一种基于BP和WED的级联译码算法

在研究WED（Weighted Erasure Decoding）算法的基础上,提出了一种新的针对中短LDPC码的BP-WED级联译码算法。BP算法是软输入软输出的算法,当BP译码失败后,其输出软信息进行分级量化,送入WED算法。由于WED算法时间复杂度低,适于硬件实现,因此BP-WED级联译码算法要比BP-OSD等级联译码算法更具有硬件可实现性。仿真显示提出的BP-WED算法是有效的,可以在计算复杂度和性能之间进行较好的折衷。     

基于3GPP标准的Turbo码译码器设计与实现

文中针对3GPP 标准的Turbo码的性能进行仿真分析,基于课题的要求,根据性能和FPGA硬件实现复杂度提出了一种新颖的译码器方案.本方案采用在分量译码器计算前向递推的数据时,只对前向递推量进行存储,在后续过程中将同时计算出的分支度量和后向递推量结合已经存储的前向递推量直接更新信息比特的似然信息和外信息,节省了硬件存储器资源,提高了译码吞吐量,根据硬件系统时钟可推算出大致的译码吞吐量,达到课题要求.本方案的思想同样可推广应用于其他标准的Turbo码译码器.     

用于H.264的Turbo码非均等译码保护策略

从最新的H．264视频压缩标准出发，提出一种基于H．264的数据分类和Turbo码的非均等译码保护的策略。针对Turbo码译码的特点译码迭代次数越多，纠错能力越强，但带来更多的译码复杂度和时延即消耗较多的功率。对于H．264三种数据分类，按照信息比特重要性的不同进行非均等译码保护，重要的数据给予更多的迭代次数的译码，次重要的数据给予较少的迭代次数的译码，以实现性能和功耗的折衷。仿真结果表明，本文算法不仅能提高解码质量，而且在实时中能减少时延和复杂度及功耗，特别适用于视频手机和手持设备业务。     

采用动态量化的低存储空间LDPC译码研究

为存储、处理大量信息而导致译码器硬件复杂度较高是影响LDPC码广泛应用的主要原因。降低译码信息的量化位宽能有效降低译码器硬件复杂度。由于译码信息的绝对值在译码过程中不断增长,短量化位宽带来的有限量化范围会导致严重的饱和量化误差,影响译码性能。在量化位宽不变的情况下,通过逐渐降低信息量化的精度来实现信息量化范围的扩展。这种动态的量化方式能满足译码信息的绝对值不断增长的要求。为进一步适应不同噪声环境并减少量化精度降低带来的负面影响,这种动态量化方式以自适应的方式实现。仿真结果表明,自适应动态量化方式能以很小的译码性能损失,大幅减少译码器所需存储空间,简化硬件复杂度。     

一种新的Turbo乘积码简化迭代译码算法

针对二维TPC码提出一种新的简化迭代译码算法以及一种新的译码器迭代结构。该算法在Chase迭代软输入软输出译码的基础上,通过简化软输入信息和外信息的计算来降低译码复杂度和系统存储量。仿真结果验证了该算法的正确性和可行性。     

高性能准循环低密度奇偶校验码在导航信号中的应用

全球定位系统(GPS)在其现代化计划中选择低密度奇偶校验(LDPC)码作为其将来的L1C电文的信道编码方案,能够获得优异的译码性能,但复杂度也相对提高,所采用随机LDPC码的编码器和解码器的硬件实现较为困难。在802.16e协议中提出的LDPC码的基础上,提出一种增强型的准循环低密度奇偶校验(QC-LDPC) 码,其校验矩阵同时具有准循环结构和近似下三角结构,且最小圈长为8,克服了随机LDPC码的缺点。仿真结果表明,所构造的QC-LDPC码性能优于802.16e协议中的LDPC码和GPS L1C电文中采用的LDPC码,对我国“COMPASS”导航系统的信道编码方案具有参考价值。     

