With the enormous growing applications of mobile communications, how to reduce the power dissipation of wireless communication has become an important issue that attracts much attention. One of the key techniques to achieve low power transmission is to develop a powerful channel coding scheme which can perform good error correcting capability even at low signal-to-noise ratio. In recent years, the trend of the error control code development is based on the iterative decoding algorithm which can lead to higher coding gain. Especially, the rediscovery of the low-density parity-check code ¡]LDPC¡^has become the most famous code after the introduction of Turbo code since it is the code closest to the well-know Shannon limit. However, since the block size used in LDPC is usually very large, and the parity matrix used in LDPC is quite random, the hardware implementation of LDPC has become very difficult. It may require a significant number of arithmetic units as well as very complex routing topology. Therefore, this thesis will address several design issues of LDPC decoder. First, under no SNR estimation condition, some simulation results of several LDPC architectures are provided and have shown that some architectures can achieve close performance to those with SNR estimation. Secondly, a novel message quantization method is proposed and applied in the design LDPC to reduce to the memory and table sizes as well as routing complexity. Finally, several early termination schemes for LDPC are considered, and it is found that up to 42% of bit node operation can be saved.

Orientador: Jaime Portugheis / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-15T19:30:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Andrade_Alexandrede_D.pdf: 5191552 bytes, checksum: ae675c28ea93ab3a91655042f4cd13d1 (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Esta tese aborda métodos de estimação probabilística em sistemas de comunicações usando a teoria de grafos-fatores e seu algoritmo genérico soma-produto. Estas ferramentas são atualmente reconhecidas como um ambiente ideal para derivar vários esquemas de decodificação/ estimação, e também integrar modelos de componentes típicos num sistema de comunicação para melhor desempenho do processo de recepção. Mais genericamente, são adequadas para projetos de receptores unificados. Além disso, vários esquemas de decodificação conjunta fonte/canal podem ser contextualizados neste ambiente. Partimos de uma revisão geral da teoria grafos-fatores e do algoritmo soma-produto de forma abrangente e inserindo os fundamentos matemáticos relacionados. Na sequência aplicamos estes conceitos a sistemas de comunicações. Focamos em sistemas de grafos com ciclos, que são de grande interesse e que resultam na versão iterativa do algoritmo somaproduto, onde cronogramas de execução devem ser arbitrados eficientemente. Descrevemos a decodificação turbo seguindo esquemas de grafos-fatores normais e causais, a forma mais apropriada para a descrição e análise de cronogramas. A partir desta formulação, estudamos o caso da decodificação turbo na sua variante não-bloco, com entrelaçadores periódicos e decodificação contínua/causal. Apresentamos um cronograma completo do algoritmo soma-produto para este caso, mostrando vantagens práticas em relação ao proposto na literatura, sobretudo em relação a sua implementação. Na última parte da tese, apresentamos um estudo da aplicação de grafos-fatores no problema de decodificação iterativa conjunta fonte/canal. Partimos de um modelo genérico de fonte com memória, discreta no tempo e contínua em amplitude, consideramos quantização vetorial e tratamos o problema da decodificação iterativa conjunta integrando modelos destes componentes com o resto do sistema. Alguns resultados de simulações computacionais para os esquemas propostos são apresentados / Abstract: The present thesis deals with probabilistic inference methods for communication systems described by the unifying framework of factor graphs and the general elimination algorithm, the so called sum-product algorithm. These exceedingly general tools are understood as a state of the art environment to build many decoding schemes, and to model typical components for a joint efficient inference at reception. More generally, is a suitable framework to unified receiver designs. Additionally, some joint source channel decoding schemes can also be proper modeled under this context. We start with a review of this framework and related mathematical topics. Thereafter, we particularize to cases of interest, like typical communication systems. This framework gives powerful insights into the structures of multivariate constrained systems and shows how distributed probabilistic inferences can be performed, as shown for typical communication systems with a standard channel encoder. Systems represented by fator graphs with cycles are the most relevant. For the iterative version of the sum-product algorithm, a calculation schedule has to be efficiently chosen. We review the turbo decoding scheme for the classical turbo code using a normal and causal factor graph realization, providing an environment for scheduling descriptions. Then, we approach the non-block turbo decoding version (stream-oriented turbo codes), where general periodic and causal interleavers can be used and continuous decoding schemes are required. We present a full decoding sum-product schedule for this case, with pratical improvements over the usual non-graphical decoding scheme. In the last part of this thesis, we address the joint source channel decoding problem using the factor-graph framework. Starting from a general source model, linear discrete time series, we consider straight vectorial quantization. Instead of trying to remove redundancy, we go in the direction of building decoding schemes that explore this redundancy from source model and quantizer map.We analyse cases when iterative decoding can be performed taking these elements into account in a proper way. Some simulation on the proposed schemes are presented / Doutorado / Telecomunicações e Telemática / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Yuzo Iano / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-11T08:32:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Caetano_DiogoGara_M.pdf: 6545832 bytes, checksum: d1bdaa84e6d542ee7380aadc0423d44b (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: O objetivo deste trabalbo foi estudar o desempenho de codificadores de canal com decodificação iterativa e diferentes esquemas de concatenação de codificadores para sistemas de TV digital móveis tais como: DVB-H e ISDB- T. Contribui-se com uma proposta de concatenação de codificadores para sistemas COFDM avaliada através de implementação computacional. Os resultados gerados nesta pesquisa demonstram ganhos de codificação em relação a sistemas padronizados de TV digital. Estes ganhos de codificação são referentes à utilização de codificadores BCH concatenados com codificadores Turbo e LDPC. As simulações ocorreram em canais com multipercurso, distribuição Rayleigh, ruído gaussiano branco e outros canais típicos de radiodifusão utilizados no Brasil para testes de TV digital / Abstract: The aim of this work is to study the performance of channel encoders with iterative decoder: and also different encoders concatenation schemes to mobile digital television standards ;; DVB-H and ISDB-T. The contribution of this work is a proposal of encoder concatenatic scheme for COFDM systems evaluated through software implementation. The final results I this work presents overall coding gain with respect to digital TV standards. The gain presenb in this work is regarded to the concatenation of BCH encoders with Turbo and LDPC encodel The simulations were performed over multipath, Rayleigh, A WGN and typical Brazili: broadcast channels used for digital TV trials / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica