息传 递的方法推广到了均衡川、m m i o 叫1 6 p l em p u tm u l 右p l co l 印u t ) 嗍、b i c m ( b i t h n c f l v e dc o d c dm o d u l a t i ) 【9 】、信源信道联合译码【1 0 1 、多用户检测【i l 】、联合信道估 北京邮电大学博士学位论文第一章绪论 计与译码f 1 2 】和联合同步与译码【1 3 烽各个方面，可以说传统接收机的各个组成部分都 可以和r i 、u m o 原理相结合获得性能增益。典型的迭代接收机通常采用串行级联方式， 基本上都可以归结为如图1 3 所示的结构。整个迭代接收机由软输入软输出前端 ( s i s o f e ：s o f i i i l s o f i o u t 丘o n t 鼬d ) 、交织器解交织器与软输入软输出( s i s o ，s o m i n s o f io u t ) 译码器组成，一般情况下在s i s o f e 和s i s 0 译码器之间传递的消息采用对 数似然比( u r ：l 0 西r i t h m “k e l i l l o o dr a t i o ) 形式，交织器和解交织器用于消除将两 部分之间所传递消息的相关性。值得注意的是，无论是s i s o 曩e 还是s i s o 译码器， 它们向对方传送的消息都应该是“外信息”，即巧中应当不包含彰的信息。 图卜3 迭代接收机示意图 1 2 迭代接收机的性能分析工具 以1 讪。码和u ) p c 码为代表的迭代可译信道编码表现出的良好性能，促使人们 寻找能够分析这些信道编码性能的有效工具。直到2 0 0 0 年左右，才出现了一批用于 迭代译码性能分析的工具，主要包括密度进化( d e ：d e 璐埘姗l l n i o n ) 、高斯近似( g a ： g a i l s s i a n 愀x i m 撕o n ) 、s n r 进化( s i 鲫l 怕- n o i 船舶e y o l 嘶o n ) 和外信息传递图 ( e ) a r r ：d ( 仃i n s i ch 旬咖a t i o nt r a n s 断) 等。密度进化最先由t j 鼬c h a r d n 等【1 4 】人 用于l d p c 码和积译码算法的性能分析，它跟踪每次迭代校验节点和变量节点输出 外信息的概率密度。这种方法的运算量比较大，s yc h 蛐g 等将这些外信息的概率 分布近似为高斯分布或混合高斯分布【嘲，大大降低了运算量；几乎同时，研究者也 对1 、l l b o 码的收敛性分析方法进行了研究，g 锄a 1 掣1 6 糯译码器间传递的外信息近 似为高斯分布，并将译码器问的迭代过程归结为等效信噪比的进化过程，这类方法 称为s n r 进化方法，针对1 i l i b o 码的s n r 进化方法与针对u ) p c 码的高斯近似方法 i 馁 丁 i i 一器一 爆 磊一 双 重 皎 一； 解 卫引矿#剖掣 北京邮电大学博士学位论文 第一章绪论 具有很一定相似性，但是由于1 、】r b o 码的分量码为卷积码，外信息很难用解析表达 式来表示，通常采用蒙特卡洛仿真的方法得到。后来，s t b 血越1 7 魄出将发送的系 统比特和分量码译码器输出夕 信息之间的互信息作为分析迭代译码器收敛性的一种 新的度量，并引入一种比较直观的可视化收敛性分析工具e x r r 图，这种工具不 需要将外信息的概率分布近似为高斯分布，并能够在图上跟踪迭代译码的互信息轨 迹，很直观地表示出译码器的迭代过程和收敛性。这些功能强大的收敛性分析工具 分别被用于设计不同的信道编码方式，取得了大量研究成果【叼侧。 迭代接收机与迭代译码器之间有着天然的联系和相似性，上述迭代译码器的分析 工具同样适用于分析迭代接收机的收敛性，如b o l 加 o s 掣2 i 】运用s n r 进化方法分析 了迭代多用户检测的收敛性，e x i t 图则分别被用于分析了迭代m i m 0 接收机【2 2 1 、 1 m b 0 均衡2 3 1 、迭代多用户检测【2 4 】和迭代联合同步与检测【2 5 1 等迭代接收机的收敛性。 1 3 因子图与和积算法 2 0 0 1 年，f - r 鼬d l i s c t 姗g 等p 叼在用于分析信道编码的t 锄n e r 图拉7 l 、晰b e r g 图 2 s 1 等模型的基础上做了进一步推广，提出了因子图( f a c t o rg 墙p h ) 概念与和积 ( s 啪p r o 舭ta l g 嘶蚰) 算法，在此之后，因子图就成为研究迭代接收技术的一个通 用工具。和积算法是无环因子图上的最优算法，人工智能、信号处理、网络理论中 现有的的一大批算法都可以用因子图和和积算法做出解释。 下面首先介绍因子图的概念与它的数学意义。 设“， 是变量集合，其中元素玉属于某个符号集4 ( 通常是有限的) 。