基于ECOC平衡随机森林的雷达降水粒子分类

针对数据不平衡情况下的降水粒子分类问题,提出了一种基于纠错输出码(error correcting output code,ECOC)平衡随机森林的双偏振气象雷达降水粒子分类方法。首先,将多类别降水粒子数据集编码为多个二分类数据集;然后,对二分类数据集进行有放回的平衡重采样,构建多棵分类回归树;最后,利用所有的分类回归树联合进行降水粒子分类。对实测数据的处理结果表明,所提方法能够在保证总体准确率较高的情况下,大幅提高少数类的分类效果。

面向投票类AI分类器的零冗余存储器容错设计

投票类分类器广泛应用于多种人工智能(Artificial Intelligence,AI)场景,在其电路系统中,用于存储已知样本信息的存储器易受到辐射、物理特性变化等多种效应影响,引发软错误,继而可能导致分类失败。因此,在高安全性领域应用的AI分类器,其存储电路需要进行容错设计。现有存储器容错技术通常采用错误纠正码,但面向AI系统,其引入的冗余会进一步加剧本就面临挑战的存储负担。因此本文提出一种零冗余存储器容错技术,采用纠正错误对分类结果的负面影响而非纠正错误本身的设计思想,利用错误造成的数据翻转现象恢复出正确的分类结果。通过对k邻近算法进行实验验证,本文提出的技术在不引入任何冗余的情况下可达到近乎完全的容错能力,且相比于现有技术,节省了大量硬件开销。

新媒体背景下思政课教学“纠错码”功能优化研究--以“中国近现代史纲要”课为例

在新媒体背景下,思政课教学中充斥着大量的信息“噪声”干扰,不可避免却又直接影响着教学效果的提升,而“中国近现代史纲要”课程“以史育人”的内容特点更易遭受信息“噪声”的干扰,因此有必要引入信息论中“噪声”干扰难以消除时的纠错码应对机制,有效降低新媒体“噪声”对它的影响。利用重塑“纠错码”防范功能、维护“纠错码”纠正反馈功能、革新“纠错码”建设功能等措施辩证发力,可以将新媒体给“中国近现代史纲要”课程带来“噪声”干扰的“变量”转化为提升信息传输实效的“增量”,为提升课程育人实效提供全新思路。

新纠缠辅助量子MDS码的构造

纠缠辅助量子纠错码是经典量子纠错码的推广,通过在接收者和发送者双方预先共享纠缠态的方式实现量子通信.由于预先共享纠缠态会造成额外的费用,如何构造具有较小预先共享纠缠态的纠缠辅助量子纠错码是一个有趣的问题.本文给出了有限域Fq2上一类负循环码是厄米特对偶包含码的充分条件,通过研究其分圆陪集的结构性质,确定了不同数目的预先共享纠缠态的存在条件,并结合纠缠辅助量子纠错码的构造方法,构造了一些新的具有较小预先共享纠缠态的纠缠辅助量子Maximum-Distance-Separable(MDS)码.

基于常循环码的纠缠辅助量子Maximum-Distance-Separable码的构造

纠缠辅助量子纠错码可以看作是经典量子纠错码的引申,其与经典量子纠错码的差别在于,如果发送者和接收者双方提前共享纠缠态,在不满足对偶包含的的情况下也可以由任意经典线性码构造出来.本文通过研究分圆陪集的结构性质,利用常循环码构造出几类新的具有较小预先共享纠缠态的纠缠辅助量子Maximum-Distance-Separable(MDS)码.

基于奇偶校验极化码的量子密钥纠错方法

为了提升量子密钥分发(QKD)中密钥纠错的性能,提出了一种基于奇偶校验极化码的量子密钥纠错方法。该方法在密钥纠错过程中引入了奇偶校验极化码,并优化了奇偶校验编码策略,利用密钥极化编码后生成的奇偶校验信息完成密钥纠错。仿真结果表明:与现有的基于极化码的密钥纠错方法相比,该方法可以在相同的量子比特误码率下获得更高的纠错效率;当实际QKD实验中的量子比特误码率为0.01048时,其纠错效率达到1.34,安全成码率可达1319 b/s。

可靠通信中错误纠正码的优化研究

文章针对通信系统中错误纠正码的优化问题展开研究。首先,深入研究传统卷积码的基本原理。其次,引入自适应穿孔优化方法,旨在针对卷积码的特点进行优化,以提高纠错性能。最后,利用MATLAB仿真平台搭建实验环境,测试和比较传统卷积码与优化卷积码在不同信道条件下的性能。实验结果表明,相对于传统卷积码,优化卷积码在各种信道条件下均表现出更好的性能,具有更低的比特错误率和误码率,验证优化方法的有效性和实用性。

