一种基于改进置信度传播的个性化推荐算法

基于RWR的方法作为一种TOP-N推荐解决了传统推荐算法遇到的大多数问题,但它只考虑了均匀结点,并且在矩阵分解时需要极大的空间代价。若将置信度传播算法引入则不会存在这些问题,然而传统置信度传播算法用全局结点来计算目标结点置信度,时间复杂度较大,因此,提出将置信度传播算法改进优化后应用于个性化推荐算法中,以用户和项目为两个结点集合,通过自适应大小区域内的结点计算目标结点的置信度,根据最终结点置信度推荐相应项目给目标用户。通过与传统置信度传播算法的对比实验,得到了在最优精度下的相应参数设置,然后与基于RWR的方法和基于项目的协同过滤算法进行比较,实验结果表明,提出的算法要优于上述算法。

快速生成QAM比特置信度软判决度量的算法

在现代通信系统中,为了保证高的信道解码增益,信道解码器均采用软输入技术。传统的软判决度量大多是基于最小欧氏距离准则生成,该文提出一种基于比特置信度快速生成QAM软判决度量的算法,通过将比特置信度引入到QAM软判决度量的计算中来减少计算的复杂性。相比基于最小欧氏距离的软判决度量生成算法,该文提出的方法在保证信道解码器性能的前提下,减少了生成软判决度量的运算量。应用于中国数字电视地面传输标准DTMB系统的仿真结果表明,该文提出的软判决度量生成算法虽然降低了计算量,但性能几乎没有任何损失,具有良好的性能和可实现性。

两种新的对数似然比简化算法及其在LDPC码上的应用

通常用取最小绝对值方法对若干比特模二和的对数似然比(LLR)进行简化,该方法存在误差积累问题,因而不是最有效的.为此,提出了两种新的LLR简化算法:正比例函数拟和修正法和逐点平均值曲线修正法,并用这两种算法替代了低密度奇偶校验(LDPC)码归一化最有效可信传播(UMP-BP)译码中的LLR计算,使其在降低译码复杂度的情况下误码率更低.仿真结果表明,对于码长1 024 bits的LDPC码,采用所提出的LLR简化算法后性能较UMP-BP译码方法有0.4 dB提高,并与最优的可信传播算法接近,计算复杂度也有明显下降.

UMP-BP算法中置信度被高估的改进

分析了用于低密度奇偶校验码迭代概率译码的最大噪声功率归一化置信度传播算法(UM P-BP算法)中置信度被高估的主要原因,提出了改进算法(MUM P-BP算法).算法中减小置信度更新值的最佳乘性系数与低密度奇偶校验码变量节点的度数成反比关系.在稍许增加译码计算量的代价下,MUM P-BP算法的误码性能超过了UM P-BP算法,接近或略优于BP算法.

一种基于置信度稳定性的SCMA多用户检测算法

稀疏码分多址(即非正交多址)(Sparse Code Multiple Access,SCMA)技术,具有在有限频谱资源下过载通信的特点,能够显著提升频谱利用率。得益于稀疏码分多址码本的稀疏性,消息传递算法(Message Passing Algorithm,MPA)成为经典多用户检测算法。在传统MPA方法中,尽管与最大似然译码具有相近的误比特率(Bit Error Ratio,BER)性能,但指数运算的复杂度仍然很高。据此,设计一种基于置信度的动态边缘选择更新方法,以减少不必要的节点运算。每次迭代中,利用因子图模型中功能节点到变量节点的置信度稳定性信息,动态判定是否需要节点更新运算。仿真结果表明,动态边缘选择方案使得算法的复杂度得到显著降低,并且能够与BER取得良好的均衡。

LDPC译码中的消息传递算法和置信传播算法等效性的证明

给出了LDPC译码中三种算法:硬判决算法、消息传递算法以及置信传播算法的详细步骤,证明了消息传递算法和置信传播算法的等效性,得出了消息传递算法是置信传播算法对数域的实现方法.

