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          一種改進Turbo碼譯碼器的FPGA設計與實現
          
                                                            
            
                    	
          • 提出了一種基于MAX-Log-MAP算法的更有效減小譯碼延時的方法，通過并行計算前向狀態(tài)度量和后向狀態(tài)度量，將半次迭代譯碼延時縮短一半，而譯碼性能沒有損失，同時也減小了硬件實現中的時序控制復雜度。
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          • 關鍵字：
                        Turbo碼  迭代譯碼  FPGA                          
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          LTE標準下Turbo碼編譯碼器的集成設計
          
                                                            
            
                    	
          • LTE[1]（LongTermEvolution）是3GPP展開的對UMTS技術的長期演進計劃。LTE具有高數據速率、低延遲、分組傳...
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          • 關鍵字：
                        Turbo碼  FPGA  LTE  Atlera公司                          
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          基于KCPSM的Turbo譯碼器設計
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 　　1993年Berrou C. 等學者提出的Turbo碼將卷積編碼和隨機交織結合在一起實現了隨機編碼的思想[1]，并且采用了軟輸入軟輸出（SISO）迭代譯碼的最大似然譯碼算法，從而使其譯碼性能接近于Shannon理論的極限。目前,Turbo碼的應用已推廣到深空通信、衛(wèi)星通信和移動通信等領域，并被確定為第三代移動通信的信道編碼方案之一。
　　在不同的應用環(huán)境中，出于對譯碼性能和譯碼復雜度的考慮，通常選用不同的譯碼參數。其中直接影響到譯碼性能的關鍵參數有幀長、交織表和迭代次數等。本文介紹的基于KCPSM的
            • 
                    	                        
          • 關鍵字：
                        KCPSM  Turbo碼  嵌入式處理器                          
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	共3條
	1/1															1								
	
          
		                
          
	               	
          
                
          
        	
          
            
          
        
          
	
          
	
          
  		
          
    		
          
      			
          
          			
          turbo碼介紹
          
      			
          
		      	
          
		      			      			      	　　Shannon 編碼定理指出：如果采用足夠長的隨機編碼，就能逼近Shannon 信道容量。但是傳統(tǒng)的編碼都有規(guī)則的代數結構，遠遠談不上“隨機”；同時，出于譯碼復雜度的考慮，碼長也不可能太長。所以傳統(tǒng)的信道編碼性能與信道容量之間都有較大的差距。事實上，長期以來信道容量僅作為一個理論極限存在，實際的編碼方案設計和評估都沒有以Shannon限為依據。
　　1993 年兩位法國教授Berrou、Gl		      	[ 查看詳細 ]
		      			      	
          
    		
          
  		
          
  		  		  		  		  		
  		  		        		  		
          
    		
          
      			
          
        			
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