编码区块链中存储分配的分布式学习协议

编码区块链利用纠错码技术,将区块分为多个编码片段并分布式存储于节点中。其主要目的在于减少参与者或节点的存储需求,实现高效的存储和容错能力。然而,节点随机存储任意数量的编码片段,导致编码片段分布不均匀,从而增加节点尝试解码区块时的通信成本以及关键节点的存储开销。为此,提出一种基于强化学习的分布式协议,用来合理分配节点存储的编码片段以降低存储开销和通信成本。具体而言,节点在解码任意区块时计算存储奖励,该奖励与编码片段的存储成本和节点尝试解码区块时产生的通信成本呈反比关系。学习收敛后与现有的集中式和分布式区块链编码存储方法进行了比较,研究结果表明,节点的奖励提高了7%,且节点的通信成本降低了55%。综上,基于强化学习的分布式协议为编码区块链存储和传输性能的提升提供了有效的解决方案。

全息存储中的纠错码研究综述

大数据时代对于高密度大容量的存储技术需求与日俱增。与传统存储技术的按位记录方式不同,全息存储以二维数据页为读写单位,采用三维体存储模式,凭借存储密度高、数据转换速率快、节能安全以及超长期保存等优势,成为海量冷数据存储的有力竞争者。重点介绍了相位调制的同轴全息存储,分析了目前面向全息存储的纠错码研究现状,并详细介绍了一种参考光辅助的低密度奇偶校验LDPC码优化方案。

基于改进准循环码的FPGA抗辐射容错方法

针对SRAM型FPGA在辐射环境中易受高能粒子影响发生单粒子多位翻转的问题,提出一种基于改进位交织技术的(16,8)准循环码抗单粒子多位翻转容错方法。在分析FPGA的典型多位翻转错误图样的基础上,采用软容错中的错误检测与纠正思想将传统的(16,8)准循环码和改进位交织技术相结合来提高编解码的软容错能力。仿真和硬件平台试验表明,该方法可以实现对FPGA中由于单粒子效应所导致的至多五位突发错误的纠正和两位随机错误的检测,同时具有编解码不额外增加冗余位、实现简单和容错能力强的特点,为增强SRAM型FPGA在应用过程中的抗单粒子翻转能力、提高相关系统的辐照可靠性提供了可行途径。

基于全裕度SA的高读可靠性STT-MRAM两位量化器设计

受隧道磁阻比(Tunnel Magneto Resistance,TMR)下降、工艺偏差和热波动等因素影响,先进工艺节点(亚25 nm)下的自旋转移力矩磁随机存储器(Spin Transfer Torque Magnetoresistive Random Access Memory,STT-MRAM)的读取裕度降低,读写正确率下降。纠错码(Error Correction Codes,ECC)技术方案能有效提升STT-MRAM读取可靠性。但是,常见的一位硬判决量化器无法发挥多位量化软判决ECC编解码算法的优势,而基于模数转换器的软判决量化器在实现上又要以牺牲面积和功耗为代价。提出的面向STT-MRAM的两位量化器采用全裕度灵敏放大器(Sensitive Amplifier,SA)和电阻量化判决门限,显著降低了量化器的电路复杂度和读写错误率。结果表明,在TMR和低读取裕度条件下,基于提出的两位量化器和极化码(Polar)编码的ECC算法能实现优于基于一位量化器的里德-索洛蒙博斯-乔赫里-霍克文黑姆码(Bose,Chaudhuri&Hocquenghem,BCH)编解码方案的输出帧错误率(Frame Error Rate,FER)。此外,本文提出在STT-MRAM级联信道模型中考虑实际SA引入的读判据错误,用于准确评估读取裕度对读正确率造成的影响。结果表明,基于全裕度SA的两位电阻量化方案能够显著提升判决器的有效读取裕度,减小SA引入的读判据错误,在TMR≤90%时,实现比采用一位硬判决量化器的BCH码平均低47%的输出FER。

基于改进交织异算法的数据抗强干扰传输设计

为解决集成电路因强干扰环境的干扰而导致的数据传输错误问题,实现在强干扰工业环境的良好通信。基于纠错码可用来提高必要数据信号传输的完整性的原理,在目前现有的纠错码基础上进行改进与创新,提出一种交织异编解码方法。该织异编解码方法通过优化UART协议进行高可靠性传输,并使用CRC校验码与可靠编码模块对传输数据进行检错与纠错,使集成系统更加适应复杂多变的工业环境。最终以AD信号采集为例,对改进后的交织异算法进行了性能测试,证明该算法对于强干扰环境下数据的传输具有重要的检错与纠错作用。

