关于量子BCH码及子系统码二元构造的研究

根据已有的关于二元本原经典BCH码的自同构群的结论,给出了一类特殊的量子BCH码自同构群的描述和量子CSS码码算子的描述。基于GF(4)上迹Hermitian内积和GF(2)上的辛内积之间的关系,给出了量子子系统码的一种二元构造方法,丰富了子系统码的构造方法。     

一类MDS阵列码的改进纠错译码算法

对文献[1]中的B码纠错译码算法进行了改进.改进的算法能在一定条件下直接定位到发生误码的位置,然后只需将该位置的比特值取反,就实现了纠错译码.与原算法中先对校验子进行B对偶码的编码,再进行码字重建等复杂运算相比,改进的算法效率大大提高.     

关于量子BCH码及子系统码二元构造的研究

根据已有的关于二元本原经典BCH码的自同构群的结论,给出了一类特殊的量子BCH码自同构群的描述和量子CSS码码算子的描述。基于GF4上迹Hermitian内积和GF2上的辛内积之间的关系,给出了量子子系统码的一种二元构造方法,丰富了子系统码的构造方法。     

基于MapReduce框架的BCH码并行译码研究

传统BCH码串行迭代译码算法计算量大、译码速度慢,无法满足大数据环境下快速译码的要求。本文提出一种基于MapReduce分布式框架的并行译码算法,通过译码的分布式和并行化减少译码时间,通过查找表译码减少译码时的计算量,从而获得较好的译码性能。     

国际一号码(POCSAG码)的接收及软件实现

利用寻呼接收机、移动电话实行特种服务越来越方便,传送的信息是国际一号码.实际应用中,国际一号码的接收、解码、显示主要利用硬件电路实现.该文从使用的角度阐述了寻呼发射台发射的国际一号码(POCSAG码)的编码格式、码字结构、各种地址码、信息码的编码方式.从经济指标入手,主要利用软件配以简单的硬件电路实现国际一号码的接收、解码纠错和显示.给出了国际一号码的硬件接收电路以及定时接收信息流的软件流程框图.     

纠两个错的二进制BCH码新译码算法

对码长n=2^m-1纠两个错误的二进制BCH码，本文介绍了一种新的step-by-step译码算法。译码算法能直接确定接收的比特是否正确而不需要知道接收矢量的错误数目，也不需要知道相应的错误位置多项式。基于这种译码算法的译码器的优点在于占用硬件资源最少，实现简单快速。此外，这种译码方法特别适合于长码。     

无线传感器网络数据信道BCH码编译的设计

针对无线传感器网络节点间的信道数据传输,研究了传感器采集数据的发送、处理和接收过程,进行信号的有效传递,并实现无线网络对特定区域的监测.设计中的传输信道编码采用BCH码编译,以时域迭代算法结构校检编码,自动地纠正传输中的错误信息,并达到信道编码较低的误码率,实现了网络节点间数据的有效传输.     

RS—BCH级连码的错误概率及其性能估算

本文研究了RS-BCH级连码的译码错误概率,估算了其在加性白噪声高斯信道(AWGN)、内译码器分别采用硬判决和软判决译码时的性能。     

基于CPLD的BCH码编/译码器的设计与实现

为提高BCH编/译码器系统性能,使硬件设计更具灵活性,提出了一种基于CPLD的BCH编/译码器实现方法。通过设计BCH(57,44,6)编/译码器,对BCH码的构造方法、BCH编/译码器进行了研究。论述了一种基于复杂可编程逻辑器件、采用模块化设计思想、利用VHDL硬件描述语言实现BCH编/译码器的方法;在QuartusⅡ软件环境下给出了BCH(57,44,6)编/译码器的仿真结果,并在CPLD器件上验证实现。仿真和实验都证明了这种方法的可行性和正确性。     

短长度非规则重复累积码的构造

为了构造高性能的短长度非规则重复累积(IRA)码,分析了影响其性能的主要因素,在此基础上,对循序边增长(PEG)算法进行了改进。改进算法对度为2的变量节点施加了更多的保护,同时还减小了低码重码字出现的概率。仿真结果表明,用改进的PEG算法构造出的短长度IRA码,不但具有很低的错误平底,而且没有损失低信噪比区域的误码率性能。     

基于FPGA的智能误码测试仪

误码仪是评估信道性能的基本测量仪器。先从误码仪的基本框图入手,介绍其中各个功能模块的作用;之后着重讨论误码仪中关键模块的实现方法;最后介绍误码仪的外围附件和扩展能力。     

基于域划分的嵌入式处理器代码压缩方法

为了提高基于域划分的代码压缩方法的压缩率,在传统的位置模型的基础上,挖掘了不同类型指令内部符号间的相关性,提出了一种新的相关模型--类型模型.综合位置模型和类型模型,进一步得到另一种相关模型--混合模型.提出了一种使用混合模型,采用霍夫曼编码的代码压缩方法以及相应的低开销硬件解压缩实现方案.以自主研发的16位嵌入式数字信号处理器（DSP）SPOCK指令集为例,对OggVorbis测试压缩性能.实验结果表明,使用混合模型在少量硬件代价下对SPOCK指令集的压缩率达到53.16%,比传统的位置模型方法提高了12%~14%     

基于误差修正的极端天气下风速预测

精确地预测极端天气下的风速能为配电网防灾抗灾提供重要的指导作用.本文提出基于时间卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)与双向长短期记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory, BiLSTM)和误差修正的组合模型对极端天气下的风速进行预测.首先对天气数据进行预处理,用TCN提取多特征数据的时间序列特性,将提取信息输入到BiLSTM中进行风速预测.为进一步提高预测精度,引入变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)对误差序列进行分解,分别对分解后的误差子序列构建BiLSTM模型进行误差预测,用误差预测值对风速预测值进行误差修正.结合河南省某地实测天气数据进行实验,仿真结果验证了所提方法能有效预测风速,并在极端天气发生时,对风速具有较高的预测精度.     

