Low Complexity Decoding for Higher Order Punctured Trellis-Coded Modulation Over Intersymbol Interference Channels
网格编码调制（TCM）是一种功率和带宽有效的数字传输方案，它提供了非常低的数据流的结构延迟。传统TCM使用与未编码传输相比基数为两倍的信号星座，其中每个PAM符号具有一位冗余，即，当$2^{n}$表示信号星座的基数时，应用具有速率$\frac{n-1}{n}$的码。最近发表的工作允许速率调整TCM通过打孔的卷积码（CC）上的TCM scheme是basedon.In本文中，它示出了如何打孔的TCM信号发送的符号间干扰（ISI）信道可以顺利地被解码。通过减少状态序列估计，可以在只有很小的性能损失的情况下实现显着的复杂性降低。
2014-05-27 cs.IT math.IT
Detection and Decoding for 2D Magnetic Recording Channels with 2D Intersymbol Interference
本文考虑了级联通信信道上的迭代检测和解码，该信道由Kavcic等人提出的四颗粒矩形离散颗粒模型（DGM）建模的二维磁记录（TDMR）信道组成。例如，接着是二维码间干扰（2D-ISI）信道，该信道通过DGM模型的输出与有限范围2D模糊掩模的线性卷积建模，接着添加高斯白噪声。迭代检测和解码方案在具有两个迭代循环的结构中组合TDMR检测、2D-ISI检测和软输入/软输出（SISO）信道解码。在第一环路中，2D-ISI信道检测器与TDMR检测器交换对数似然比（LLR）。在第二环路中，TDMR检测器与串行级联卷积码（SCCC）解码器交换LLR。对级联TDMR和2 × 2平均屏蔽ISI信道（SNR为10 dB）的仿真结果表明，在TDMR模型的整个粒度概率范围内，可以实现每粒度0.48个用户比特的密度，对应于每平方英寸约9.6太比特的面密度。
2014-01-23 cs.IT math.IT
Low Complexity Decoding for Punctured Trellis-Coded Modulation Over Intersymbol Interference Channels
如Ungerboeck在1976/1983年引入的经典网格编码调制（TCM）使用与每个PAM符号具有一位冗余的未编码传输相比具有两倍基数的信号星座，即，当$2^{n}$表示信号星座的基数时，应用具有速率$\frac{n-1}{n}$的码。因此，原始方法仅包括整数传输速率，即，此外，当在符号间干扰（ISI）信道上发送时，最佳解码方案将联合地执行信道码的均衡和解码。在本文中，我们允许通过打孔的卷积码（CC）的TCM方案是基于的速率调整。在这种情况下，一个非平凡的映射的输出符号的CC信号点的结果在一个时变网格。我们提出了一种有效的技术，集成到这个网格的ISI通道，并表明，计算复杂性可以显着降低通过减少状态序列估计（RSSE）算法的时变网格。
2013-12-05 cs.IT math.IT
Low Complexity Joint Iterative Equalization and Multiuser Detection in Dispersive DS-CDMA Channels
色散直接序列码分多址（DS-CDMA）信道中的通信会受到码间干扰和多址干扰的影响，从而严重影响系统的性能。联合最大\textit{a posteriori}概率（MAP）均衡和具有差错控制解码的多用户检测可以用于减轻这种干扰并实现最佳比特出错率。不幸的是，这种最佳检测通常需要过高的计算复杂性。这个问题是解决在本文中，通过减少状态格搜索检测算法的发展，从信道解码器的判决反馈的基础上。在大系统极限下分析了该算法的性能。分析和仿真结果表明，该算法复杂度低，在中等信噪比下性能接近最优，比并行干扰消除算法具有更大的系统负载容量。
2005-01-21 cs.IT math.IT
Turbo-Equalization Using Partial Gaussian Approximation
本文研究了码间干扰（ISI）信道中编码数据传输的Turbo均衡。我们提出了一个消息传递算法，使用的期望传播规则转换从解调器解码器的均衡器传递的消息，并通过使用部分高斯近似（PGA）计算由均衡器返回的消息。Monte Carlo模拟结果表明，这种方法导致了显着的性能改善相比，国家的最先进的涡轮均衡器，并允许交易的复杂性性能。我们利用ISI信道模型的具体结构，以显着降低PGA的复杂性相比，在最初的论文中考虑提出的方法。
2016-03-14 cs.IT math.IT
