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。     

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.     

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。     

次优最大似然调制识别算法及其性能分析

提出了一种降低计算复杂度的次优最大似然调制识别算法,该算法在一定的信噪比条件下,具有与最优分类算法相近的性能.通过分析,得到了次优算法达到较好性能所需的信噪比.并在两接收天线的情况下,研究了次优算法的识别性能,仿真表明次优算法在两接收天线时约有3dB的信噪比增益.     

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。     

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。     

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。     

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。     

低错误平层数列分割移位LDPC码构造算法研究

为降低LDPC码错误平层,提出一种基于环分类搜索的数列分割移位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,数列分割移位LDPC(496,248)码相对于PEG-LDPC码获得了约1.9dB的性能提升;且随着信噪比的升高,两条译码性能曲线之间的差距将更为增大。此外,列重为3的数列分割移位LDPC码(6144,5376)在信噪比4.6dB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0.25dB增益,特别在错误平层区域其译码性能优于围长为4和6的PEG构造算法,其构造复杂度和耗时也相较于PS-LDPC码和PEG-LDPC码构造算法展现出一定优势。通过基于Tanner图的诱捕集分析方法,统计(496,248)APPS-LDPC码中由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。     

基于簇的无线传感器网络密钥管理方案

在无线传感器网络中,安全通信有两种类型:一对多和一对一.提出一套低复杂度算法产生并分配两种类型的密钥.算法对基于簇的层次型网络进行设计,算法包括初始密钥管理、周期密钥管理和簇动态密钥管理,算法中的所有通信都使用椭圆曲线数字签名方案验证.通过仿真实验,结果清晰地显示出该方案对资源受限的无线传感器网络是安全可行的.     

火力分配多目标优化的IBACO算法

应用蚁群优化算法(Ant Colony Optimization)求解多目标优化问题已经引起广泛关注,多目标火力分配问题的目标是求出一个合适的武器目标分配方案,使满足决策需要。建立了多目标火力分配的数学模型,提出一种基于指标的蚁群优化算法Indicator-Based Ant Colony Optimization),给出了算法的具体步骤。IBACO的核心思想是利用二元性能指标来引导人工蚂蚁进行搜索,由于该算法中的信息素是根据指标的值来更新的,通过奖励信息素可以强化最优解。仿真实验证明了该算法的有效性,在解决火力分配问题上,所提算法和蚁群优化算法相比具有较好的收敛性。     

Initial alignment of compass based on genetic algorithm-particle swarm optimization

The rapidity and accuracy of the initial alignment influence the performance of the strapdown inertial navigation system (SINS), compass alignment is one of the most important methods for initial alignment. The selection of the parameters of the compass alignment loop directly affects the result of alignment. Nevertheless, the optimal parameters of the compass loop of different SINS are also different. Traditionally, the alignment parameters are determined by experience and trial-and-error, thus it cannot ensure that the parameters are optimal. In this paper, the Genetic Algorithm-Particle Swarm Optimization (GA-PSO) algorithm is proposed to optimize the compass alignment parameters so as to improve the performance of the initial alignment of strapdown gyrocompass. The experiment results showed that the GA-PSO algorithm can find out the optimal parameters of the compass alignment circuit quickly and accurately and proved the effectiveness of the proposed method.     

瓶颈指派问题的一种多项式时间算法

本文对瓶颈指派问题给出了一种新的算法,该算法不需要利用最大流算法,而类似于解经典指派问题的匈牙利算法。该算法是一个多项式时间算法,其复杂性为Ｏ（ｎ３）     

一种改进的量子粒子群算法

量子粒子群算法是将量子计算与粒子群算法相结合的一种新的优化方法。首先利用相位角进行实数编码，将动态量子旋转门引入到粒子群算法中，采用自适应变异，提出了一种改进的量子粒子群算法。然后运用Pe-nalized函数和Ackley函数测试了该算法的性能。最后将该算法应用到武器目标分配模型中，获得了最优的分配方案。仿真研究表明，该算法具有收敛速度快、搜索能力强和稳定性高的特点。     

基于模糊指派的阵地选址决策

给出了一种混合部署的多个导弹营的阵地多要素选址决策方法,运用了模糊关系合成矩阵,将各种情况下的多要素导弹阵地选址问题转化为模糊指派问题,并运用了匈牙利算法进行求解,最后给出了实际算例.     

