一种速率匹配的准循环LDPC码的编码构造方法

提出了一种新颖的速率匹配的准循环低密度校验码(Low density parity check,LDPC)的编码方法,该方法采用渐进添边(Progressive edge-growth,PEG)算法为工具,综合运用有限几何构造法和搜索方法选取子矩阵的偏移量进行优化,构造LDPC码字,使其生成的校验矩阵具有最短环周期最大化以及短环尽可能少的特点。通过这种方式构造出来的LDPC码,可以实现从1/3~5/6的码率,达到了速率匹配的目的。通过计算机仿真证明,此方法构造的LDPC码字具有良好的误码率和误帧率的性能,并能有效消除LDPC码的"差错地板"现象。并且这种编码方法简单,可节省存储空间,减少编、译码的复杂度。     

基于LDPC码的差分空时编码调制的联合优化

提出一种新的结合低密度校验码（LDPC）和差分空时调制（DSTM）的联合编码调制方案。该方案利用非正则LDPC码中不同度的信息节点具有不同纠错能力的特性,用一个分量码取代传统多级编码（MLC）方案中多个分量码,并通过特定的映射法则,使得系统可以同样逼近联合编码调制的信道容量,并具有更低的编译码复杂度。在分析和阐述了离散概率密度演化理论和多维线性空间极值问题的基础上,给出了适合于该方案的非正则LDPC码的搜索算法和搜索结果。同时仿真比较了不同星座和不同空时编码的选择对系统性能的影响。在准静态MIMO衰落信道下仿真结果表明．该方案能显著提高系统性能。     

双重迭代置信传播空时编码调制及其在准静态MIMO衰落信道下的性能

提出一种结合低密度校验码和空时分组码的置信传播编码调制方案，并对其在准静态MIMO衰落信道下成对差错概率及最优星座选择进行了分析，并给出了相应的参考设计准则。为防止过多错误反馈造成译码失效，提出采用内、外双重迭代方式提高系统的鲁棒性。同时．由于该方案LDPC(Low—density parity—check)码校验矩阵作为迭代终止判决准则，使得迭代算法的平均复杂度降低。     

基于SOVA的并行级联空时格码的译码算法

并行级联空时格码调制(Turbo—STCM)将并行迭代译码结构(Turbo)应用于空时编码，可以极大地提高空时格码的编码增益。本基于一种改进的(Soft—output Viterbi a1gorithm，SOVA)译码算法，提出了针对Turbo—STCM的并行迭代译码方案。仿真结果表明，在保持分集增益的前提下，Turbo—STCM和原始的空时格码调制相比，编码增益有了极大的提高．同时采用该SOVA算法译码复杂度低，速度快，更利于实际系统的开发实现．     

用遗传算法优化Turbo码交织器

具有短帧的Turbo码的性能取决于交织器的设计．设计的主要目标是距离谱的优化。本文提出在S随机交织器的基础上，用遗传算法(GA)优化交织器．提高Turbo码的自由距离并减少具有自由距离码字的出现频率。它利用了遗传算法的群体多样性，具有全局优化能力的特点，优化了Turbo码的距离谱，提高了系统性能。仿真结果表明，遗传交织器的性能优于块交织器、螺旋交织器等传统交织器。     

LDPC码低复杂度译码算法研究

在描述置信传播（BP）译码算法基础上，研究和分析了两种降低复杂度的译码算法。Min-Sum算法主要讨论了简化校验节点的消息更新运算，并应用密度进化方法对此算法进行极限性能分析，求出最佳修正参数α以改进译码性能。强制收敛技术致力于减少BP和MSA算法译码过程中“激活”节点的数目，从而降低译码复杂度。AWGN信道仿真结果表明，两种算法在降低译码复杂度的同时，译码性能没有明显降低。     

误码条件下非对称Turbo码编码参数分析方法

针对Turbo码编码参数识别分析问题,研究非对称Turbo码编码参数的容错分析方法。通过求含错码校验解矩阵识别出Turbo码第一分量编码器编码参数,利用交织帧内信息码字和第二分量编码器校验码字之间的约束关系识别出第二分量编码器编码参数。在恢复出Turbo码交织序列的基础上,采用表决算法恢复出交织映射关系,实现了非对称Turbo码的盲识别。仿真实验表明该方法可以对含误码的非对称Turbo码进行有效的识别。     

求解对称矩阵极端特征的Chebyshev—PBL方法

为了加速预处理块Lanczos方法的收敛法，本文采用组合Chebyshev迭代和预处理块Lanczos方法，提出了求解大型对称稀疏矩阵极端特征的一种新方法－Chebyshev－PBL方法。数值结果表明，新方法对计算大型对称稀疏矩阵的几个最大（或最小）特征值是有效的。     