Spatially-Coupled Codes and Threshold Saturation on Intersymbol-Interference Channels
最近，已经观察到，终止的低密度奇偶校验（LDPC）卷积码（或空间耦合码）似乎在二进制无记忆信道的类中普遍地接近容量。这是由“阈值饱和”效应促进的，由此空间耦合的集合的置信传播（BP）阈值被提升到底层组成集合的最大后验（MAP）阈值。在本文中，我们考虑了空间耦合码在符号间干扰（ISI）信道下联合迭代译码的普遍性。更具体地说，我们的经验表明，阈值饱和也发生所考虑的问题。这可以通过首先识别擦除噪声的EXIT曲线和一般噪声的GEXIT曲线来观察，这些曲线自然地服从一般面积定理。从这些曲线，相应的MAP和BP阈值，然后数字获得。由于规则LDPC码在MAP译码下可以获得对称信息率（SIR），因此采用联合迭代译码的空间耦合码可以普遍地逼近ISI信道的SIR。对于dicode擦除通道，Kudekar和Kasai最近基于类似EXIT的曲线报告了非常相似的结果。
2011-10-10 cs.IT math.IT
GRAND for Gaussian Intersymbol Interference Channels
University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
本文提出SGRAND-ISI算法，通过引入错误突发和序列可靠性概念，实现高斯ISI信道的最优GRAND解码，相比传统GRAND算法在性能和复杂度上有显著提升。
2026-10-23 cs.IT math.IT
Gaussian Intersymbol Interference Channels With Mismatch
本文研究了高斯码间干扰（ISI）信道下的信道编码问题。具体地，假设失配解码器对脉冲响应函数具有不正确的假设。失配容量是给定解码规则的最高可实现速率。现有的下限与内存的通道和解码度量的失配容量（如在我们的模型），仅在多字母的表达式，在实践中还没有计算的形式。因此，它们对不匹配问题提供了很少的见解。在本文中，我们推导出可计算的单字母下界的失配容量，并讨论了我们的结果的一些含义。我们的可实现速率基于两个集合，即自回归过程生成的码字集合，以及在实值序列的“类型类”上均匀绘制的码字集合。我们的可实现的速率的计算表明，作为失配参数的函数的可实现的速率的非平凡的行为。作为我们的技术的一个简单的应用程序，我们还推导出与不匹配的解码器，假设没有ISI在所有的随机编码指数。最后，我们比较我们的结果与通用的解码器，我们认为在本文中的真正的类以外的通道设计。
2017-06-19 cs.IT math.IT
Filter Bank Multicarrier in Massive MIMO: Analysis and Channel Equalization
我们进行了渐进的性能的滤波器组多载波（FBMC）的背景下，大规模多输入多输出（MIMO）的研究。我们表明，信道失真的影响，即，符号间干扰和载波间干扰不会随着基站（BS）阵列大小的增加而消失。结果，信号与干扰加噪声比（SINR）不能通过增加BS天线的数量而无限制地增长，并且由某个确定性值来上界。我们表明，这种现象是多天线合并抽头值和移动终端和BS天线之间的信道冲激响应之间的相关性的结果。为了解决这个问题，我们引入了一种有效的均衡方法，消除这种相关性，使我们能够实现任意大的SINR值，通过增加BS天线的数量。我们进行了彻底的分析，建议的系统，并找到均衡器系数和各自的信干噪比的解析表达式。
2018-06-24 cs.IT math.IT
Joint Viterbi Decoding and Decision Feedback Equalization for Monobit Digital Receivers
在采用脉冲无线电（IR）调制的超宽带（UWB）通信系统中，带宽通常为1GHz或更高。为了数字地处理接收信号，需要高采样率模数转换器（ADC）。由于系统复杂度高、功耗大，单比特ADC是比较合适的。最佳的单比特接收机已被导出。但是它对码间干扰（ISI）的抑制效果并不理想。判决反馈均衡（DFE）是一种有效的消除码间干扰的方法。在本文中，我们提出了一种算法，结合维特比译码和DFE一起为单比特接收机。通过这种方式，有效地抑制了码间干扰的影响，从而提高了系统的误出错率性能。通过状态扩展，我们实现了更好的性能。仿真结果表明，该算法与解调译码分离方法相比，信噪比增益约为1dB，与无码间干扰信道下的误码性能相比，误码性能损失约为1dB。与衰落信道中无码间干扰的全分辨检测相比，状态扩展后的信噪比损失约为3dB。
2012-10-29 cs.IT math.IT
A BP-MF-EP Based Iterative Receiver for Joint Phase Noise Estimation, Equalization and Decoding
