数字喷泉码是一种拥有良好编译码性能、码率能自适应信道状态、又能尽可能减少信息反馈的纠错码。喷泉码已被广泛应用于无线通信领域,以便保证信息能可靠、高效地传输。LT(Luby Transform)码是数字喷泉码的第一种实现方案,也是其他类型喷泉码改进或改良的基础。但是,传统的LT码编译码方法一直存在译码开销、译码失败概率较高等问题,有待进一步研究解决。因此,LT码无论是在理论还是应用方面,一直是数字喷泉码领域的研究热点。文中研究了 LT码度分布和编译码方法,并将新型度分布和新型编译码方法应用于认知无线电链路保持中,以便提高次用户通信可靠性和有效性。具体研究内容和结果如下:1.提出一种新型LT码度分布设计方法。其基本思路是,将译码开销较小时具有高译码成功率的度分布与译码开销较大时具有高译码成功率的鲁棒孤子分布(Robust Soliton Distribution,RSD)结合在一起,构建新型度分布。先对经典的泊松分布(Poisson Distribution,PD)函数进行局部改进,并基于PD的数学特性以及平均度数,推导出λ参数的最优值。采用改进的泊松分布(Improved Poisson Distribution,IPD)进行LT编码,在译码开销较小时译码成功率高达90%以上,但随着译码开销增大,译码成功率上升速度减缓,而此时RSD的译码性能表现更佳。可采用以下三种方法将IPD和RSD进行有机结合,构建新型度分布,从而达到同时提高LT码译码成功率和译码效率的目的。(1)引入加权系数ω将IPD和RSD联合成一种适用于LT码的联合泊松鲁棒孤子分布(Combined Poisson Robust Soliton Distribution,CPRSD)。并基于期望可译集特性,采用黄金分割点算法对加权系数ω进行寻优。(2)对IPD与RSD求和后再进行归一化处理,得到另一种适用于LT码的泊松鲁棒孤子分布(Poisson Robust Soliton Distribution,PRSD)。除参数λ以外,PRSD中还包含δ(允许的译码失败概率)和c(正常数)两个直接影响LT码编译码性能的参数。基于期望可译集特性,采用鸟群算法(Bird Swarm Algorithm,BSA)为不同码长分别选择合适的原为设定值的δ和c的值。(3)因上述两种结合方式比较固定,可采用一种灵活的结合方法。提出一种改进的二进制指数分布(Improved Binary Exponential Distribution,IBED),该度分布与IPD的译码效果较接近。基于期望可译集特性,利用人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA)在 IBED 和 RSD 两种度分布间进行多目标寻优。Matlab软件仿真结果表明,这三种LT码度分布优化方法都能较大幅度地同时提高译码成功率和编译码效率,性能明显优于传统的RSD和其他类型度分布。并且,三种方法的性能特点各有千秋。2.提出一种适用于二进制删除信道(Binary Erasure Channel,BEC)的基于存储机制(Memory-based,MB)的新型LT码的编译码方法。编码过程中,将原始数据按照一定规则存储于编码矩阵的附加列中,同时生成附加列对应的“存储分组”与普通的编码分组一起源源不断地发送给接收端。经过BEC后,某些分组可能会丢失。接收端的译码器根据“存储分组”全部接收、部分接收以及全部丢失的不同情况,分别采取三种不同的方式对输入分组进行译码恢复。并且,采用上述的PRSD作为该方法的度分布,在保证低误比特率(Bit Error Rate,BER)的同时,又能提高编译码效率。3.将LT码作为信道编码应用于认知无线电系统中,通过冗余码对主用户干扰进行补偿,实现次用户链路保持。立足上述研究成果,结合具体应用情况对LT码度分布和编译码方法给予适当的改进和补充,以便提高次用户通信可靠性和有效性。从两个方面进行了研究:(1)基于LT码的期望可译集以及次用户链路的有效吞吐量与LT码度分布的相关性,构建双层优化目标,采用双层寻优算法(Two-layer Hierarchical Optimization Algorithm,THOA)作为寻优工具在IPD与RSD间自适应寻优。最大限度地提高LT码的BER性能,同时,从一定程度上提高了次用户链路的有效吞吐量。(2)不同于上述的MB方法将原始数据存储于附加列,而是将部分原始数据存储于编码矩阵中度数为1和度数为2对应的列中,并且采用一种新型度数随机选取方法生成编码矩阵,使度数为1和度数为2的编码分组包含的原始数据量尽可能多。接收端基于编码分组及重构矩阵,采取置信传播(Belief Propagation,BP)译码算法译码完成以后,一些未被成功译出的信息再通过“存储列”中的存储信息进行填补,最终能在一定程度上进一步降低LT码的BER。