航天遥控系统准最佳地址同步码研究

指出了ＥＳＡ、ＣＣＳＤＳ标准所推荐的４２个１６位字长的航天遥控系统地址同步码，其误同步概率太大，有值得改进的必要，介绍了作者研究得出的一组６４个１６位字长的准最佳地址同步码，并且用表格详细地就两者的汉距离和误同步概率作了对比，表明其研究成果远优于上述两种国际标准中的地址同步码，此外，考虑到发展的需要，还研究出一组２４位准最佳地址同步码（共６４个），供有关读者参考。     

关于稀疏分布存贮模型中A连接权阵的讨论

Ｋａｎｅｒｖａ的稀疏分布存贮模型由于对寻址地址采用了稀疏编码，对数据采用了分布式存贮，从而解决了大维数向量的输入问题，ＳＤＭ实际上是一个由输入层，中间层和输出层组成的三层前向网络，其中神经元间的互迦权值在输入层与中间层是预置的（用矩阵Ａ表示），中间层与输出层的连接权阵Ｃ由外积法得到，文中假定在相同的学习规则下，就信噪比意义而言，Ａ的均匀预置能使ＳＤＭ获得最优性能，从而为Ａ的预置提供了理论依据。     

RS码多路并行译码器的容错设计

本文根据ＲＳ码的最小重量码原理，首先提出了一种以最佳配置的移位伴随式实现纠错的并行译码新算法，基于该算法多种并行处理的特点，本文介绍了对实现该算法的核心电路－移位伴随式产生电路进行容错设计的方法，以最少的硬件冗余获得９７％的平均冗余替代率，以此方法研制的译码器，体现了纠错码的信息冗余技术与译码器的硬件容错技术的结合，能有效地提高信息传输的可靠性。     

基于ELMD与改进SMSVM的机械故障诊断方法

机械振动信号携带大量重要的机械状态信息,然而机械故障振动信号在复杂工作状态下通常呈现非平稳、非线性特性。因此,从振动信号抽取和选择有效的机械故障特征、提高故障识别性能,成为机械故障诊断研究的热点。针对上述问题,本文提出了基于集成局部均值分解(Ensemble local means decomposition,ELMD)与改进的稀疏多尺度支持向量机(Sparse multiscale support vector machine,SMSVM)的机械故障诊断方法。该方法首先使用自适应非线性、非平稳信号处理方法 ELMD把多模态调制故障信号分解成为多个单模态解调信号,有效地增强了故障特征。把压缩感知和多尺度分析技术融合于故障模式分类中,提出改进SMSVM旋转机械故障识别方法,提高多类机械微弱故障数据模式识别性能。该方法融合稀疏表示、多尺度分析和SVM的优点,无需求解复杂的优化问题,易于推广至更多尺度SVM,具有计算量少、泛化性与鲁棒性好、物理意义明显等优点。人工数据和实验设备数据验证了本文算法的优越性。     

Golay码的神经网络译码算法

本文提出了Golay码的一个神经网络译码器N(23,12),证明了Golay码的最大似然译码等价于N(23,12)收敛于能量函数的全局稳定状态。N(23,12)是一个异步的组合逻辑电路,能用12个大数逻辑门和77个异或门电路来实现。根据Golay码的循环结构,本文还提出了一个神经网络译码算法。计算机模拟表明,该算法达到了Golay码的纠错能力,并且,译码速度优于Kasami的修正捕错译码算法。新算法作为一种完全译码算法,不仅适用于Golay码,而且适用于任何循环码,特别是平方剩余码的译码。     

片上系统测试数据压缩的优化型FDR编码机制(英文)

测试数据压缩是片上系统(System-on-chip,SoC)测试中的关键问题之一,用于有效地减少测试数据总量。本文提出了一种新颖的变长-变长压缩编码,称为AFDR(Advanced frequency-directed run-length)编码。它同时对0游程和1游程进行编码,并对等长游程赋以相同的编码,优化了仅仅考虑0游程的FDR(Frequency-directed run-length)码。此外,对游程长度为2的数据(即00和11)进行特殊处理,进一步地提高了压缩比。ISCAS89标准电路下的实验结果表明,AFDR编码的压缩效果明显优于FDR编码以及同类型的其他编码。     

约束Viterbi算法及其在编码的图像传输中的应用

Viterbi算法的解码计算的复杂度会随指数增长,在信道状况比较差的条件下解码效果不理想。为了克服这些缺陷,需要尽可能利用已知的信息约束条件和先验知识进行解码,以提高解码效果。本文通过直接加入约束比特的方法将约束维特比方法应用于普通卷积码。与一般的维特比算法相比,在信道状况较差的情况下,该方法通过调整参数可将图像峰值信噪比提高2—10dB左右。实验表明,对于用分层树的集划分算法编码的图像,该方法是一种有效的传输差错控制手段。