(73,37,13)QR码的一种新型代数硬判决译码算法

为了将inverse-free berlekamp-massey(IFBM)算法用于平方剩余(quadratic residue,QR)码的译码,必须对未知校正子进行计算以获得连续校正子。现有算法所得数据无法从理论上保证对于所有可纠的错误图案,均能解得与该错误图案相对应的未知校正子,因此由该算法所得的数据需借助于仿真验证,非常耗时。鉴于此,提出一种改进算法,所得数据从理论上可保证对于所有可纠的错误图案,均能得到与之相应的未知校正子。基于该改进算法,提出了(73,37,13)QR码的代数硬判决译码算法,并对所有可纠的错误图案(共185 859 898个)进行穷举仿真测试,结果验证了译码算法的正确性。     

一种QR码识别的低复杂度图像预处理方法

QR(Quick Response)码是一种常见的二维条形码,图像预处理是实现复杂条件下QR码图像自动识别的重要步骤.为了降低QR码使用门槛,提出了一种实用的低复杂度QR码识别图像预处理算法,它可以提高解码器识别速率,便于算法嵌入移动终端.由于没有使用传统的边缘检测和直线检测手段,而是依据QR码自身编码特点进行探测定位,所以几何失真、背景噪声对其影响较小;此外,为提高了QR码的识别率,采用结合校正图形并按区域自适应取样的方法来生成码流.实验结果表明,该算法可以克服QR码识别过程中易受噪声干扰、光照不均和几何失真等影响,并能满足实时解码的要求.     

基于快速响应码的移动增强现实系统的研究

快速响应码QR(Quick Response Code)是一种信息隐藏量大且使用广泛的编码,通过使用QR码代替传统的增强现实标识,并使用基于灭点的空间校正算法实现对QR码的倾斜校正,提出了一种改进的基于QR码的移动增强现实系统.在此基础上使用ARTool Kit和ZXing开发了原型系统,验证了基于QR码的移动增强现实系统的广泛前景.     

V-BLAST系统检测算法

目的 为了降低垂直分层空时码(V-BLAsT)系统的复杂度,提高系统性能.方法 介绍了V-BLAST的干扰抵消、并行解码、QR分解算法,提出了两种改进的检测算法,利用MATLAB对它们在复杂度和性能方面进行仿真与分析.结果 仿真显示干扰同时抵消算法在信噪比为10dB时误码率为10～2,性能最优,在译码时对初始估值进行排序,增加了译码复杂度;并行解码算法和QR算法的复杂度较小,但误码性能降低.结论 要求性能高的选用干扰抵消算法,要求复杂度低的选用并行解码或QR算法,性能和复杂度兼顾则选用循环迭代QR算法.     

基于黑莓手机的QR码识别系统

首次将QR码识别技术应用于黑莓手机.在深入研究QR码图像处理技术和解码技术的基础之上,针对黑莓手机处理能力有限的问题,设计了有效的QR码图像识别算法,最终在黑莓手机开发平台(Black Berry JDE4.6.1)上开发出QR码识别系统,并在黑莓手机8320上实际应用.测试结果表明,该系统能够通过拍照识别QR码信息,并满足时间和准确度的要求.     

一种新的信源信道联合迭代解码

提出了一种新的联合迭代解变长码(VLC)和低密度校验码(LDPC)的解码器.该系统主要由两个软输入和软输出(SISO)的模块组成,能利用VLC码字结构和马尔可夫信源之间的相关性来纠正误码.由于联合解码算法降低了误码率,使得LDPC的迭代次数大大减少,补偿了联合解码过程中所需要的联合信源信道变长码解码器(JVLD)的计算时间.仿真结果表明,联合迭代解码算法明显优于传统的分离解码器.     

QR码图像处理和译码方法研究

介绍了一种通用QR码图像处理算法,利用hough变换和双线性插值法对条码图像进行更有效的定位和旋转,得到基本的条码模块,并对QR码的信息解码过程做了简单的介绍.     

基于QR码的广义LDPC码的设计与译码算法的研究

广义低密度奇偶校验(generalized low-density parity-check,GLDPC)码可以降低原始低密度奇偶校验(low-density parity-check,LDPC)码的错误平层,但传统GLDPC码的构造方法会造成码率损失较大.鉴于此,采用平方剩余(quadratic residue,QR)码作为分量码,提出一种新颖的GLDPC码构造方法,并设计相应的译码算法.统计给定码字的陷阱集,并利用陷阱集挑选变量节点作为QR码的信息位;把QR码变量节点的校验位补全在原始LDPC码后,从而构造一种GLDPC码,设计出一种适合GLDPC码的两阶段译码算法.仿真结果表明,这种GLDPC码构造方法码率损失比较小,在BER为1×10-9时,GLDPC码与原始LDPC码相比,得到了约0.3 dB的增益.     

一种低复杂度的QR码解码器的图像预处理方法

QR码是一种常见的二维条形码,图像预处理是实现复杂条件下QR码解码器自动识别的重要步骤.在传统的直线检测和边缘检测手段的基础上,提出了一种新的QR码识别图像预处理方法.该方法通过使用校正图形按区域自适应取样来生成码流,可显著提高QR码的识别率.此外,还对QR码识别软件的手机平台移植进行了讨论.实验结果表明,本算法识别速度快,且可以克服QR码识别过程中易受噪声干扰、光照不均和几何失真等影响的问题.     

