多址接入中继系统中LDPC乘积码的优化设计

针对两个用户、一个中继节点、一个基站的多址接入中继系统提出了一种基于低密度奇偶校验（low density parity check,LDPC）乘积编码的网络编码方案。为了进一步提升系统性能,方案中采用了一种基于外信息转移（extrinsic information transfer, EXIT）图的LDPC乘积码度分布优化算法。该算法主要是对中继节点的LDPC乘积编码进行优化设计,同时可预测LDPC乘积码的迭代译码性能。性能分析与仿真结果表明：优化的网络编码方案进一步改善了传输网络的误码率性能,利用EXIT曲线图实现了迭代译码性能的近似估计。     

一种增加纵向校验的LDPC码方法及其性能研究

基于LDPC码在译码和差错平底区域的一些特殊性质,提出了一种为GF(2)域上的LDPC码已编码码字增加纵向校验码字的方法。在阐述此方法的基础上,给出了此算法的电路结构,并着重从理论分析了其性能。最后通过仿真,表明随着LDPC码译码错误率的减小而其整体译码错误率成指数形式减小,由此,能有效降低原LDPC码的错误平底。     

基于整数运算的LDPC码改进分层译码算法

对低密度奇偶校验（low density parity check,LDPC）码在高斯信道下的分层译码算法进行深入研究,提出了一种基于整数运算的LDPC码改进分层译码算法。该算法中所有变量都用整数表示,因此非常便于硬件实现;同时将修正因子引入到分层译码算法中,使其译码性能有进一步地提高。在加性高斯白噪声信道下的仿真结果表明,改进分层译码算法有效地降低了计算复杂度,加速了译码收敛,并且具有更低的错误平层。     

一种新的LDPC译码器设计

时LDPC编译码技术进行了介绍,指出LDPC译码算法可以用高度并行的结构实现,可以达到很高的译码吞吐量.提出了分层修正最小和译码算法并对该算法进行了定点仿真,仿真结果表明,该算法性能优良并且能降低迭代次数以提高吞吐量,该算法在最好情况下可以节省一半的迭代次数.设计了一种新的LDPC译码器并完成了FPGA硬件实现,这种译码器能够实现LDPC码高速译码,实现了100 Mbps的译码吞吐量.该译码器能够支持多种通信标准的LDPC码译码,从而节省系统总体成本.     

动态停止LDPC译码在散射通信中的仿真

介绍了LDPC码在散射通信中应用的系统模型,根据译码处理单元存在的剩余空闲状态,提出一种基于动态停止准则的LDPC译码方法,显著提高了译码处理单元的利用率,采用马尔可夫模型进行分析以及参数设计,并对其在散射通信中的应用进行仿真研究.采用Matlab软件,建立了改进的LDPC译码方法在散射通信中的仿真模型,仿真结果表明,该方法不仅能够有效提高系统吞吐量,而且几乎没有性能损失,具有良好的应用效果.     

基于低密度格码的编码协作中继系统

提出一种联合低密度奇偶校验码(low density parity check,LDPC)的低密度格码编码协作(low density lattice code coded cooperation,LDLC-CC)改进方案。中继对源节点广播的LDLC码字进行译码,并向目的节点转发基于LDPC和LDLC编码的增强校验信息。通过利用校验矩阵下三角结构特性,源节点和中继节点可以简单地通过各自的校验矩阵进行整形和编码,且采用的LDLC校验矩阵可以构成高维下三角结构校验矩阵。此外,设计了目的节点联合迭代软译码算法。该算法建立了LDLC联合译码与LDPC软译码之间的联系,相比LDPC硬译码可以获得显著的编码增益。仿真结果显示,在瑞利慢衰落信道下提出的联合LDPC的LDLC-CC系统相比传统无协作直传LDLC系统最大可以取得近5 dB性能增益。     

LDPC码最小和译码算法的整数量化

低密度奇偶校验码(low density parity check codes, LDPC)以其接近香农极限的性能和相对简单的译码结构得到信道编码界的广泛关注。对LDPC码的最小和算法进行了深入地研究,通过多种方法量化译码时的初始消息,最终使得每次迭代的校验消息与变量消息都变为整数,实现了基于整数运算的最小和译码算法,并进行了对比分析。仿真表明,量化后的最小和算法中的所有变量都用固定长度的整数表示,因而便于硬件实现,在其译码性能比和积译码(sum product decoding, SP)性能下降不大的情况下大大提高了译码速度;平均互信息越大的量化方法,其量化分层电平也越佳;最大平均互信息量化下的最小和译码算法性能最好,最大平均互信息量化是一类能最大可能获得信源信息条件下的最佳量化方法,且不增加译码复杂度。     

