基于OFDM系统的空时频分组编码方案

提出了一种空时频分组编码方案,其设计思路是:接收端通过子信道的相关特性确定不相关子载波组,并反馈给发射端;发射端基于反馈信息,利用星座旋转预编码矩阵和空时分组编码技术构建空时频分组编码。该方案只反馈子信道的相关性而无需反馈整个信道信息,可应用于任意数量的发射/接收天线,能获得极高的分集增益和带宽效率,且只有较低的解码复杂度。在瑞利衰落环境下的仿真结果证实了此方案的鲁棒性。     

相关瑞利信道环境下空时编码系统性能分析

主要研究了空时编码系统在相关瑞利衰落信道和高斯噪声环境下的性能。基于Karhunen Loeve去相关变换,将相关的系统子信道系数向量投影到另一组元素间不相关的系数向量。根据所得的去相关的系数向量,得到了系统误码率的解析表达式。同时,将误码率公式表示为有利于数值计算的一元有限积分形式,推广了熟知的不相关瑞利衰落环境下的系统误码率公式。对所得理论结果进行数值仿真,结果表明相关性使系统编码增益降低1～2dB。     

改进遗传算法及其在背包问题中的应用

介绍了一种改进的遗传算法,给出了应用该算法的具体步骤。该算法通过使用二元染色体编码方式,利用基因处于不同状态的概率来表示等位基因,既使染色体具有了更多的信息量,又能够保证遗传算法的收敛性。通过旋转变换实现了染色体的进化,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。并利用组合优化中典型的背包问题对算法进行了验证,并和基本遗传算法的结果进行了比较,验证了算法的有效性     

抗污染攻击的流内安全网络纠错编码

传统的网络路由并不能达到多播网络中"最大流-最小割"定义的Shannon容量限,而网络编码很好地解决了上述问题,在增大吞吐量的同时还可以均衡网络负载,提高带宽利用率.但是当网络中存在恶意攻击时会引入错误数据包,在线性网络编码操作下会带来数据包的"错误扩散",不仅影响网络性能,还会造成资源的严重浪费.因此如何在优化网络传输性能的同时提高通信网络的安全性成为目前亟待解决的问题.本文采用基于同态校验的线性网络纠错编码机制进行差错控制,拟解决多播网络中的污染攻击问题,对安全性能以及传输性能进行了分析.仿真结果表明基于同态校验的网络纠错编码能够在不破坏数据包编码规则的前提下及时地进行错误的检测和纠正,得到较好的差错控制性能,能够对抗网络中恶意节点引起的污染攻击问题.      

基于卫星通信系统的多元RC-LDPC信息安全传输算法

基于卫星通信的信息传输极易通过无线信道被非法接收,导致信息泄露,因此本文在现有物理层安全研究的基础上,提出一种多元速率兼容低密度奇偶校验(rate compatible low density parity check,RC-LDPC)码的星地信道编码方法,并应用在自适应调制编码(adaptive modulation...     

一种使用遗传算法生成模糊控制器的方法

提出一种使用遗传算法生成模糊控制器的方法．设计人员只需设置性能指数或适值函数,而模糊规则的数目、隶属函数的参数以及模糊控制器的规则都可通过遗传算法自动生成．描述了一种具有局部优化机制的遗传算法,给出的应用实例表明该算法具有良好的适用性     

直接检测光PPM系统中RS码的性能分析

研究了大小不同域上的RS码用于直接检测数字脉位调制(PPM)系统时的性能;对散弹噪声限下的Poisson和Gauss两种光电子计数模型分别导出了码符和调制符号不同对应关系下的最大似然译码量度、性能限以及硬判决译码时的性能计算公式,为实际设计中码参数的选择提供了理论依据.     

率失真理论及在H.264/AVC中的应用

率失真理论主要是研究在限定失真条件下能够恢复信源符号所需的最小信息率.本文首先分析视频图像编码中的率失真思想,接着具体分析目前最先进的视频编码标准H.264/AVC中是如何利用率失真理论来指导编码以获得较高的编码性能的,并具体分析率失真优化理论在运动估计和宏块编码模式选择中的具体应用,最后给出了H.264/AVC验证模型JM12.2中的宏块编码的率失真优化算法的实现流程.     

基于卷积神经网络的基因剪接位点预测

研究剪接位点可以更深入地探索剪接机制和基因预测方法,准确预测剪接位点至关重要。基于深度学习技术提出一种新的预测方法,无需人工提取样本特征,以基因序列的K-MER编码向量作为输入,采用训练后的卷积神经网络(CNN)模型进行预测。基于人类基因HS3D供体数据集,与传统机器学习方法进行预测比较,结果表明预测模型的主要性能指标,包含马修斯相关系数(MCC)、灵敏度(SN)均超过传统的机器学习方法。     

Windows环境下蒙古文复杂文本处理的研究

简要介绍了复杂文本和Uniscribe布局引擎,然后介绍一种基于Uniscribe的蒙古文Unicode文本的解释算法,解决Windows环境下字处理软件不支持蒙古文国际标准编码的问题.该算法具有较好的通用性,能够有效处理多种复杂文本语言,在蒙古文字处理软件MWord中的应用说明了该算法的有效性.