一种复杂条件下的QR码图像预处理算法

提出了一种针对复杂条件下快速响应矩阵码(QR码)的图像预处理算法。对从任意角度拍摄的有畸变和有复杂背景干扰的QR码水平和垂直扫描,标记黑白模块宽度大致符合1∶1∶3∶1∶1比例的中心点。将得到的一系列中心点分别拟合直线,求得直线交点即位置探测图形中心。采用形态学操作除掉背景中无关细节的干扰,依据三个位置探测图形中心的位置关系分割、校正QR码。实验结果表明,该算法能够去掉QR码区域的无关细节干扰,能够快速、准确地从图像中定位、分割出有畸变的QR码并予以几何校正。     

Application of RS Codes in Decoding QR Code

The QR Code is a 2-dimensional matrix code with high error correction capability. It employs RS codes to generate error correction codewords in encoding and recover errors and damages in decoding. This paper presents several QR Code‘s virtues, analyzes RS decoding algorithm and gives a software flow chart of decoding the QR Code with RS decoding algorithm.     

基于(17,9)平方剩余码的广义LDPC码构造及性能研究

低密度奇偶校验(low-density parity check, LDPC)码的校验节点通常采用单奇偶校验(single parity check, SPC)码,然而当采用一种具有更强纠错能力分量码替换LDPC码中的SPC码时可以构造出一种性能更好的广义LDPC(generalized LDPC, GLDPC)码。鉴于此,采用一个(17,9)平方剩余(quadratic residue, QR)码作为分量码来替换LDPC中的SPC码构造出了一种基于QR码的GLDPC码。通过研究GLDPC码和QR码的构造以及GLDPC码的译码算法,提出了一种基于(17,9) QR码的GLDPC码构造方法,研究了该GLDPC码的性能,并对该GLDPC码与传统的LDPC码、同码率不同码长的GLDPC码以及同码长不同码率的GLDPC码进行了性能仿真。仿真结果表明,基于(17,9)QR码的GLDPC码相比同码率下的LDPC码,在错误比特率和译码收敛速度上都取得了更优异的表现。     

基于QR码和SPC码的双广义LDPC码构造及性能研究

为了降低低密度奇偶校验(low-density parity check,LDPC)码的错误平层,使其满足移动高清视频传输的极低误比特率(bit error rate,BER)要求,构造了一种基于平方剩余(quadratic residue,QR)码和单奇偶校验(single parity check,SPC)码的双广义LDPC(doubly-generalized LDPC,D-GLDPC)码。所构造的D-GLDPC码克服了有限码长的LDPC码性能不佳的问题以及广义LDPC(generalized LDPC,GLDPC)码的码率损失问题。基于QR码构造了准循环低密度奇偶校验(quasi cyclic LDPC,QC-LDPC)码,以QR码和SPC码作为分量码来构造D-GLDPC码,采用后验概率(a posteriori probability,APP)译码算法简化D-GLDPC码的译码。仿真结果表明,D-GLDPC码相比同码长同码率的LDPC码,在错误比特率和译码收敛速度上有明显的性能提升。     

一种近联合界北斗B1I信号BCH码译码算法

提出一种性能接近联合界的北斗B1I信号BCH码译码算法. 以北斗卫星导航系统B1I公开服务信号ICD为基础,分析导航电文的BCH(15,11)编码的纠错能力和联合界,针对ICD标准译码算法的编码增益低和译码失败门限高提出改进算法. 以Chase算法为基础提出一种新的BCH编码软判决译码算法,使用格雷码排序优化伴随式计算,证明最大相关性与最小欧氏距离的等价关系,优化算法在不损失编码增益的条件下复杂度降低50%. 仿真结果表明在误码率10-5时距离联合界仅0.01 dB,新算法可获得2.5 dB的编码增益,译码失败门限从4.4 dB下降到1.2 dB.      

非顺序的 TPC 软判决迭代译码算法

针对 Turbo 乘积码(TPC: Turbo Product Code)距香农极限性能差距较大的问题, 将非顺序(NS: Non- Sequential)译码推广到软输入软输出(SISO: Soft-Input/ Soft-Output)Turbo 乘积码译码器中, 以提高误码率性能。 该算法根据决定码字的可靠度选择更可靠的行或列译码, 跳过低于可靠度门限的行或列, 以避免迭代过程中引 入额外错误而降低译码性能。 仿真结果表明, 对于以扩展汉明码(64,57,4)为子码的 TPC 码, NS-Turbo 乘积码; 迭代译码; 非顺序译码; 信道编码     

关于RS码的列举译码方法中纠错数目的研究

分析讨论了RS码的Sudan列举译码方法和Gurusami-Sudan扩展列举译码方法中可纠错数目的取值范围;通过计算研究了对于在给定的RS码如何选取参数s和l,使得应用扩展列举译码方法对RS码能纠正更多的错,并确定了可最多纠错的数目。