CN108259135A - 基于高斯近似理论的抗大气湍流衰弱的极化码构建方法 - Google Patents

基于高斯近似理论的抗大气湍流衰弱的极化码构建方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108259135A
CN108259135A CN201810027896.0A CN201810027896A CN108259135A CN 108259135 A CN108259135 A CN 108259135A CN 201810027896 A CN201810027896 A CN 201810027896A CN 108259135 A CN108259135 A CN 108259135A
Authority
CN
China
Prior art keywords
polarization
polarization code
subchannel
likelihood ratio
atmospheric
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201810027896.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108259135B (zh
Inventor
方佳飞
肖石林
毕美华
刘凌
张云昊
黄天成
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Jiaotong University
Original Assignee
Shanghai Jiaotong University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Jiaotong University filed Critical Shanghai Jiaotong University
Priority to CN201810027896.0A priority Critical patent/CN108259135B/zh
Publication of CN108259135A publication Critical patent/CN108259135A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108259135B publication Critical patent/CN108259135B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L1/00—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received
    • H04L1/004—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received by using forward error control
    • H04L1/0056—Systems characterized by the type of code used
    • H04L1/0057—Block codes
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
    • H03M13/00—Coding, decoding or code conversion, for error detection or error correction; Coding theory basic assumptions; Coding bounds; Error probability evaluation methods; Channel models; Simulation or testing of codes
    • H03M13/03—Error detection or forward error correction by redundancy in data representation, i.e. code words containing more digits than the source words
    • H03M13/05—Error detection or forward error correction by redundancy in data representation, i.e. code words containing more digits than the source words using block codes, i.e. a predetermined number of check bits joined to a predetermined number of information bits
    • H03M13/13—Linear codes
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B10/00—Transmission systems employing electromagnetic waves other than radio-waves, e.g. infrared, visible or ultraviolet light, or employing corpuscular radiation, e.g. quantum communication
    • H04B10/11—Arrangements specific to free-space transmission, i.e. transmission through air or vacuum
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B10/00—Transmission systems employing electromagnetic waves other than radio-waves, e.g. infrared, visible or ultraviolet light, or employing corpuscular radiation, e.g. quantum communication
    • H04B10/50—Transmitters
    • H04B10/516—Details of coding or modulation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Optical Communication System (AREA)

Abstract

本发明提供了一种基于高斯近似理论的抗大气湍流衰弱的极化码构建方法，将极化码编码用于自由空间光通信系统中时，挑选出在大气湍流增益错误概率较低的极化子信道用于传输信息比特序列，错误概率较高的极化子信道用于传输收发端都已知的固定比特序列。本发明提出的方法的具体步骤包括：根据大气湍流引起的信号瞬时增益，初始化接收信号对数似然比的概率密度分布；进行极化信道对数似然比概率密度分布的迭代运算；计算各个极化子信道的错误概率；挑选出错误概率较低的极化子信道用于传输信息比特序列。本发明主要解决极化码在大气湍流衰弱信道下的构建问题，能有效抑制由于大气湍流衰弱导致的系统性能下降，提高自由空间光通信系统的稳定性。