令 g “，t ，) 是这些变量的实值函数，即该函数的定义域为s = 4 4 4 ，值 域为r 。函数g 的定义域s 称为变量集的配置空间，s 的每个元素都是一个特定的配 置。假设函数g ( 五，而，) 能够分解为一些局部函数的积的形式， g ( ，毛，) = 兀乃( ) ( 1 一1 ) j 日 这里乃是 五，屯，毛) 的一个子集。因子图就是用来表示( 1 1 ) 所示因子化结构的 二分图，每个变量薯在这个二分图上对应一个变量节点，每个局部函数( 乃) 对应 图上的一个因子节点，当且仅当玉是乃( ) 的一个参数时，变量节点而与乃之间有 3 北京邮电大学博士学位论文第一章绪论 边连接，也就是说因子图是有序对集 ( 薯，乃) 上表示二元关系“五是乃的参数”的关 系图。 在实际应用中，我们经常会遇到对全局函数的各个参数计算边缘函数问题，为 了简化边缘函数计算问题的数学表示，可以引入了一种“补和”操作，记做， 一 中的参数列表不是要求和的参数集合，而是不需求和的参数列表，例如，例如h 是 三变量，而，而的函数，则“x 2 的补和”运算定义和表示为 j j l ( 五，恐，弓) 皇| i ( 五，而，毛) 。采用这种标记，得到岛( 薯) = g ( 五，而，) ， 一 屯 。 畸e 畸j 也就是说，g ( 五，为，) 的第i 个边缘函数是对的补和 因子图的引入使得边缘函数的计算得到简化，它利用了两个特性，一是根据全 局函数结构，采用分配律简化求和；二是重复利用计算的中间结果( 部分和) 。因子图 上变量节点的的边缘函数计算问题可以描述如下：可以想象在因子图的每个节点都 放置一个处理器，而因子图的每一条边表示处理器之间的通信链路，消息在每条边 上进行双向传递，而变量节点和因子节点所对应的处理器类型有所不同，变量节点墨 到因子节点f 的消息更新规则为 心，= 兀“) ( 1 - 2 ) 枉一，) q 乃j 因子节点z 到变量节点的消息更新规则为 嘲2 磊乃( 邪( 乃”，器一_ ( y ) ( 1 - 3 ) 这里一( ) 表示与节点“”相连的邻居节点，库( ) 、 。 表示除。外所有与相邻的邻居 节点，由于消息更新规则中的运算都是求和和乘积运算，这种因子图上的通用算法 被称为和积算法。观察( 1 - 2 ) 和( 1 3 ) 可以看出，和积算法有以下重要特点： 1 ) 在一条边上双向传递的信息是这条边所连变量节点的单变量函数； 2 ) 在变量节点蕾计算传向乃的信息 五时，只利用相连的其他边传向薯的信 息，而从乃传向的信息，一不能参与运算；对于因子节点乃也有类似的结论。 其中第二个特点是和积算法的核心，这与我们在1 1 节中强调的迭代接收机要求 相互传递的是“外”信息是一致的。 4 北京邮电大学博士学位论文 第一章绪论 需要说明的是，前面提到的和运算和积运算不一定是真正算术意义上的加法和 乘法，全局函数的因子化也不一定都是真正的乘法，在任意定义了“加法”和“乘 法”的半环上都可以采用类似的算法，如在信道译码领域常用的最小和算法就是在 “最小一和”半环上的和积算法。在本文中，传递的消息一般都是对数似然比信息， 相应的消息更新规则分别如( 1 - 4 ) 和( 1 5 ) 所示 啊2 0 以嘲“) ( 1 卸 嘲= b g 乏唧 乃( 玎( 乃) ) + ，。磊以咱( y ) c - 固 在无环因子图上采用和积算法能够获得最优性能，但是在迭代接收机中，所有因 子图都是有环的，有环因子图上和积算法的性能与最小环长、处理顺序等诸多因素 有关。 1 4i d m a 2 0 0 2 年，l ip i i l g 等人提出了一种只采用交织器来区分用户的多址接入方式【冽 巾“，称为m m a ( i n t c r l e a v ed i v i s i o nm u l 廿p l e a c c 鼯s ) ，是按照波形分割区分用户实 现多址接入的一种特例。与c d m a ( c o d ed i v i s i o nm u l 6 p l e a c c 髂s ) 一样，m m a 系统 也是一种扩频系统，具有扩频系统所共有的一些优点，与传统采用单用户匹配滤波 接收机的c d m a 系统相比，i d m a 能获得更大的吞吐量和带宽利用率，而与采用 1 1 1 r b o 多用户检测的系统相比，则能够大大降低实现复杂度。通过按照一定规则进行 功率分配，还能够进一步提高频谱效率【3 2 1 。d m a 已经越来越受到业界和学术界的 关注，如何对i d m a 系统进行分析和优化是一个值得研究的课题。 1 5 m 序列迭代捕获 伪随机序列的捕获在定位、导航、测距等领域都是一种非常关键的技术，在扩 频通信系统中，伪码捕获通常是通信系统同步的第一步，在接收机中也处于重要位 置。传统的伪随机序列捕获算法基本上都是基于相关来实现的，可以采用全并行捕 获o 试lp a r a l l c la o q l l i s i 廿o n ) 、简单串行捕获( s i n l p l es e f i a l 蛔u i s m o n ) 【3 3 】、混合捕获等 不同的实现方式划吲，这些捕获算法要么复杂度特别高，要么捕获时间很长。