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Turbo码自发明以来因其优异的性能被广泛应用,围绕Turbo码迭代译码收敛性分析和性能分析一直是编码界的热点研究问题。Turbo码的性能区域大致可分为瀑布区和错误平层区,对于错误平层区可用一致界和自由距离渐近线等方法估计,但Turbo码瀑布区性能分析方法还缺乏全面地分析。论文从Turbo码译码输出的对数似然比(LLR,Log-Likelihood Ratio)统计分布出发,研究Turbo码瀑布区迭代译码收敛性和瀑布区可靠性能形成机制及其性能分析方法。论文在介绍了Turbo编译码原理的基础上,一般性地分析和比较了Turbo码迭代译码收敛门限和译码可靠性能的常用分析方法。接着论文提出了基于全1信息序列的Turbo码迭代译码对数似然比LLR统计建模分析方法。论文针对瀑布区Turbo码迭代译码输出对数似然比LLR的统计分析表明,在限制输入全1信息序列条件下,随着迭代译码次数的增加,瀑布区内LLR统计分布特性可以用混合高斯模型较为准确地刻画和描述。论文通过在不同条件下的仿真拟合实验,验证了混合高斯模型在刻画瀑布区Turbo迭代译码输出LLR在不同比特位、不同信噪比和不同信息长度之下统计建模时的准确度与普适性。结合瀑布区Turbo码迭代译码输出对数似然比LLR的统计建模分析方法,论文初步尝试了瀑布区Turbo码迭代译码输出对数似然比LLR的统计模型与瀑布区Turbo迭代译码收敛性能和译码可靠性能之间的联系。根据不同迭代次数下LLR统计分布特征的发展演进关系,论文揭示了Turbo码迭代译码过程就是将LLR值从模糊判决区搬移到可靠判决区的特点。论文分析对比了迭代译码收敛门限值附近LLR混合高斯模型左、右瓣面积随信噪比变化的发展演进关系,发现了Turbo码的收敛门限值与LLR分布左、右瓣面积反转处所对应的信噪比值之间存在着确定的对应关系。论文发现混合高斯模型左瓣分布特征与Turbo码迭代译码瀑布区可靠性能存在着明确的对应关系。论文围绕Turbo迭代译码统计建模的相关工作对于后续进一步分析和揭示Turbo迭代译码瀑布区形成机理具有重要的参考和借鉴价值。