极化码串行抵消译码算法延迟性的改进

由Arikan提出的极化码,因其简单的编译码结构引起广泛关注。极化码作为一种高性能的信道编码,编码长度超过2^10会产生优异的性能。在串行抵消（successive cancelation,SC）译码算法结构基础上,其译码延迟随码长增加而加剧。通过分析SC译码算法,提出一种基于冻结比特的改善SC译码算法方案,有效地降低了传统SC译码算法的延迟性。算法改进后相比原来可以降低50%的译码延迟,并引入串行抵消单比特翻转译码算法作为译码补偿,进一步提高译码算法的纠错能力。     

基于时间卷积网络的极化码译码算法

针对传统的极化码译码(SC译码)算法实际应用中的用时较长和容错率较差的问题,提出并使用新型人工神经网络——时间卷积网络(temporal convolutional network,TCN)拟合的方式搭建极化码译码模型.与其他人工神经网络不同的是,时间卷积网络属于卷积神经网络(convolutional neural ...     

IRA码预检测折线修正译码算法设计

不规则重复累积码(IRA)的译码通常采用置信传播(BP)译码算法,然而BP译码算法需进行双曲正切函数计算,复杂度高,不利于硬件实现。为此,提出一种基于分段函数修正和预检测机制结合的译码算法,通过对折线近似译码算法进行非均匀误差补偿,使其性能接近BP算法;同时引入预检测机制对校验节点信息传递进行预检测,判断出对后续迭代影响微小的对数似然信息,并将其移出迭代循环,从而减少计算量。仿真结果表明,该算法通过分段函数修正近似双曲正切函数、引入预检测机制能大大降低运算复杂度,并且具有接近BP算法的译码性能。     

一种Turbo码的快速Log-MAP译码算法

Log-MAP算法是Turbo码译码算法的一种简化算法,这类算法仍具有译码复杂度高,译码时延大的缺点.针对这一问题,提出了一种简化的对数最大后验概率译码算法.该算法基于逼近理论,用分段式最佳平方逼近多项式近似计算校正函数.仿真结果表明,简化算法具有低复杂度、译码时延少的优点,且译码性能与标准Log-MAP算法相近,较适合在实际工程中使用.     

一种低时延极化码列表连续删除译码算法

为进一步降低译码时延,提出一种基于路径复用的低时延自适应列表连续删除译码算法。针对不同列表连续删除译码间存在重复路径的现象,采用基于CRC校验的重复路径复用的译码方案。仿真结果表明,与传统CA-SCL算法以及AD-SCL算法相比,该译码算法能够在信噪比较低的信道中保持较高的译码性能,并获得更低的译码时延。     

一种基于循环神经网络的极化码BP译码算法

置信传播（BP）算法作为极化码最常用的软判决输出译码算法之一,具有并行传输、高吞吐量等优点,但其存在收敛较慢、运算复杂度高等缺陷。提出一种基于循环神经网络的偏移最小和近似置信传播译码算法。通过偏移最小和近似算法替代乘法运算,修改迭代过程中的消息更新策略,并运用改进的循环神经网络架构实现参数共享。仿真结果表明,相比传统BP译码算法,该译码算法在提升误码率（BER）性能的前提下,减少约75%的加法运算且收敛速度大幅提升,相比基于深度神经网络的BP译码算法,该算法在确保BER性能无显著下降的前提下,使用加法运算替代乘法运算,节省了约80%的存储空间开销。     

一种低复杂度的短LDPC码级联译码算法

为了提高短低密度校验码(Short LDPC)的纠错性能,在研究盒匹配译码算法(BMA)和置信度与分阶统计译码级联算法(BP-OSD)的基础上,提出了一种新的针对短LDPC码译码的BP-BMA级联算法.该算法充分利用了BMA算法具有较低译码复杂度的特性.然后,利用该算法结合对数似然比累积(ALLR)算法进行了计算机仿真.仿真结果表明:BP-BMA级联算法与BP-OSD相比,译码性能有所提高,且译码复杂度大大降低了,在译码性能和复杂度间取得了很好的折中.     

喷泉码中LT码的二次译码算法

LT码是喷泉码的一种,采用LT码的BP译码算法时,当处理完度数为1的数据后,译码将无法继续,造成停止集为空集,影响译码效率。为此,提出一种新的二次译码算法,在译码停止后,针对剩下的编码分组仍然具有可译性的特点,进行进一步译码。仿真结果表明,该算法在译码开销为0.2~0.5的情况下,译码效率普遍提高20%左右。     

一种适用于R-S不等保护码的编译码算法

以R-S不等保护码为研究对象,在分析码空间特性的基础上,着重研究编译码算法。编码时,利用分离最小理想的方法构造出信息元距离的不均匀性。译码时,如果接收码字中错误码元的数目小于或等于码空间的最低保护能力,则利用一般译码算法译码;否则对高保护等级信息元的值进行假设,并利用低保护等级的子空间验证该假设,用试探法找到满足验证条件的高保护等级信息元的值。仿真显示,该编译码算法对R-S不等保护码是有效的,它可以在不改变编码效率的前提下为高保护等级的信息元提供更好的误码性能。     

一种高性能低复杂度Polar Code编解码算法研究

极化码(Polar Codes,PC)是一种全新的高性能信道编码技术,是5G移动通信系统的一个研究热点,得到了广泛的关注。传统的连续删除(Successive Cancelation,SC)译码算法在码长有限的情况下的性能较差,为了提高极化码的性能,从计算方式和存储结构两个方面研究了SC译码算法的原理和结构,提出一种SC译码算法的改进型算法CRC-SCL译码算法。为了降低该算法的复杂度,引入了"Lazy Copy"算法。仿真结果表明,CRC-SCL算法与SC算法相比,性能得到了显著的提高。     

基于Polar码的ElGamal型公钥密码体制

在量子计算技术飞速发展的时代背景下,为了满足密码应用的安全需求,提出了一种基于Polar码的ElGamal型公钥密码体制。采用Polar码为基于纠错码ElGamal型公钥密码体制中的公开码,利用SC译码算法进行译码,并对方案的译码失败概率和安全性进行了分析。结果表明算法具有较高的传信率,选取的参数满足信息集译码复杂度和译码失败概率的要求,且算法满足IND-CPA安全性。     

基于修正函数线性拟合的Turbo码译码算法

新一代移动通信系统LTE/LTE-A具有高吞吐率的突出特点和需求,但高速译码也对误码率和延时等提出了更高的要求。现有的Turbo码译码算法中,Log-MAP算法译码性能较好,但算法复杂度高,时延大;而Max-Log-MAP算法虽然具有较低的复杂度,但译码性能较差。为此,提出一种基于修正函数线性拟合的Turbo译码算法,该算法针对不同刻度区间采用不同的拟合参数。实验仿真表明,该算法与现有算法比较,能够达到Log-MAP算法的译码性能,且避免了Log-MAP的大量运算,从而在保证较好译码性能的基础上,有效地降低了译码延时,并且便于硬件实现。     

SCMA与极化码的联合检测译码技术

将极化码与SCMA多址系统相结合,并针对传统的独立检测译码方案（independent detection and decoding,IDD）因缺乏对译码输出信息的再利用而导致系统性能不佳的问题,提出了SCMA以及极化码联合检测译码方案（joint detection and decoding,JDD）。该方案在接收端借助译码获得的内信息辅助更新SCMA多用户检测器的初始先验信息,在检测器与译码器之间实现软信息的回溯迭代,从而得到更显著的系统性能增益。仿真结果表明采用了JDD方案的系统性能相比IDD方案得到了显著的提升,误码率相较IDD方案提升了大约2 dB。     

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。     

基于高阶近似的链路预测算法

目前大部分链路预测算法只研究了节点与邻居节点之间的一阶相似性，没有考虑节点与邻居的邻居节点之间的高阶相似性关系。针对此问题，提出一种基于高阶近似的链路预测算法（LP-HOPA）。首先，求出网络的归一化邻接矩阵和相似度矩阵；其次，利用矩阵分解的方法将相似度矩阵进行分解，得到网络节点的表示向量以及其上下文的表示向量；然后，通过高阶网络表示学习的网络嵌入更新（NEU）算法对原始相似度矩阵进行高阶优化，并利用归一化的邻接矩阵计算出更高阶的相似度矩阵表示；最后，在四个真实的数据集上进行大量的实验。实验结果表明，与原始链路预测算法相比，大部分利用LP-HOPA优化后的链路预测算法准确率提升了4%到50%。此外，LP-HOPA算法能够将基于低阶网络局部结构信息的链路预测算法转换为基于节点高阶特征的链路预测算法，在一定程度上肯定了基于高阶近似链路预测算法的有效性和可行性。     

高效的求解TSP问题的近似算法

提出了一种基于矩阵变换的方法,将n阶TSP问题近似转化为n-1阶TSP问题,然后用递归运算得出最后解。此算法的时间复杂度为O（n³）。而后又对此算法做了进一步的改进,近似度有很大提高但时间复杂度增加为O（n⁴）。经过实验表明,此类算法求解的近似度很高,尤其是在满足三角不等式的问题中,误差更低。利用TSPLIB数据库中的数据进行测试,得到的结果误差最多不超过10%。