放大转发双向中继网络的移动级联信道统计特征分析

针对放大转发协议下双向中继网络移动级联信道,为了分析其统计特征,结合用户完成信息交互的过程,将移动级联信道分解为传输部分和干扰部分两个时间过程。依据它们的双高斯乘积特点,分别给出了对应的一阶概率密度分布、二阶自相关函数和多普勒功率谱的表达式。与此同时,通过采用Gamma分布对级联信道进行了概率近似,得到了描述移动级联信道时变特性的电平通过率和平均衰落时间等指标的近似计算式。借助数值仿真验证了上述表达式的正确性。     

级联失效下非对称依赖网络鲁棒性研究

研究级联失效下网络化信息物理系统的鲁棒性具有重要的现实意义。针对具有单向依赖关系的信息物理系统构建双层非对称依赖网络模型,综合依赖失效和过载失效设计级联失效模型,提出一种更贴近实际的非对称攻击方式,并给出一种资源限制下的节点容量分配方式。针对无标度子网构成的非对称依赖网络进行了仿真实验,结果表明:网络鲁棒性与子网络平均度、度指数、节点容量等呈正相关关系;同配依赖网络以及按度值分配节点容量的网络具有更高的鲁棒性;非对称依赖网络面对蓄意攻击时具有脆弱性;以同等力度单独攻击被依赖子网时,网络受到的损伤更大。构建的模型及发现的规律对于研究网络鲁棒性、优化网络设计具有一定的参考价值。     

马尔科夫对称离散信道级联信道容量研究

基于有限维的级联马尔科夫对称信道矩阵,其转移概率的极限一定存在,推导出当n足够大时,输出符号的概率分布不依赖于输入的概率分布,使得信道容量为零,信道阻塞。n为信道级联的上限。针对主对角元素概率值不同将信道矩阵划分为惰性信道和灵敏信道,并通过仿真分析得出信道的级联上限n与矩阵维数无关,与信道矩阵主对角元素呈正相关。     

基于ADSP2181的Turbo-code译码算法的研究

并行级联卷积码是近几年发展起来的一种性能接近信容量极限的信道编码技术,而影响它的实际应用的一个主要因素是它的译码复杂度很大。在本文中我们针对结合跳频抗干扰系统的ｔｕｒｂｏ编码,用ＤＳＰ实现阿上应的译码。文中给出了ＤＳＰ实现的译码器结构,并分析了编译码的若干参数对系统性能的影响。     

关联网络中的级联失效模型与分析

网络之间的关联依赖关系能使某一网络内的级联失效扩散至其他网络,其本质是位于不同网络的关联节点之间基于功能依赖的相关失效.以两个关联的网络为对象,建立关联网络模型,提出了一种关联网络的级联失效模型.模型将关联网络中的级联失效分解为网络内级联失效和网络间级联失效,并采用了基于度的级联规模评价方法.利用模型研究了两个关联无标...     

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。     

泊松分布的错误图样对纠错码译码性能的影响

为了在"比特级"层面对纠错码进行更深入的研究,提出了一种服从泊松分布的错误图样分布模型。通过一定的方法产生符合泊松分布特性的二进制序列,并使"1"的数目在整个序列中可控,以此来产生所需的错误图样。同时,以卷积码、RS码以及RS+卷积级联码为研究对象,以随机错误为参照,分别分析了该错误图样下三者的译码性能。仿真结果表明,基于泊松分布的错误图样对卷积码和级联码的影响要大于随机错误图样,而随机错误图样对RS码的影响更大。     

基于数据场的作战单元价值评估模型

作战单元价值是目标选择的重要依据。根据作战单元在作战体系中的效用和影响,提出作战单元的属性价值和级联价值及其量化方法,利用层次分析法和数据场理论,分别评估作战单元的属性价值和级联价值,建立作战单元价值评估模型,并进行仿真分析,验证该评估模型的有效性。     

一种适用于长基线的改进CIR算法

长基线下,受伪距多径和电离层残差影响,传统的CIR法解算载波相位宽巷模糊度时某些历元无法得到正确的结果,基础载波模糊度的搜索范围也较大。分析了CIR法的模糊度误差,提出了基于载波相位平滑伪距并且消除电离层时延的改进的CIR算法,分析了其误差方差,最后利用Compass系统实测数据对短基线和长基线两种情况下CIR法和改进CIR法的解算结果进行比较。实测数据表明,本文提出的算法能够单历元解算超宽巷模糊度和宽巷模糊度,并且能够大大缩小基础载波模糊度的搜索空间。     

多通道特征级联的人体目标再识别

人体目标再识别是视频监控等应用的关键问题之一,文章从特征级联和组合的角度研究了人体目标再识别问题。分析了局部特征集成(ELF)方法的缺点,研究了多通道特征级联的再识别性能,并将提出的级联特征与其他特征进行了组合,最后在公共图库上进行了广泛的验证和比较实验。实验结果表明,与ELF等其他特征相比,文章提出的多通道级联特征和组合特征可获得相当或更好的人体目标再识别性能。