本文将置信传播（BP）、平均场（MF）和期望传播（EP）相结合，设计了一种用于编码通信系统中联合相位噪声（PN）估计、均衡和译码的迭代接收机。PN的存在导致非线性观测模型。传统上，通过使用一阶泰勒近似（例如，最先进的软输入扩展卡尔曼平滑方法（软输入EKS）。在这项工作中，MF是用来处理由于非线性模型的因素，和二阶泰勒近似是用来实现高斯近似的MF消息，这是至关重要的低复杂度的实现与BP和EP接收机。事实证明，我们的近似是更有效的比直接线性化的软在EKS具有类似的复杂性，导致显着的性能改善，仿真结果表明。
2016-03-14 cs.IT math.IT
Adaptive Turbo Equalization for Nonlinearity Compensation in WDM Systems
本文研究了自适应Turbo均衡非线性补偿（NLC）的性能。提出了一种Turbo均衡方案，其中使用递归最小二乘（RLS）算法作为自适应信道估计器，跟踪与信道间非线性干扰（NLI）模型相关的时变符号间干扰（ISI）系数。估计的信道系数由MIMO 2x2软输入软输出（SISO）线性最小均方误差（LMMSE）均衡器用于补偿时变ISI。SISO LMMSE均衡器和SISO前向纠错（FEC）解码器在每次Turbo迭代中交换外部信息，允许接收器改善信道估计和均衡的性能，实现较低的比特错误率（BER）值。所提出的方案是针对偏振复用的64 QAM和256 QAM进行研究的，尽管它适用于任何适当的调制格式。广泛的数值结果。结果表明，该方案允许高达0.7 dB的额外增益，有效接收的信噪比（SNR）和高达0.2比特/符号/极化广义互信息（GMI），单通道数字反向传播提供的增益之上。
2021-09-05 cs.IT eess.SP math.IT
Trellis-Based Equalization for Sparse ISI Channels Revisited
稀疏码间干扰（ISI）信道在各种高数据速率通信系统中都会遇到。这样的信道具有大的信道存储器长度，但只有少量的有效信道系数。在本文中，基于网格的稀疏ISI信道的均衡重新审视。由于大的信道存储器长度，最大似然检测的复杂性，例如，通过维特比算法（VA），通常是禁止的。在本文的第一部分，提出了一个统一的框架，基于因子图的复杂性降低，而不损失的最优性。在这个新的背景下，两个已知的稀疏ISI信道的降低复杂度的算法概括：多网格VA（M-VA）和并行网格VA（P-VA）。它表明，M-VA，虽然声称，不导致降低计算复杂性。另一方面，P-VA导致复杂度显著降低，但只能应用于某一类稀疏信道。在本文的第二部分中，一个统一的方法来解决一般稀疏信道：它表明，在接收机使用线性滤波器使得应用标准的减少状态的基于网格的均衡器算法是可行的，没有显着损失的最优性。数值结果验证了所提出的接收机结构的有效性。
2005-08-10 cs.IT math.IT
Turbo Equalization with Coarse Quantization using the Information Bottleneck Method
本研究针对码间干扰信道，提出基于信息瓶颈方法设计查找表的粗量化Turbo均衡器，通过简化LUT结构整合解码器反馈，在面积效率和纠错性能上均优于传统及非Turbo均衡方案。
2024-09-13 cs.IT eess.SP math.IT
Reduced Complexity Demodulation and Equalization Scheme for Differential Impulse Radio UWB Systems with ISI
本文研究了具有码间干扰（ISI）的差分冲激无线电（IR）超宽带（UWB）系统的解调和均衡问题。差分红外超宽带系统近年来得到了广泛的讨论。差分红外超宽带系统的优点是接收机前端结构简单。在具有ISI的这种系统的解调和均衡中的一个挑战是系统具有相当复杂的模型。系统的输入和输出信号遵循二阶Volterra模型。此外，输出端的噪声取决于数据。在本文中，我们提出了一种降低复杂度的联合解调和均衡算法。该算法将最近邻译码问题转化为一个混合二次规划问题，并利用半定松弛算法。数值结果表明，所提出的解调均衡算法具有较低的计算复杂性，同时，与最大似然译码算法相比，具有几乎相同的错误概率性能。
2009-03-02 cs.IT math.IT
Time Reversal with Post-Equalization for OFDM without CP in Massive MIMO