一种改进的跳频信号频率估计算法

信号的信噪比较低时,旋转不变信号参数估计技术（Estimated Signal Parametersvia Rotational Invariance Technique,ESPRIT）算法的频率估计性能明显下降,针对这一问题,提出了一种基于ESPRIT的改进算法。该改进算法在基于ESPRIT的噪声抑制（Noise Suppressed based on ESPRIT,NS—ESPRIT）算法的基础上,利用DFT谱中的,个局部最大值点,缩小基于互相关矩阵迹模值曲线的ESPRIT算法中口的选择区域,在降低计算复杂度的同时,也有效地减弱了噪声对信号频率估计的影响。理论分析和仿真结果证明了该改进算法的可行性和有效性。     

滤波器阶数对导航接收机时域抗干扰的影响分析

滤波器阶数是影响卫星导航接收机时域自适应抗干扰性能和计算复杂度的核心参数。为了解决当前阶数选取严重依赖工程经验而影响分析不足的问题,分析了滤波器阶数对导航接收机时域自适应抗干扰性能的影响,可为导航接收机低复杂度时域抗干扰的研究提供理论支撑。该分析面向不同干扰环境,分别以滤波器幅频响应和信号载噪比为评估指标,并通过仿真实验和实测对传统最小均方算法和改进型最小均方算法进行验证,提出了一种基于数字滤波器设计的自适应最优滤波器阶数的设计方法。实验数据分析表明,通过适当提升滤波器长度,可以有效提升时域自适应滤波器的抗干扰性能;在实际应用中,可根据实际抗干扰需求,对滤波器阶数进行优化设计。     

判决元理论及其在武器分配中的应用

介绍了判决元理论的基本内容〔１〕,并将此理论用于解火控领域的武器分配问题（ＷｅａｐｏｎＡｓｓｉｇｎｍｅｎｔＰｒｏｂｌｅｍ,简称ＷＡＰ）,从而提出一种新的分配算法。通过２２个战例的仿真,结果表明,本算法收敛速度快,而且能收敛于理想的稳定状态。因此,在大规模的海战系统和高性能防空系统中,这种算法有着十分广阔的应用前景。     

Linux内核的进程调度原理及改进算法研究

随着Linux在嵌入式操作系统领域的广泛应用,对Linux实时性能增强的研究也越来越多。通过对Linux进程调度依据和进程调度过程的分析,提出了一种改进的Linux进程调度算法。该算法改造了进程调度队列数据结构,去掉了进程调度选择时的遍历步骤,更改为直接得到待选最高优先级进程,同时,该算法改统一的时间片重新分配策略为分散的时间片重算策略。通过Linux进程调度算法与改进算法的时间复杂度对比分析,改进算法将Linux调度算法O(n)级的时间复杂度降低为O(1)级时间复杂度,因此能够更好地满足实时操作系统时间可测度以及低延迟等要求。     

一种基于博弈论的无线网状网络路由与信道分配联合优化算法

无线网络中的路由与信道分配可极大地影响网络的性能.为了解决无线网状网络中的路由与信道分配问题,提出并研究了一种称为CRAG(基于博弈论的无线网状网络路由与信道分配联合优化)的方法.CRAG采用协同博弈的方式将网络中的每个节点模型化为一个弈者,每个弈者的策略为与其相关的路由与信道分配方案,收益函数为给定流量需求矩阵下的成功传输流量.弈者通过协同博弈来优化收益函数以最大化网络的吞吐量.基于NS3的仿真结果表明,CRAG在收敛性、时延、丢包率和吞吐量方面优于其他当前的算法,从而证明了协同博弈的方法可以用于无线网状网络的路由与信道分配联合优化,并有效地改进网络性能.