Description

基于高斯近似理论的抗大气湍流衰弱的极化码构建方法
技术领域
本发明涉及信息编码及自由空间光通信领域，具体地，涉及抗大气湍流衰弱的极化码构建方法。
背景技术
随着通信容量的不断增加，传统射频通信的频谱资源逐渐趋于饱和，而自由空间光通信系统(Free Space Optical,FSO)通信系统被广泛关注。相比于传统的射频通信系统，自由空间光通信系统拥有传输速率高、传输带宽大、不受电磁干扰、无需频率执照等优点。因此自由空间光通信系统正被广泛用于最后一公里接入、校园及企业内互联、视频监控流传输、无线回传、灾难恢复应急链路、电视广播通信等等。然而由于大气湍流效应产生的大气温度、压强等因素的不断变化，使得在大气中传输的光波，其光场的幅度和相位将会产生畸变。这种现象将会严重影响自由空间光通信系统的稳定性，限制其系统性能的提升。
针对大气湍流效应对系统性能的恶化，各种新颖的技术被提出用来对抗湍流效应，提升系统的稳定性。空间分集技术采用多个发射机或者多个接收机的系统结构提高接收信号的稳定性，降低湍流衰弱；中继传输技术通过在点对点链路中增加中继节点，以此提升系统的稳定性；混合传输技术通过引入备用的射频通信链路，当光链路恶化时切换到射频链路进行传输，提升系统性能。以上技术都需要对系统的结构进行较大程度的改进，大幅提升系统的成本及复杂度。而信道编码技术能在不改变系统收发结构的基础上，以较低成本和复杂度的方式用于自由空间光通信系统，对抗因大气湍流效应引起的通信性能恶化。目前低密度奇偶校验码(Low Density Parity Check,LDPC)和Turbo码作为先进的软判决译码方法，均已被应用于自由空间光通信系统，并且使得系统性能在大气湍流情况下获得了大幅度的提升。
极化码作为一种新型的信道编译码技术，是目前唯一一种通过严格的数学证明达到信道容量的构造性编码方案，拥有较低的计算复杂度和较高的性能表现。极化码已经被证明在短码长情况下采用串行抵消列表(Successive Cancellation List,SCL)结合循环冗余检验(Cyclic Redundancy Check,CRC)的译码方法，其性能优于相同译码复杂度情况下的奇偶校验码。同时在5G短码方案讨论中，极化码成为5G控制信道eMBB场景编码方案。
经过对现有文献的检索，来自Bilkent University的Erdal于2009年在IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY的第55卷第7期上发表论文“ChannelPolarization:A Method for Constructing Capacity-Achieving Codes for SymmetricBinary-Input Memoryless Channels”，理论提出了极化码这种码型的构造以及译码方法，但是此篇文章只是理论上提出了极化码，并没有在应用领域做过多的深入研究。同时该文章提出的通过计算巴氏参数的方法来构建极化码，主要针对二进制擦除信道(BinaryEliminated Channel)或者加性高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise,AWGN)信道设计，对于二进制擦除信道复杂度较低，对加性高斯白噪声信道复杂度较高。
又经检索发现，来自西安电子科技大学的Daolong Wu等人于2014年在IEEECOMMUNICATIONS LETTERS的第18卷第7期上发表论文“Construction and Block ErrorRate Analysis of Polar Codes Over AWGN Channel Based on GaussianApproximation”，理论提出了在AWGN信道下采用低复杂度的高斯近似(Gaussianapproximation,GA)方法构建极化码，并且预测了在接收端采用串行抵消(SuccessiveCancellation,SC)译码方法下精确的块状误码率。
将极化码用于自由空间光通信系统中，由于大气湍流效应对接收信号会产生强度上的随机波动，因此传统的针对加性高斯白噪声信道的极化码构建方案将面临大气湍流的影响，不能准确挑选出最可靠的极化子信道用于传输信息比特，使得极化码用于自由空间光通信系统的译码性能受限。
发明内容
针对现有技术中存在的上述缺陷，本发明的目的是提供一种抗大气湍流衰弱的极化码构建方法，该方法着重解决极化码用于自由空间光通信系统的构建问题，使得挑选出的传输信息比特的极化子信道能根据大气湍流强度对接收信号增益的改变而实时变化，以提升极化码在大气湍流信道下的译码性能，进而大大提高极化码应用于自由空间光通信系统的译码性能，具有很好的应用前景。
本发明是通过以下技术方案实现的。
一种基于高斯近似理论的抗大气湍流衰弱的极化码构建方法，将极化码用于自由空间光(Free Space Optical,FSO)传输系统，在极化码构建过程中，考虑大气湍流效应带来的湍流增益，根据当前时刻的湍流增益以及噪声功率，挑选出错误概率最小的极化子信道用于传输信息比特序列，而剩余的子信道用于传输收发端都已知的固定比特序列；
所述极化码构建的方法包括以下步骤：
步骤S1，根据大气湍流效应引起的接收信号增益，初始化接收信号对数似然比(Log-Likelihood Ratio，LLR)的概率密度分布；
步骤S2，将初始化的接收信号对数似然比的概率密度分布值进行迭代运算，计算各个极化子信道接收信号对数似然比的概率密度分布，当计算的信道数量与总的极化信道数量相同停止迭代；
步骤S3，根据步骤S2计算得到的接收信号对数似然比的概率密度分布，计算各个子信道的错误概率；
步骤S4，将计算得到的各个子信道的错误概率进行升序排序，取前K个子信道作为错误概率最小的极化子信道用于传输信息比特序列，其余N-K个子信道用于传输收发端都已知的固定比特序列；其中N为总的极化子信道数，K为用于传输信息比特的极化子信道数。
优选地，所述的自由空间光传输系统采用强度调制直接检测的工作方式。
优选地，所述的步骤S1中，接收信号对数似然比的概率密度分布符合高斯分布，在发送端为全零序列时，其均值为方差为其中σ2为高斯噪声功率，Iq为大气湍流效应引起的信号幅度增益，q表示第q个湍流强度增益变化的时隙。
优选地，所述的步骤S2中，将接收信号对数似然比的概率密度分布值进行迭代运算，具体的迭代规则为：其中，m表示接收信号对数似然比，初始值为σ2为高斯噪声功率，Iq为大气湍流效应引起的信号幅度增益，m的右下标表示总的极化子信道数，m的右上标表示子信道的索引，为在[0，+∞)上连续单调递减的函数。
优选地，所述的步骤S3中，根据各个极化子信道接收信号对数似然比的概率密度分布计算各个子信道的错误概率，其具体的计算规则为：其中，W表示子信道，W的右下标表示总的极化子信道数，W右上标表示子信道的索引，m表示接收信号对数似然比，m的右下标表示总的极化子信道数，m右上标表示子信道的索引。
优选地，迭代过程中的函数满足其中，x为函数的自变量，u为被积函数的自变量。
优选地，考虑到计算的复杂度以及函数的单调递增特性，将函数简化为
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
1、本发明提出基于高斯近似理论的抗大气湍流衰弱的极化码构建方案，相比于传统的针对加性高斯白噪声信道设计的构建方案，应用于自由空间光通信系统中，会带来较大译码性能的提升。
2、本发明提出的极化码构建方案，能够根据湍流强度对信号瞬时增益的改变对极化码的构建作出实时的改变，选出在当前湍流信道下最可靠的极化子信道传输信息比特序列。
3、本发明在考虑湍流强度对信号增益的前提下，采用了高斯近似的方法进行概率密度分布的迭代运算，与现有的密度进化法相比具有复杂度降低的优点。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明提出的基于高斯近似理论的抗大气湍流衰弱的极化码构建方案操作步骤流程图；
图2为本发明提供的极化码编码具体应用于自由空间光通信系统的整体系统框图；
图3为本发明码长为8，码率为0.5的极化码在相同信噪比下，湍流强度增益I分别为0.5、1和2时各个子信道的错误概率以及选择用于传输信息序列的子信道，其中，(a)为大气湍流效应引起的信号幅度增益I＝0.5时的构建情况，(b)为I＝1时的构建情况，(c)为I＝2时的构建情况；
图4为本发明提出的基于高斯近似理论的抗大气湍流衰弱的极化码构建方案在大气湍流信道下与传统方案的性能对比图，其中极化码码长为512，码率为0.5。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
实施例
本实施例提供了一种基于高斯近似的抗大气湍流衰弱的极化码构建方法，用于选出在大气湍流信道中最可靠的极化子信道传输信息比特序列，其余子信道传输发送端和接收端都已知的固定比特序列。
所述的极化码构建方法包括以下步骤：
(1)根据已知的大气湍流效应引起的信号瞬时增益Iq以及接收端的高斯噪声功率σ2，确定当发送信号为全零序列时接收信号的对数似然比(Log-Likelihood Ratio，LLR)的概率密度分布。由于接收信号对数似然比的概率密度分布符合高斯分布，因此该概率密度分布可由均值和方差唯一确定，其均值为方差为其中σ2为高斯噪声功率，Iq为大气湍流效应引起的信号幅度增益。
(2)进行极化信道对数似然比的概率密度分布的迭代计算。由于初始的概率密度分布满足密度进化的对称条件(对于高斯分布的随机变量，对称条件是该随机变量的方差为均值的两倍)，因此密度进化的迭代运算中仅需考虑均值。令初始信道的接收信号对数似然比为其具体的迭代规则满足其中m的右下标表示总的极化子信道数，右上标表示子信道的索引。
(3)根据计算得到的子信道接收信号的对数似然比概率密度分布，计算该子信道的错误概率子信道的错误概率计算满足规则
(4)将步骤(3)计算得到的各个子信道错误概率进行升序排序，选取前K个错误概率较低的子信道用于传输信息比特序列，而其余的N-K个可靠性较低的子信道用于传输固定比特序列。
下面结合附图对本实施例进一步描述。
根据本实施例提供的基于高斯近似理论的抗大气湍流衰弱的极化码构建方案，是在极化码构建过程中，选择在湍流信道下错误概率较低的极化子信道进行信息比特序列的传输，其余的极化子信道则用于传输一个发送端和接收端都已知的固定比特序列。
参照图1，介绍本实施例方法的具体原理：
原始的二进制用户序列在极化码编码器编码后经过光调制器进行强度调制，调制格式为开关键控(On Off Keying,OOK)调制。之后经过光放大器与光学天线后在大气湍流信道中传输。接收端通过光学天线接收，光电探测器将接收端的光信号转换为电信号，经过极化码译码器恢复出原始的二进制用户序列。
