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Type: TESE DIGITAL
Degree Level: Doutorado
Title: Redução da complexidade de decodificação de códigos convolucionais e turbo baseada em limiares de confiabilidade
Title Alternative: Complexity reduction of convolutional and turbo decoding based on reliability thresholds
Author: Mataveli, Luis Otavio, 1983-
Advisor: Almeida, Celso de, 1957-
Abstract: Resumo: Os sistemas de comunicação sem fio que utilizam códigos convolucional e turbo apresentam alta complexidade de decodificação. É proposto um método baseado em limiares de confiabilidade para a redução desta complexidade. Através da comparação de amostras com limiares de confiabilidade, alguns bits podem ser previamente decididos e alguns cálculos na decodificação podem ser eliminados, reduzindo assim a sua complexidade. Na decodificação de códigos convolucionais temos como base o algoritmo de Viterbi, em que a sua complexidade é proporcional ao número de ramos na treliça. Para os códigos turbo definimos um limiar de confiabilidade para as LLRs (Log Likelihood Ratios).Quando uma LLR é confiável, uma decisão é tomada sobre o bit de informação e assim alguns ramos na treliça de decodificação são eliminados. Além disso, também definimos um critério de parada de decodificação, o que leva a uma ainda maior redução da complexidade. Nesta tese mostramos que é possível reduzir a complexidade de decodificação de códigos convolucionais e turbo sem perda de desempenho perceptível em relação aos algoritmos de Viterbi - no caso da decodificação dos códigos convolucionais - e ao MAP, Max-Log-MAP e Log-MAP - no caso da decodificação turbo. Mostramos ainda que a complexidade da decodificação turbo varia com a razão Eb/N0 e diminui a cada iteração. Nesta tese analisamos o desempenho e a complexidade de decodificação em canais AWGN e com desvanecimento Rayleigh

Abstract: Convolutional and turbo codes have high complexity decoding. A method that aims at reducing this complexity is proposed. Comparing samples to reliability thresholds some bits can be previously decided and some calculations can be eliminated, which reduces the decoding complexity. For convolutional decoding, based on the Viterbi algorithm, the complexity is proportional to the number of branches in the trellis. For turbo decoding we set a threshold to classify each LLR (Log Likelihood Ratio) information bit. When the LLR is reliable, we make a decision on information bit and eliminate some branches in the trellis. Furthermore, we also define a criterion for stop decoding which further reduces the complexity. In this thesis we show that it is possible to reduce the complexity of convolutional and turbo decoding without performance degradation when comparing to Viterbi algorithm - for convolutional decoding - and to MAP, Max-Log-MAP and Log-MAP - for turbo decoding. For turbo decoding, we also show that complexity varies with Eb/N0 and diminish each iteration. In this thesis we analyse the performance and decoding complexity of the proposed method by considering AWGN and Rayleigh fading channels
Subject: Códigos corretores de erros (Teoria da informação)
Teoria da codificação
Algoritmos
Editor: [s.n.]
Date Issue: 2016
Appears in Collections:FEEC - Tese e Dissertação

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