Методы повышения эффективности обработки сигналов в каналах с памятью

• Автор: Мишин, Дмитрий Викторович
• Шифр специальности: 05.12.13
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2004
• Место защиты: Самара
• Количество страниц: 368 с. : ил.

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ
ГЛАВА 1. МОДЕЛЬ ЦИФРОВОЙ СИСТЕМЫ ПЕРЕДАЧИ
ДИСКРЕТНЫХ СООБЩЕНИЙ
1.1. Структурная схема цифровой системы передачи
1.2. Модели каналов, сигналов и помех
1.2.1. Цифровое моделирование случайных процессов и систем
1.2.1.1. Моделирование независимых гауссовских случайных величин
1.2.1.2. Моделирование гауссовских последовательностей с заданными корреляционными свойствами
1.2.1.3. Дискретные модели линейных стационарных систем
1.2.2. Моделирование многолучевого радиоканала
1.2.3. Модель сосредоточенных помех
1.3. Принципы декодирования блоковых и сверточных кодов
1.3.1. Алгоритм Витерби с жесткими решениями
1.3.2. Мягкое декодирование сверточных кодов
1.3.2.1. Мягкий выход канала связи
1.3.2.2. Алгоритм Витерби с мягкими решениями (80УА)
1.3.2.3. Алгоритм максимума апостериорной вероятности
1.4. Решение задачи демодуляции в канале с памятью
1.5. Различение сигналов как задача оценивания параметра состояния
1.6. Выводы
ГЛАВА 2. АЛГОРИТМЫ ДЕМОДУЛЯЦИИ КОДИРОВАННЫХ
СИГНАЛОВ В КАНАЛАХ С ПАМЯТЬЮ
2.1. Анализ потенциальной помехоустойчивости оптимального поэлементного приема в каналах с памятью
2.2. Алгоритм «прием в целом с поэлементным принятием решения» и его помехоустойчивость
2.2.1. Анализ помехоустойчивости алгоритма ПЦППР в канале
с памятью
2.2.2 Влияние длительности интервала обработки на
помехоустойчивость алгоритма ПЦППР
2.2.3. Влияние обратной связи по решению на процесс
группирования ошибок в каналах с межсимвольной интерференцией
2.3. Влияние сосредоточенных помех на помехоустойчивость алгоритма ПЦППР
2.4. Алгоритм демодуляции в каналах с памятью с «идеальной» обратной связью по решению
2.5. Алгоритм приема дискретных сигналов в каналах с памятью
по максимуму апостериорной вероятности
2.6. Модификации алгоритма максимума апостериорной вероятности
2.6.1. Первая модификация МАР-алгоритма
2.6.2. Вторая модификация МАР-алгоритма
2.7. Прием по критерию максимума апостериорной вероятности с фиксированной задержкой в принятии решения
2.8. Выводы
ГЛАВА 3. СИНТЕЗ АЛГОРИТМОВ СОВМЕЩЕНИЯ ОПЕРАЦИЙ ДЕМОДУЛЯЦИИ И ДЕКОДИРОВАНИЯ ПРИ ПРИЕМЕ СЛОЖНЫХ СИГНАЛОВ В КАНАЛАХ С ПАМЯТЬЮ
3.1. Оценка выигрыша от использования помехоустойчивого кодирования
3.2. Способы обработки кодированного сигнала в каналах с
памятью
3.3. Совмещение операций демодуляции и декодирования
3.4. Анализ помехоустойчивости приема при совмещении
операций демодуляции и декодирования
3.5. Турбо-коды как разновидность каскадного кодирование
3.5.1. Каскадное кодирование
3.5.2. Принципы итерационного декодирования
3.5.3. Итерационное декодирование турбо-кодов

3.6. Итерационная процедура вынесения решения в канале с памятью при совмещении операций демодуляции и декодирования
3.7. Прием сигналов с турбо-кодированием при совмещении операций демодуляции и декодирования
3.8. Выводы
ГЛАВА 4. АДАПТИВНОЕ КОДИРОВАНИЕ В МНОГОЛУЧЕВЫХ КАНАЛАХ СВЯЗИ
4.1. Кодирование в каналах с группированием ошибок
4.2. Оценка помехоустойчивости приемника при использовании перемежителя
4.2.1. Перемежение - метод борьбы с пачками ошибок
4.2.2. Структура устройств перемежения символов
4.2.3. Результаты сравнительного моделирования
4.3. Прием с адаптивным декодированием в канале с памятью
4.3.1. Адаптивное кодирование
4.3.2. Использование адаптивного кодирования в канале с памятью при совмещении операций демодуляции и декодирования
4.3.3. Оценка помехоустойчивости приемника при использовании адаптивного кодирования
4.3.4. Использование несистематических сверточных кодов при адаптивном декодировании
4.4. Выводы
ГЛАВА 5. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ ТЕОРИИ
ОЦЕНИВАНИЯ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧИ РАЗЛИЧЕНИЯ ГИПОТЕЗ В КАНАЛЕ С ПАМЯТЬЮ
5.1. Постановка задачи различения гипотез в канале с памятью
5.2. Решение задачи (замена различения оцениванием)
5.3. Реализация алгоритма оценивания по критерию минимума

5.3.1. Свойства регуляризованных оценок
5.3.2. Оценка помехоустойчивости алгоритма

приводится анализ алгоритма и показывается, что алгоритм Витерби является алгоритмом максимального правдоподобия, который выбирает наиболее вероятную последовательность символов, минимизируя при этом вероятность ошибочного приема всей последовательности.
В 1974 году L.Bahl, J.Cocke, FJelinek, J.Raviv [174] предложили алгоритм декодирования, оптимальный по правилу максимума апостериорной вероятности, который минимизирует вероятности ошибки каждого символа последовательности. MAP-алгоритм по сравнению с алгоритмом Витерби обеспечивает немного меньшую вероятности ошибки на символ и незначительно большую вероятности ошибки блока символов. Такие практически идентичные характеристики помехоустойчивости требуют более значительного (почти в два раза) объема вычислений. Поэтому до последнего времени этот алгоритм не находил практического применения в телекоммуникационных системах. Однако после изобретения турбо-кодов [190] МАР-алгоритм стал основным методом вынесения мягких решений составных декодеров итерационного процесса обработки.
В системах связи со сверточным кодированием, когда код используется традиционным образом, а не как составные части турбо-кода, почти всегда используют алгоритм декодирования Витерби и его различные модификации.
1.3.1. Алгоритм Витерби с жесткими решениями
Типичным алгоритмом декодирования, основанным на использовании вероятностных характеристик принимаемых символов, является алгоритм максимального правдоподобия, предложенный А. Витерби [23], так называемый алгоритм Витерби (АВ) с жесткими решениями - Hard-Decision Viterbi Algorithm (HDVA). Алгоритм широко используется для декодирования коротких сверточных кодов.
Рассмотрим модель системы связи (рис. 1.2) с использованием помехоустойчивого кодирования. Под каналом связи понимается совокупность тех-