Turbo碼譯碼器的模擬VLSI實(shí)現(xiàn)研究.pdf

1、Turbo碼是一種具有極強(qiáng)糾錯(cuò)能力的差錯(cuò)控制編碼技術(shù)，它已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于諸如深空通信、移動(dòng)無線傳輸、數(shù)字用戶環(huán)路以及大容量磁存儲(chǔ)系統(tǒng)等許多的領(lǐng)域。因子圖是一種用來表示如何將多變量的全局函數(shù)分解成多個(gè)局部函數(shù)乘積形式的雙向圖形模型，可以用來描述人工智能、數(shù)字通信以及信號(hào)處理等很多方面的問題。通過在相應(yīng)因子圖上分布地進(jìn)行概率信息傳播的和積算法，可以實(shí)現(xiàn)許多問題的求解，Turbo碼的迭代譯碼算法也可以看作是和積算法的一個(gè)特例。另外，和積算法

2、的基本運(yùn)算可以方便的通過利用晶體管電路的固有非線性特性來實(shí)現(xiàn)，其所構(gòu)成的模擬譯碼網(wǎng)絡(luò)與數(shù)字方式的實(shí)現(xiàn)相比，具有更高的處理速率、更低的功耗以及占用更小的芯片尺寸等優(yōu)點(diǎn)。 本文在深入廣泛的閱讀國內(nèi)外大量有關(guān)因子圖與和積算法以及模擬譯碼技術(shù)資料的基礎(chǔ)上，著重研究了Turbo碼因子圖模型以及在該圖形模型表示下的譯碼算法，并在此基礎(chǔ)上深入研究了Turbo碼譯碼器的模擬VLSI實(shí)現(xiàn)問題。主要的研究工作及結(jié)論如下： (1)對(duì)Turbo

3、碼的網(wǎng)格結(jié)束問題及不同的結(jié)束方法對(duì)其性能的影響進(jìn)行了分析與仿真，研究表明采用收尾RSC卷積碼作為Turbo碼的分量碼，可以在編譯碼復(fù)雜度增加極小的情況下，不致于犧牲碼率而能夠獲得更好的性能，實(shí)現(xiàn)對(duì)所有信息比特的相同保護(hù)； (2)Turbo碼和LDPC碼都可以實(shí)現(xiàn)接近Shannon理論極限的性能。Turbo碼由于成員RSC碼所固有的移位寄存器特性使得其編碼較為容易實(shí)現(xiàn)；而對(duì)于接近Shannon容量的LDPC碼，則需要大量的矩陣乘法

4、運(yùn)算才能完成信息的編碼，電路實(shí)現(xiàn)較為復(fù)雜。另一方面，采用和積算法的LDPC碼的譯碼過程則比采用BCJR算法的Turbo譯碼更加容易實(shí)現(xiàn)，且計(jì)算復(fù)雜度更低。將Turbo編碼與LDPC碼的譯碼相結(jié)合，對(duì)Turbo采用基于其因子圖表示的和積譯碼算法進(jìn)行譯碼，可以在很大程度上降低Turbo碼的譯碼復(fù)雜度； (3)深入研究了Turbo碼的圖形模型，分析了Turbo碼的校驗(yàn)矩陣及其特性，Turbo碼的校驗(yàn)矩陣具有明顯的稀疏特性，從本質(zhì)上來講

5、Turbo碼就是一種特殊類型的LDPC碼。應(yīng)用借助于LDPC碼的研究成果，在Turbo碼的設(shè)計(jì)上也應(yīng)該傾向于選擇具有自正交特性的卷積碼來作為其分量碼，以避免在進(jìn)行和積譯碼時(shí)由于短的環(huán)路的存在而影響其性能； (4)研究了基于因子圖表示的和積譯碼算法及其模擬電路的實(shí)現(xiàn)，對(duì)構(gòu)成模擬譯碼網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)成模塊進(jìn)行了詳細(xì)的分析與設(shè)計(jì)，提出了模擬譯碼網(wǎng)絡(luò)的一般設(shè)計(jì)方法。研究表明，在基于二元因子圖的和積譯碼算法中，主要有兩種類型的基本運(yùn)算：代數(shù)和

6、運(yùn)算與“◎”運(yùn)算，若采用電壓信號(hào)來表示對(duì)數(shù)似然比信息，則這兩種運(yùn)算都可以通過基于Gilbert乘法器的基本電路來實(shí)現(xiàn)，有利于譯碼電路的模塊化設(shè)計(jì)；對(duì)于基于網(wǎng)格的和積譯碼算法，通常是以電流信號(hào)來表示概率的，此時(shí)可以通過構(gòu)造相應(yīng)的網(wǎng)格運(yùn)算模塊來簡化譯碼器電路的設(shè)計(jì)； (5)以電流或者電壓來表示在因子圖上所要傳輸?shù)男畔⒉⒉皇墙^對(duì)的，二者在某種程度上可以自由互換。通常采用電流來表示概率信息可以更容易地實(shí)現(xiàn)概率乘積的代數(shù)和運(yùn)算；