神经网络算法在Turbo码译码错误检测中的应用

经统计分析,Turbo码译码输出的交叉熵与译码错误之间有着十分密切的关系,且该关系具有非线性性质。神经网络技术具有独特的非线性输入、输出映射能力,因此可通过对神经网络进行某种训练来检测Turbo码译码数据中出现的错误。在训练过程中,将交叉熵作为神经网络输入端的样本值,译码错误作为期望输出值进行自适应模拟。另外,考虑到Turbo码译码的实时性和运算量要求,采用了改进型的LevenbergMarquardt神经网络算法对神经网络进行训练,并用以检测译码错误。仿真结果表明:该方法比起传统的循环冗余校验(cyclicredundancycheck,CRC)方法在检测Turbo码译码错误时,检测性能和运算复杂度均得到了很大的改善。     

一种基于Android平台的定制化PDF阅读器

在教学和生产实践中,一些特定的PDF资料可以存放在Android终端供用户阅读,而市场上存在的Android终端PDF阅读器功能过于复杂或者单一,难以满足特殊用户定制化的阅读需求。本文开发一款以开源的MuPDF分析器为内核的PDF阅读器,分别从启动视图、书架目录视图和阅读视图3个层面着手,增加了启动密码、固定书架、导航抽屉、书签等个性化功能,对开源PDF阅读器的开发具有一定的借鉴意义。     

反馈式自适应逆模型及应用

在解决非线性系统的逆控制问题上,一般逆模型的建立都采用带有神经网络结构的滤波器来设计。由于采用带有神经元的滤波器存在结构复杂、运算量大等缺点,在实际运用上受到了很多限制。提出了一种基于线性逆模型的反馈式自适应逆模型控制方法来解决上述问题,该结构具有算法相对简单、结构易实现等特点,同时也给出了其在三代移动通信Turbo码译码中的应用。仿真结果表明:该方法在运算量和控制性能上均取得了较好的效果。     

非接触空气耦合式超声检测技术研究及应用

系统地回顾了空气耦合超声检测技术的发展,阐述了空气耦合超声检测基本原理及其检测理论,归纳出影响检测性能的四大技术瓶颈及其相关解决手段。从理论研究和实际应用出发,以航天复合材料构件的非接触超声检测技术为背景,基于穿透式空气耦合超声检测模式,建立空气耦合超声检测实验系统,并与传统浸入式超声检测技术相比较,全面分析和评估了空气耦合超声在实际应用中的检测性能。开展空气耦合式超声检测技术研究对提高我国复合材料的无损检测水平具有重要的理论参考和工程实际意义。     

用比例因子改善Turbo码的译码性能

Turbo码译码算法中对分支度量的计算,默认信道软信息与信源信息(先验信息)的比例关系为1,这种均等的比例关系并不能使译码性能达到最佳。在研究这2种信息关系的基础上,引入了共用的比例因子,发现比例因子与暗示译码性能的交叉熵(cross entropy)有着密切的联系;给出了比例因子的算法结构及计算机仿真结果,仿真结果表明:比例因子的引入可加速交叉熵的收敛,减少译码迭代次数,进一步提高Turbo码的译码性能。     

基于神经网络的反馈式自适应逆控制系统

由于在建立非线性逆模型时采用带有复杂非线性函数的滤波器来完成,而由此带来了结构复杂、运算量大等缺点,在实际运用上受到了很多限制.为此,采用较为简单的线性逆控制方式与单层神经网络相结合构成逆控制结构,其良好的非线性特性使系统具有逼近任何非线性模型的能力,且结构简单实用.应用举例表明这种方法在运算量和控制性能上均取得了非常好的效果.     

非接触超声检测技术在航天无损检测中的研究与应用

介绍了空气耦合非接触式超声检测技术基本原理，推导了该技术中信号传输衰减理论构成因式。以传统水耦合超声检测技术为参照，基于航天工业常用的碳纤维增强型复合材料（carbon fiber reinforced composite polymer，CFRP），系统地研究了制约空气耦合式超声检测技术实现的关键问题——气／固分界面处的能量反射损耗及空气对超声波的高吸收损耗，并给出针对该问题的解决途径。     

空间复杂电磁环境快速可视化研究

世界各国对制空权的竞争日益激烈。构建空间战场电磁环境可视化平台,可使指挥员及时获得所需要的战场电磁信息,为空间作战甚至是联合作战提供直观的信息支撑和辅助决策。首先分析空间复杂电磁环境的构成及建模。在对目前已有的地面战场电磁环境可视化平台研究的基础上,结合空间电磁辐射源的分析建模和各种可视化技术,提出针对空间复杂电磁环境的快速可视化平台的初步设计。