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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103780268A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410032270.0
申请日：2014-01-23
Applicant: 长安大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明公开了一种基于优化稀疏LU分解的LDPC编码算法，与现有技术相比，得到的矩阵L和U具有更好的稀疏性，降低了存储空间和编码算法的复杂度，本发明可以直接获得LU分解后的下三角矩阵L和上三角矩阵U。根据类似E和COL_ORDER(i)的构造方法，可以通过向量row和col构造矩阵W和V。同时，本发明所提的编码算法和优化稀疏的LU分解可以推广到其他LDPC码应用场景。采用紧凑的存储方案，也进一步降低了存储空间，在CMMB标准实际应用中具有较好的前景。
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公开(公告)号：CN103701751B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201310647510.3
申请日：2013-12-03
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种信道估计辅助的缩小搜索范围高阶QAM解映射算法，以软判决贡献因子来衡量参考星座点对解映射的贡献，将搜索范围缩小为软判决贡献较大的参考星座点，以降低高阶QAM解映射的复杂度。本发明能充分利用信道估计信息，辅助自适应选择搜索范围，大大减小搜索范围，有效降低了高阶QAM解映射的复杂度，并在算法复杂度和性能之间达到良好的平衡，为拓展高阶QAM应用场景奠定了基础。
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公开(公告)号：CN103701751A
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201310647510.3
申请日：2013-12-03
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种信道估计辅助的缩小搜索范围高阶QAM解映射算法，以软判决贡献因子来衡量参考星座点对解映射的贡献，将搜索范围缩小为软判决贡献较大的参考星座点，以降低高阶QAM解映射的复杂度。本发明能充分利用信道估计信息，辅助自适应选择搜索范围，大大减小搜索范围，有效降低了高阶QAM解映射的复杂度，并在算法复杂度和性能之间达到良好的平衡，为拓展高阶QAM应用场景奠定了基础。
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公开(公告)号：CN103701752B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201310648113.8
申请日：2013-12-03
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种G.HN标准中十字星座QAM低复杂度解映射算法，该算法用于降低G.HN标准中高阶十字星座QAM解映射的复杂度，拓展高阶十字星座QAM的高速数传应用场景，以贡献权值来衡量参考星座点对解映射的贡献，将搜索范围缩小为贡献权值较大的参考星座点，以有效降低高阶十字星座QAM解映射的复杂度。本发明能充分利用信道估计信息，辅助自适应选择搜索范围，大大缩小搜索范围，有效降低了高阶十字星座QAM解映射的复杂度，并在算法复杂度和性能之间达到良好的平衡，为拓展高阶十字星座QAM应用场景奠定了基础。
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公开(公告)号：CN103701752A
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201310648113.8
申请日：2013-12-03
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种G.HN标准中十字星座QAM低复杂度解映射算法，该算法用于降低G.HN标准中高阶十字星座QAM解映射的复杂度，拓展高阶十字星座QAM的高速数传应用场景，以贡献权值来衡量参考星座点对解映射的贡献，将搜索范围缩小为贡献权值较大的参考星座点，以有效降低高阶十字星座QAM解映射的复杂度。本发明能充分利用信道估计信息，辅助自适应选择搜索范围，大大缩小搜索范围，有效降低了高阶十字星座QAM解映射的复杂度，并在算法复杂度和性能之间达到良好的平衡，为拓展高阶十字星座QAM应用场景奠定了基础。
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