由于大气湍流的影响，接收端经过光电探测器后的电信号可表示为：
yn＝η·In·xn+wn (1)
其中η表示接收端光电探测器的响应度，为了分析的简便，将光电探测器的响应度设为1。xn表示在第n个时隙内的发送比特，一个时隙表示发送一个比特的所需时间。In表示在第n个时隙内大气湍流效应对接收功率的影响。wn表示接收端的噪声，主要由背景辐射噪声以及光电探测器的热噪声引起，概率密度分布符合高斯分布。yn表示第n个时隙内接收机接收到的信号强度。在大气湍流信道下，In表示一个随机变量，有很多概率密度分布模型用于描述其在不同湍流强度下的概率密度分布，比如对数正态分布模型常用于描述弱湍流强度，负指数分布模型常用于描述强湍流强度，Gamma-Gamma分布模型适用于描述从弱到强各种湍流强度。由于大气湍流引起的信号增益In的存在，使得经过极化的子信道的可靠性随着湍流增益的改变而改变，因此挑选的子信道也要做出实时地改变。
考虑到大气湍流信道是一个慢衰弱信道，其湍流强度的变化时间大约是毫秒(ms)级别的，而自由空间光通信系统的传输速率可达Gbit/s级别甚至更高，即一个比特的持续时间将是(ns)级别。因此在式(1)中In的变化频率远低于xn，即在特定的湍流强度增益I下可以传输多个比特数，因此接收端的接收信号可表示为：
yn＝Iq·xn+wn (2)
其中，q表示第q个湍流强度增益变化的时隙。若用Tq和Tn分别表示湍流强度增益变化的时隙长度和信息比特的时隙长度，则由以上分析可知Tq＞＞Tn。
因此若Tq＞N·Tn成立，则可以假设在一个编码码长内湍流强度增益不变，则此时大气湍流信道在一个码长的传输时间内可等效为只含有高斯噪声wn的信道，Iq为定值。由此可以将湍流强度增益在一个码长内等效为一个固定增益，将信道等效成一个只含有加性高斯白噪声的静态信道。
通过上述分析，在发送端已知当前时刻的湍流强度增益的情况下，可以采用高斯近似理论来进行极化码的构建。
参见图2，介绍本实施例方法的下列操作步骤：
步骤1，根据大气湍流效应引起的信号瞬时增益Iq以及接收端的高斯噪声功率σ2，初始化若发送信号为全零序列时接收信号的对数似然比的概率密度分布。由于接收信号对数似然比的概率密度分布符合高斯分布，因此该概率密度分布可由均值和方差唯一确定，其均值为方差为其中σ2为高斯噪声功率，Iq为大气湍流效应引起的信号幅度增益。
步骤2，进行极化信道对数似然比的概率密度分布迭代计算。由于初始的概率密度分布满足密度进化的对称条件(对于高斯分布的随机变量，对称条件是该随机变量的方差为均值的两倍)，因此在迭代运算中仅需考虑均值这一一维变量，其概率密度分布均可由均值变量获得。令初始信道的接收信号对数似然比为其具体的迭代规则满足
其中m的右下标表示总的极化子信道数，右上标表示子信道的索引。在迭代规则中，公式满足
考虑到计算的简便性，可近似等效为
步骤3，根据计算得到的子信道接收信号的对数似然比概率密度分布，计算该子信道的错误概率具体的子信道的错误概率计算规则如下：
步骤4，将步骤3计算的各个子信道的错误概率进行升序排序，选取错误概率较低的子信道传输信息比特序列，其余子信道用于传输固定比特序列。
本实施例已经进行了大量的仿真实施试验，下面结合图3、图4详细介绍本实施例具体实例的试验过程及其性能分析：
第1个实例，在弱湍流条件下，展示了挑选的极化码子信道随着湍流强度的变化而改变：
为了使得表述的清晰，设定码长N＝8,码率R＝0.5。图3描述了完整的极化码构建，编码，传输等过程。序列U表示编码前的序列，经过如果3所示的结构编码，获得编码后的序列x。其中表示二进制加操作。获得的序列x在依次通过子信道W，在接收端接收到信号y。其中子信道W在此处为大气湍流信道，其输入输出符合公式(2)。
图3(a)、(b)、(c)分别表示相同信噪比(Eb/No(dB)＝10)下，湍流强度增益I分别为0.5、1和2时各个子信道的错误概率以及选择用于传输信息序列的子信道。其中每个子图左边的数值表示对应子信道的错误概率。每个子图中方框中的Ui表示该子信道被用来传输信息比特，其余子信道用于传输发送端和接收端都已知的固定比特。
在湍流强度增益I为0.5和1时可以发现选择的子信道相同，都是第4、6、7、8子信道。而当湍流强度增益为2时选择的子信道为第2、4、6、8子信道。传统的极化码构建方案将信道统一看做是AWGN信道，即都假设信道的湍流增益为1。可以发现对于图3(c)的情况，传统的极化码构建方案计算的各个子信道的错误概率与图3(b)的情况相同，会选择第4、6、7、8子信道。然而在实际湍流信道下，错误率较低的子信道为第2、4、6、8子信道。可以发现，采用本实施例提出的基于高斯近似理论的抗大气湍流衰弱的极化码构建方案，可以避免选择错误率较高的第7子信道，而选择错误率较低的第2子信道，降低因湍流增益引起的性能下降。
第2个实例，弱湍流信道下本实施例所提的极化码构建方案与传统高斯近似极化码构建方案性能对比。
在该实施例中，极化码的码长N设为512，码率R设为0.5，接收端的译码算法采用串行抵消算法。图4展示了两种构建方案下信噪比(Eb/No(dB))与误码率(BLER)的关系。从图4中可以发现：采用本实施例提出的极化码构建方案后，其性能相比于传统的极化码构建方案有了较大幅度的提升。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (7)

