利用Gibbs采样进行优化的Turbo码交织器识别

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针对基于校验方程符合度方法前面交织关系识别会严重影响其后所有交织关系识别的不足,本文对该算法进行了改进.改进算法根据原算法性能受限的原因进行方法设计,利用识别可靠度找到交织识别错误位置,并从降低复杂度角度出发,根据编码器的记忆特性,仅针对部分相关数据采用Gibbs样本法得到条件概率进行纠错.仿真结果表明,改进算法较原算法性能改善明显,在相同信噪比条件下,达到相同识别性能时所需数据量减少一半;在相同数据量条件下,达到相同正确率时的信噪比增益约为1dB.
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