深空通信中喷泉码技术研究

深空通信时延长、误码率和丢包率大、上下行链路带宽不对称和链路易中断等特点,决定了编译码技术成为深空通信中的一个难点问题。介绍了喷泉码的基本概念和特点,分析了喷泉码的全选问题、阶的分布问题和译码算法以及LDPC译码算法的性能等问题,提出了在深空通信中采用内码为LDPC码、外码为喷泉码的级联码方式,分析了该级联码的性能。结果表明,该码具有较好的性能以及与码长成线性关系的译码复杂度,能够满足深空通信对于信息传输可靠性的要求,满足通信质量要求,在深空通信中有很大的应用潜力。     

基于LDPC 码的迭代相位同步技术研究

在分析符号先验信息对EM 算法收敛特性影响的基础上,提出了一种基于非规则低密度奇偶校验 (low-density parity check, LDPC) 码的迭代相位同步算法。由于EM 算法的收敛速度与译码器提供的信息量密切相关,新算法利用非规则LDPC码的不等度分布特性,其度数高的变量节点在初始译码过程中能快速正确译码并为期望最大（expectation maximization, EM）同步器提供高可靠的先验信息,从而改善EM 同步器的收敛性能。仿真表明,基于非规则LDPC 码的EM 迭代同步算法具有更大的相位估计范围和更快的收敛速度。     

残留频偏条件下码辅助的迭代载波同步算法

LDPC编码系统,接收端在译码前需要对频偏和相差进行估计,使残留频偏和相差在译码器收敛的允许范围之内,但在低信噪比条件下,即使在收敛范围内,较大的残留频偏和相差也会对LDPC编码系统性能有明显的恶化,所以必须结合迭代译码系统,对信号的残留频偏和相差进行进一步的估计。基于EM算法推导了频偏联合相差的迭代估计算法,给出了一种简单有效的残留频偏估计方法,并以此为基础,结合LDPC迭代译码输出软信息的统计特性,提出了一种码辅助的迭代载波同步算法,仿真结果表明,只要残留频偏和相差在迭代估计器收敛范围内,提出的算法可以使LDPC编码系统的误比特率接近理想同步条件下的译码性能。     

译码迭代次数约束下累积无率码的优化设计

以最大化码率为目标设计的无率编码通常能够实现逼近容量的性能,但是这种编码在译码时需要进行非常多次(理论上是无穷多次)的迭代才能达到预期的误比特率性能。基于外部信息转移图的渐近收敛分析,提出一种在有限译码迭代次数约束下的非系统累积无率码编码度分布的优化设计方法,给出此优化问题的数学模型。通过求解该优化问题可得到满足要求的编码度分布函数。仿真结果表明,与以最大化码率为目标设计的编码相比,在有限的译码迭代次数下,所提出的方法设计的编码能获得更好的纠错性能,且译码迭代次数越小,性能优势越明显。     

固定翼无人机编队构型与通信拓扑优化

本文研究了考虑攻防对抗态势与最小信息流要求的固定翼无人机(unmanned aerial vehicles, UAVs)编队构型与通信拓扑优化问题。建立了编队构型指标体系, 给出了大规模集群分层编队构型设计模型和编解码方法, 提出了基于态势场的队形模型, 采用粒子群算法开展了队形参数优化。建立了通信网络拓扑效能指标体系, 提出了通信代价模型, 给出了基于Q学习的网络连通性控制算法。仿真算例验证了所提方法的有效性。     

标准成本确定方法及改进蚁群算法应用

针对复杂生产过程中标准成本确定与产品质量和加工效率要求相脱离而导致标准成本控制能力弱的问题,研究基于时间与费用关系的标准成本确定优化方法.以产品标准成本最小及实际标准加工时间与理想标准加工时间之差最小为目标函数,产品质量控制要求为约束条件,建立标准成本制定数学模型.设计基于改进蚁群的模型求解算法,建立空间划分的蚁群搜索策略,克服算法早熟收敛.通过与变权重蚁群算法对比,表明改进蚁群算法的精度优于后者.最后以某企业的实际成本数据为例,将上述方法与企业目前采用的标准成本确定方法进行对比,验证该方法在降低标准成本、节约生产加工时间、控制产品质量等方面具有较好的效果,为面向生产作业的成本精益管控提供方法支持.     

