Blind frame synchronization for error correcting codes having a sparse parity check matrix

Autor: Rodrigue Imad, G. Sicot, Sebastien Houcke
Přispěvatelé: Département Signal et Communications (SC), Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-Télécom Bretagne-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Lab-STICC_TB_CACS_COM, Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance (UMR 3192) (Lab-STICC), Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques (IBNM), Université de Brest (UBO)-Télécom Bretagne-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université européenne de Bretagne - European University of Brittany (UEB)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Université de Brest (UBO)-Institut Brestois du Numérique et des Mathématiques (IBNM), Université de Brest (UBO)-Télécom Bretagne-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2009
Předmět:
Zdroj: IEEE Transactions on Communications
IEEE Transactions on Communications, Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2009, 57 (6), pp.1574-1577. ⟨10.1109/TCOMM.2009.06.070445⟩
ISSN: 0090-6778
Popis: International audience; We present in this letter a blind frame synchronization method based on a Maximum A Posteriori probability (MAP) approach. Applied to coded communication systems, this method is based on the calculation of the Log-likelihood Ratios (LLR) of the syndrome obtained according to the parity check matrix of the code. After presenting the proposed method, we compare it to an existing blind synchronization method previously introduced. Simulation results show that the proposed method outperforms the existing one and presents good performance when applied to codes having a sparse parity check matrix such as Low Density Parity Check (LDPC) codes and convolutional codes.
Databáze: OpenAIRE