基于BP算法的线性分组码译码研究

在压缩感知理论中,基追踪BP算法用于求解l1范数的最小值问题,采用原对偶内点法实现对稀疏信号的重构.在线性分组码译码中,把差错图案E看作一维稀疏信号,借助压缩感知理论,提出了重构差错图案E的方法.把伴随式S和校验矩阵H分别作为测量信号和测量矩阵,代入基追踪BP算法重构出差错图案E.验证了重构的差错图案E是正确的.对线性分组码译码进行仿真实验,通过基追踪BP算法和最大似然算法实现了汉明码的译码,通过基追踪BP算法和Berlekamp算法实现了BCH码的译码.通过比较译码的误码率BER和码字C估值的成功率,可以看出,采用压缩感知理论和基追踪BP算法较好地实现了对汉明码和BCH码的译码.     

压缩感知理论在BCH码译码中的应用

借助无噪条件下的压缩感知理论,研究了BCH码的译码方法.将校验矩阵作为测量矩阵,伴随式作为测量信号,建立了重构差错图案的压缩感知模型.采用基追踪BP算法,重构了BCH码的差错图案,以(15,11)BCH码为例,验证了重构的差错图案的正确性.根据收码和差错图案计算出码字估值,通过误码率和码字估值成功率,比较了基追踪BP算法和Berlekamp迭代译码算法的译码效果.以BCH短码和长码为例,进行仿真实验,验证了采用压缩感知理论和基追踪BP算法实现BCH码译码的可行性和有效性.     

基于校验矩阵的BCH码译码方法的研究

借助无噪压缩感知理论和基追踪BP算法,提出了基于校验矩阵的BCH码译码方法.证明了校验矩阵H满足2 K阶约束等距性RIP.提出了重构差错图案E的压缩感知模型,设计了基于校验矩阵的BCH码译码仿真实验方案.以纠正2位错误的(15,7)和(31,21)BCH码和纠正3位错误的(15,5)和(31,16)BCH码为例,进行仿真实验,通过码字重构的成功率和误码率,分析比较了本文方法与Berlekamp(BM)迭代译码算法的译码效果.实验结果表明,基于校验矩阵的BCH码译码方法是可行和有效的.     

稀疏线性预测字典在语音压缩感知中的应用

压缩感知理论框架可以同时实现信号的采样和压缩,将压缩感知应用于语音信号处理是近年来的研究热点之一.本文根据语音信号的特点,采用K-SVD算法获得稀疏线性预测字典,作为语音信号的稀疏变换矩阵.高斯随机矩阵用于原语音信号的采样从而实现信号的压缩,最后通过正交匹配追踪算法(OMP)和采样压缩匹配追踪算法(Co Sa MP)将已采样压缩的语音信号进行信号重构.实验考察了待处理语音信号帧的长度、压缩比,稀疏变换字典以及压缩感知重构算法等因素对语音压缩感知重构性能的影响,结果表明,基于数据集训练的稀疏线性预测字典相比传统解析构造的离散余弦变换字典,对语音的重构性能具有0.6 d B左右的提升.     

基于压缩感知的MIT图像重建方法

针对目前磁感应成像技术(MIT)的图像重建质量存在精度较低的问题,提出了一种基于压缩感知原MIT图像重建方法.将MIT系统电压数据的采集过程视为压缩感知的线性测量过程,通过对灵敏度矩阵进行补零拓展和行向量随机重组操作重新设计了测量矩阵;采集到的电压向量也用相同的方式处理,作为压缩感知的测量信号.然后利用压缩感知信号重构算法恢复原始信号.最后进行了仿真实验,实验结果表明,利用本方法获得的重建图像误差和相关系数比传统图像重建算法要好.由此可见,这是一种精度较高的MIT图像重建方法.     

基于Logistic混沌-贝努力序列的循环压缩测量矩阵构造算法

作为信号处理的一个新领域,压缩感知的目标是尽量减少信号重构过程中采样点的损失,而压缩感知矩阵的构造是压缩感知的核心工作之一。在前人研究的基础上,将循环矩阵快速算法的优点和混沌序列内在确定性和外在随机性相结合的优点进行有效结合,提出了一种新的压缩感知测量矩阵构造算法,即基于Logistic混沌—贝努利序列和循环矩阵的循环压缩感知测量矩阵构造算法(CCNMM)。大量仿真实验结果表明,对于一维和二维信号的恢复,CCNMM算法优于贝努利随机测量矩阵和高斯测量矩阵,证明了CCNMM的有效性和实用性。     

基于子空间追踪的稀疏信号重构算法

信号重构算法是压缩感知理论中的重要环节,其优劣影响压缩感知的重构效果.基于子空间追踪算法,对经稀疏表示和测量矩阵压缩后的信号进行重构验证,理论分析和实验结果表明,子空间追踪算法能使信号在较高压缩比下保持良好的重构效果.     

