大数据最小连通集码型预失真移动通信编码.pdf

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1、第30卷第8期科技通报Vo1．3ONo．82014年8月BULLETIN0FSCIENCEANDTECHN0L0GYAug．2014大数据最小连通集码型预失真移动通信编码郑金芳，胡巧玲(郑州财经学院，郑州450044)摘要：传统的移动通信编码方法采用Turbo扩频编码，将卷积码与随机交织器集合在一起，实现扩频随机编码，并通过最大似然译码，达到接近Shannon极限的性能，算法只适用于小数据量的复杂编码。提出一种基于大数据最小连通集码型预失真移动通信编码方法，基于大数据的最小连通集特性，对预编码数

2、据进行分集，并建立集合间的连通索引函数，通过码型预失真算法对所有码型进行抗干扰设计，使其与通信信道冲击响应达到匹配滤波，实现最大信噪比通信。采用4000TB数据进行编码通信，仿真结果表明，采用该编码方法进行移动通信，大数据通信误码率降低为5％，抗干扰能力强，鲁棒性好，对于大数据下的移动通信编码具有很好的应用价值。关键词：大数据；最小连通集；码型预失真；移动通信编码中图分类号：TN919文献标识码：A文章编号：1001—7119(2014)08—0221—03MethodofMobileCommu

3、nicationCodingBasedonBigDataMinimumConnectivityPatternPre‘ldistortionZhengJinfang，HuQiaoling(ZhengzhouInstituteofFinanceandEconomics，Zhengzhou450044，China)Abstract：Accordingtoconventionalmobilecommunicationmethod，Turbocodingspreadingcodeisused，aconvo

4、lutionalcodetogetherwitharandominterleaveristakenout，therandomspreadspectrumencodedanddecodedmethodisusedbyamaximumlikelihoodtoachieveperformanceclosetotheShannonlimit，thealgorithmisappliedonlyinsmallamountofdata．Amobilecommunicationcodingmethodispro

5、posedbasedonbigdataminimumconnectivitypatternpre—distortion，aminimumsetofbigdataconnectivityisusedforthedatapro—-encodedonthediversityandbuildingacollectionofinterin-dex，throughapre—distortionalgorithm，thepatternofallinterferencepatternsisdesigned，SO

6、thatitreachesthematchedfiltercommunicationimpulseresponseandmaximumSNRcommunication．4000TBdataisusedfortest，theresultsshowthatwiththeproposedmethod，thelargedatacommunicationerr0rrateisreducedto5％，ithasstronganti—interferenceabilityandgoodrobustness，i

7、thasgoodvalueformobilecommunicationcodingwithlargedata．Keywords：bigdata；minimumconnectivity；patternpre—distortion；mobilecommunicationcoding0引言一起，实现扩频随机编码，在解码过程中，基于最大似然函数估计的方法，对接收码型进行解码，得到最大似然估计意义下的解码结果，算法抗干扰性能较好，但算移动通信编码是移动通信中实现信息数据传输的重要技术，大数据移动通信系统可

8、以应用于如远程教法复杂，在小数据低速通信中可以应用，但面对大数据育在内的多个领域。针对大数据下的移动通信编码，通信时，其编码效率成为限制其使用的最大因素；文献国外学者研究较早，国内始于近5年，取得了一定的阶[5】中提出一种基于时频分复用的通信编码方法，通过段性成果】。其中，文献[4]中提出一种基于Turbo码的时分复用与频分复用技术的结合，使得在通信编码中移动通信编码方法，采用卷积码与随机交织器集合在的编码效率大幅提高，实验结果表明，时频分离复用方收稿日期：2014—02—26基金项目：河南省高