SαS噪声干扰的编码MFSK信号多符号软判决研究

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通信链路经常受到非高斯噪声干扰的破坏,这类噪声具有显著的脉冲特性,其概率密度分布有较厚的拖尾。脉冲干扰对于通信接收机和信号检测性能具有严重影响。传统的基于高斯噪声设计的通信算法和设备在处理遭受脉冲干扰的信号时,性能无法满足要求。但是如果能够基于脉冲干扰的统计物理模型设计通信算法,便可以很好的解决这个问题。目前广泛采用的脉冲干扰统计物理模型是基于对称α稳定SαS分布理论提出的。为了适用于目前绝大多数的采用Turbo编码的无线通信系统,设计基于脉冲干扰的软判决算法,增强通信可靠性是很有必要的。本文将重点研究适用于受SαtS噪声干扰的编码MFSK信号检测的软判决算法。论文从理论上分析了SαS噪声的概率密度函数,并通过仿真比较了在不同脉冲噪声干扰下原始基于高斯噪声设计的判决算法和基于SαS噪声设计的判决算法的检测性能。在此基础上,进一步设计出可用于Turbo或LDPC编码通信系统的软判决算法。论文分析和比较了五种适用于检测遭受SαS噪声干扰的Turbo编码正交信号的软判决算法,即贝叶斯高斯判决、贝叶斯柯西判决、GLR高斯判决、GLR柯西判决和无信道状态信息CSI的GLR高斯判决。根据这五种算法在不同的SαS噪声环境中表现出的检测性能,提出了应用于SαS噪声干扰的编码MFSK信号的盲检测算法,进一步将单符号软判决算法拓展为多符号软判决算法。根据不同符号长度的多符号软判决算法在不同的SαS噪声干扰环境中对Turbo编码MFSK信号的检测性能,对多符号软判决算法的符号长度与算法性能和算法复杂度的关系进行了分析,提出了复杂度较低,算法性能较好的符号长度。论文详细分析了通信信道的衰落特性,将衰落特性与多符号软判决算法相结合,研究了应用于慢块衰落信道的不同长度的多符号软判决算法,找出性能与复杂度都具有优势的符号长度。基于多符号软判决算法在慢块衰落信道中的应用仿真,对多符号软判决算法进行改进,使其进一步适应快衰落信道,并确定出最优的符号长度。对改进的多符号软判决算法的仿真结果表明,结合信道衰落特性改进设计的多符号软判决算法在快衰落信道通信环境中具有良好的检测性能。论文结合信道衰落特性改进设计的多符号软判决算法为高速移动无线通信环境中的信号盲检测提供了新的参考方案。
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