一种多层前向神经网络译码器的实现

本文提出了一种源于汉明类多层前向神经网络分组码译码器。它不需要改变网络结构和参数,根据输入可完成硬判决、软判决和最小距离译码。该网络不存在漫长的学习过程。计算机模拟表明,在加性高斯噪声下,使用该神经网络可以达到最大似然译码。     

一种神经网络均衡器/译码器

均衡与译码是通信中两个重要问题。通常,均衡与译码是各自完成的,本文利用神经网络的特点,提出了能同时完成均衡和译码两种功能的自适应神经网络均衡器/译码器。计算机仿真表明其误码率较低,它能适合于最小相位信道、非最小相位信道,也能适合于非线性信道。     

神经网络与非线性分组码软判决译码

讨论了神经网络与纠错编码之间的关系，指出非线性分组码软判决最小距离译码等价于求神经网络能量函数最大值。     

一类线性分组码的神经网络译码

讨论了线性分组码互补码的特性及分解,提出了基于神经网络的互补码分解译码方案,此方案利用神经网络的吸收子和吸收域进行纠错译码,并把互补码分解为子码及其若干陪集,更进一步减小神经网络译码的复杂性及规模,从而实现高效实时硬判决译码。给出了实现原理及步骤,并对其译码性能进行了分析比较。     

前向神经网络在图论码译码中的应用

构造了两个分别用于图论码的硬判决译码和软判决译码的前向神经网络,并证明所构造的前向神经网络能够实现图论码的最小汉明距离译码和最小软距离译码。最后给出采用所构造的前向神经网络进行一个图论码的硬判决译码和软判译码的计算机模拟结果。     

一种空时分组码最大似然检测的迭代算法

为了探讨某一类型空时码的最大似然检测的迭代算法。给出了这类码基于冗余线性预编码的通用构架,包括许多空时码算法示例．用这些码的特殊线性结构导了出在估计参数和检测发送数据组中字符之间进行迭代处理的ML准则迭代算法．结果表明,两步迭代大大改善系统的SER性能,但进一步的迭代不能再提高性能。     

一种酉空时调制的快速搜索译码算法

针对系统产生的酉空时星座,提出一种快速的搜索译码算法．接收机产生一个星座点,与接收信号对应维相乘后,将各维乘积分量按照不同的累加方式累加,得到4个星座点与该接收信号的相关系数．新算法通过几次加减法与三次内积运算,可以节省产生另外3个星座点所需的计算旋转矩阵的乘法、旋转矩阵与基本矩阵的乘法以及这3个星座点与接收信号的相关运算．理论上证明了新算法完全没有损失性能,可以将最大似然算法的搜索范围降低75％左右．     

基于前馈神经网络的分组码译码方案

在构造出分组码格图的基础上,利用一种基于前馈神经网络的多输入最小值选择网络实现分组码分组码的软判决及硬判决译码。计算结果表明,前馈神经网络总能找到全局最优解,从而使该译码算法的性能同于最大似然译码。由于该前馈网络的计算时延非常短,且基于它的译码器与传统译码器相比硬件实现简单,从而使译码的复杂性降低,时延减小。     

快速收敛全局最优的多层前向神经网络综合反向传播算法

提出一种用于多层前向神经网络的快速收敛全局最优的综合反向传播算法。该算法使用了综合考虑绝对误差和相对误差的广义指标函数,采秀了在网络输出空间搜索的反传技术,具有动态自调整学习率和动量因子,有神经元激活特性自调整、减少平台现象和消除学习过程中不平衡现象的能力。对比实验表明该算法有比基本ＢＰ算法快得多的收敛速度,并能取得全局最优解。     

4天线准正交空时分组码的设计与性能分析

分析了几种准正交空时分组码的结构及特点,提出两种新的4天线准正交分组码编码方案,增加了4天线准正交空时分组码的可用码字．在不增加译码复杂度的情况下,新的编码方案性能接近于TBH码和Jafarkhani码．比较了最大似然译码算法和QR分解译码算法．仿真结果表明,QR分解译码算法对新的准正交分组码具有较好的检测性能,译码复杂度降低．     

一种低复杂度的4天线准正交空时分组码设计

为了在满足全速率满分集的条件下具有较低的译码复杂度,本文设计一种4天线准正交空时分组码编码。文中的编码设计是根据当分集积最大时,选取旋转角度对星座图进行旋转来使分集积最大,获得性能最佳。星座图旋转一方面增加了准正交空时分组码的分集增益,但同时也增加了解码复杂度,所以要采用对编码矩阵进行改进来降低解码复杂度。实验结果表明:这种编码设计可以获得译码复杂度最低的单符号解码,所以对编码矩阵进行改造,得到单符号解码无疑是降低解码复杂度的有效办法。     

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。     

相关跳频通信系统安全性分析

分析了相关跳频通信系统中频率序列的检测以及纠错译码,并从第三方接收的角度探讨了相关跳频信号的接收、译码以及转移函数反推的复杂度。分析结果表明:相关跳频通信并不是一种抗截获的无线通信方式,其通信安全是建立在转移函数机制上的。转移函数反推的复杂度非常高,给相关跳频通信体制提供了很好的安全性。     

白高斯噪声下取样PPM信号的最大似然检测

在强背景光干扰的情况下 ,光 PPM信道可以看成 AWGN信道 ,从理论上推导了在这种信道中任意脉冲形状的每时隙多次抽样数字 PPM信号最大似然接收机的似然函数 ,画出了接收机的结构框图 ,并分析了这种接收机的误码率 ,最后为了验证这种接收机的可靠性并讨论各种参数对接收机性能的影响 ,对接收机的解调正确率进行了计算机仿真。     

多个正态总体均值与标准差比在简单半序约束下的最大似然估计的计算

考虑任意k（k〉3）个正态总体均值与标准差（均值和标准差均未知）的比在简单半序约束下均值和标准差的最大似然估计的问题,给出了计算均值和标准差的最大似然估计的方法,并给出了k=5时利用迭代算法的模拟结果。     

一种改进的满分集高速率空时分组码的设计

为了提高空时分组码的误码性能,本文针对一种仅适用于BPSK调制的新的空时分组码,提出了一种改进的基于双QPSK调制的空时分组码方案。于原方案相比本文提出的编码方案每次能传输的比特数高4比特,而且通过仿真分析可以证明其误码性能得到明显的改善。     

多个正态总体参数的似然比检验

讨论了t个正态总体均值相等方差未知不等,所取的正态总体样本数不等的似然比检验问题。给出了均值和方差的极大似然估计的计算方法,确定了似然比检验的临界值。通过给出的模拟结果,说明了检验方法的有效性。     

用神经网络求解TSP的一种改进算法

对利用神经网络求解ＴＳＰ问题的算法进行了改进,在保持算法优点的基础上,使得所需神经元的数目减少,对提高计算效率以及神经网络的硬件实现有参考价值。     

多层神经网络的一种新的学习算法

给出前馈式多层神经网络的一种新的学习算法，该算法的特点是单参数动态搜索，大大减少了误差函数的计算量。给出了详细的算法描述。计算结果表明，新算法的收敛速度较现行的Ｂ－Ｐ算法有明显的改进。     

白高斯噪声下取样PPM信号的最大似然检测

在强背景光干扰的情况下，光PPM信道可以看成AWGN信道，从理论上推导了在这种信道中任意脉冲形状的每时隙多次抽样数字PPM信号最大似然接收机的似然函数，画出了接收机的结构框图，并分析了这种接收机的误码率，最后为了验证这种接收机的可靠性并讨论各种参数对接收机性能的影响，对接收机的解调正确率进行了计算机仿真。