y 锄g 5 北京邮电大学博士学位论文第一章绪论 和h 觚等【3 8 】受t u l b o 码迭代算法启发，采用s i s o ( 软输入软输出) 捕获结构，研究 了m 序列的迭代捕获性能。而c h u 韶和丑l u l 3 明则将u ) p c 码的译码算法应用到m 序 列的捕获性能研究中，提出迭代消息传递( i 枷p a ：i 衙a t i v cm 韶s a g ep r o p o 鲥 a l 酬瑚) 算法，得到了较好的效果。这些迭代捕获算法只利用了m 序列本身所具有 的很少一部分结构信息，利用m 序列的更多结构信息，构造更有效的迭代捕获算法 是值得研究的课题。 1 6 论文研究内容 本论文的工作包含两方面的内容，一方面是运用因子图、e x r r 等工具对i d m a 系统进行分析和优化，另一方面是将因子图优化设计与l d p c 码的相关理论应用到 m 序列的迭代捕获方面。后面的章节内容安排如下： 第二章详细介绍了m m a 的基本框架，根据因子图上和积算法的基本原则推导 多用户联合迭代译码算法，并将i d m a 与c d m a 相比较，分析i d m a 能够采用低复 杂度算法的原因。 第三章主要用e x 图对未编码i d m a 系统和卷积编码d m a 系统进行分析， 研究不同的信道编码方式对系统性能的影响。 第四章主要讨论d m a 系统的交织器设计问题。首先从提高最大似然检测性能 方面提出交织器设计准则，并分析用扰码结合交织器区分用户的好处。然后从和积 算法对于消息的低相关性要求出发提出交织器设计的另一准则。针对未编码d m a 系统，将u ) p c 码设计方法中的逐步添加边( p e g ：p r o 鲫s i v ee d g eg i 硼他) 方法进 行修正，设计了一种p e g 交织器，仿真结果表明p e g 交织器的性能略优于随机交织 器。 第五章提出了两种将u ) p c 码用于多址接入信道的方法：多用户u ) p c 编码和 l d p c 编码刀d m a 系统。并设计了针对这两种系统的高斯近似密度进化算法，采用 差分进化的优化方法得到了不同条件下的优化度序列。仿真结果表明优化设计的 6 北京邮电大学博士学位论文 第一章绪论 u ) p c 码具有良好性能。 第六章将d m a 的原理应用于b 3 g 系统的随机接入信道，设计了一种单步随机 接入信道结构，将m m a 用于数据部分传输。设计一种g c l ( g 蹦l l i z c d 嘶l i k e s e q u e n o 唧前导码检测算法，分析其检测性能，并分析采用d m a 方式传输资源请 求数据对于随机接入碰撞概率的影响。 第七章主要讨论m 序列的迭代捕获问题。设计了一种非相干条件下m 序列的差 分和积迭代捕获算法和相应的差分序列还原算法；将多用户l d p c 编码与m 序列的 迭代捕获相结合，设计了多个m 序列的并行迭代捕获算法；并结合l d p c 码优化理 论和m 序列本身的特性对非稀疏生成多项式m 序列的因子图进行优化，从而将和积 迭代捕获算法推广到各种生成多项式的m 序列。 第八章对全文进行了总结，并对下一步的工作提出了建议。 1 7 本章参考文献 【1 】c e s h 籼o n ，m l em a i l l 锄a l i c a ln c o r yo fc o m m 瑚j 鼹t i o 地 b s t j ，v 0 1 2 7 ， j l l l y _ o c t 1 9 4 8 ，p p 3 7 9 4 2 3 ，6 2 3 6 5 6 【2 】g a l l a g r g ，“l o wd e m 时p a r i t yc h e c kc o d e s ”，i r et r 黜h l f 0 n e o 1 9 6 2 ， i t 8 ，p p2 l 2 8 【3 】 d j c m k a mr m n e a l ，n rs h a n n o nl i m i tp e r f o m 锄c eo f1 0 w d e m i t y p 撕妒c h e c kc o d 伪”，i e ee l e c t r o i l i 岱l e t t ，v 0 i 3 2 ，n o1 8 ，a u 吕1 9 9 6 ，p p l 6 4 5 1 6 4 6 【4 】d d i v s a l 鸥h j i i i 锄dr j m c e l i c c e ，o d i n gt 1 1 e o r e m sf o r t l 】r b o 一1 i k e c o d 耐，i n p r o c 3 6 n 1 a 1 l e r t o nc o n ，u r b 强a i l s 印t 2 3 - 2 5 ，1 9 9 8 ，p p2 0 l - 2 l o 【5 】 p “，x h u 柚岛p n a m ，z i 擎a gc o d 髓锄dc o n c a t e 腿b 。