低错误平层数列分割移位低密度奇偶校验码构造算法

为降低LDPC(低密度奇偶校验码)码错误平层,提出一种基于环分类搜索的APPS-LDPC(数列分割移位的LDPC)码构造算法。该算法具有码长、码率和列重的任意可设性,同时该类码的Tanner图围长至少为8。循环移位因子可以通过简单的代数表达式描述,从而降低内存需求。仿真结果表明,当误码率达到10-5时,APPS-LDPC码(496,248)相对于PEG-LDPC(渐进边增长LDPC)码获得了约1.9 d B的性能提升;随着信噪比的升高,两条译码性能曲线之间的差距将更大。此外,列重为3的APPS-LDPC码(6144,5376)在信噪比4.6 d B以后并未出现明显的错误平层。该构造算法与PS-LDPC码相比,在误码率达到10-8时大约获得0.25 d B增益;与围长为4和6的PEG构造算法相比,在错误平层区域其译码性能极优;同时相较于此两者,其构造复杂度和耗时也展现出一定优势。通过基于Tanner图的诱捕集分析方法,统计APPS-LDPC码(496,248)中由8环组成的部分小型诱捕集并不存在,从而证明了其错误平层降低的原因。     

一种新颖的并行级联LDPC码译码算法

针对传统的并行级联低密度奇偶校验码(PCGC)译码算法采用串行算法导致译码延迟大,难以在实时通信系统中应用的问题,提出了一种新颖的PCGC码译码算法,该算法通过对各子码进行并行消息迭代,对相同的信息位进行变量消息联合更新,实现了PCGC码的并行译码。理论分析和仿真结果表明,提出的PCGC码译码算法相较于传统译码算法译码延迟降低,信噪比较低时误码率性能弱于后者,信噪比较高时,误码率性能优于后者。     

基于节点选择更新的简化LDPC译码算法

文中通过分析信息在短环中传递的特性,提出了一种基于节点选择更新的简化LDPC译码算法。该算法可以通过在一定程度上避免短环对译码的影响来降低译码运算复杂度。仿真结果表明对于二元以及多元LDPC码,该算法相对于BP算法只有少量性能损失。     

低复杂度LDPC码译码算法

提出了一种低复杂度的LDPC码译码算法CSPA(combined sum-productalgorithm),该算法初始迭代采用和积译码算法(SPA),当大部分信息趋于稳定时,将算法切换到选择节点更新算法(SNU)。仿真表明:在中长码时,新算法克服了SNU算法收敛速度慢和较高错误平台的不足;与和积译码算法相比,该算法以微弱的性能损失换取复杂度的有效降低。     

BCH+turbo码在军用光通信系统应用中的性能分析

对应用于光通信系统的原始turbo码提出了改进方案:用BCH码做外码、turbo码做内码组成一种新的串行级联卷积码(SCCC).提出了相应的全面迭代最大后验概率(MAP)译码算法.推导了级联码的不可检测错误概率.对SCCC码的误码率进行了仿真,仿真结果表明,SCCC码在高信噪比时降低了通信系统的误码率,可适用于军用光通信系统.     

二维Turbo编码的无人机通信研究

传统基于RS-Turbo码的系统需要提供RS译码及Turho译码2种不同的译码算法需求,使得译码器的软硬件设计复杂化,无法满足无人机通信要求.从理论上分析了Turbo码的性能特点,提出一种改进的二维turbo迭代算法,并应用在无人机通信仿真中.仿真结果表明该算法在低信噪比时能够提升误码率性能,且易于工程实现.     

基于MSA的高阶调制信号比特度量算法的研究

最小和算法(MSA)折中了译码性能和运算复杂度两个方面,是低密度奇偶校验码(LDPC码)硬件实现最常用的译码算法。比特后验概率对数似然比(LLR)是LDPC码MSA译码的关键参数,现有的高阶调制信号比特后验概率LLR计算方法及简化算法都需要估计噪声方差,估计值影响译码性能。论文从分析M阶无记忆二维调制信号比特后验概率LLR通用的计算方法入手,研究了适用于MSA译码的高阶调制信号比特后验概率LLR简化算法,该算法无需估计噪声方差,进一步降低了运算量和实现复杂度。     

一种加速收敛的LDPC码译码算法

对高斯信道下LDPC(Low-Density Parity-Check)码的传统的译码算法进行分析,指出影响收敛速度的原因,并提出了一种基于整数运算的加速收敛的LDPC码译码算法。该算法融合分层译码(Layered Belief Propagation)算法、带偏移量的最小和算法(Offset Min-Sum)以及量化的优势。仿真验证表明该算法有效地减少了译码复杂度,加速了译码收敛,且性能上同传统的量化最小和算法相比没有下降。     

