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基于遗传算法的概率译码算法
  • ISSN号:1007-5321
  • 期刊名称:北京邮电大学学报
  • 时间:2012.10.10
  • 页码:98-101
  • 分类:TN929.53[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]重庆邮电大学光纤通信技术重点实验室,重庆400065
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61071117 61003256); 重庆市自然科学基金项目(2010BB2409); 重庆市教委项目(KJ110519)
  • 相关项目:支持多业务的增强型光突发交换研究
中文摘要:

为了改善纠错码译码算法的综合性能,基于遗传算法提出一种新颖的概率译码算法.利用未经量化的接收序列中的额外信息,通过遗传算法优化接收解调器的匹配滤波器输出达到弥补硬判决误差的目的,从而恢复出最似然传输码字.通过对概率译码的算法性能分析可知,该算法的译码过程几乎不受码元个数的影响,复杂度相对较低,且能实现快速优化译码.仿真结果表明,该译码算法具有良好的译码纠错性能,是一种实用性强的译码算法.

英文摘要:

In order to improve the comprehensive performance of the decoding algorithm for the error correcting code,a new genetic probability decoding(GPD) algorithm based on genetic algorithm is proposed.This GPD algorithm can further offset the quantification error of the hard decision by applying the additional information in the received sequence with non-quantification,and then restore the maximal likelihood transmission code word.Analysis of the GPD algorithm shows it won't be affected by the number of code symbols,the decoding complexity is relatively lower and the optimization fast decoding can be achieved.Simulation shows that the proposed GPD algorithm has a better decoding correction-error performance.

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期刊信息
  • 《北京邮电大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:北京邮电大学
  • 主编:刘杰
  • 地址:北京海淀区西土城路10号195信箱
  • 邮编:100876
  • 邮箱:byxb@bupt.edu.cn
  • 电话:010-62281995 62282742
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-5321
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3570/TN
  • 邮发代号:2-648
  • 获奖情况:
  • 美国工程信息公司(Ei)数据库收录期刊,1999年全国优秀高等学校自然科学学报及教育部优秀...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:7684