MIMO-OFDM系统中LDPC码的改进型最小和译码算法研究

LDPC码的译码通常是利用BP译码算法来实现的,但是BP译码算法的硬件电路复杂.虽然最小和译码算法能够简化BP译码算法,但它是以牺牲性能为代价的.为了让译码算法在复杂度和译码性能之间取得较好的折衷,针对最小和译码算法的性能缺陷,利用最小均方误差准则,提出一种改进型最小和译码算法,最后将该算法应用于M IMO-OFDM系统中.仿真结果表明,与BP译码算法以及最小和译码算法相比,改进型最小和译码算法能够在降低算法复杂度的同时保持良好的译码性能.     

OFDM系统中一种降低PAPR的改进算法

OFDM系统的一个主要缺点是信号的PAPR很高.如何降低OFDM中的PAPR是有效应用OFDM技术的关键之一.由于PTS算法的复杂度太大,不容易在应用中实现.而IPTS算法可以降低PTS算法的复杂度,但性能与PTS算法性能相比还有一定的差距.本文提出一种改进算法,该算法通过设置不同的门限值,对属于不同门限值的PAPR符号采用不同的算法来降低PA-PR.仿真结果表明,改进算法在大幅度降低复杂度的同时,可以得到较好的性能.如果适当改变门限值,可以在复杂度与性能之间达到折衷.     

BICM-ID系统下一种基于CE停止准则新的自适应译码算法

在BICM-ID系统中,现存的解码算法在复杂度和性能上不能得到很好的折中.Max-Log-MAP算法有较低的计算复杂度,但是在性能方面并不是很好.同时,Log-MAP算法的译码性能相比于MAX-LOG-MAP有很大的提高但是计算复杂度却大大提高.此外,Constant-Log-MAP算法在系统性能和译码复杂度上是在上述两种算法之间的.在本篇论文中,提出了一种在BICM-ID系统下,基于交叉熵(CE)停止准则的自适应译码方案,是一种能够随着信噪比(SNR)的改变采用了上述三种不同的译码算法优势的新算法.     

片上网络路由算法的性能研究

在Turn Model模型的基础上,分析基于2DMesh结构的路由算法的性能.通过片上网络（NoC）模拟仿真实验平台NIRGAM,仿真路由算法在片上网络的延时性能.通过对路由算法影响功耗的综合分析,提出XY-YX路由算法是延时和低功耗性能表现都良好的NoC路由算法.     

仿生优化算法及其在函数优化问题中的应用

仿生优化算法是一类解决函数优化问题的更好方法.本文基于遗传算法、蚁群算法和人工鱼群算法的基本原理,探讨了各种算法在求解函数优化问题中的应用.两个典型函数极值问题的数值实验表明,这三种仿生优化算法在求解函数优化问题中具有良好的优化性能,其中鱼群算法性能最好.     

基于四阶累积量相关信号的DOA估计

目的 针对相干信号,在高斯色噪声的背景下,有效地进行信号的DOA估计.方法 应用四阶累积量和修正MUSIC算法.结果 二阶矩算法性能严重失效,累计量算法DOA估计性能好.结论 利用四阶累积量和修正MUSIC算法相结合,在高斯色噪声的背景下具有良好的统计性能,是实现相干信号高分辨方位估计的有效方法.     

基于LDPC码的联合信源信道编码研究

为弥补UMPBP-Based译码算法相对于LLRBP译码算法的性能缺陷,提出一种改进型UMP BP-Based译码算法.该算法中的参数是在最小均方误差准则下确定的,对所有的LDPC码的译码具有通用性.最后将该算法应用于联合信源信道编码中.仿真结果表明,在相同误码率的情况下,改进型UMP BP-Based译码算法比UMP BP-Based译码算法、Normalized BP-Based译码算法以及OffsetBP-Based译码算法具有更好的LDPC译码性能.     

基于高次逼近的改进型RA译码算法研究

RA码的译码通常是利用BP译码算法来实现的,但是BP译码算法的硬件电路复杂.虽然最小和译码算法、归一化译码算法和偏移量译码算法能够简化BP译码算法,但它们都是以牺牲性能为代价的.根据最小均方误差准则,提出一种改进型RA译码算法,该算法采用高次逼近的方法来近似于BP译码算法,能够降低BP译码算法的复杂度.仿真结果表明,与BP译码算法相比,改进型RA译码算法能在降低算法复杂度的同时保持良好的译码性能,与归一化译码算法和偏移量译码算法相比,改进型RA译码算法的复杂度几乎不变,但译码性能得到了明显的提高.     

AES加密算法在条件接收系统中的应用

AES加密算法是美国国家标准和技术委员会最新确定的一种加密算法标准.它的加解密速度快,算法安全性能好,是目前密码学界较为流行的算法.本文从AES算法的原理出发,分别对算法的加解密过程、加解密速度、安全性能及其在有线电视条件接收系统中的应用等方面进行了介绍.并且在VC环境下实现了该算法,对算法的加解密速度进行了测试.     