基于可靠性更新的低复杂度BP译码算法

基于部分符号更新策略的BP(Belief Propagation)译码算法减少了LDPC(Low-Density Parity-Check)码的译码运算量,提高了译码效率。然而在其译码过程中,由于变量节点可靠性判决准确率不高,而且可靠性被误判的错误节点无法在后继的译码中得到修正,译码性能大大降低。该文提出一种改进的节点可靠性判决准则,提高迭代过程中对变量节点可靠性判断的准确率;同时,在每次迭代结束后,重新衡量所有变量节点的可靠性,以此来消除可靠性误判对译码性能的影响。仿真结果表明,改进的算法不仅使传统BP译码的复杂度降低,而且提高了BP算法的译码性能。

一种低复杂度的短LDPC码级联译码算法

为了提高短低密度校验码(Short LDPC)的纠错性能,在研究盒匹配译码算法(BMA)和置信度与分阶统计译码级联算法(BP-OSD)的基础上,提出了一种新的针对短LDPC码译码的BP-BMA级联算法。该算法充分利用了BMA算法具有较低译码复杂度的特性。然后,利用该算法结合对数似然比累积(ALLR)算法进行了计算机仿真。仿真结果表明:BP-BMA级联算法与BP-OSD相比,译码性能有所提高,且译码复杂度大大降低了,在译码性能和复杂度间取得了很好的折中。

一种利用ABP基于可信度迭代的RS码软译码算法

本文研究了自适应置信度传播和分阶统计译码的级联译码算法(ABP-OSD)。然后,我们把ABP-OSD算法和累积对数似然比(ALLR)算法进行结合,提出了一种RS码软译码算法ALLR-ABP-OSD。仿真结果表明,ALLR-ABP-OSD级联算法译码增益有所提高,在RS码译码性能和译码复杂度间取得了较好的折中。

基于多尺度局部区域能量最小化算法的图像分割

常规多尺度MRF模型中固定的四叉树结构造成图像分割结果中常产生块现象和非连续边缘.为解决这一问题,提出了一种新的多尺度MRF模型,并建立了基于区域消息传递的置信度传播(BP)算法,通过BP算法在多尺度MRF模型中对区域消息进行传递;在层间,从粗糙层向精细层进行消息传递时,利用提出的MRF模型父子区域之间的重叠,有效初始化了精细层消息的初值,避免了多尺度MRF模型层间误分类的传递;最后基于MPM准则对分割结果进行估计.实验结果表明提出的算法不仅得到了更准确的图像分割结果,而且具有较快的分割速度.

一种具有边缘保持的多尺度马尔可夫随机场模型图像分割方法

针对图像分割中常规四叉树结构的多尺度马尔可夫随机场模型非重叠区域在最优化过程中所造成的块效应,以及建模和推理过程导致低分辨率图像边缘细节模糊、缺失的现象,提出了一种具有边缘保持的多尺度马尔可夫随机场(Edge Preserving Multi-Resolution Markov Random Field, EPMRMRF)模型。该模型首先利用邻接区域之间的交互重叠约束,将局部区域的优化传递到相邻区域;其次采用具有边缘保持作用的Cauchy分布提取图像的多尺度边缘先验知识,在不同尺度上实现图像局部区域特征和多尺度边缘特征的融合。之后,为了对EPMRMRF模型进行迭代优化,提出一种分层区域置信度传播算法(Hierarchical Regional Belief Propagation Algorithm,HRBP),基于最大后验准则,求解马尔可夫随机场最大后验全局分布。实验结果表明,EPMRMRF模型和HRBP分割算法不仅有效保持了图像分割结果的边缘,获得了更好的分割结果,而且具有较快的分割速度,概率兰德指数相似性评价指标平均提升至0.890 9,全局一致性误差差异性评价指标平均降低至0.192 3。

自适应先验马尔可夫随机场模型的图像分割算法

针对全局同态先验马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)模型在图像分割中不能有效利用图像局部统计特征的问题,提出了一种基于局部自适应先验MRF模型的图像分割算法。该算法基于贝叶斯理论,利用局部先验Potts模型描述图像的局部特征,建立了一种局部自适应先验MRF模型;提出了基于区域的置信度传播(Belief Propagation,BP)算法,把图像的局部区域特征传递到全局,最终基于最大后验准则(MAP)得到图像的分割结果。实验结果表明:所提模型对于图像中的噪声或者纹理特征等具有较好的分割,分割结果明显优于全局同态先验MRF模型;提出的自适应先验MRF模型对于图像的噪声或者纹理突变信号的干扰具有较强的鲁棒性;算法具有较少的迭代次数和较好的分割结果,且分割时间较短。