5G网络纠错技术浅析

信道编码是网络通信纠错技术的首要手段,直接影响无线通信系统的效率和质量。该文通过介绍目前主流信道编码的技术原理、编解码方式,结合模拟仿真各自编码效率等方式,分析各编码方案的优劣,指出LDPC码和极化码在5G网络中应用的优势和重要性。

一种基于汉明码纠错的高可靠存储系统设计

为提高片上存储的可靠性,设计了一种基于汉明码纠错的高可靠存储系统。该电路包括检错纠错(ECC)寄存器模块和ECC_CTRL模块。CPU可通过高级高性能总线(AHB)配置ECC寄存器以实现相应功能,SRAM和Flash的读写数据则通过ECC_CTRL模块进行校验码的生成和数据的检错纠错。仿真结果表明,该高可靠存储系统能够检测单bit和双bit错误,纠正单bit错误,提高数据存储的可靠性,同时可将发生错误的数据和地址锁存在寄存器中,以免用户访问发生错误的地址。

最小二乘支持向量机多分类法的变压器故障诊断

为了提高变压器故障诊断正判率,提出了一种基于小样本的最小二乘支持向量机(LS-SVM)多分类电力变压器油中气体分析(DGA)法,即通过相关统计分析和数据的预处理,选择变压油中典型气体作为LS-SVM的输入,然后利用典型故障气体的体积分数在高维空间的分布特性诊断变压器故障类型。该法在小样本条件下可获得最优解,泛化能力很好,且没有传统支持向量机只能分两类的缺陷,很好地解决了变压器多种故障共存的实际情况。试验表明,该方法分类效果很好,可较好地解决变压器放电和过热共存时故障的难分辨问题,故障类型的正判率较高。

基于字体颜色的文本数字水印算法

根据人眼对蓝色最不敏感的特性,提出了通过修改文本字符的蓝色成分使其嵌入水印信息的一种文本数字水印算法。理论分析及实验结果表明,该算法具有水印容量大、鲁棒性较强的特点,可以弥补当前文本数字水印算法存在的鲁棒性较差、水印容量小的缺点。它在电子文档的版权保护等领域有广泛的应用前景。

西方体制Mark XIIA的Mode5数据格式分析

Mark XIIA是北约盟军统一研制的新型敌我识别系统,该系统的核心是Mode 5敌我识别。该文概述了Mark XIIA敌我识别系统的发展和系统组成,总结了Mode 5的4级工作模式,表明Mode 5不仅能完成基本的敌我识别功能,并具有态势感知、数据传输等功能;其次从安全性、数据容量、系统可靠性3个方面详细分析了Mode 5 Level 1和Level 2的数据格式特征,指出了Mode 5 Level 1和Level 2询问应答数据中的加解密数据段;最后,总结了Mode 5 IFF系统的特点。

浅海水声信道模型差异对纠错码性能分析的影响

由于水声信道复杂多变,很难进行信道建模,迄今为止并没有一个标准的统计信道模型。针对不同的研究对象,往往需要采用不同的水声信道模型,而评估信道建模差异对研究结论的影响则具有重要意义。从信道纠错码角度,在分析时不变信道模型、时变信道模型和准静止衰落信道模型的基础上,结合高效信道纠错码(以LDPC码为例),讨论了水声信道模型差异对研究纠错码性能可能带来的影响,为实际设计水声通信系统提供参考。仿真结果表明,尽管不同信道建模方式对系统解码的具体信噪比数值要求不大相同,但编译码参数优化设计的方案基本一致,海试数据则进一步验证了上述结论。

有限域上非本原BCH码的对偶包含判定

循环陪集在经典和量子纠错编码理论中具有非常重要的作用.根据CSS编码定理知,利用经典BCH码构造量子BCH码时需要判断经典BCH码是否包含其对偶码.本文给出了循环陪集的若干重要性质,根据这些性质得到了判断有限域上非本原BCH码是否包含其对偶码的准则.本文给出的判断准则时间复杂度为多项式的,并且该判断准则对本原BCH码也适用.

基于整数运算的LDPC码最小和译码算法

对低密度奇偶校验码(LDPC)在高斯信道下的译码算法进行了深入研究,提出了一种基于整数运算的最小和译码算法。在该算法中所有变量都用固定长度的整数表示,因此非常便于硬件实现,其性能在信噪比大于3dB时,与高精度浮点数的和积译码算法相当;同时对最小和算法提出了一个修正因子,加上修正因子,其译码性能有进一步的提高,特别是在低信噪比下改善较大;另外还发现在高信噪比下,该算法具有更低的错误平层。