研究了在大规模多输入多输出系统中消除正交频分复用（OFDM）冗余循环前缀（CP）的可能性。CP的不存在以符号间干扰（ISI）和载波间干扰（ICI）为代价增加了带宽效率。众所周知，在大规模MIMO中，随着基站（BS）天线的数量趋于无穷大，不同类型的干扰逐渐消失。在本文中，我们调查，如果在没有CP的信道失真的平均在大天线制度。为此，我们分析了传统的最大比合并（MRC）的性能，并认识到，总是存在一些残留的干扰，导致饱和的信号干扰比（SIR）。SIR的这种饱和通过数学方程来量化。此外，为了解决饱和问题，我们提出了一种基于时间反转MRC的迫零多用户检测（TR-ZF）技术。因此，我们提出的TR-ZF的SIR不饱和，并且是BS天线数量的线性函数。我们还表明，TR-ZF每个用户只需要一个OFDM解调器，而不管BS天线的数量，大大降低了BS信号处理的复杂性。最后，我们证实了我们的主张，以及通过模拟分析结果。
2016-07-19 cs.IT math.IT
Graph Neural Network-based Joint Equalization and Decoding
本研究提出基于图神经网络的联合均衡与译码方法，利用因子图与Tanner图共享节点的结构，结合并行洪泛调度，在低时延下较基线方案实现2.25 dB的误码率性能增益。
2024-01-29 cs.IT eess.SP math.IT
Reduced Complexity Super-Trellis Decoding for Convolutionally Encoded Transmission Over ISI-Channels
在本文中，我们提出了一个匹配编码（ME）方案卷积编码传输码间干扰（通常称为ISI）信道。一种新颖的网格描述使得能够联合执行均衡和解码，即，使得能够进行有效的超网格解码。通过这种匹配的非线性网格描述，我们可以显着减少所需的状态数的接收端维特比算法执行最大似然序列估计。进一步的复杂性降低，实现了使用减少状态序列估计的概念。
2012-10-04 cs.IT math.IT
On the Universality of Spatially Coupled LDPC Codes Over Intersymbol Interference Channels
研究空间耦合 LDPC 码在含删除或 AWGN 的 ISI 信道上的阈值差异，通过最优 APP 检测器传递函数与熵视角解释反常现象，并证明同一码可普适达到不同 ISI 信道的对称信息率。
2024-04-16 cs.IT math.IT
Unsupervised Linear and Nonlinear Channel Equalization and Decoding using Variational Autoencoders
Tel-Aviv University（特拉维夫大学）
介绍了一种新的盲信道均衡和译码方法，即变分推理方法，特别是变分自编码器（VAE）。首先，我们考虑重建的未编码的数据符号传输在一个嘈杂的线性符号间干扰（ISI）的信道，与一个未知的脉冲响应，而不使用导频符号。我们推导出一个近似的最大似然估计的信道参数和重建的传输数据。我们表现出显着和一致的改善，在出错率的重建符号，相比现有的盲均衡方法，如恒模，从而使更快的信道采集。VAE均衡器使用具有少量自由参数的卷积神经网络。这些结果被推广到未知参数的噪声非线性ISI信道的盲均衡。然后，我们考虑编码通信使用低密度奇偶校验（LDPC）码在噪声线性或非线性ISI信道上传输。目标是在不使用导频符号的情况下，根据与所发送的码字相对应的信道观测来重构所发送的消息。我们证明了改进的期望最大化（EM）算法，使用涡轮均衡。此外，不同于EM，我们的方法的计算复杂性不具有对信道冲激响应的大小的指数依赖性。
2020-04-13 cs.IT cs.LG eess.SP
Iterative Decoding and Turbo Equalization: The Z-Crease Phenomenon
迭代概率推理，通常被称为软迭代范式，在广泛的通信应用中有很大的用途，包括turbo解码和turbo均衡。分析迭代方法的经典方法不可避免地使用具有总体平均味道的统计和信息理论工具。本文考虑了分块出错率性能，并利用非线性动力学理论对其进行了分析。通过将迭代处理器建模为非线性动力系统，我们报告了一个普遍的“Z-折痕现象“：随着迭代次数的增加，每个块的误差会呈锯齿形或上下波动，而不是单调下降。使用涡轮解码器作为一个例子，我们还报告了几个有趣的运动现象，这是以前没有报道，并出现对应的概念，以及“伪码字”和“停止/捕获集。“我们进一步提出了一个启发式停止标准来控制Z-折痕并确定最佳迭代。我们的停止准则是最有用的控制最坏情况下的每块错误，并有助于显着减少平均迭代次数。
2013-06-03 cs.IT math.IT nlin.CD
Learning Joint Detection, Equalization and Decoding for Short-Packet Communications
