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.      

基于内存地址映射的并行交织器的改进算法

为了使具有高吞吐量特性的并行Turbo码译码得到应用,提出了并行无冲突交织器的数学模型,并由它得到一种改进的内存地址映射(IMM)方案,此方案能快捷高效地将传统的交织器变为并行交织器。仿真结果表明,相比传统的内存地址映射(MM)方案和优化的内存地址映射(OPMM)方案,IMM方案更加快速高效。在执行效率方面,IMM的效率比MM和OPMM分别提高了约96%和16%;在延时方面,IMM的延时比MM和OPMM分别降低至1/129和1/10。     

基于轮廓跟踪的摔倒检测算法

针对传统摔倒检测算法误判率高和算法复杂等缺点,提出一种基于轮廓跟踪的摔倒检测算法。该算法主要通过背景减除法提取监控视频中的运动目标老人,运用中值滤波和形态学处理获取完整的老人身体形状,根据轮廓跟踪算法生成边界链码,然后利用实际边界链码与摔倒模板链码的欧氏空间距离判断老人是否摔倒。实验结果表明,该算法计算复杂度低,准确率得到明显提高。     

喷泉码的无线传感器网络数据编解码算法的探究

考虑到传统的无线传感器网络可靠性机制存在效率不高的缺陷,提出了新的"喷泉码"编解码算法.分析了喷泉码在无线传感器网络中数据传输的可行性,给出了一个比较完整的系统方案及模型,提出了基于喷泉码的无线传感器网络编解码算法.对于相对比较典型的喷泉码,即以Raptor码为例,进行深入的探讨.研究设置比较合理的参数,喷泉码算法能够很好地对这个译码成功率的提高起很大作用,实现无线传感器网络的数据在传输过程中具有可靠性.     

基于宽窗口和PAST算法的扩频序列盲估计

针对DSSS信号的盲估计问题,结合投影逼近子空间追踪算法(PAST)和滑动窗技术,对接收信号进行宽窗口划分,实现了非同步接收信号的扩频码的恢复。该方法只需要提取信号的主特征向量,然后利用滑动窗的方法实现码同步。PAST方法避免了特征值的求解,降低了计算量,易于硬件实现,解决了传统的特征分解方法实时处理的困难以及相位模糊的问题,并且能在低信噪比下实现扩频码的估计。     

关于新丰Ⅵ场SL10JG掉码的电路分析

通过对轨道电路电码化原理结合生产中的典型疑难故障从电路原理上进行深入研究、分析,发现SL8信号机防护两个隶属于不同信号楼控制的轨道电路,导致SL8接车的电码化电路分成两段分别在两个信号楼控制,SL10设置单独的CJ,SL10FMJ电路中检查SL12JG的空闲条件,SL12JGJ的掉下,导致CJ不能正常吸起,出现HU掉H码,从而解决了新丰站轨道电路电码化长期存在的异常不良信息,确保了运输生产中的安全稳定.     

结合伪随机特征码的多序列跳频通信方法

针对多序列跳频(multi-sequence frequency hopping, MSFH)通信系统在对偶信道存在干扰信号的情况下易引发误码的问题,提出了结合伪随机特征码的MSFH(pseudo-random feature coding MSFH, PRFC-MSFH)通信方法。在信道频率间隔内调制伪随机特征码作为信号来源的特征信息,减少对偶信道受干扰的影响,达到抗干扰目的。建立了PRFC-MSFH发射接收通信模型,根据模型推导了PRFC-MSFH在不同干扰下的误码性能。仿真结果表明, PRFC-MSFH在跟踪干扰条件下较常规跳频约有3~5 dB性能增益,在最坏多音干扰条件下较MSFH有约6~7 dB性能增益,具有较强的综合抗干扰能力。     

基于SAMME+ResNet的多相码信号识别方法

针对传统多相码信号识别方法在低信噪比情况下分类精度不高、类识别率不均衡和识别方法不具有通用性的特点,提出了一种利用集成学习中的多类指数损失函数逐步添加模型(stagewise additive modeling using a multi-class exponential loss function, SAMME)算法和残差神经网络(residual neural network, ResNet)的多相码信号识别方法。通过仿真实验对5类多相码信号进行了分类识别,验证了模型的有效性,分析了不同数量基学习器对模型的影响,最后与传统分类方法进行了对比。仿真结果表明,在信噪比低于6 dB的情况下,所提方法相对于单个残差网络提高了约10%的分类精度,同时缩小了类之间识别率的差距,相对于常用的分类方法也有很大的优势。     

MLC型NAND闪存中基于MI异构的Polar码优化

为了进一步提高多级单元（multi-level-cell,MLC）闪存的耐久度和可靠性，提出了一种MLC闪存信道中基于互信息量（mutual information,MI）异构的polar码优化方法.该方法利用对数似然比（log-likelihood ratio,LLR）分布在MLC闪存信道和AWGN（additivewhite Gaussian noise）信道中的差异性，以MI重新拟合LLR分布，得到在闪存信道下等效的标准方差，从而进行高密度存储系统中的polar码优化设计.随后，分析了不同的polar码构造法对多级存储单元的纠错性能影响，并与所提的构造方法进行比较.仿真结果表明该文优化方法优于AWGN信道下传统的构造方法，当编程/擦除（program-and-erase,PE）循环为21 000次时，与蒙特卡罗法相比其误码率（bit error rate,BER）性能提升2个数量级，且在BER为2 × 10-5时可增加6 800次的编程/擦除循环.     

基于链码的Stellite12钴基合金金相组织定量分析

针对Stellite12钴基合金金相组织的定量分析问题,提出一种适用于金相组织中不同相的提取与统计算法.以扫描电子显微镜获得的金相组织图像为信息源,通过图像增强、最大类间方差法及canny边缘检测算法对Stellite12钴基合金金相进行处理,分离出WC相、Cr_7C_3相和Co基体,并利用链码跟踪及三角形面积统计算法对目标相标定统计并分析.结果表明:最大类间方差法可以实现WC相、Cr_7C_3相和Co基体的分离,利用链码跟踪及三角形面积统计算法能够快速完成不同相的个数统计与面积计算.