非同步CDMA系统的低复杂度迭代多用户检测算法

研究了基于非同步CDMA系统的低复杂度迭代多用户检测算法,给出了并行‘软’干扰消除随机数据联合(P-SC-PDA)和串行‘软’干扰消除随机数据联合(S-SC-PDA)两种算法,它们的计算复杂度均为o(K³)(K表示用户数).计算机仿真结果显示S-SC-PDA算法的性能明显优于P-SC-PDA算法.如果利用S-SC-PDA算法对被检测用户进行排序检测(根据译码器提供的信息先检测具有较高检测可靠度的用户,然后检测具有较低检测可靠度的用户),则系统的性能能进一步提高.     

采用加权置信传播算法的LDPC码性能分析

LDPC码置信传播译码算法中,由于环路的存在,影响迭代译码的性能和迭代译码的收敛性。为减小这一影响,在迭代译码算法中引入加权因子,采用迭代加权的译码方法。该算法可使迭代信息趋于平稳,增加译码可信度,减少迭代次数,加快迭代译码的收敛,从而改善译码性能的方法。仿真结果表明,这种方法对最小环长小且环长分布较均匀的中短码长的码子性能影响较大。     

同高连续数对的无限性

指出了Collatz猜想中,某些连续的整数串具有相同的高,专门研究了同高连续数对,提出了它是通过利用一个算法从数的奇偶矢量重建数的轨迹来实现的.研究发现同高连续数对在自然数中有无限多对,这是以前研究Collatz猜想未注意到的.     

面向连续变量量子密钥分发的多边型LDPC码设计与性能分析

为满足连续变量量子密钥分发(continuous-variable quantum key distribution, CV-QKD)应用场景中对高性能低密度奇偶校验(low density parity check, LDPC)码的需求,提出了针对一类具有3种边类型且部分变量节点度为1的多边型LDPC(multi-edge type LDPC, MET-LDPC)码的设计方法。通过掩模到需要的度分布的方式设计左上角矩阵;采用基于多路径外在信息度(extrinsic message degree, EMD)策略的渐进边增长(progressive edge growth, PEG)算法设计左下角矩阵;将各部分矩阵组合在一起完成MET-LDPC码的设计。仿真结果表明,采用掩模加PEG算法设计的MET-LDPC码比单独用PEG算法设计的MET-LDPC码性能更优。     

DSC等温法研究线型酚醛树脂/低密度聚乙烯共混体系固化过程动力学(Ⅰ)

采用DSC等温法研究了线型酚醛树脂/低密度聚乙烯共混体系固化过程动力学。并采用自催化形成的动力学方程进行数学处理,得到了相应的动力学参数。结果表明,不同共混比的体系具有相近的固化反应表观活化能(约110～125kJ/mol)和相近的反应级数m,n(约0.5～0.6级)。聚乙烯组分的存在影响了固化过程的表观频率因子。     

联合LDPC码和网络编码的协作通信技术

结合信道编码和网络编码的思想,提出了一种在两用户协作情况下联合LDPC(low-density parity-check)码和网络编码的协作分集方案,该方案在接收端通过基于整体H矩阵的置信传播算法实现LDPC码和网络编码的联合译码,并对该方案在瑞利慢衰落信道下的性能进行了MATLAB仿真。仿真结果表明:与编码协作和不协作方案相比,所提方案在系统误码率性能上有着明显地改善。     

有关正整数的一类分拆数的计算

讨论了正整数n的一些带约束条件的分拆问题.给出了计算其中三类分拆数的递推关系:一类为将n分拆成l个不同的分部(项),且分部量不超过正整数k的分拆数的递推关系;另一类为将n分拆成各分部量互不相同且分部量不超过k的分拆数的递推关系,进而给出了计算这类分拆数的一种计算方法;第三类为将正整数分拆成分部量不超过k且互不相同的奇偶分拆数的递推关系.     

LDPC码在二进制对称信道下的性能分析

低密度校验码(LDPC)是一类线性分组纠错码,和积传递算法是LDPC码迭代译码算法中的常用算法.在此基础上研究了二进制对称信道(BSC)下LDPC码的消息传递迭代译码算法,对其误码特性进行了仿真,并用密度进化方法仿真了校验节点、变量节点的概率密度在迭代过程中的收敛情况.结果表明在给定的信道门限下LDPC码具有良好的纠错性能.     

SEC-DED海明校验码算法研究及其FPGA实现

采用Multisim 11实现了SEC-DED海明码的编码、译码和纠错电路,并给出其相应时序仿真波形图.结果表明：其功能能满足SEC-DED的需要,为FPGA快速准确实现SEC-DED校验码提供了一种占用资源少、校验可靠高速的方案.     

q-形变谐振子广义奇偶相干态的叠加态的亚泊松分布

引入调控奇偶相干态的权重参数R,构造了具有更广泛意义上的叠加相干态,并将其推广到q-形变情形.用数值计算方法研究了叠加相干态的非经典效应———亚泊松分布.结果表明:参数R在200附近取值时,叠加态呈现出亚泊松效应;R取其他值时,随着R的增加,Fano因子Fn增大;形变参数q的取值范围为0.1~0.9,当q参数远离1.0时,Fano因子Fn减小.