一种改进型VS功率控制算法

在VSPC算法的基础上,针对VSPC算法存在实用性方面的不足,提出了一种改进型VSPC算法.该算法是一种可在实际系统中应用的算法.通过仿真,证明改进型VSPC算法是一种性能上与VSPC算法相当接近的实用化算法.     

多传感器最大属性数据融合及其目标识别应用

为解决干扰存在下目标分类识别问题 ,在数据融合的决策层上 ,利用属性集和属性测度的概念 ,提出了多传感器最大属性融合方法 ,既考虑了各传感器得到的数据 ,也考虑了各传感器所得数据的可信度。通过试验得到融合后的识别结果优于单传感器的识别结果 ,证明了多传感器最大属性融合方法的正确性和有效性     

基于分布式结构的判决反馈数据融合算法

提出了一种新的分布式结构下的故障检测算法·在该算法中,不仅用于故障检测的多传感器数据被传送到数据融合中心,而且上一时刻的判决输出也反馈到融合中心·从理论上分析了应用此算法时全局判决概率的动态收敛性能,并证明了在平稳环境中,融合中心DFC(datafusioncenter)的判决以概率1收敛·该算法处理动态问题优于传统的无反馈的融合算法·     

象素级多传感器图像融合技术

多传感器图像融合是图像信息物综合怀分析过程，它可有效地萃取多通道图像信息，构成统一图像，提供显示中心显示或决策机构判别。各种图像传感器的性能极大地依赖于使用环境，至今还没有一种图像传感器在多种不同的使用条件下，其各项性能都高于其它类型的图像传感器，融合多传感器国图像能够提高图像探测系统的探测和识别能力。     

多雷达数据融合的整体相关方法

为解决传感器量测中随机性和模糊性带来的关联错误问题,提出一种整体相关的航迹关联方法.引入模糊集合理论,同时考虑航向、航速、回波幅度等物理量对航迹相关的对应关系,确立了点迹-点迹相关或点迹-航迹相关的处理规则.仿真结果表明,整体相关算法是一种有效的数据关联方法,相关效果良好.     

基于多源浮动车数据融合的道路交通运行评估

针对当前出租车浮动车数据覆盖范围和数据质量不足的问题,在现有数据特征分析的基础上引入百度手机导航和公交车浮动车导航数据,面向道路运行评估和拥堵管理提出了基于出行时间的交通运行指数算法和一种基于出租车、百度、公交车多源浮动车数据融合的道路交通运行评估方法,构建了多源数据融合规则和融合算法.以深圳为例进行了融合效果分析,结果表明所提出的多源数据融合方法效果显著,很大程度上提高了融合结果精度、数据覆盖率、数据可靠性和数据样本量,最后提出了主要应用方向和初步应用效果,能够为国内外城市开展交通运行评估工作提供借鉴.     

杂波环境下基于红外传感器和雷达融合的机动目标跟踪算法

提出一种在密集杂波环境下多传感器机动目标跟踪算法,在利用雷达测量数据的基础上,融合红外(IR)传感器获得的精确角度信息来提高机动目标跟踪性能。通过计算机仿真,该算法较传统概率数据关联(PDA)对于航迹跟踪成功率和位置估计的准确率更为有效。     

基于Dempster-Shafer证据理论的数据融合技术研究

系统地研究了Dempster-Shafer（D－S）证据推理的数据融合技术,分析了传感器基本概率分配函数（basic probability assignment-BPA)的构造方法,分别对双传感器随参数分布的几种情况进行了检测融合,利用红外场景生成器生成的3－5μm和8－12μm双通道的红外背景及目标的序列图像,仿真了融合对探测操作特性（receiver operating character-ROC)曲线的性能改进,对AGEMA THV900型双通道红外热像仪的小目标图像也开展了实验处理,均取得了预期的结果。     

基于粗糙集理论的分布式检测系统数据融合

探讨分布式检测系统数据融合的粗处理方法,给出基于粗糙集理论的分布式检测系统的数据融合结构和相容算法, 通过不可分辨关系确定属性约简、导出决策规则,并将其应用于油田输油管测漏系统中,结果证明了该方法的合理性和有效性.     

基于多传感器数据融合与挖掘的分布式入侵检测模型

为有效解决分布式攻击,提出了基于多传感器数据融合与挖掘的分布式入侵检测模型.将多传感器数据融合与数据挖掘技术应用到分布式入侵检测中,可连续和全面地提供网络攻防战场环境态势的综合评估.     

基于多源数据融合的突发水污染事故可靠预警方法

在突发水污染事故自动监测领域中,传感器节点监测数据的异常是影响自动监测系统预警可靠性的重要原因.考虑到多传感器信息之间的互补性和相关性,该文提出了一种基于多源数据融合的突发水污染事故可靠预警方法.基于改进的D-S证据理论,利用综合权重对节点证据进行加权修正,并用D-S融合规则对多源数据进行两两融合,最终根据融合结果对突发水污染事故进行预警决策.案例分析及实验结果表明:与传统方法相比,该方法能得到可靠度更高、聚焦性更好的预警结论.