FTN中的BCJR算法

简介：
本文探讨了在傅里叶变换窄带通信系统（FTN）中应用的BCJR算法，详细分析了该算法如何改进信号检测和提高数据传输的可靠性。 BCJR算法（Bahl-Cocke-Jelinek-Raviv）由Lalit R. Bahl、Peter B. Cocke、John J. Jelinek 和 K. Faithful Raviv 在1974年提出，用于解决隐马尔可夫模型中的最优概率问题。在通信领域中，BCJR算法被广泛应用到信道编码的迭代解码过程之中，例如Turbo码和低密度奇偶校验（LDPC）码。 FTN (Faster-than-Nyquist) 是一种超奈奎斯特速率传输技术，在固定频率资源下通过减小脉冲间隔来提高信号传输速度。这种技术在通信系统中能够提升频谱效率，但同时也引入了符号间干扰(ISI)问题。 文章《针对由更快于Nyquist信号引起的严重窄带ISI的简化M算法BCJR检测》介绍了新的M-BCJR（M-Bahl-Cocke-Jelinek-Raviv）解调方法。这种技术旨在实现低复杂度Turbo均衡，并应用于FTN信号传输中的迭代解码过程，其中准确的对数似然比(LLR)至关重要。为此，文章提出了一种三重递归M-BCJR算法来提供更高的准确性。在执行前需要进行最小相位转换以集中信号能量。 对于编码的FTN信号而言，在带宽受限的情况下其频谱效率可以达到4到8比特每赫兹，并且严重的ISI模型可能包含32个抽头，这使得这种组合成为一种吸引人的窄带通信方法。文章研究了一种强限带、软输入/输出类型的接收器设计问题。 FTN信号的调制方式为s(t) = EsTanh(t-nτ/T)，其中{an}是一系列独立且同分布的M元符号，具有零均值和单位方差；Es是平均调制符号能量；h(t) 是任意单位能量的 T 正交脉冲。当 τ < 1时（即发送速率超过奈奎斯特准则），在接收端会产生ISI问题。 本段落探讨了迭代解码器用于编码窄带FTN信号的问题，并提出了一种新的简化复杂度BCJR算法来解决这些挑战。通过结合最小相位转换，该方法能够更有效地处理 ISI 并提高整体通信性能。 综上所述，将 BCJR 算法与 FTN 技术相结合提供了一个新思路以平衡现代通信系统中的频谱效率和信号完整性问题，并且在减少复杂度的同时保障了通信质量。这些技术有望在未来通讯网络中得到广泛应用。