我们提出并实际演示了一个联合检测和解码方案的短分组无线通信的情况下，需要首先检测到的消息的存在，然后才实际解码it.For这一点，我们扩展了最近提出的串行涡轮自动编码器神经网络（NN）架构和训练它找到短消息，可以"一次"，检测，同步，当在具有存储器的非同步信道上发送时被均衡和解码。所提出的系统的概念上的优点源于具有用于联合检测和解码的叠加导频的整体消息结构，而不需要依赖于专用前导码。这不仅导致更高的频谱效率，而且与使用专用前导码相比，还转化为更短消息的可能性。我们比较了检测出错率（DER），位出错率（BER）和块出错率（BLER）的性能与手工制作的国家的最先进的传统的基线和我们的模拟显示了一个显着的优势，建议的基于自动编码器的系统在每一种情况下的传统的基线高达k = 96信息位的消息。最后，我们实际上评估和确认所提出的系统的改进性能的空中（OTA）使用软件定义无线电（SDR）为基础的测量测试平台。
2022-07-12 cs.IT eess.SP math.IT
On the Joint Decoding of LDPC Codes and Finite-State Channels via Linear Programming
本文将Feldman等人提出的二进制线性码的线性规划译码器推广到二进制输入有限状态信道的联合译码。特别是，我们提供了一个严格的定义LP联合解码伪码字（JD-PCW），使码字和JD-PCW之间的成对错误概率的评估。这自然会导致解码器故障概率的可证明上限。如果信道是有限状态符号间干扰信道，则LP联合解码器也具有最大似然（ML）证书属性，并且所有整数值解都是码字。在这种情况下，相对于ML解码的性能损失可以完全由分数值JD-PCW来解释。
2010-06-07 cs.IT math.IT
Modified Baum-Welch Algorithm for Joint Blind Channel Estimation and Turbo Equalization
本文通过将信道参数与连续状态关联改进BW算法网格结构，使状态数减半，并利用Turbo译码器外信息构建联合turbo-BW均衡系统，在更少EM迭代内实现收敛并提升盲信道估计精度。
2024-12-20 cs.IT eess.SP math.IT
Nonlinear Trellis Description for Convolutionally Encoded Transmission Over ISI-channels with Applications for CPM
在本文中，我们提出了一个匹配解码方案的卷积编码传输码间干扰（ISI）信道，并设计了一个非线性网格描述。作为一个应用程序，我们表明，对于编码的连续相位调制（CPM）使用非相干接收器的状态的超级网格的数量可以显着减少通过匹配的非线性网格编码器。
2012-08-01 cs.IT math.IT
Bit-Metric Decoding Rate in Multi-User MIMO Systems: Theory
Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室）；NVIDIA（英伟达）
链路自适应（LA）是无线通信的最重要方面之一，其中发射机所使用的调制和编码方案（MCS）适应于信道条件，以便满足某个目标错误率。在具有小区外干扰的单用户SISO（SU-SISO）系统中，通过计算接收机处的均衡后信号干扰噪声比（SINR）来执行LA。在使用线性检测器的多用户MIMO（MU-MIMO）接收器中可以采用相同的技术。均衡后SINR的另一个重要用途是用于物理层（PHY）抽象，其中几个PHY块（如信道编码器、检测器和信道解码器）被抽象模型取代，以便加速系统级仿真。然而，对于具有非线性接收器的MU-MIMO系统，不存在已知的均衡后SINR的等效物，这使得LA和PHY抽象都极具挑战性。本文件分两部分讨论这一重要问题。在这一部分中，一个度量称为比特度量解码率（BMDR）的检测器，这是建议的均衡后SINR的等价物，提出。由于BMDR没有一个封闭的形式表达，使其瞬时计算，机器学习方法来预测它与广泛的仿真结果。
2022-12-22 cs.IT cs.LG math.IT
Iterative Equalization of CPM With Unitary Approximate Message Passing
针对频率选择性衰落信道下CPM信号检测难题，提出基于因子图、整合UAMP均衡与BP-MAP解调解码的迭代接收机，以低复杂度实现性能显著提升。
2024-08-14 cs.IT eess.SP math.IT
An Iterative Joint Linear-Programming Decoding of LDPC Codes and Finite-State Channels
在本文中，我们介绍了一个有效的迭代求解器的联合线性规划（LP）译码的低密度奇偶校验（LDPC）码和有限状态信道（FSC）。特别是，我们扩展的迭代近似LP解码的方法，提出了Vontobel和Koetter和探索Burshtein，这个问题。利用联合译码LP的双域结构，得到了一种收敛的迭代算法，其结构类似于基于BCJR的Turbo均衡（TE）。结果是联合迭代解码器，其复杂度类似于TE，但其性能类似于联合LP解码。该解码器的主要优点是，它似乎提供了联合LP解码的可预测性和TE的计算复杂性的优越性能。
2011-02-09 cs.IT math.IT
Neural Turbo Equalization: Deep Learning for Fiber-Optic Nonlinearity Compensation
Mitsubishi Electric Research Laboratories（三菱电机研究实验室）
最近，由现代深度学习驱动的数据驱动方法已被应用于光通信，取代了传统的基于模型的方法。深度神经网络（DNN）的应用允许对复杂的光纤系统进行灵活的统计分析，而不依赖于任何特定的物理模型。由于DNN固有的非线性，基于DNN的各种均衡器已经显示出显著的潜力，以减轻光纤非线性。在本文中，我们提出了一个涡轮均衡（TEQ）的基础上DNN作为一个新的替代框架，以处理未来的相干光通信的非线性光纤损伤。建议的DNN-TEQ构造嵌套深度残差网络（ResNet）训练外部似然给定的软信息反馈从信道解码。通过外部信息传输（EXIT）分析，我们验证了我们的DNN-TEQ可以加速解码收敛，以实现0.61b/s/Hz的可实现吞吐量的显着增益。我们还证明，优化不规则的低密度奇偶校验（LDPC）码，以匹配EXIT图的DNN-TEQ可以提高可实现的速率高达0.12 b/s/Hz。
2019-11-22 cs.IT cs.LG eess.SP
Sparse Multipath Channel Estimation and Decoding for Broadband Vector OFDM Systems
矢量正交频分复用（V-OFDM）是一种通用的系统，它在符号间干扰和接收机复杂度方面架起了OFDM和单载波频域均衡之间的桥梁。本文研究了宽带V-OFDM系统的稀疏多径信道估计和译码问题。与非稀疏信道估计不同，稀疏信道估计只需恢复非零抽头，降低了计算复杂度。考虑导频信号通过稀疏信道传输，该信道仅具有少数非零抽头，分别具有和不具有加性高斯白噪声。对于这两种情况，可以采用精确和近似稀疏的快速傅立叶逆变换（SIFFT）。基于SIFT的算法直接恢复非零信道系数及其对应的坐标，这对所提出的部分相交球（PIS）解码方法具有重要意义。与枚举符号星座并估计具有最小距离的传输符号的最大似然（ML）解码不同，PIS解码首先生成可能的传输符号的集合，然后仅从具有最小距离的该集合中选择传输符号。PIS译码的分集阶数不仅与非零抽头的个数有关，而且与非零抽头的坐标有关，而比特出错率（BER）也在一定程度上受矢量块大小的影响，但与最大时延基本无关。仿真结果表明，通过选择合适的球半径，PIS译码的误码率性能优于传统的迫零译码和最小均方误差译码，随着信噪比的增加，性能接近ML译码，但计算复杂性显著降低。
2015-12-21 cs.IT math.IT
Joint Channel-Estimation/Decoding with Frequency-Selective Channels and Few-Bit ADCs
我们提出了一种快速和接近最佳的方法，联合信道估计，均衡和解码的编码单载波（SC）传输频率选择性信道与几位模数转换器（ADC）。我们的方法利用参数双线性广义近似消息传递（PBiGAMP），以减少联合信道估计和（软）符号解码的实现复杂度的几个快速傅立叶变换（FFT）。此外，它学习并利用信道脉冲响应中的稀疏性。我们的工作是出于毫米波系统的带宽上的Gsamples/sec的顺序，其中几位ADC，SC传输，和快速处理都导致显着降低功耗和实施成本。我们用数字证明我们的方法，使用根据IEEE 802.11ad无线局域网（LAN）标准生成的信号和信道，在这种情况下，接收器使用模拟波束成形和一个ADC。
2018-12-09 cs.IT math.IT
Bethe Free Energy Approach to LDPC Decoding on Memory Channels
本文研究了部分响应信道中的联合序列检测和低密度奇偶校验码的译码问题。我们将PR信道和LDPC码建模为组合推理问题。我们提出的第一次推导的信念传播（BP）方程，允许同时检测和解码的LDPC码字在PR信道。为了实现这一点，我们遵循统计力学的方法，其中Bethe自由能相对于PR-LDPC图的节点上的信念被最小化。得到的方程是明确的，是最佳的解码LDPC码的PR信道上的多项式$h(D) = 1 - a D^n$（一个真正的，n正整数）在这个意义上，他们提供的边缘概率的精确推断的图中的节点的循环。一个简单的算法解决方案的BP方程组的建议和评估使用数值模拟，产生比特出错率性能，超过涡轮均衡。
2009-04-05 cs.IT math.IT
Joint Decoding of LDPC Codes and Finite-State Channels via Linear-Programming
研究了有限状态信道（FSC）和低密度奇偶校验（LDPC）码的联合译码问题。在第一部分中，线性规划（LP）译码器的二进制线性码扩展到JD的二进制输入FSC。特别是，我们提供了一个严格的定义LP联合解码伪码字（JD-PCW），使AWGN中的码字和JD-PCW之间的成对错误概率的评估。这自然会导致解码器故障概率的可证明上限。如果信道是有限状态符号间干扰信道，则联合LP解码器也具有最大似然（ML）证书属性，并且所有整数值解都是码字。在这种情况下，相对于ML解码的性能损失可以完全由分数值JD-PCW来解释。在得到这些结果之后，我们发现一些元素与Flanagan在LP接收机上的早期工作是等价的。在第二部分中，我们为第一部分中讨论的联合LP解码器开发了一个有效的迭代求解器。特别是，我们扩展的迭代近似LP解码的方法，提出了由Vontobel和Koetter和Burshtein分析，这个问题。利用JD-LP的双域结构，我们得到了一个收敛的迭代联合LP译码算法，其结构类似于基于BCJR的Turbo均衡（TE）。其结果是一个联合迭代解码器，其每次迭代的复杂度是类似的TE，但其性能是类似的联合LP解码。该解码器的主要优点是，它似乎提供了联合LP解码的可预测性和TE的计算复杂性的优越性能。一个预期的应用是磁存储编码，其中所需的块出错率极低，系统性能难以通过仿真验证。
2011-07-27 cs.IT math.IT
Lattice Coding and Decoding for Multiple-Antenna Ergodic Fading Channels
针对各态历经衰落，提出了一种格型编解码策略，并在单输入单输出（SISO）和多输入多输出（MIMO）点对点信道以及多址接入信道（MAC）下分析了其性能，信道状态信息仅在接收端可用（CSIR）。在解码器提出了一种新的策略，包括一个随时间变化的均衡矩阵，其次是决策区域，只依赖于信道统计，而不是个人的实现。我们的编码器有一个类似的结构，埃雷兹和扎米尔。对于SISO信道，在宽范围的衰落分布下，容量间隙由常数限定。对于瑞利衰落下的MIMO信道，所实现的速率在与容量的间隙内，该间隙不依赖于信噪比（SNR），并且随着接收天线的数量而减小。分析扩展到K-用户MAC，类似的结果。在将CSIR的使用限制于均衡器的同时实现小的容量间隙突出了高效解码器实现的范围，因为决策区域是固定的，即，独立于信道实现。
2017-02-26 cs.IT math.IT
Near-Pilotless Single Carrier Communications Using Matrix Decomposition
Indian Institute of Technology Madras（印度马德拉斯理工学院）
本文提出了一种基于矩阵分解的近无导频单载波通信解调方法，通过仅使用一个导频实现信道和数据的估计，提升了误码率性能。
2025-12-07 cs.IT eess.SP math.IT
A Capacity Achieving and Low Complexity Multilevel Coding Scheme for ISI Channels
我们提出了一种计算效率高的多级编码方案，以实现使用二进制输入层的ISI信道的容量。发射机采用具有线性映射的多级编码。接收器使用多级解码，其中每一级执行单独的线性最小均方误差（LMMSE）均衡和解码。该方案的最优性是由于当信噪比足够低时，LMMSE均衡器在ISI信道中是信息无损的。计算复杂性低，并且与信道脉冲响应的长度和层的数量成线性比例。每层的解码器都会看到等效的AWGN信道，这使得编码变得简单。
2005-11-08 cs.IT math.IT
Geometric Inductive Biases for Semi-Supervised Equalization: The Constellation-Aware Transformer
针对未知信道解码中导频开销大的问题，提出星座感知Transformer（CAT），通过注入几何归纳偏置，在半监督均衡中减少导频需求并降低符号错误率。
2026-09-29 cs.IT cs.LG eess.SP
Joint Neural Network Equalizer and Decoder
