【摘 要】
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随着现代医疗技术的不断发展,涌现出各种各样的医疗设备,其中可用于远程监控健康数据的可穿戴类设备得到大量应用,于是能够为病人提供实时健康监测和辅助诊断许多疾病的无线体域网（Wireless Body Area Network,WBAN）技术引起人们地广泛研究。与此同时,由于现代无线通信的快速发展以及医疗电子设备的不断小型化更是推动了无线体域网技术的发展和应用。医疗设备的数据可靠性是由数据速率决定的,
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随着现代医疗技术的不断发展,涌现出各种各样的医疗设备,其中可用于远程监控健康数据的可穿戴类设备得到大量应用,于是能够为病人提供实时健康监测和辅助诊断许多疾病的无线体域网（Wireless Body Area Network,WBAN）技术引起人们地广泛研究。与此同时,由于现代无线通信的快速发展以及医疗电子设备的不断小型化更是推动了无线体域网技术的发展和应用。医疗设备的数据可靠性是由数据速率决定的,数据速率低则误码率高,数据速率高则误码率低,在医疗无线体域网的应用中其数据速率并不是很高,因此在信道中译码算法就需要有良好的译码性能。Turbo Product Code（Turbo乘积码）应用迭代译码的方法能够发挥其良好性能,目前常用的译码算法为Pyndiah-Chase-Ⅱ算法,但是Pyndiah-Chase-Ⅱ算法在寻找最不可靠输入比特位置和最短欧式距离码字的过程中,涉及大量的排序运算、复杂的分支结构和存储调度使其不利于用FPGA或者集成电路硬件实现。于是针对上述问题提出一种基于概率计算的TPC译码算法（Stochastic-TPC译码算法）,此算法一共包括五层,分别为输入层、随机比特流生成层、BCH硬判决层、BCH＆CRC校验层、输出层。Stochastic-TPC译码算法的子码算法采用Stochastic-BCH译码算法,利用MATLAB对Pyndiah-Chase-Ⅱ译码算法、Stochastic-BCH译码算法、Stochastic-TPC译码算法进行译码性能的仿真分析,仿真结果表明:Stochastic-TPC译码算法能够达到（随机比特流长度L=512）甚至优于Pyndiah-Chase-Ⅱ译码算法（随机比特流长度L=1024）。最后对Stochastic-BCH译码算法、Stochastic-TPC译码算法进行逻辑电路设计与基于modelsim的仿真分析。在逻辑电路实现方面,BCH硬判决层采用查找表的方式实现、BCH＆CRC层利用基本的异或门即可完成、随机比特流生成层采用比较器实现、输入输出层主要是寄存器组。
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