1.一种基于高斯近似理论的抗大气湍流衰弱的极化码构建方法，其特征在于：将极化码用于自由空间光传输系统，在极化码构建过程中，考虑大气湍流效应带来的湍流增益，根据当前时刻的湍流增益以及噪声功率，挑选出错误概率最小的极化子信道用于传输信息比特序列，而剩余的子信道用于传输收发端都已知的固定比特序列；
所述极化码构建的方法包括以下步骤：
步骤S1，根据大气湍流效应引起的接收信号增益，初始化接收信号对数似然比的概率密度分布；
步骤S2，将初始化的接收信号对数似然比的概率密度分布值进行迭代运算，计算各个极化子信道接收信号对数似然比的概率密度分布，当计算的信道数量与总的极化信道数量相同停止迭代；
步骤S3，根据步骤S2计算得到的接收信号对数似然比的概率密度分布，计算各个子信道的错误概率；
步骤S4，将计算得到的各个子信道的错误概率进行升序排序，取前K个子信道作为错误概率最小的极化子信道用于传输信息比特序列，其余N-K个子信道用于传输收发端都已知的固定比特序列；其中N为总的极化子信道数，K为用于传输信息比特的极化子信道数。
2.根据权利要求1所述的基于高斯近似理论的抗大气湍流衰弱的极化码构建方法，其特征在于：所述的自由空间光传输系统采用强度调制直接检测的工作方式。
3.根据权利要求1所述的基于高斯近似理论的抗大气湍流衰弱的极化码构建方法，其特征在于：所述的步骤S1中，接收信号对数似然比的概率密度分布符合高斯分布，在发送端为全零序列时，其均值为方差为其中σ2为高斯噪声功率，Iq为大气湍流效应引起的信号幅度增益，q为表示第q个湍流强度增益变化的时隙。
4.根据权利要求1所述的基于高斯近似理论的抗大气湍流衰弱的极化码构建方法，其特征在于：所述的步骤S2中，将接收信号对数似然比的概率密度分布值进行迭代运算，具体的迭代规则为：其中，m表示接收信号对数似然比，初始值为σ2为高斯噪声功率，Iq为大气湍流效应引起的信号幅度增益，m的右下标表示总的极化子信道数，m的右上标表示子信道的索引，为在[0，+∞)上连续单调递减的函数。
5.根据权利要求1所述的基于高斯近似理论的抗大气湍流衰弱的极化码构建方法，其特征在于：所述的步骤S3中，根据各个极化子信道接收信号对数似然比的概率密度分布计算各个子信道的错误概率，其具体的计算规则为：其中，W表示子信道，W的右下标表示总的极化子信道数，W右上标表示子信道的索引，m表示接收信号对数似然比，m的右下标表示总的极化子信道数，m右上标表示子信道的索引。
6.根据权利要求4所述的基于高斯近似理论的抗大气湍流衰弱的极化码构建方法，其特征在于：迭代过程中的函数满足其中，x为函数的自变量，u为被积函数的自变量。
7.根据权利要求6所述的基于高斯近似理论的抗大气湍流衰弱的极化码构建方法，其特征在于：考虑到计算的复杂度以及函数的单调递增特性，将函数简化为
CN201810027896.0A 2018-01-11 2018-01-11 基于高斯近似理论的抗大气湍流衰弱的极化码构建方法 Expired - Fee Related CN108259135B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810027896.0A CN108259135B (zh) 2018-01-11 2018-01-11 基于高斯近似理论的抗大气湍流衰弱的极化码构建方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810027896.0A CN108259135B (zh) 2018-01-11 2018-01-11 基于高斯近似理论的抗大气湍流衰弱的极化码构建方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108259135A true CN108259135A (zh) 2018-07-06
CN108259135B CN108259135B (zh) 2020-07-14

