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。     

CDMA系统中的扩频序列及其软件实现

扩频序列的构造和设计是CDMA系统与扩频通信系统中的关键技术之一。目前的许多扩频序列研究成果都是使用有限域上的迹函数来给出，这对工程应用十分不便。文章首先总结了目前国内外在扩频序列研究领域所取得的重要成果；然后重点讨论了有限域上的运算及迹函数的软件实现，并以此为基础研究了GMW序列和No序列的软件实现；最后总结了Gold序列、Kasami序列、Bent序列、交织序列和作者提出的一类序列的研究成果与实现的有关文献。     

一种高速卷积编解码器的FPGA实现

在现场可编程逻辑器件(FPGA)的基础上，采用模块化设计，将超高速集成电路硬件描述语言(VHDL)和原理图混合输入，设计了一种可实现数据高速传输的卷积编码器和维特比译码器。在编码器和译码器中采用(7，3／4)增信删余方式以提高编译码效率。设计的维特比译码器速率可达100Mb／s。     

LDPC编译码方法综述

目前的研究均表明LDPC码是信道编码中纠错能力最强的一种码,其译码器结构简单,在深空探测、卫星通信等领域可得到广泛的应用。文章介绍了LDPC码,综述了其编码方法和译码方法。在编码方法中分别描述了校验矩阵的构造和基于校验矩阵的编码算法,译码方法中主要论述了消息传递译码算法、置信传播译码方法、最小和译码算法、比特翻转译码算法和加权比特翻转译码方法。同时对LDPC码编译码方法的发展作了分析。     

桥函数及广义桥函数的研究进展

桥函数和广义桥函数均为三值函数系,都是将初始序列经复制方式和移位方式变换后而形成的.它们包括了一些常见的非正弦正交函数,如沃尔什函数和方波函数等.简要介绍了近10年来北京航空航天大学通信与电子系统博士点在非正弦正交函数方面研究的一些新进展,重点介绍了复制理论和广义复制方法,桥函数、广义桥函数的复制生成方法、性质及其应用等专题.      

低密度奇偶校验码快速收敛译码算法研究

介绍低密度奇偶校验码(LDPC码)的构造方法和置信传播译码算法,引入基于校验节点的一种快速收敛译码算法——串行译码算法。从树的深度方面分析串行译码算法的消息收敛特性,证明该算法与置信传播译码算法相比具有较好的收敛特性,且降低了译码复杂度。在加性高斯白噪声(AWGN)环境下,采用BPSK调制方式分别对串行译码算法和置信传播算法进行了计算机仿真。结果表明,串行译码算法的译码性能具有明显的改善。该算法使硬件实现变得更容易,资源占有量会降低,这就为LDPC码的工程实现提供了一种可行的方案。     

非规则LDPC码译码量化问题研究

对应用于国家数字电视地面传输标准的非规则LDPC码的log-BP译码算法实现中的量化问题进行研究,针对三种不同的编码效率的码字,对接收数据和中间变量进行均匀和变精度量化方案设计,并在高斯信道上仿真。通过对误码率和译码硬件复杂度两方面的对比和优化,得出了标准采用的LDPC码log-BP算法量化的实用性结论,作为硬件实现及其他应用的重要依据和参考。进一步指出对中间变量采用“变精度量化”方案,可使误码率非常接近无量化处理。     

深空通信文件传输协议的交织技术研究

引入喷泉编码技术应用于深空通信,对CCSDS文件传输协议进行改进,提出了一种针对深空环境长时延、高误码率、丢包率大和链路易中断等特点的基于数据包交织的文件传输协议。根据深空通信文件传输的业务需要设计了两种不同的级别概率分布,接收端只需要接收到一定数量的数据包,就能够恢复出整个原始信息,无需或需要很少反馈确认信息。仿真验证交织技术能够简化传输协议,减少文件传输时延,增大系统的吞吐量并保证通信的有效性。
     

利用有限域上向量空间构作具有仲裁的认证码

利用有限域上向量空间的子空间构作了一个具有仲裁的认证码，计算了这个码的参数。当收方和发方的编码规则按等概率分布选取时，各种攻击成功的概率也被算出。     

A comparative analysis of SLR,MLR, ANN,XGBoost and CNN for crop height estimation of sunflower using Sentinel-1 and Sentinel-2

Sustainable monitoring and determining the biophysical characteristics of crops is of global importance due to the increase in demand for food. In this context, remote sensing data provide valuable information on crops. This study investigates the relationship between the variables determined from both Synthetic Aperture Radar (SAR) and optical images and crop height. For this purpose, backscatter (σVH, σVV, σVH / σVV) and coherence (?VH, ?VV) of multi-temporal dual-polarized Sentinel-1 and vegetation indices of multi-temporal Sentinel-2 data are analyzed. Two indices, namely, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and NDVI with the red-edge band (NDVIred), are interpreted to identify the contribution of the red-edge band over the near-infrared band. The Zile District of Tokat province in Turkey where dominantly sunflower cultivation is carried out, was selected as the study area. In the analysis of the data, Simple Linear Regression (SLR), Multiple Linear Regression (MLR), Artificial Neural Network (ANN), EXtreme Gradient Boosting (XGBoost), and Convolutional Neural Network (CNN) were used. In the results of the study, ANN showed the lowest RMSE = 3.083 cm (RMSE%= 11.284) in the stem elongation period. The CNN followed the lowest RMSE for the Inflorescence development and flowering stages 19.223 cm (RMSE%=15.458) and 8.731 cm (RMSE%=5.821), respectively. In the ripening period, XGBoost achieved the lowest RMSE = 8.731 cm (RMSE%=6.091). All the best models in four methods were created using common variables of σVH, σVV, ?VH, ?VV and NDVIred, except ANN which exclude coherence variables. The results concluded that NDVIred contributed more than NDVI which is widely interpreted in previous studies.