Разработка и исследование алгоритмов посимвольного декодирования пространственно-временных кодов для систем сотовой подвижной связи

• Автор: Хошев, Андрей Юрьевич
• Шифр специальности: 05.12.04
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2001
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 123 с. : ил

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
1 глава. Роль и место физического канала трафика в цифровой системе сотовой связи
2 глава. Алгоритм посимвольного декодирования турбо-кода во временной области
3 глава. Разработка рабочего алгоритма декодирования свёрточного кода по критерию максимума апостериорной вероятности с возможностью реализации на ЦСП с фиксированной точкой
4 глава. Алгоритмы посимвольного декодирования турбо-кода с малой вычислительной сложностью
5 глава. Разработка и исследование сигнально-кодовых конструкций
для прямого канала ЦССПС
Заключение
Приложение
Приложение
Библиографический список

ВВЕДЕНИЕ
Состояние вопроса. Постановка проблемы и её актуальность. К числу наиболее перспективных систем сотовой связи относятся цифровые сотовые системы подвижной связи (ЦССПС). Они предоставляют услугу передачи речи и данных по беспроводному каналу [1,3,128-135,142].
Каналы физического уровня ЦССПС представляют собой системы передачи информации, в которых информация передаётся посредством радиосигналов.
При анализе ЦССПС используются специальные показатели. Мощность сигнала Р и отводимая полоса частот канала Р являются основными ресурсами канала. Поэтому целесообразно ввести коэффициенты (3 и у, определяющие энергетическую и частотные эффек-
соответственно [14]. В качестве
обобщённого показателя технического эффекта СПИ вводится коэффициент использования пропускной способности канала . Согласно теореме Шеннона при соответствующих
способах передачи (кодирования и модуляции) и приёма (демодуляции и декодирования) максимальное значение функции г|((3,у) может быть близким к единице. При этом частота ошибок может быть сделана сколь угодно малой. В таком случае из условия т| = 1 получается следующая предельная зависимость между (3 и у: В =

Удобно эту зависимость представить графически в виде кривой на

ПЛОСКОСТИ p-у.
Shannon Limit
gamma, dB
Рис. 1 Предельная кривая Шеннона
Каждая СПИ (в том числе канал ЦССПС) изображается точкой в координатах у-p. На кривой расположены идеальные системы, под кривой - реальные системы. Над кривой нет ни одной точки, которой отвечала бы какая-нибудь СПИ. [10]
Главными показателями качества ЦССПС являются количество пользователей, а также спектральная и энергетическая эффективности. Совершенствование ЦССПС в этих направлениях представляет собой комплекс взаимосвязанных мероприятий. [1,14]
Построение СПИ с высокой спектральной эффективностью и в то же время с высокой энергетической эффективностью представляет собой нетривиальную задачу. Для конкретного класса сочетаний

состояний регистра сдвига Р1 и Д2 для оценки последовательности состояний регистра сдвига Р2.
Компонентный декодер не является декодером с традиционном смысле этого слова. Это декодер совокупности элементарных кодов, заданных на одном и том же регистре сдвига.
Каждый из элементарных декодеров производит оценку одного и того же множества двоичных информационных символов, только расположенных в разном порядке. Оценка символов получается путём декодирования элементарных кодов по оцененной последовательности состояний регистра сдвига, которой сопровождался процесс кодирования.
Мягкая оценка информационного блока разбивается в перемежителе на оценки отдельных символов, и из них формируется вектор начальных условий для мягкого оценивания перемежённого информационного блока.
Совокупность оценки каждого информационного символа относительно каждого из элементарных кодов носит название итерации.
Каждую итерацию можно, в свою очередь, представить в виде 2 этапов (от термина stage ). Каждый этап целесообразно определить как акт оценки последовательности состояний регистра сдвига. Эта терминология, не принятая в литературе по турбо-кодированию, обретает смысл в свете приводимых ниже рассуждений.
После совершения заданного количества итераций процесс декодирования останавливается. Результаты расчётов последнего этапа представляются в виде логарифма отношения правдоподобия [24,123]
от которого может быть взят знак в качестве жёсткой оценки информационного символа:
(7а).