基于VHDL语言的卷积码和Viterbi译码的实现

介绍并用VHDL语言实现了卷积编码和维特比译码。根据编码器特征设计了一种具有针对性的简洁的维特比译码器结构,并通过ModelSim平台验证了该设计的正确性。     

自适应Viterbi译码器技术

随着现代通信技术的迅速发展,高速和高可靠性成为衡量信息传输质量的关键指标。信道编码技术能够对信道差错进行控制,降低误码率,实现可靠通信,具有重要的军事和民用意义。Viterbi译码算法及其实现技术是信道编码技术的一个重要组成部分,但是其存在自身的缺陷或不足。Viterbi译码算法的译码性能将会随着码的相关长度k增加而提高,但其实现的复杂度将以2k的比例增长。提出了一种自适应Viterbi译码算法——IAVA(Improved Adaptive Viterbi Algorithm)。该算法利用信噪比评估模块自适应地调整门限值的高低,并利用复杂度评估模块自适应地改变译码器的基状态数,从而合理利用硬件资源。当译码器工作于低信噪比环境中时门限被自动调高,保证译码性能的同时适当减少了译码器的复杂度;当工作于高信噪比环境中时门限被自动调低,此时译码器复杂度得到锐减,译码模式将切换到基-4模式从而提高了译码速度,因此在大动态信噪比环境下该算法具有优越的性能。     

高速Viterbi译码器的优化和实现

大约束度卷积码作为信道纠错编码在通信中得到了广泛的应用,而其相应的Viterbi译码器硬件复杂度大,限制了译码速度。分析了Viterbi译码器的结构,优化了各模块,合理地组织了存储器结构,简化了接口电路。用FPGA实现Viterbi译码器,提高了译码器速度。     

基于卷积码的盲音频水印算法研究

提出了一种基于提升小波和卷积码的盲音频水印算法。原始音频信号经过提升小波变换后,选取中低频小波系数进行自适应水印嵌入。水印在嵌入前经过卷积编码和交织预处理,以提高水印系统的抗干扰能力。为了增强算法的鲁棒性,水印提取时采用了软判决Viterbi译码。实验结果表明,该水印算法具有较好的性能。     

应用于LTE-OFDM系统的Viterbi译码在FPGA中的实现

在OFDM系统中,为了获得正确无误的数据传输,要采用差错控制编码技术。LTE中采用Viterbi和Turbo加速器来实现前向纠错。提出一种在FPGA中实现的基于软判决的Viterbi译码算法,并以一个(2,1,2)、回溯深度为10的软判决Viterbi译码算法为例验证该算法,在Xilinx的XC3S500E芯片上实现了该译码器,最后对其性能做了分析。     

一种卷积码维特比译码算法的软件实现

提出了数字通信系统中一种卷积码译码的软件实现方案,该方案应用软件技术实现了卷积码维特比译码器功能,在程序实现中充分利用了卷积码的特性,运用蝶形运算,周期性的回溯以得到译码输出。在程序设计上采用了一些宏定义等处理方法,可以提升运算速度,是一种软件方法的前向纠错编码技术。     

HDTV接收机中Viterbi译码器的FPGA实现

在对Viterbi译码算法性能进行Matlab软件仿真的基础上,结合数字HDTV地面广播COFDM传输系统中FEC模块内码解码的具体要求,采用FPGA技术实现了Viterbi译码电路。并通过系统调测验证了设计的合理性与可靠性。     

基于FPGA的高速并行Viterbi译码器的设计与实现

针对319卷积编码,提出一种Viterbi译码器的FPGA实现方案。该方案兼顾了资源消耗和译码效率,通过有效的时钟和存储介质复用,实现了高速并行的译码功能,并利用Verilog语言在Xil-inx ISE 6.2中进行了建模仿真和综合实现。     

