基于非平稳性和极化相干系数比的PolSAR图像建筑物检测

为了提高全极化合成孔径雷达(PolSAR)图像中城区建筑物的检测精度,该文提出一种基于人造目标散射非平稳性和极化相干系数比的建筑物检测新方法。该方法首先对PolSAR图像进行滤波和方位向时频分解,得到多个子孔径图像,然后结合方位向非平稳性检测和极化相干系数比来判断某个像素是否为建筑物。该文通过引入一种新的极化相干系数比从而使获取的建筑物检测结果优于传统非平稳性检测方法,能够有效去除具有布拉格散射的自然地物虚警从而提高检测精度。星载和机载PolSAR数据实验结果验证了该方法的有效性。     

一类逼近容量LDPC纠删码的二部图构造算法

Tornado码是一类重要的LDPC码． 证明了Heavy-Tail/Poisson度序列可逼近删除信道容量． 提出了Tornado码设计中随机二部图的连边构造算法． 通过分析Heavy-Tail/Poisson度序列的分布,提出了设计Tornado码的一个参数选取原则． 仿真实验证明了这一选取原则的合理性． 随机二部图的连边构造算法及其参数选取原则有助于Tornado码的设计及其工程应用．     

关于纠删码的研究与进展

该文简述了几类纠删码的纠删原理,系统地综合分析了各类纠删码的优缺点及其相互区别与联系,证明了若选取MDS(Maximal Distance Separable)码作为纠删码,只要接收者接收到源数据个数的数据,就能恢复原来的源数据。分析结果表明:复损码以及旋风(Tornado)码不仅能以线性时间可编码和可成功地译码,而且能以任意接近删除信道容量的速率进行传输,最后指出了目前复损码的研究中需要解决的一些问题,这些分析和结论为进一步研究纠删码提供了理论基础和新的思路。     

低密度纠删码度分布序列的研究

本文对低密度纠删码的度分布序列进行了研究,提出了低密度纠删码度分布序列可达信道容量的充分必要条件,给出了Heavy-Tail/Poisson和右边正则的两种度分布序列的性质,证明了低密度纠删码达信道容量度分布序列的一个分析性质.这些分析性质对低密纠删码达信道容量度分布序列的设计有着重要的理论指导意义.     

关于线性时间复损码的研究

本文对基于随机二部图的复损码进行了深入的研究.提出了给定度分布对的复损码成功译码时可接受最大损失δ的一上界,通过对此上界的详细分析提出了求解复损码度分布对的一种算法.这就从理论上说明了具有如上算法选取度分布对的复损码,应该优于文[2]所给度分布对的复损码.而且证明了具有某一确定度分布对的复损码能以线性时间可编码和可成功地译码.     

正则低密度纠删码的分析

深入研究了基于正则度序列的低密度纠删码,通过对正则度序列的详细分析,提出了正则低密度纠删码可接受最大损失的一个结论.利用这一结论对(3,6)和(d,nd) 正则度分布给出了两阈值δ (3,6)与δ (d,nd)的关系(d≥3,n≥2).同时从理论上证明了基于(d,2d) 正则度序列的低密度纠删码都不是渐近最优码(d≥3),而且给出了这一结论的直观性解释和仿真结果.这些分析有助于低密度纠删码度序列的设计.     

线性分组码的网络图复杂度

研究了线性分组码C[n,k,d]的网格图复杂度s和b及其相互关系,证明了有关可纠t个错的本原BCH码[2^m-1,2^m-1-mt]及其扩展本原BCH码[2^m,2^m-1-mt]网格图的状态复杂度的若干结论,从而避免了必须先寻找码的直和结构才可得到最小网格图的状态复杂度的较好上界,同时给出了线性分组码与其对偶码的分支复杂度之间的关系。     

低密度纠删码稳定收敛条件的证明

基于数学分析中著名的不动点原理,对于低密度纠删码本文证明了其删除错误译码算法稳定收敛的一充分条件.而且指出此条件优于现有的稳定收敛条件.最后对给定的度分布对证明了此译码算法能成功译码时可接受的最大损失δ的几个上界.     

面向MLC闪存的比特翻转译码算法研究

针对寄生耦合电容效应导致闪存相邻多级单元(multi-level-cell,MLC)的阈值电压失真而产生的存储数据错误问题,本文提出了一种适用于MLC闪存系统的改进比特翻转译码算法。在分析MLC闪存发生错误原因的基础上,利用蒙特卡罗仿真方法计算相邻MLC闪存阈值电压分布的重叠区域来确定阈值电压对应存储比特的可靠性,借助存储比特的可靠性度量设计了MLC闪存的比特翻转规则。仿真结果表明,耦合强度系数s=1. 8与感知精度分别为p=3和p=4时,相比于原有MLC闪存比特翻转译码算法,所提出MLC闪存比特翻转译码算法的译码性能提升了81%和91%,并且译码的平均迭代次数减少了9. 8%和21%。     

基于置信传播算法的低密度校验码量化译码设计

介绍了二元输入连续输出无记忆AWGN信道下低密度校验 (LDPC)码的置信传播译码算法及其密度进化特性 .根据密度进化规律 ,分析了不同消息空间中的量化译码问题 .得出结论如下 :对于概率和概率差消息 ,只有高阶均匀量化才能获得满意的译码性能 ;似然比消息的适当对数量化可等价于对数似然比消息的均匀量化 ;对数似然比消息易于实现相对信道输入± 1的无偏对称量化 ,并有效利用消息的统计特性 .由非均匀量化在大消息区域分配的量化电平可以有效地促进算法收敛 .仿真结果表明 ,低阶非均匀量化优于均匀量化