救援效率视角下灾后动态应急配送网络优化

针对应急救援问题,在受灾点的位置、需求以及受灾人口等信息动态变化的情况下,建立动态有向救援网络,以救援效率最大化为目标构建数学模型.运用数据包络分析模型,对各段救援路线的效率进行评价;建立基于效率的动态路由模型,通过时间片的划分将动态路由转化为多阶段的静态路由;设计了改进的混合贪心蚁群优化算法对模型进行求解,并将该算法...     

军事信息系统服务资源分配并行优化方法

针对如何提高面向服务军事信息系统中任务工作流执行的时效性和成功概率, 提出了服务资源分配的并行优化方法. 首先给出了服务资源分配的系统框架, 在分析服务并行执行数目、 任务成功率、任务完成时间及服务执行代价之间关系的基础上, 建立了服务并行优化的目标规划数学模型, 并提出了一种求解该模型的改进粒子群算法(DPSO). 该算法通过引入粒子细微扰动、优化粒子飞行边界及粒子优胜劣汰等扩大搜索范围,提高获得最优解的概率. 实验结果表明服务分配的并行优化及其DPSO 求解算法是提高任务工作流执行成功率和时效性的有效方法.     

基于模糊随机规划的反TBM目标分配优化模型

针对反导目标分配优化问题中存在的不确定性特征,引入模糊随机规划理论.首先建立了基于模糊随机规划的反战术弹道导弹(tactical ballistic missile,TBM)的目标分配优化模型.在此基础上,构建了一种针对多约束目标分配问题的粒子编码方案,并改进传统粒子群算法的位置和速度更新方式,提出了改进型离散粒子群(improve discrete particle swarm optimization,IDPSO)算法.最后,设计了模糊随机模拟技术和IDPSO算法相结合的混合智能求解算法.仿真实例表明,混合智能算法全局寻优能力强,优化效率高,满足反TBM目标分配优化对时效性的要求.     

Solving the Observing and Downloading Integrated Scheduling Problem of Earth Observation Satellite with a Quantum Genetic Algorithm

This paper addresses the integrated Earth observation satellite scheduling problem. It is a complicated problem because observing and downloading operations are both involved. We use an acyclic directed graph model to describe the observing and downloading integrated scheduling problem.Based on the model which considering energy constraints and storage capacity constraints, we develop an efficient solving method using a novel quantum genetic algorithm. We design a new encoding and decoding scheme that can generate feasible solution and increase the diversity of the population.The results of the simulation experiments show that the proposed method solves the integrated Earth observation satellite scheduling problem with good performance and outperforms the genetic algorithm and greedy algorithm on all instances.     

基于综合效能参数的备件订货配置优化模型

在对备件保障概率、使用可用度、供应可用度、满足率、完备率、缺件数等参数系统分析的基础上,提出了备件供应综合效能参数的概念,阐述了该参数的内涵,给出了数学表达式并指出了该参数的作用与适用范围。以该参数为优化目标以费用为约束建立了备件订货配置优化模型,给出了基于边际分析法的优化算法,并结合实例进行了具体说明。     

基于人因学的工作地设施布局的优化设计研究

用 REBA方法将工作地中人的作业动作因素定量化 ,结合物流因素 ,提出了新的基于人因学的工作地设施布局的优化设计模型 ,综合反映物流优化和人因素优化两个方面 .改进了求解工作地设施布局的遗传算法并应用之对模型求解 .实例研究表明 :利用该模型进行工作地设施布局设计 ,不仅保证作业的高效率 ,同时还能减轻职业性肌肉骨骼损伤的风险 .     

遗传算法在企业铁路取送调车作业优化中的应用

如何合理安排企业铁路取送车作业是企业铁路调车作业中的一个重要环节.本文针对调车作业方式＂送取分离＂的企业铁路货运站,参照3车列的取送车仿真时序,建立了取送车作业优化问题的数学模型.同时,提出一种带启发式知识的进化增强型遗传算法用以求解这类大规模组合优化问题.算法一方面通过启发式知识产生优良个体并有效保存,加速算法寻优;另一方面通过有效的交叉和变异操作保证算法的多样性,避免算法早熟;从而最终有效提高算法的寻优效率.实例计算结果验证了模型和算法的有效性和工程实用性.