一种高效通用的QC-LDPC译码器架构

基于软、硬件结合的方法,本文提出了一种高效通用的QC-LDPC译码器架构。该架构可以对不同码长、码率和校验矩阵结构的规则或非规则QC-LDPC码进行译码,支持Min-Sum近似及其改进译码算法,而且可以实现多种消息传递调度策略。通过将部分复杂的信息更新交由硬件加速器来完成,提高了译码吞吐量。针对QC-LDPC码校验矩阵：仁循环的结构,以块为单位对信息进行存储和处理。该架构还可以实现信息的并行处理,而译码器复杂度只有略微增加。     

Turbo乘积码译码算法的优化和改进

Chase2算法是Turbo乘积码(TPC)软判决译码中常采用的算法之一。由于传统的Chase2算法中欧氏距离计算以及寻找竞争码字都需要大量的运算,因而在硬件上实现比较复杂。为此,在传统Chase2算法的基础上,采用相关度量等价替代欧氏距离的度量,简化寻找竞争码字的过程,以降低译码复杂度;调整竞争码字不存在时的软输出信息值,以提高编码增益。仿真结果表明：改进算法比传统的Chase算法译码速度更快,译码性能更好,非常适合硬件实现。      

基于偏移量近似的改进型IRA译码算法研究

IRA码的译码通常是利用BP译码算法来实现的,但是BP译码算法的硬件电路复杂.为了让译码算法在复杂度和译码性能之间取得较好的折衷,提出一种改进型IRA译码算法,该算法采用偏移量近似的方法来逼近于BP译码算法,能够简化BP译码算法的复杂度.仿真结果表明,与BP译码算法相比,改进型IRA译码算法能够在降低算法复杂度的同时保持良好的译码性能,与最小和译码算法相比,改进型IRA译码算法的复杂度几乎不变,但译码性能得到了明显的提高.     

低复杂度的Turbo乘积码迭代译码研究

Turbo乘积码（简称TPC码）的传统迭代译码算法寻找竞争码字难、软信息存储量大。针对这些问题提出一种低复杂度的迭代译码算法,并得出新的译码器迭代结构。该算法在Chase迭代SISO译码的基础上,采用无需寻找竞争码字的相关运算来简化软输出信息的计算,同时用前一个迭代译码单元的软输入信息替换传统算法中信道原始接收信息,然后与当前迭代译码单元的软输出信息直接进行线性叠加后作为下一个迭代译码单元的软输入,从而简化了软输入信息的计算和系统存储量。仿真结果验证了该算法的可行性和有效性。     

基于CAN总线实时应用的可靠调度性研究

CAN总线是一种高级的串行通信协议，适用于各种分布式控制系统。在实时应用中，标准的CAN协议使用静态优先级算法，对传输信道的利用率比较低。对基于CAN总线通信的动态优先级调度算法进行研究后，提出了一种基于指数分配方式的MTS算法，在保证强实时性消息的同时兼顾了低优先级消息的公平性。     

VoIP认证与计费的设计与实现

基于RADIUS的VoIP认证系统，采用分散受理、集中管理的接入认证管理体系，数据集中存放在认证中心(RADIUS服务器)，用户身份认证由PC向网守发起，网守通过RADIUS协议向认证中心的认证服务器发起认证请求。这样，可以保证用户安全地使用网络资源，以确保用户身份的合法性。同时其落地话单经过处理，可进行计费及其它帐务处理。文中论述了RADIUS对VoIP的支持，提出了一个Gatekeeper与RADIUS结合的整体解决方案。     