压缩感知在宽带雷达信号处理中的应用

高分辨雷达成像系统在当今的军事和民用方面都有着广泛的需求,高分辨率成像需要发射宽带的雷达信号,然而根据奈奎斯特采样定理,信号带宽的增加又使得雷达系统面临高采样率、高传输率、大数据量存储以及信号实时快速处理等问题.压缩感知(CS)理论通过构造非相关测量矩阵,以远低于奈奎斯特采样率的速率获得一组测量值,通过重构算法对信号进行精确的重构.压缩感知理论应用的前提是信号的稀疏性,关键是测量矩阵和稀疏度之间的关系,重要支撑是重构算法.本文对压缩感知原理进行了简要介绍并针对雷达常用的线性调频信号提出一种稀疏基构造方案.同时,利用matlab构造了线性调频信号模型并对压缩感知处理线性调频信号的采样重建过程及应用于二维成像的过程进行了仿真.本文也研究了不同重建算法并进行了各个算法间的效果比较.仿真结果表明,在宽带雷达回波信号的处理过程中,压缩感知能通过降低采样率有效缓解回波数据的存储和传输的压力,这一点在宽带雷达目标检测中应用前景广阔.     

一种基于伴随式的乘积码迭代译码算法

通过改进传统线性分组码的伴随式译码算法，提出了一种低复杂度的列表译码算法，该算法通过组合线性分组码校验矩阵中权重较小的列向量进行译码并正确计算出各码字元素的软输出信息，应用该算法可以构造乘积码迭代译码器，比较其他同类算法，该算法不仅性能较好，适用码型范围较广，而且可以根据具体情况在译码复杂度和译码性能两者之间做出折衷选择，分析和仿真结果表明，该译码算法在误码性能和译码复杂度方面都优于传统的乘积码失代译码算法，能够有效应用于通信系统中实现纠错，具有很大的实际应用价值。     

基于压缩感知的协作系统物理层安全分析

将压缩感知技术引入协作通信系统中研究其物理层安全问题.在多源多中继协作通信系统中,将源节点通过中继节点到目的节点,源节点到窃听节点的信道矩阵作为压缩感知的测量矩阵,目的节点和窃听节点可以采用信号重构算法进行重构.通过系统仿真证明,窃听节点存在对信道估计存在误差,合法目的节点的重构性能优于窃听节点,可以达到安全传输.     

未知噪声协方差的自适应容积卡尔曼滤波

针对噪声协方差不确定情况下容积卡尔曼滤波解决非线性目标跟踪中存在的问题,提出了一种优化的自适应容积卡尔曼滤波.首先根据新息序列和残差序列导出的线性矩阵方程得到噪声的协方差,基于新息序列与残差序列的相关性,推导出一种新的过程噪声协方差Q估计方法;然后采用残差序列对测量噪声协方差进行估计,利用加权因子将当前的噪声协方差矩阵与估计值组合成为新的测量噪声协方差阵R,有效避免了不准确状态估计的局限性.仿真结果表明:在时变噪声协方差的条件下,所提出的自适应容积卡尔曼算法的跟踪精度明显提高.     

一种新型分组卷积码

针对固定长度报文的差错控制,设计了一种新型分组卷积码,它结合了分组码和卷积码的优点,具有高传输效率、低时延及高可靠性的特点。介绍了分组卷积码的基本思想,给出了分组卷积码的生成矩阵和校验矩阵,并通过编译码例子展示了分组卷积码的整个编码和译码过程;对传输效率及误码率性能进行了分析;通过计算机仿真,比较了分组卷积码和传统卷积码的误比特率。结果表明:与传统卷积码相比,分组卷积码具有更高的传输效率,而误比特率基本相同。     