Family

ID=62726436

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810027896.0A Expired - Fee Related CN108259135B (zh) 2018-01-11 2018-01-11 基于高斯近似理论的抗大气湍流衰弱的极化码构建方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108259135B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109450458A (zh) * 2018-12-26 2019-03-08 吉林工程技术师范学院 基于条件成三错误概率确定线性分组码性能界的方法
CN110336639A (zh) * 2019-06-23 2019-10-15 西安电子科技大学 一种基于容量分布的极化码多层编码调制方法及应用
CN112948352A (zh) * 2021-02-04 2021-06-11 中国科学院合肥物质科学研究院 一种构建大气光学湍流时空特征及概率化数据库的方法
CN113411135A (zh) * 2021-07-12 2021-09-17 上海交通大学 Fso中基于疏密传输的概率整形极化码方法及系统
CN115296750A (zh) * 2022-09-28 2022-11-04 鹏城实验室 一种基于高斯近似改进法构造极化码的水声通信系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4752941A (en) * 1985-12-18 1988-06-21 Nec Corporation Diversity receiving system of in-phase combination type
CN106685527A (zh) * 2016-08-03 2017-05-17 中国地质大学（武汉） 一种基于ldpc码的自由空间光通信方法及通信系统
CN107453807A (zh) * 2017-06-21 2017-12-08 西安电子科技大学 一种大气光通信信道模型的极化方法、装置及电子设备