采用迭代译码的级连卷积码的仿真实验研究

文章简述了迭代译码的串行级连卷积码，并用仿真实验的方法，探讨了差错控制效果与交织块的尺寸，随机发生器的种子的关系，以及不同信噪比情况下的迭代表现。     

一种混合局部恢复码及Hitchhiker码的存储策略

我们正处于一个大数据的时代.如今一个分布式存储系统需要存放PB数量级数据的情况越来越常见.这些系统一般由普通商用组件构成,其出错率相对较高.由此,分布式存储系统需要保证数据的可靠性和可用性.多副本和纠删码是现在最为常用的技术.相比多副本技术,采用纠删码能在同等容错能力下大幅降低存储开销.然而,在进行数据恢复时,使用传统的纠删码(如Reed-Solomon码)会导致系统中产生大量的网络带宽消耗及磁盘读写操作,进而导致退化读延迟过高.注意到在系统中数据的访问频率呈Zipf分布,大多数数据访问只涉及到少量数据,而绝大多数数据的被访频率很低.根据这种数据访问的偏斜性,本文提出如下存储策略以解决采用纠删码的系统退化读延迟过高的问题:对被访频率高的热数据采用低恢复延迟的纠删码(如局部恢复码Local Reconstruction Code,LRC)进行编码,而对被访频率低的冷数据采用保证最小存储开销的纠删码(如Hitchhiker码)进行编码.由于热数据占据了绝大多数的数据访问,因此绝大多数的退化读也将应用在这些热数据上,这样这一策略就能在整个系统的角度获取低恢复开销的优势.同时,冷数据占据了系统绝大多数的数据量,且冷数据由保证最小存储开销的编码进行存储,因此这一策略的存储开销会很低.然而,对于混合存储策略而言,热数据可能会变冷,而冷数据也可能会变热,因此它需要配置一种编码切换过程.一个不恰当的编码切换过程会引起巨大的数据传输量,这是难以让人接受的.为了避免这一缺陷,本文提出了一种LRC和Hitchhiker码之间的高效切换算法.这一算法可以避免上述策略在部署时因冷热数据的转换出现系统瓶颈.在精心选取了两种编码并提出它们之间的高效切换算法后,本文提出的混合存储策略避免了现阶段其余混合存储策略的主要缺点.通过实验验证,此存储策略相较传统的Reed-Solomon码在退化读延迟方面降低了55.8%.在编码切换方面,切换延迟能分别降低为重新编码算法用时的13.4%及33.1%,且当数据从LRC切换为Hitchhiker码时(更为频繁出现的情况)的数据传输量能降至10%.     

一种基于纠错码的数字指纹方案

数字指纹技术是一种用来辨认非法拷贝,追踪非授权用户的新技术。它由嵌入拷贝各自不同的数据组成。现在,数字指纹已发展成为版权保护的一种重要手段。但一个问题也随之出现:对于数字指纹,可以通过比较找到它们的不同之处,于是一些用户可以通过合谋找到数字指纹的位置,更改数字指纹来隐匿自己。所以设计指纹算法的关键问题是如何防范合谋攻击。在这里,介绍了一种新的基于纠错码的数字指纹,并进一步分析了这种方案的性能。     

基于卷积神经网络的验证码识别

验证码识别与设计是目前人工智能领域的挑战性问题,验证码图片内容识别通过强制人机交互来抵御机器自动化攻击的,验证码是否能被批量识别可以用来衡量验证码设计的优劣。目前已经有相对成熟的算法解决这类问题,但是仍然存在天花板有待突破。首先本文对5000张验证码的样本集进行图片预处理,对验证码图片去噪点和切割操作。然后利用添加了注意力模块的卷积神经网络训练样本集,并对另外5000张样本进行预测,测试集的准确率可以达到97.9%。     