d 西弘a gc o d 锶”，i e e et f 觚s 圳! b r m 1 1 l 啦v 0 1 4 7 ，n o 2 ，f c b 2 0 0 l ，p p 8 0 8 0 7 【6 】r m p y n d i a h “n e 瑟。蛳m 啪d e c o d i l l go f o d u c tc o d 船：b l o c kt i | i b oc o d 心i i e e e t 瑚s c 鲫m ，v 0 1 4 6 ，a 略1 9 9 8 ，p p1 0 0 3 1 0 l o 阴m 1 、1 c h l r k o 铋锄da c s i l l 氍i 、l r b oe q u a l i z a i i ：p r h l c i p l 髓锄dn 哪 7 北京邮电大学博士学位论文 第一章绪论 8 】 9 】 【1 0 】 1 1 】 1 2 1 3 【1 4 】 【1 5 】 【l6 】 1 7 】 【1 8 】 【1 9 】 鳓湖留，i e e et r 黜c 伽m m ，v 0 1 5 0 ，n o 5 ，m a y2 0 0 2 ，p p m s e l l a t h a i 柚ds h a ) 【i i l ，叮i l r b o _ b l a s t 矗hw i r e l 姻sc o m m u l l i c a t i o 衄：m c o r ya n d 麟p e f i m 协 i e e er i h 璐s i 印a lp f 0 嘲s i n g v 0 1 5 0 ，1o ，p p 2 5 3 8 2 5 4 6 ， o c t 2 0 0 2 p p x “趾dj a 鼬t a 黟”1 h l l i s c o d e dm o d u l a 胁nw 岫b i ti i l 由e r l 硎n ga n di t 啪t i v e d o d i i l g ”i e e ej o 啪1 a l o ns e l c c t e d m 吼s i l l c o m m ，、，0 1 1 7 ，n o 4 ，a p m1 9 9 9 n g o e n a “o l lm ei t 啪矗v ea p l 肋x i i i l a t i o no f o p t i i i l a lj o i n t u d 睁c h 眦l e ld c c o d i n 昏 i e e ej o u m a lo n l e c t c da 曲嬲i l lc o 删m l l l i c a t i o n s ，v b l 1 4 ，n o 92 0 0 1 ，1 6 6 2 1 6 7 0 x w h n ga n dh vp 0 0 岷“i 胁缸v e ( t u r b 0 ) ni n t 酬衙c cc a l l c e l l a l i o n 趾d d e c o d i n g 矗) rc o d e dc d m a ，”i e e et r 卸s c o n m u ，v o i 4 7 ，p p 1 0 4 6 _ 1 0 6 l c k o m n i n a k i sa n dr d w 矗e l ，“n e r a l i v e j o i mc h 黝de s 虹m a t i o n 锄dd e c o d i l l gi n n a tc o r m l 砷e d r a y l e i g l l伽i n 吕” i i lp r o c 7 t l lc o n f a d v a i l c e si i l c o m m 咖i c a t i o n sa n dc o n n d l ，a t h m s ，g r e e c e ，j 啪e1 9 9 9 1 ，j u l y1 9 9 9 b u 玛a ga n dz h 柚岛l ，“n e r a t i v cj o i n ts y l l c h r o l l i s a t i o n 锄dt l l l b od e c o d i n 吕” i e e eh l t 锄a d o n a ls ”n p o s i 啪o ni n f o n n a t i o nn e 0 j 珊e 2 0 0 2 p p 4 1 4 t r i c h 矾n ，r u 而锄k e ，“1 1 1 ec a p a c i t yo fl a w d 咖时p 耐铲c h e c kc o d 髓d 盯 m 韶s a g e - p 船s i i l gd e c o d i n g ，m e et r 锄m f 0 册皿啊v 0 1 4 7 ，f e b 2 0 0 l ， p p 5 9 9 6 