可纠错二元光栅编码方法的研究及设计

针对相位解包裹中运用二元光栅编码结构光技术计算相位级次时,因受背景光强、噪声、被测物体表面不均匀反射率等因素的影响,导致光栅黑白交界处部分像素点的误码问题,提出了一种可纠错的二元光栅编码方法。从光栅编码方法的角度出发,依据信息论中的纠错码原理,采用汉明线性分组码,通过增加一定数量的校验元编码图案的投影,对二元编码光栅黑白交界处的误码问题进行检测并纠正,并从理论上验证了其设计方案的可行性。仿真实验表明对于只发生一位误码的像素点能予以100%检测并纠正,具有很高的可靠性。     

基于压缩感知重建去噪后的LDPC译码算法

针对LDPC译码前的噪声问题,提出一种基于压缩感知重建去噪后的LDPC译码算法.首先,在接收端使用CS算法对系统的接收信号进行观测,恢复,消除信道传输过程中的噪声信息;然后,将恢复信号直接作为接收信号送入LDPC的译码器.仿真计算证明,这种改进的算法能有效减少噪声影响,降低LDPC的误码率,提高系统译码性能,在码长为512时,误码率可降低到10-5,并且受稀疏度,传输速率和CS重构算法影响.对比4种CS重构的贪婪算法,SP算法得到的效果较好.     

空时分组码的联合信道估计和符号检测算法

提出了假设信道仅在p个符号持续时间内(p为空时分组码传输矩阵的行数)是不变的慢衰落条件下，适用于空时分组码发射分集系统的联合信道估计和符号检测的EM(Expectation-Maximization)算法。利用空时分组码的正交结构，该算法保持了空时分组码线性译码的优点，具有较低的复杂度和较小的计算量。仿真结果表明，在不同信噪比条件下，该算法可得到较好的误帧率性能。     

基于DWT的图像分块压缩感知重构算法

运用压缩感知理论对大尺寸图像进行重构耗时较长,观测矩阵要求的存储空间较大,且重构后的图像存在明显的块状效应.根据图像小波变换系数的特点,将图像分块思想与DWT变换相结合,提出了一种改进的基于DWT的图像分块压缩感知算法.将图像子块经DWT变换后,保留图像低频系数,只对高频系数进行观测.重构时采用正交匹配追踪算法（OMP）对高频系数进行恢复.Matlab仿真结果表明,新算法跟基于DCT分块压缩感知算法相比,重构图像的PSNR值提高了2~4 dB,重构时间明显减少,与基于二维离散余弦变换(DCT)的分块压缩感知算法相比,块效应有明显的改善,重构图像质量明显提高.     

基于BP算法的QC_LDPC译码器的DSP实现

为了克服LDPC码BP译码算法硬件实现复杂度大的缺点,针对QC_LDPC码校验矩阵的结构特性,研究了BP算法的特点,并利用TMS320C6747系列DSP作为实现平台,在硬件资源存储、数据精度处理方面提出了改进,成功实现了基于BP算法的QC_LDPC码译码器.系统性能测试表明,经优化的BP算法译码器与理论分析相比,性能基本一致.     

融合压缩感知与网络编码的多速率与变速率传输

结合压缩感知与网络编码的优势,面向单信源异构信宿网络,研究压缩感知观测数据基于线性网络编码的多速率与变速率传输.研究压缩感知观测矩阵与网络编码全局编码核矩阵的联合等效,设计了一种融合有限域压缩感知与线性广播网络编码的精细粒度多速率传输方案;研究压缩感知观测矩阵、线性广播类型保持降维转换矩阵和网络编码全局编码核矩阵的联合等效,基于有限域压缩感知与变速率线性广播,为多媒体数据设计了一种变速率-多速率传输方案.     

基于Galois理论的空时分组码

提出基于Galois理论的空时分组码(STBC)，该STBC是线性的，能够通过球形译码算法或任何干扰对消算法进行译码．仿真结果表明，基于Galois理论的STBC系统比正交STBC系统以及未编码系统的性能曲线要好，当SNR增大时，正交STBC系统以及未编码系统的BER与所提出STBC系统的BER之差值也增大。     

数字通信系统的计算机辅助设计

本文介绍了有关数字通信系统的设计与研究的实用程序,纠错系统的计算机仿真以及作者在这一领域中的一些成果,包括线性码生成矩阵与校验矩阵的快速互求法,完备码的研究等。