一种基于纠错码的数字指纹方案

数字指纹技术是一种用来辨认非法拷贝，追踪非授权用户的新技术。它由嵌入拷贝各自不同的数据组成。现在，数字指纹已发展成为版权保护的一种重要手段。但一个问题也随之出现：对于数字指纹，可以通过比较找到它们的不同之处，于是一些用户可以通过合谋找到数字指纹的位置，更改数字指纹来隐匿自己。所以设计指纹算法的关键问题是如何防范合谋攻击。在这里，介绍了一种新的基于纠错码的数字指纹，并进一步分析了这种方案的性能。     

一种基于随机码的多媒体数字指纹方案

如何抵抗多个用户的合谋攻击是设计数字指纹方案首要考虑的一个问题。论文提出了一种基于随机码的多媒体指纹方案,其中随机码被用来构造用户的指纹,以抵抗多个用户之间的合谋攻击。实验表明,该方案具有较好的抗合谋性能。     

一种基于LT码的数据云存储方案

拜占庭失效或恶意攻击会降低云服务供应商的云存储服务可靠性,为此,提出一种基于云计算的安全可靠数据存储方案。通过LT编码增加分布式云服务器的数据冗余度,在保证性能全局准最优的同时,提升数据用户在数据检索阶段的解码效率。利用支持公共数据完整性检查和准确数据修复,避免数据拥有者长期保持在线状态,并设计数据修复解决方案,使服务运行期间无需产生元数据也能进行数据修复。实验结果表明,与基于网络编码和基于RS码的云存储方案相比,该方案的通信成本只增加了15%,但数据检索效率却提高了约1倍。     

针对大多普勒频率偏移的PN码快速捕获与解调

扩频技术应用于高速移动环境时使得接收信号附加了很大的多普勒频率偏移,增加了捕获难度,如低轨道卫星扩频通信等.本文在基于FFT的捕获方法基础上,提出了分段式数字匹配滤波器和FFT捕获相结合的捕获方法,同时采用基于并行导频的信道估计方法来校正多普勒频率偏移,实现信号的正确解调.该方法既具快速捕获的特点,同时捕获多普勒频率偏移范围大.     

基于关系图卷积网络的代码搜索方法

代码搜索是当下自然语言处理和软件工程交叉领域的一个重要分支. 开发高效的代码搜索算法能够显著提高代码重用的能力, 从而有效提高软件开发人员的工作效率. 代码搜索任务是以描述代码片段功能的自然语言作为输入, 在海量代码库中搜索得到相关代码片段的过程. 基于序列模型的代码搜索方法DeepCS虽然取得了很好的效果, 但这种方法不能捕捉代码的深层语义. 基于图嵌入的代码搜索方法GraphSearchNet能缓解这个问题, 但没有对代码与文本进行细粒度匹配, 也忽视了代码图和文本图的全局关系. 为了解决以上局限性, 提出基于关系图卷积网络的代码搜索方法, 对构建的文本图和代码图编码, 从节点层面对文本查询和代码片段进行细粒度匹配, 并应用神经张量网络捕捉它们的全局关系. 在两个公开数据集上的实验结果表明, 所提方法比先进的基线模型DeepCS和GraphSearchNet搜索精度更高.     

基于DSP的系统卷积码盲识别

研究了一种系统卷积码的盲识别算法,该算法通过建立数据矩阵,遍历所有可能的矩阵形式,分析矩阵秩特性的方法实现对信道盲参数识别,参数包括码长、码字起点、码率、校验多项式和生成多项式。并提出了将该算法移植到DSP芯片中,将软件仿真移植到硬件平台,在CCS软件中优化算法,完成对1/2码率的系统卷积码盲识别仿真。为实现快速算法,运用在实际工程提供支持。     

一种基于ACC和ECC的数字指纹方案

文章将基于欧式几何的ACC算法与纠错码ECC结合,编码下层使用前者,将该算法生成的指纹序列再进行卷积编码,得到最终的用户指纹序列。该方案兼具二者的优点,使生成的指纹具有更好的鲁棒性,能减小误判率,并且在保证抗合谋能力的前提下扩大能容纳的用户数量。