1 8 s yc h 吼岛t r i c l l a r d s o l l ，姐d u 而觚k e ，“a n a l y s i so f 飘瑚删l c td e 0 0 d i n go f l o w - d e l l s i t yp a r i 够c h e c k d 髓瑚i n gag 孤s s i 缸印p f i 强i m a t i ，”m e e1 h 珊 i n f b r m 髓v 0 1 4 7 ，2 ，f c b 2 0 0 l ，p p 6 5 7 - 6 7 0 h e l g 舭l a l 姐d a h a n m l o 璐，l a l y z i n g t l l c t i b od c c o d 盯戚n g n 地g 硼骆s i 粗 喇) r o x i n l a t i o 衅m e ej s c l c c t a f e 嬲c 0 n 帅，v 0 1 4 7 ，p p 6 7 l - 6 8 6 ，f 西2 0 0 l - s t b r i i l l 【“c 哪懈窘m b e h a “o ro f 删v e l yd e 0 0 d e dp a r a l l c lc o n c 龇锄a t e d c o d 心，i e e et r 哪c c 忸吼l i l i c a t i o ，v 0 1 4 9 ，n o 。1 0 ，o c t 2 0 0 l 。1 7 2 弘1 7 3 6 d d i v s a l 碣s d o l i n 鸡锄df p o l l a r a “k w 锄p l e ) 【i t yt i | l b o - l i k ec o d 嚣，”i l lp m c 2 n dm s y m p 1 、1 l b oo o d 韶，s e p t 2 0 0 0 ，即7 3 8 0 s yc h 咖西qd f o m 锡t 砌曲瞰d s o n ，u 而m k e ，“o nt l ”d 馏i g no f l o w _ d e n s 时p a r i t y - c h e c kc o d 鹤诵i h i no 0 0 4 5 d bo ft h es h a 衄l i m 妒，m e e 童 c 0 m 札l c t t e r s ，v 0 1 5 ，f e b 2 0 0 l ，p p 5 u 【2 0 】t 砌c h 矧l n a s h o k o m l l a h i 雒dr u i b 龇k c ，d e s i 弘o fc 印a c i t ya p p r o 枷n g i r r c g i l l 缸1 0 wd 如s i t yp a r i t yc h e d c o d e s ”i e e et r a n 鲫出o 砸m 虹o i i1 1 1 r y ， v 0 1 4 7 ，f 曲2 0 0 1 ，p p 6 l 蛐3 7 口1 】j b 伽椭s ，gc a i 芏e “i 钯f a t i v em u l t i u 蝌j o i n td e c o d i i l g ：l l n i f i e d 劬删渐。出柚d 船卿州c 姐a l y s i s ，皿et m 地h l f o 肺e 峨v 0 1 4 8 ，j 咄2 0 0 2 脚1 7 7 2 _ 1 7 9 3 2 2 】 h 眦m s i n a 柚ds z c z i r i s k i ，”e x r rc h a r t sf o rt u r b o 删v 盯i nm m 0s y s t 锄s ”， p p 2 0 9 2 1 2 【2 3 】妇，s i l l g e r 狮ds h a n b h 吗”a i l a l y s i so f l m e a r 础。脚l a l 妇v i ae x r r c t l a n ”， p r o c d e e d i n go fi e e eg l o b c c o m 0 3 ，n 帆2 0 0 3 ，p p 2 2 3 7 - 2 2 4 2 【2 4 】k a i “，) ( i a o d d n gw a i l 舀”e tc h a r ta n a l y s i so ft i l l b o 舢l t i l l s e fd e t 。c t i o n ”，i e e e 1 伯n s a d i o 璐0 1 1 w i r e l e s sc o i n i i l l l i l i c a t i o 璐，、，0 1 4 ， n o 1 ， j a n 2 0 0 5p p 3 0 0 一 3 1 1 【2 5 】 k o v i n t a v e w 矾p a n db 绷嘴j r ，“聊c h a r t 锄a l y s i sf o i i t 盯a 舡v ct i i i l i i l g r