A write buffer design based on stable and area-saving embedded SRAM for flash applications

This paper presents an embedded SRAM design for write buffer applications in flash memories.The write buffer is implemented with a newly proposed self-adaptive timing control circuit,an area-saving sense-latch circuit and 6 T SRAM cell units.A 2 kb SRAM macro with the area of 135μm×180μm is implemented in and applied to a 128 Mb NOR flash memory with the SMIC 65 nm NOR flash memory process.Both simulation and chip test results show that the SRAM write buffer is beneficial to high-density flash memory design.     

基于向量误差修正模型的短时交通参数预测

为了进一步提高短时交通参数预测的精度,针对交通参数之间存在的内在相关性,在对各交通参数时间序列进行平稳性检验、协整检验的基础上,构建了一种适应于短时交通参数预测的多变量时间序列模型-向量误差修正模型,并对模型的稳定性进行了检验。最后,利用上海市南北高架快速路的感应线圈实测数据进行了实验验证和对比分析。实验结果表明,所构建的向量误差修正模型具有较好的预测效果,能够进一步降低短时交通参数预测的误差。     

误差修正的声源目标混合定位算法

针对定位系统因非视距传播、多路径效应等因素所导致定位精度降低的问题,提出了一种基于到达时差的误差修正声源目标混合定位算法。首先,该算法在传统加权最小二乘法中引入动态权值修正技术获得泰勒级数迭代法初值,减少了迭代次数;其次,提出了后项时延选择算法,并结合标准残差函数剔除了误差较大的时差对定位性能的影响,选择最优的时差组合方式进行目标位置解算;最后,通过标准残差加权的方式修正混合定位算法误差,得到声源目标位置。 实验结果显示,新提出的误差修正混合定位算法性能优于参考算法,且对非视距误差具有显著的抑制作用,有效地提高了定位精度。     

基于误差修正和VMD-ICPA-LSSVM的短期风速预测建模

精准的风速预测是将风能大规模应用到电力系统中的关键,而风速序列的随机性和波动性等特点使得风速预测难度增加.为增强风速序列的可预测性,采用Logistic混沌映射策略、自适应参数调整策略以及引入变异策略对食肉植物算法(CPA)进行改进,并提出了基于误差修正和VMD-ICPA-LSSVM的短期风速预测模型.首先将气象因子作为最小二乘支持向量机(LSSVM)的输入对风速进行预测,获得误差序列.再利用K-L散度自适应地确定变分模态分解(VMD)的参数,并对误差序列进行分解.结合改进食肉植物算法(ICPA)优化LSSVM可调参数的方法来预测分解的子序列.叠加各子序列预测结果后对原始预测序列进行误差修正,进而得到最终风速预测值.实验结果表明,与其他模型相比,所提模型有着更好的预测精度和泛化性能.     

基于门控循环单元与误差修正的短期负荷预测

针对负荷预测模型迭代训练过程中存在误差积累的问题,提出结合叠式双向门控循环单元（SBiGRU）、完整自适应噪声集成经验模态分解（CEEMDAN）和误差修正的组合预测模型. 建立SBiGRU模型学习在气温、日期类型影响下负荷序列的时序特征,误差特征体现在SBiGRU模型预测产生的误差序列中;使用CEEMDAN算法将误差序列分解为数个本征模态函数（IMF）分量与趋势分量,对每项分量再次建立SBiGRU模型进行学习与预测,并对各分量的预测值进行序列重构,得到误差的预测结果;对预测结果进行求和以修正误差. 模型评估结果表明,组合模型的预测准确精度为98.86%,与SBiGRU、BiRNN、支持向量回归等方法相比,该模型具有更好的精度.     

基于时序分解与误差修正的新能源爬坡事件预测

为了提高以风电、光伏为代表的新能源的爬坡预测的准确性,提出基于主成分分析、时序分解与修正长短期记忆（LSTM）网络预测误差的爬坡预测模型. 为了充分考虑功率的时序特性,采用时序分解方法将功率分解为周期、趋势和余项,结合多个特征因素的主成分建立基于LSTM的趋势和余项预测模型,实现功率的时间特征与影响因素主成分的映射关系刻画. 在采用LSTM对趋势和余项进行初步预测的基础上,引入误差修正算法计算拟合预测模型的动态误差并构建新的非平稳时间序列,获得准度性更佳的趋势和余项预测值. 通过加法模型融合趋势、余项以及利用朴素法获得的周期,得到最终预测功率. 结合风电和光伏爬坡事件定义,运用所提模型分别进行风电和光伏爬坡预测. 实验结果表明,与其他预测方法相比,所提模型在功率直接预测和爬坡事件间接预测上均具有更优的精度,能够为电网调度提供更可靠的依据.     

降雨观测误差修正方法研究

从水文实际情况出发,分析了遥测降雨系统雨量观测资料误差的类型和特点,结合抗差最小二乘法,提出了雨量观测误差的三步修正方法.每一步利用雨量资料误差不同特点,提出不同的权函数进行修正.选用危水水库乌溪沟以上流域1974年—1999年间共28场洪水的暴雨资料,进行统计分析计算,确定三步权函数修正法每一步的权函数.然后用生成的误差系列,进行模拟估计,效果较为理想.该方法简单实用,便于在其他流域上进一步推广应用.