基于共轭梯度求解代价函数的卷积码参数识别算法

TN911.7; 卷积码常作为级联码、Turbo码等高性能编码的子码,正确识别出卷积码的参数是级联码、Turbo码参数识别的基础,这要求卷积码参数识别算法具有较强的抗噪能力.利用解调软判决序列可以有效提高识别算法的抗噪能力.根据递归系统卷积码编码码元间的线性约束关系构造了一个基于指数函数的代价函数模型,将生成矩阵的识别问题转化成求解代价函数极小值的最优化问题,并采用共轭梯度法不断逼近极小点.仿真结果显示,与现有算法相比,所提方法显著提高了抗噪能力,且适用性强、收敛速度快....

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Published in系统工程与电子技术 Vol. 44; no. 10; pp. 3235 - 3242
Main Authors 陈增茂, 陆丽, 孙志国, 孙溶辰
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨150001 01.10.2022
哈尔滨工程大学工业和信息化部先进船舶通信与信息技术重点实验室,黑龙江哈尔滨150001%哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨150001
Subjects
递归系统卷积码
解调软判决
卷积码参数识别
共轭梯度法
最优化方法
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Summary:TN911.7; 卷积码常作为级联码、Turbo码等高性能编码的子码,正确识别出卷积码的参数是级联码、Turbo码参数识别的基础,这要求卷积码参数识别算法具有较强的抗噪能力.利用解调软判决序列可以有效提高识别算法的抗噪能力.根据递归系统卷积码编码码元间的线性约束关系构造了一个基于指数函数的代价函数模型,将生成矩阵的识别问题转化成求解代价函数极小值的最优化问题,并采用共轭梯度法不断逼近极小点.仿真结果显示,与现有算法相比,所提方法显著提高了抗噪能力,且适用性强、收敛速度快.
ISSN:1001-506X
DOI:10.12305/j.issn.1001-506X.2022.10.29