Эффективные модификации алгоритма Витерби в системах цифровой связи

• Автор: Натальин, Алексей Борисович
• Шифр специальности: 05.12.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 139 с. : ил.

Список основных сокращений и обозначений
1. Алгоритм Витерби и его применение в приемных устройствах цифровых
систем связи
1.1 Марковские цепи
1.2 Обобщенный алгоритм Витерби
1.3 Декодирование помехоустойчивых кодов
1.3.1 Описание кодеров с помощью решетчатой диаграммы
1.3.2 Помехоустойчивое декодирование по правилу максимума правдоподобия
1.3.3 Протоколы коррекции ошибок
1.4 Оценка данных, переданных по каналу связи с МСИ и АБГШ
1.4.1 Максимально правдоподобная оценка данных в канале МСИ
и АБГШ
1.4.2 Уменьшение числа состояний в решетке за счет усечения сигнального созвездия
1.4.3 Использование укорачивающего фильтра и алгоритма Витерби в канале связи с МСИ и АБГШ
1.4.4 Методы синтеза укорачивающих фильтров для сигналов с модуляцией на многих несущих
1.5 Совместная оценка импульсной характеристики канала и переданных
данных
1.5.1 Субоптимальная оценка канала с линейной вычислительной сложностью относительно длины последовательности
1.5.2 Субоптимальная оценка канала с вычислительной сложностью, инвариантной к сигнальному созвездию
1.6 Выводы
2. Многовариантный алгоритм декодирования сверточных кодов и
сигнально-кодовых конструкций

2.1 Взаимодействие помехоустойчивого декодера с модулем коррекции ошибок
2.2 Многовариантный декодер для стандартов передачи данных у32Ыз,
у34 и протокола коррекции ошибок у42
2.3 Энергетическая эффективность многовариантного декодера
2.4 Выводы
3. Укорачивающий фильтр и алгоритм Витерби с предсказанием шума
3.1 Модель канала связи
3.2 Результаты моделирования помехоустойчивости приемников, построенных на основе предложенных ранее алгоритмов
3.3 Исследование степеней влияния источников шума
3.4 Алгоритм Витерби с предсказанием шума
3.5 Исследование приемника с укорачивающим фильтром и алгоритмом Витерби с предсказанием шума
3.6 Сравнение вычислительных сложностей рассмотренных алгоритмов
3.7 Помехоустойчивость приемника с предсказанием шума в рэлеевском частотно-селективном канале связи
3.8 Выводы
4. Слепая оценка ИХ канала с пониженной вычислительной сложностью
4.1 Описание алгоритма
4.2 Результаты моделирования
4.3 Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА
ПРИЛОЖЕНИЕ
Приложение А. Обобщенный алгоритм Витерби
Приложение Б. Метод синтеза укорачивающего фильтра ММБЕ с
ограничением на норму ЖИХ
Приложение В. Метод синтеза укорачивающего фильтра тт-Ш

Список основных сокращений и обозначений
АБГШ - аддитивный белый гауссов шум АКФ - автокорреляционная функция БПФ - быстрое преобразование Фурье ЖИХ - желаемая импульсная характеристика ИХ - импульсная характеристика КАМ - квадратурная амплитудная модуляция МАВ - максимум апостериорной вероятности МП - максимальное правдоподобие ОАВ - обобщенный алгоритм Витерби СКО - среднеквадратическое отклонение СКК - сигнально-кодовая конструкция С/III - сигнал/шум УФ - укорачивающий фильтр
DFE-MLSE - Decision Feedback Equalized Maximum Likelihood Sequence Estimator
DMT - Discrete Multi Tone
LMS - Least Mean Square
min-ISI - minimum Inter Symbol Interference
MLSE - Maximum Likelihood Sequence Estimation
MMSE - Minimum Mean Square Error
MPS - Matching the Power Spectrum
MSSNR - Maximum Shortening Signal to Noise Ratio
OFDM - Orthogonal Frequency Division Multiplexing
RLS - Recursive Least Square
RSSE - Reduced State Sequence Estimation
UTC - Unit Tap Constraint
UEC - Unit Energy Constraint

МП оценку и может эффективно использоваться в том случае, если шумовые кластеры, центрированные вокруг не зашумленных канальных символов не перекрываются, т.е. когда отношение С/Ш велико. Однако, данный метод оценки одномерных канальных символов не может быть легко обобщен на случай использования комплексной ИХ канала и двумерного сигнального созвездия, т.к. в нем используется сортировка входных данных, которая принципиально невозможна для комплексных чисел. Кроме того, представленный в [33] метод не гарантирует, что сформированная оценка значений не зашумленных канальных символов будет содержать пары чисел с противоположными значениями, что всегда имеет место при одномерных сигнальных созвездиях с симметрией относительно 0. Для поиска центров кластеров зашумленных входных комплексных символов могут быть использованы алгоритмы, реализованные в [35].
Таким образом, для реализации предложенного в [33] алгоритма совместной оценки ИХ канала и данных необходимо:
• по входной последовательности приемника сформировать оценку незашум-ленных канальных символов;
• с помощью алгоритма Витерби осуществить поиск оптимальных последовательностей данных для Т
4(Щ'4)-,(мЛ/4)!
решеток, каждая из которых имеет
А/‘; состояний;
• выбрать из полученных оценок данных ту, которая обладает наименьшей метрикой, и, затем, с помощью алгоритма RLS найти для данной последовательности оптимальную оценку ИХ канала.
Очевидно, что данный алгоритм представляет только академический интерес и не пригоден для практических приложений, т.к. при минимальном размере сигнального созвездия (М= 4 - четырехпозиционная фазовая манипуляция) и длине ИХ канала L-2 число решеток Т согласно (1.25) будет равно 1536, каждая из которых будет иметь 4 состояния. Основное достоинство описанного в данном разделе алгоритма состоит в том, что его вычислительной сложность имеет полиномиальную зависимость от длины последовательности данных.