电报方程的一个低阶有限元高精度分析

讨论一类电报方程的低阶有限元逼近,利用双线性元已有的高精度分析,借助于插值和Riesz投影相结合的技巧、平均值技巧、导数转移技巧以及插值后处理技术,导出了有限元解在半离散和全离散格式下的超逼近和超收敛结果.     

基于因子图的Turbo码译码

Turbo码和LDPC码都可以实现接近Shannon理论极限的性能，Turbo码由于成员RSC码所固有的移位寄存器特性使得其编码较为容易实现，而对于接近Shannon容量的LDPC码，则需要大量的矩阵乘法运算才能完成信息的编码，电路实现较为复杂，另一方面，采用和积算法的LDPC码的译码过程则比采用BCJR算法（及其简化形式）的Turbo译码更加容易实现，且计算复杂度更低，将Turbo编码与LDPC码的译码相结合，对Turbo采用基于其因子图表示的和积译码算法进行译码，可以在很大程度上降低Turbo码的译码复杂度，并对交织器的设计及成员码的选择有一定的指导作用，仿真结果证明了该方案的有效性。     

基于四元素准正交设计的空时分组码

提出了一种基于四元素准正交设计的空时分组码,该种码满足准正交设计关系,可以通过极化天线进行满码率发射和接收.首先建立了信道模型,然后设计出发射天线数为4的四元素准正交空时分组码,采用快速最大似然译码算法进行译码,最后将其与天线数为4的传统准正交设计空时分组码分别进行了性能仿真.结果表明,所设计的四元素准正交设计空时分组码在不增加发射天线和接收天线的情况下,可以降低系统误码率,提高系统性能.分别采用BPSK,QPSK和8PSK,当SNR=10 dB时,新码的误码率比准正交码分别降低0.5～1个数量级,而在SNR=15 dB时,则分别降低约2个数量级.     

基于LDPC码校验节点度的分类修正最小和算法

为了减小低密度奇偶校验(low-density parity-check,LDPC)码的译码算法复杂度,提高译码性能,该文针对致信传播(belief propagation,BP)译码算法及其简化算法的分析,提出了一种基于校验节点度的分类修正最小和译码算法。该算法将最小和译码算法中校验节点输入外信息绝对值的最小值和次小值分类,并根据该节点的度计算与BP算法的偏移量,分别选择不同的阈值和修正因子对外信息进行补偿。仿真结果表明,该算法在高信噪比区域的译码性能高于BP算法,并且计算复杂度大大低于BP算法,是一种适用于各种校验节点度分布,而且是能较好兼顾性能与实现复杂度的译码算法。     

基于信噪比的变门限大数逻辑译码

日本数字电视ISDB标准中采用的是(273,191)差集循环码,采用改进的变门限大数逻辑译码,但这种方法在信噪比较低时具有较高的译码误指示率。为改善译码性能,该文基于(273,191)差集循环码分析了产生这种缺陷的原因,提出了一种基于信噪比的变门限大数逻辑译码方法,并对其进行了仿真比较。结果表明,改进后的算法在中低信噪比时以少量的性能损失大幅降低了更为重要的误指示率。     

一种改进的分组Turbo码译码算法

针对由扩展汉明码构建的分组Turbo码,提出了一种可行的估计无竞争码字比特外部信息值的取值方法,并与现有文献中的方法进行仿真比较.仿真结果表明,该方法在高斯信道和Rayleigh衰落信道中都得到较好的译码性能.     

数控车削仿真系统NC程序编译器的研究与开发

介绍数控加工仿真系统NC程序编译器的功能、编译器总体结构及其实现方法 ;阐述编译器对数控加工程序进行检查的解释-编译算法及其实现过程;探讨基于Visual C++环境下的数控加工仿真系统对NC程序编译的实现过程和NC程序加工仿真的实现过程以及两者之间的接口问题.该编译器不仅能满足数控加工程序正确性检查的需要,而且具有良好的实用性.     

随机工艺变化下互连线ABCD参数建模与仿真

集成电路的不断发展使得互连线的随机工艺变化问题已经成为影响集成电路设计与制造的重要因素.基于电报方程建立了工艺变化下互连线的分布参数随机模型,推导出互连线ABCD参数满足的随机微分方程组,并提出了基于蒙特卡洛法的互连线ABCD参数统计分析方法,通过对ABCD参数各参量系数的正态性进行偏度-峰度检验,给出了最差情况估计.实验结果表明所提出的互连线随机模型及统计分析方法可以对工艺变化下的互连线传输性能进行有效的评估.     

一类低密度校验码的构造

利用有限域构造了一类新的部分平衡不完全区组没计,并利用它们构造一类低密度校验(low density parity check,LDPC)码,其最小环长至少为6,码率的选取具有很大的灵活性,且可具有拟循环结构.计算机仿真结果表明,这种方法构造的LDPC码在加性高斯白噪声信道中BPSK调制下用和积迭代译码性能很好.     

一种基于信道软译码的差错隐藏算法

为满足恶劣无线环境下低速率语音通信需要,针对混合激励线性预测(MELP)提出了一种基于信道软译码的差错隐藏算法.利用软译码所得对数似然概率比估计比特错误概率,提出了利用比特错误概率和信源残留冗余,基于最大后验概率(MAP)估计合成端语音清浊音模式.对不同的清浊音模式,选择不同的参数重构方案,浊音帧时,利用对数似然概率比基于最小均方误差(MMSE)准则进行参数重构;清音帧时,硬判决对数似然概率比,由硬判决结果通过映射直接重构参数,在信道编码为递归系统卷积码和并行级联卷积码情况下,采用PESQ测试了提出的差错隐藏算法误码条件下合成语音质量.测试结果表明,与近年来提出的针对MELP的差错隐藏算法相比,该算法具有更好的性能.