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4752941A (en) * 1985-12-18 1988-06-21 Nec Corporation Diversity receiving system of in-phase combination type
CN106685527A (zh) * 2016-08-03 2017-05-17 中国地质大学（武汉） 一种基于ldpc码的自由空间光通信方法及通信系统
CN107453807A (zh) * 2017-06-21 2017-12-08 西安电子科技大学 一种大气光通信信道模型的极化方法、装置及电子设备

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
KEITA ITO ET AL.: "《Application of polar codes for free space optical communication》", 《2017 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SPACE OPTICAL SYSTEMS AND APPLICATIONS (ICSOS)》 *
许明智: "《极化码研究及其在FSO系统中的应用》", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 (信息科技辑)》 *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109450458A (zh) * 2018-12-26 2019-03-08 吉林工程技术师范学院 基于条件成三错误概率确定线性分组码性能界的方法
CN109450458B (zh) * 2018-12-26 2022-06-28 吉林工程技术师范学院 基于条件成三错误概率确定线性分组码性能界的方法
CN110336639A (zh) * 2019-06-23 2019-10-15 西安电子科技大学 一种基于容量分布的极化码多层编码调制方法及应用
CN110336639B (zh) * 2019-06-23 2021-08-17 西安电子科技大学 一种基于容量分布的极化码多层编码调制方法及应用
CN112948352A (zh) * 2021-02-04 2021-06-11 中国科学院合肥物质科学研究院 一种构建大气光学湍流时空特征及概率化数据库的方法
CN113411135A (zh) * 2021-07-12 2021-09-17 上海交通大学 Fso中基于疏密传输的概率整形极化码方法及系统
CN115296750A (zh) * 2022-09-28 2022-11-04 鹏城实验室 一种基于高斯近似改进法构造极化码的水声通信系统
CN115296750B (zh) * 2022-09-28 2023-01-17 鹏城实验室 一种基于高斯近似改进法构造极化码的水声通信系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN108259135B (zh) 2020-07-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108259135A (zh) 基于高斯近似理论的抗大气湍流衰弱的极化码构建方法
US10911062B2 (en) Apparatus and method for multilevel coding (MLC) with binary alphabet polar codes
CN106230489B (zh) 适用于任意高阶调制的极化码编码调制方法
Khan et al. Maximizing throughput of hybrid FSO-RF communication system: An algorithm
CN105721106B (zh) 基于串行策略的scma上行通信系统多用户检测方法
Wu et al. Blind recognition of LDPC codes over candidate set
CN107872256B (zh) 无线光通信中盲检测及调制星座优化方法、存储介质
CN107453807B (zh) 一种大气光通信信道模型的极化方法、装置及电子设备
WO2019210648A1 (zh) 一种基于非线性能量收集的swipt系统自适应时隙信号接收方法
Riediger et al. Multiple-symbol detection for photon-counting MIMO free-space optical communications
CN104009822B (zh) 基于非理想信道估计含窄带干扰的新型解调修正方法
CN109889266A (zh) 基于高斯近似的可见光通信信道的极化编码方法和系统
CN106487446B (zh) 适合于强度调制/直接检测式的光空时网格码编码方法
KR20180026343A (ko) 최적화된 코드 변조를 생성하기 위한 방법 및 장치
US20200177302A1 (en) Apparatus and Method for Detecting Mutually Interfering Information Streams
CN110365414B (zh) 一种适合于对数正态湍流信道的增强型光空间调制方法
CN103346863B (zh) 一种算术域比特交织编码调制方法
CN116131948B (zh) 基于可见光通信的Gray-GSM星座构建方法、装置、终端及介质
US20140301509A1 (en) Systems and methods for channel quality indicator (cqi) selection for non-deterministic receivers
CN106357343A (zh) 适合于强度调制/直接检测式的光空时网格码编码方法
CN103516484A (zh) 双向中继信道模型的正交差分空时网络编码方法
US20140241471A1 (en) Method and System for Communicating Data Wirelessly Using Probabilistic Data Association
CN103746772A (zh) Ldpc编码调制系统的解调器输出软信息的优化方法
CN101534267B (zh) 预编码方法和装置
CN110445554A (zh) 一种基于实际信道衰落统计的非相干水声通信方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20200714

Termination date: 20220111

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee