数字调幅广播系统中的信道编码和调制技术研究

论文摘要

随着数字技术、计算机技术和网络技术的飞速发展，模拟广播业务受到了前所未有的挑战。移动通信和互联网的崛起，使无线地面广播产生新的竞争对手，甚至手机听广播看电视均已实现，模拟声音广播的市场正在受到网络媒体的冲击。另外，随着电子通信业务的不断发展，广播原有的电磁环境越来越差，传统模拟广播的收听效果已经大不如前。传统模拟广播存在传输质量差、业务单一和易被干扰等缺点。可以说，模拟广播的处境日益艰难，此时，数字广播应运而生。 本文针对30MHz以下的中短波信道，研究数字调幅广播系统的信道编码和调制技术。低密度奇偶校验码被证明是一种能接近香农限且具有较低译码复杂度的编码方案，本文研究基于低密度奇偶校验码的编码调制方案。根据国内外关于数字广播的研究动态及技术的发展趋势，本文采用多载波技术作为数字广播系统的调制技术，而不考虑单载波方案。 考虑到实际通信系统中，绝大部分是有记忆信道，研究了低密度奇偶校验码在有记忆信道上的译码。针对有限状态Markov信道，提出一种基于噪声软判决的译码算法。在此算法中，标准的置信度传播译码算法与前向后向算法结合起来，通过传递软判决信息，提高译码器的性能。考虑到Markov信道节点的引入会引起图中圈的个数增加，提出基于概率的消息传递策略来更新译码过程中的消息。 通信系统通常需要根据信道状态调整差错控制码的码率，这可以通过直接使用各种不同码率的码来实现，但是这样需要系统使用不同的编译码器，实现起来比较困难，而删余码则提供了一种灵活的设计方法。本文针对数字广播系统中码率设计的需要，研究了删余低密度奇偶校验码。采用高斯近似分析了删余低密度奇偶校验码的置信度传播译码算法，推导出消息均值迭代公式。根据此公式提出一种删余分布优化方案，此方案直接从消息均值出发，通过构造一系列约束方程，采用线性规划方法设计最优删余分布比例。 由于短波信道的时变多径性，数字广播系统采用了正交频分复用系统。对基于OFDM的通信来讲，接收端的时频同步模块、解调模块以及解码模块都需要用到信道状态信息，因此必须进行信道估计。此外，数字广播接收机属于便携式产品，需要低功耗、低复杂度的信道估计算法。本文提出一种基于滑动窗口的二维信道估计方法，该方法首先对接收到的导频信号进行最小二乘估计，然后进行时间方向插值估计导频子载波上所有位置处的信道频率响应，最后通过一个滑动窗口在多径扩展域和多谱勒扩展域分别进行处理。对于快速时变信道，通过调整窗口的滑动步数，可以有效处理窗口内信道路径数和路径延迟可能变化的情况，从而显著降低了子载波间干扰和高斯白噪声的影响。理论分析和仿真表明，与现有信道估计相比，该方法具有估计精确、易于实现的优点。 由于中、短波广播信道的特点和现有频率资源紧张等方面的原因，以及数字化后对系统

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 数字广播概述
• 1.2 数字调幅广播的发展历史
• 1.3 国内外数字调幅广播的发展概况
• 1.3.1 国外数字调幅广播的发展
• 1.3.2 国内数字调幅广播的发展
• 1.4 数字调幅广播的意义
• 1.5 数字调幅广播中的关键技术
• 1.5.1 信源编码
• 1.5.2 信道编码
• 1.5.3 调制解调技术
• 1.6 DRM数字广播系统
• 1.6.1 系统架构
• 1.6.2 DRM中的复用
• 1.6.3 传输结构
• 1.7 IBOC数字广播系统
• 1.7.1 系统结构
• 1.7.2 带宽与频谱占用
• 1.7.3 传输方式与OFDM参数选择
• 1.7.4 时间延迟分集和音频填补
• 1.8 研究内容安排
• 第二章 低密度奇偶校验码及OFDM系统
• 2.1 低密度奇偶校验码
• 2.1.1 规则的LDPC码
• 2.1.2 不规则的LDPC码
• 2.1.3 LDPC码的置信度传播译码算法
• 2.1.4 置信度传播译码算法的密度演化分析
• 2.2 正交频分复用调制
• 2.2.1 OFDM系统的结构
• 2.2.2 OFDM系统的调制原理
• 2.2.3 循环前缀
• 2.2.4 OFDM子载波之间的正交性
• 2.3 AM广播的信道环境
• 2.4 本章小结
• 第三章 有记忆信道上LDPC码的译码
• 3.1 有记忆信道上的译码
• 3.2 基于噪声硬判决的LDPC译码算法
• 3.3 基于噪声软判决的联合估计与译码算法
• 3.3.1 算法思想
• 3.3.2 基于噪声软判决的联合估计与译码
• 3.3.3 算法的因子图解释
• 3.4 仿真结果
• 3.5 本章小结
• 第四章 速率兼容的LDPC码的分析和设计
• 4.1 删余LDPC码
• 4.1.1 LDPC码
• 4.1.2 删余LDPC码
• 4.2 LDPC码的高斯近似分析
• 4.2.1 规则LDPC码的高斯近似分析
• 4.2.2 不规则LDPC码的高斯近似分析
• 4.3 删余LDPC码的高斯近似分析
• 4.3.1 删余LDPC码分析
• 4.3.2 删余分布的优化
• 4.4 删余分布设计
• 4.5 本章小结
• 第五章 调幅数字广播中的信道估计
• 5.1 OFDM系统中的信道估计算法
• 5.1.1 基于训练的算法
• 5.1.2 盲算法
• 5.1.3 半盲算法
• 5.2 系统模型
• 5.2.1 信道模型
• 5.2.2 系统描述
• 5.2.3 导频放置方式
• 5.3 信道估计
• 5.3.1 时间方向插值估计器
• 5.3.2 多径扩展域处理
• 5.3.3 多谱勒扩展域处理
• 5.4 算法分析
• 5.4.1 LS估计的性能
• 5.4.2 时间方向插值性能
• 5.4.3 多径扩展域多径选择增益
• 5.4.4 多普勒扩展域滤波增益
• 5.5 仿真结果
• 5.6 本章小结
• 第六章 基于LDPC码的多层编码调制系统
• 6.1 编码调制技术
• 6.1.1 网格编码调制
• 6.1.2 比特交织编码调制
• 6.1.3 多级编码调制
• 6.2 MLC中的关键问题
• 6.2.1 分量码的设计
• 6.2.2 映射规则及标签
• 6.3 MLC编码方案的译码
• 6.3.1 最大似然译码
• 6.3.2 多级译码算法
• 6.3.3 并行译码算法
• 6.3.4 三种译码方法的比较
• 6.4 基于LDPC的多层编码调制数字广播系统
• 6.4.1 系统框架
• 6.4.2 LDPC作为分量码时的MSD译码算法
• 6.4.3 两级MSD译码实现
• 6.4.4 仿真结果与分析
• 6.5 本章小结
• 第七章 结束语
• 7.1 论文的主要成果及创新点
• 7.2 研究工作的展望
• 参考文献
• 攻读博士学位期间发表的论文
• 攻读博士学位期间参与的科研课题
• 致谢