最近，深度学习方法在通信系统中显示出显著的改进。本文利用神经网络研究非线性信道下的均衡问题。提出了一种基于神经网络的联合均衡器和译码器，在不需要信道状态信息（CSI）的情况下实现盲均衡和译码过程。与以前的方法不同，我们使用两个神经网络而不是一个。首先，卷积神经网络（CNN）被用来从信道损伤和非线性失真中自适应地恢复传输信号。然后，深度神经网络解码器（NND）对来自CNN均衡器的检测信号进行解码。在不同信道条件下，实验结果表明，所提出的CNN均衡器比其他基于机器学习方法的均衡器具有更好的性能。该模型减少了约$2/3$的参数相比，国家的最先进的同行。此外，我们的模型可以很容易地应用到长序列与$\mathcal{O}(n)$复杂性。
2018-07-05 cs.IT eess.SP math.IT
A Message-Passing Receiver for BICM-OFDM over Unknown Clustered-Sparse Channels
提出了一种基于因子图的比特交织编码正交频分复用（BICM-OFDM）联合信道估计与解码（JCED）方法。与现有的设计相比，我们的设计不仅能够利用采样信道抽头中的稀疏性，而且能够利用大抽头之间的聚类，这是已知的表现在较大的通信带宽的行为。为了利用这些通道抽头结构，我们采用了两个状态的高斯混合先验与马尔可夫模型的隐藏状态。对于循环的信念传播，我们利用了“广义近似消息传递”（GAMP）算法最近开发的压缩感知的背景下，并表明它可以成功地耦合软输入软输出解码，以及隐马尔可夫推理，通过标准的和-积框架。对于N个子载波和任何信道长度L < N，所得到的JCED-GAMP方案具有仅O（N log 2 N + N |S|）的计算复杂性，其中|S|是星座大小。在IEEE 802.15.4a信道上的数值实验表明，该方案的误码性能优于已知信道下界的1 dB，比基于LMMSE和LASSO的软均衡器的误码性能好3-4 dB。
2011-06-06 cs.IT math.IT
Low-Complexity SVD-Based Precoding over Zero-Padded ISI Channels
Cyber Security Research and Innovation Centre Holmes Institute（霍姆斯学院网络安全研究与创新中心）；Department of Software Systems and Cybersecurity FIT, Monash University（蒙纳士大学信息技术学院软件系统与网络安全系）
针对零填充记忆长度为1的ISI信道，提出低复杂度SVD预编码收发机，复杂度O(n log n)，在FER 10^-5时比传统RS译码系统性能提升约5 dB，高SNR下性能接近SOVA接收机。
2026-10-12 cs.IT math.IT
Advances in Detection and Error Correction for Coherent Optical Communications: Regular, Irregular, and Spatially Coupled LDPC Code Designs
在这一章中，我们将展示如何使用差分编码和相位滑移的存在下，在传输信道影响的总可实现的信息速率和容量的系统。通过常用的QPSK调制，我们表明，使用差分编码不会减少可靠的可重复的信息在信道上的总量。一个常见的误解是差分编码的使用引入了不可避免的差分损耗。这种感知到的差分损耗是接收机处的简化差分检测和解码的结果。之后，我们展示了如何容量接近的编码方案的基础上LDPC码和空间耦合LDPC码可以通过结合迭代解调和解码。为此，我们首先展示了如何修改差分解码器来考虑相位滑移，然后如何使用此修改后的差分解码器来构造良好的LDPC码。这种构造方法可以作为蓝图来构造用于具有迭代检测的其他应用的良好且实用的LDPC码，诸如具有非正方形星座的高阶调制格式、多维优化调制格式、用于减轻ISI的turbo均衡（例如，由于非线性）以及更多。最后，我们介绍了一类空间耦合（SC）-LDPC码，这是一个推广的LDPC码具有一些突出的性能，可以用一个非常简单的窗口解码器解码。我们表明，空间耦合码的普遍行为使他们成为迭代差分解调/检测和解码的理想候选人。
2017-04-15 cs.IT math.IT
Neural Network-Based Successive Interference Cancellation for Non-Linear Bandlimited Channels
针对非线性带限信道中联合检测与解码复杂度过高的问题，提出基于神经网络的执行成功干扰消除的均衡器，该方法能逼近最优信息速率，大幅提升频谱效率并显著降低复杂度。
2024-08-27 cs.IT eess.SP math.IT