一种改进的心电信号预处理方法研究

心电信号是典型的强噪声下的非平稳微弱信号,减小噪声的干扰对心电信号的分析有着十分重要的意义,因此,有效的滤波方法一直是该领域学者关注的热点问题。本文在基于小波变换心电信号分析研究基础上,针对小波去噪时分解只作用于低频部分,从而忽略了高频区域中一部分有用信号的问题,提出了一种采用改进小波包理论实现心电信号去噪的方法,利用小波包在消除信号噪声方面具有更为精确的局部分析能力的特点,采用了‘db4’小波和＂最优基＂选择的方法,对心电信号进行消噪。以MIT-BIH心电数据库中心律失常数据仿真实验,得到了较理想的去噪效果。对比该方法与小波滤波去噪,发现基于小波包的心电信号去噪具有更优良的去噪性能。     

VCR智能无扰动特性的精确数值运算

根据智能变进制(VCR)的变溢性、拓展性及申缩性有机结合的技术,提出一种新颖智能的、无数字扰动的精确数值运算.该运算结果值的精确位数.是可以任意或无限地确定的,它可以很好地解决了计算机数值分辨率即由CPU字长制约的有效数字位教不足而造成的数值精确计算PC(Precise Computing)的扰动性问题,例如对中国古代数学家祖冲之曾研究圆周密率π值实验数据(π=355/113)的除法精确计算.     

基于LVM 的系统扩容技术研究

近年来,随着大数据业务的使用,系统在运行时会产生大量的数据信息与日志文件并保存在磁盘中。由于在系统规划初期,对系统分区大小规划预期不足,很难合理规划磁盘空间,造成后期系统运行中经常出现系统分区磁盘不足的问题。当发生此类告警时,通常的分区很难动态调整大小,通常采用暂停业务,更换磁盘,数据备份与恢复的方式,该方式操作困难,程序复杂,有数据丢失的风险。在Linux系统里使用LVM(逻辑卷)技术,支持在线空间扩容,可以在用户无感知的情况下扩展系统分区容量,达到合理利用磁盘空间的目的。本文介绍了LVM技术,并在Linux系统里将分区做成逻辑卷,达到合理利用磁盘空间的目的。     

深度强化学习研究综述

深度强化学习是指利用深度神经网络的特征表示能力对强化学习的状态、动作、价值等函数进行拟合,以提升强化学习模型性能,广泛应用于电子游戏、机械控制、推荐系统、金融投资等领域。回顾深度强化学习方法的主要发展历程,根据当前研究目标对深度强化学习方法进行分类,分析与讨论高维状态动作空间任务上的算法收敛、复杂应用场景下的算法样本效率提高、奖励函数稀疏或无明确定义情况下的算法探索以及多任务场景下的算法泛化性能增强问题,总结与归纳4类深度强化学习方法的研究现状,同时针对深度强化学习技术的未来发展方向进行展望。     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。     

综合系统管理与网络管理实现技术的研究

该文提出了适应于大型计算机网络和通信网络及应用系统的综合系统管理与网络管理体系结构,研究了基于大型数据库和Web技术的网管、网络自动拓扑发现、策略描述与策略服务以及资源依赖性分析服务等关键技术。该文将这些关键技术应用到综合系统管理与网络管理原型系统的工程实践中,为最终研制高性能、可伸缩和实用的系统管理与网络管理产品提供强有力的技术支持。     

基于C_nV结构的自动语言辨识研究

与说话人识别、连续语音识别相比,自动语言辨识是一个相对较新的研究,而且是一项较难的课题。与音素配位学相比较韵律是语言辨识的更有希望的一个语言辨识特征。论文介绍了一种基于伪音节结构CnV的自动语言辨识方法,该系统提取了辅音、元音构成的伪音节结构的MFCC和!MFCC特征参数,使用了与语言无关的GMM算法模型化该特征。经过对OGI-TS数据库中的英语、法语、汉语测试表明,元音、辅音特征信息在语言辨识中起到一定作用,伪音节结构模型也是语言辨识的有效模型之一。     

基于数据仓库的数据采掘技术应用

本文首先分析了基于数据仓库的数据采掘的主要方法,技术和应用,然后通过实例讨论了数据采掘在股票分析与决策系统中的应用。