球形译码算法中不均匀半径分配方案及性能分析

在球形译码算法中,初始半径的选择与分配是影响算法性能与复杂度的重要因素.针对球形译码算法在低信噪比时复杂度高的问题,提出了一种新的基于V-BLAST信号模型的初始半径选择与(准)线性半径分配方案,并分析了应用该方案的两种典型球形译码算法流程的性能与复杂度,其分析方法适用于任意不均匀半径分配方案.分析与仿真表明,与传统的球形译码算法相比,在信噪比较低时,采用该方案的球形译码算法的复杂度显著降低;在较宽信噪比范围内,其误码率性能接近最大似然检测性能.     

基于变量节点串行消息传递的LDPC码译码研究

针对标准LDPC码译码中洪水消息传递机制的不足,提出以串行机制进行消息传递,按照变量节点的顺序进行消息处理和传递,对每个变量节点同时接收校验消息和发送变量消息。该方法使更新的消息能够很快进入当前迭代计算,改善了LDPC迭代译码的收敛性能。通过对几种常用译码算法的仿真比较,验证了在复杂度不增加的情况下,该方法性能优于其它几种最大后验概率准则的译码方法,且算法收敛快,是一种能较好兼顾性能与实现复杂度的译码方法。     

LDPC编码跳频通信系统中的迭代抗干扰抑制算法研究

文中讨论 LDPC 码在抗干扰跳频通信中的应用问题。在接收机几乎没有任何信道先验知识(包括信噪比/信干扰比,部分频带干扰信息等)的假设下,推导了一种新的鲁棒检测算法。该鲁棒检测算法与最小和迭代解码算法结合可成功用于 LDPC 码的有效接收,性能逼近理想不可实现条件下的最佳检测算法。     

矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法

现有基于深度学习的卷积码识别方法仍存在参数规模较大、识别性能较弱等不足。针对该问题,提出了一种基于矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法。将接收到的码字序列排列成矩阵形式,利用软信息剔除可靠性较低的码字,通过一种新的矩阵变换算法得到特征矩阵。在识别时,将原始码字矩阵和特征矩阵输入到具有多模态数据联合学习能力的网络模型,在神经网络中完成特征的提取融合与卷积码的识别。仿真结果表明,所提方法性能明显优于现有基于深度学习的识别方法,特别是对于高码率卷积码;当码率较低时,同样优于传统识别方法。当信噪比达到5 dB时,25种不同参数卷积码的识别率均可达到100%。     

数字伺服系统中角的表示方法

介绍了数字伺服系统中用十六位二进制数表示角的方法和误差角的计算。使数字伺服系统设计者从根本上树立角与数关系的正确看法,从而有助于正确、简练地设计控制算法程序。     

基于纠错编码理论的计算机故障诊断研究

故障诊断技术是提高计算机可靠性的措施之一,本文在研究检错和纠错编码理论的基础上,论述了用于计算机故障诊断的奇偶编码、纠一检二编码和纠字节错编码技术,并给出了总体逻辑设计框图。     

数字伺服系统中角的表示方法

介绍了数字伺服系统中用十六位二进制数表示角的方法和误差角的计算。使数字伺服系统设计者从根本上树立角与数关系的正确看法,从而有助于正确、简练地设计控制算法程序。     

利用N阶幻方设计一种具有低相关特性的交织器

Turbo码是近年信道编码理论研究的热点课题,而交织器的设计则是Turbo码研究中的主要问题之一。利用数学中的N阶幻方设计了一种交织器,给出了交织方案。并利用相关特性分析了其交织性能。     

面向容侵的秘密共享系统的设计

针对Intemet服务器间安全连接所使用的会话密钥面临的威胁,利用秘密共享理论,结合Shamir有限域Zp中的多项式方程,提出面向容侵的(w,t)丁限设计方案.此方案是将会话密钥K分成W个子密钥,并秘密存储在不同的共享服务器中,若恢复会话密钥K,只需W个子密钥中的t个子密钥.而入侵者得到t个子密钥要比得到一个会话密钥更难,因此系统具有一定容侵功能,以保证会话密钥的安全.从结构、协议工作和特点等方面加以描述,并对安全性作了分析.初步建立了基于(w,t)秘密共享理论的网络容侵模型.