MDS-MAP算法在不同传播模型中定位误差的比较

主要介绍了MDS-MAP算法在通过4种不同传播模型时定位误差的不同,通过仿真可以看到MDS-MAP算法在各个传播模型中的定位误差图。从仿真结果可以得出,在环境好的情况下,规则模型与不规则模型的定位误差相差不大,当环境变化时,不规则传播模型比规则传播模型更能适应恶劣的环境。介绍了两种情况,随着环境的改变,传播模型相关参数也会有所改变进而影响定位误差的变化。     

基于WOA-RBF的温室温度预测研究

温度是温室内作物生长的关键环境因素，准确预测出温室内温度的变化对温室管理有着重要意义。为了提高预测精度，提出了基于鲸鱼优化算法（WOA）优化RBF神经网络的温室温度预测模型，通过鲸鱼优化算法对RBF神经网络的输出层的神经元线性权重、隐藏层的神经元中心点和隐藏层的高斯核宽度进行寻优，得到最优参数，最终得到优化后的输出结果。实验证明，与未优化的RBF神经网络预测模型相比，WOA-RBF神经网络温室温度预测模型得到的结果误差更小，平均绝对误差（MAE），均方误差（MSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）分别为0.478、0.346和0.588，与未优化的RBF神经网络预测模型相比分别提升了9.1%、32.7%和18.0%。     

一种旋转重复累积(RA)码的设计

文中分析了重复累积(RA)码的结构特点以及编码过程,设计了一种采用旋转结构的重复累积码.该码具有低密度码的特点和优点,同时具有旋转结构,编码简单,译码方便,易于调整码率,易于硬件实现等特点.文中给出了由置换子矩阵的索引确定交织序列的算法.仿真结果表明,长度适合的RA码性与通过复杂方法构造出来的码字性能接近.     

应用普通二极管的远程温度测量

介绍了一种利用普通二极管和模数、数模转换芯片测量远程温度的电路，给出了系统构成框图，推导了温度测量原理，并就文中介绍的系统，给出了测量温度的微控制器程序流程。     

一种基于缩减伴随式集的QC-LDPC码级联译码算法

该文在研究缩减伴随式集译码(RLSD)算法和规则QC-LDPC码字结构的基础上,提出了一种新的针对中短QC-LDPC码的BP-RLSD级联译码算法。BP算法译码失败时的软输出对数信息,作为RLSD算法的输入。根据QC-LDPC码所具有的循环置换结构,给出一种根据伴随式的重量来确定候选错误模式搜索空间的算法,同时给出一种查表方法快速搜索出部分错误位置。结合接收序列的低可信度集合(LRIPs),可以实现最大似然(ML)码字的快速搜索。这些方法可以大幅减少计算时间。仿真显示该文提出的算法是有效的。与BP算法的级联译码,可以在计算复杂度和性能之间进行较好的折衷。     

π-旋转LDPC码的高效并行编译码结构设计

该文设计了一种π-旋转LDPC码并行编/译码电路结构.利用π-旋转LDPC码的规则化旋转结构,编码、译码电路实现了分组并行处理.在信息迭代过程中,利用校验矩阵的旋转结构,使用一种二维数组存储译码迭代信息,不需要地址索引、只需通过映射即可取出所需参与运算的变量/校验信息,实现了迭代信息的分散存储、映射提取.这种分组、旋转...     

一种新的旋转LDPC码编码/译码算法

π-旋转LDPC码结构规则易于硬件实现,并且存储量较少.给出一种新的π-旋转LDPC码规则化构造方法.该方法仅仅存储少量索引值(数量少于码长),即可确定校验矩阵H,并且易于码率调整和改变码长.同时给出一种运算量较少、直接根据索引值即可进行编码的算法.采用二维数组存储校验节点和变量节点之间的置信信息,并给出和积译码算法.仿真结果表明,该构造方法确定的码字同通过复杂方法随机构造出来的码字性能接近.     

低密度奇偶校验码的线性规划译码研究

分析了应用线性松弛方法对低密度奇偶校验(LDPC)码进行最大似然译码的基本原理,介绍了基于LDPC码校验矩阵因子图表达构造码字多胞形的方法。这些多胞形描述过于复杂,并且存在冗余,因此给出了一种简化约束条件。从接收正确码字必须服从校验方程出发,导出了以错误模式为变量、基于伴随式的LDPC码最大似然译码优化模型。     

一种大动态光度测量对数放大器的设计

介绍了一种光电流对数压缩I／V转换电路的设计方法。该电路通过对数转换把光电二极管的宽动态范围的电流输入转换为低动态范围的电压输出,同时采用温度传感补偿电路来消除温度对对数转换电路的影响。     

一种应用于实时语音传输的LDPC码的设计

文中设计了一种适于对声码器的输出码流进行前向纠错编码的低密度奇偶校验码(LDPC码).该低密度奇偶校验码具有半规则化的结构,编码简单,存储量少,调整码率方便,易于硬件实现.文中同时对汉明码,卷积码、Turbo码、低密度奇偶校验码分别在AWGN、Rayleigh信道下的传输性能进行了仿真比较.仿真结果表明,长度适合的LDPC码误码性能远超过汉明码、卷积码,综合性能与Turbo码接近.