Beyond-BP译码算法综述:原理与应用

低密度奇偶校验码因其具有逼近香农限的优异性能,现已在多种标准和系统中得到广泛的应用。但为了使其能够满足不同应用场景下通信系统对纠错性能、计算复杂性、译码时延、硬件资源损耗以及功耗等方面的要求,需要对用于LDPC码译码的置信传播算法进行进一步的研究与改进。该文从译码算法的改进动机、方法论、计算复杂度以及性能表现等角度入手,对近些年出现的一些Beyond-BP译码算法进行了综述。并在最后对用于迭代接收系统的译码算法改进工作进行了讨论,为未来算法的改进工作提供一点思路。

基于局部自适应先验MRF模型的快速BP图像分割算法

针对常规MRF分割模型不能有效描述图像的局部特征、常导致图像的过分割现象,提出了一种局部自适应先验的MRF模型。该模型利用图像的邻接区域信息建立了一种局部自适应特征MRF模型。基于提出的模型,建立了一种具有快速收敛策略的区域BP算法对MRF模型的区域消息进行传递,有效解决了区域BP算法的计算量大的问题。实验结果表明,与常规区域BP算法相比,提出的分割方法具有更快的分割速度和精度。

MIMO系统中基于置信度传播的多用户检测算法

MIMO(mltiple—input,mltiple-output)系统中不同发送天线发射的信号在接收天线上叠加,形成相互干扰,可以采用多用户检测算法进行解调以提高系统性能.因此提出将LDPC码解码理论中的置信度传播(belief propagation)思想引入MIMO系统的解调技术,从而得到了一种新的基于置信度传播的多用户检测算法.新算法的复杂度只与发送/接收天线数目的平方成正比.仿真结果表明,新算法在低信噪比条件下误比特率性能优于传统的线性MMSE多用户检测器,但在高信噪比条件下则存在误比特率的“地板效应”,因此比较适合于采用信道编码的系统.虽然该算法是基于MIMO系统地推导而来的,但显然它也可以被推广应用到一般的CDMA系统中去.

基于变量节点更新改进的自修正最小和算法

针对最小和(Min-Sum,MS)算法在奇偶校验码上的译码性能较差的问题,提出了一种改进的MS算法.如果新变量节点消息和先前变量节点消息的符号不同,通过对新变量节点消息和先前变量节点消息动态加权处理修改迭代过程中的变量节点消息,以降低MS过高估计的不利影响.利用深度学习方法实现的译码器不仅能够抑制MS近似的影响,同时能够抑制码结构中循环的不利影响.仿真结果表明,与MS算法相比,改进的算法在几乎不增加复杂度的条件下获得了译码性能的显著提高,并且在中短码上的译码性能优于经典的置信度传播(Belief Propagation,BP)算法.

LDPC码的几种译码算法比较

信道编码的译码算法是决定编码性能和应用前景的1个重要因素,LDPC码成功的1个重要原因是它在译码算法上的优势。介绍了LDPC码常用的译码算法LogBP算法,然后由LogBP算法推导出它的近似算法———最小和译码算法,之后结合密度进化理论得到改进型的最小和译码算法。通过仿真比较了3种译码算法在AWGN信道上的误码性能和复杂度,表明改进型的最小和译码算法误码性能最好、复杂度适中,最适合硬件实现。

基于MMSE的大气激光通信中LDPC码BP译码算法研究

针对大气激光通信中低密度奇偶校验码(LDPC)置信传播(BP)译码算法复杂度高的问题,对几类BP-Based简化译码算法进行了分析,并基于最小均方误差准则(MMSE)对Scaled BP-Based和Offset BP-Based两类改进译码算法的优化设计进行了探讨,得出两类算法的最优校正因子,并给出了数值计算.在不同的湍流强度下,对码长1008的(6,3)比特填充LDPC码进行了仿真实验,结果表明,对于短码长的LDPC码,当译码BER=10-5时,最小和算法(UMP BP-Based)相对于BP算法有0.1～0.15dB的译码性能损失;基于MMSE设计的两类算法相比BP算法大大降低复杂度的同时,译码性能与BP算法相当,甚至优于BP算法,优于UMP BP-Based算法0.075～0.15dB.

基于置信度传播算法的嫦娥三号全景相机数据匹配方法研究

全景相机是嫦娥三号重要载荷,与其他载荷共同完成巡视区地形地貌、撞击坑、地质构造等科学目标.其中,月表数字高程模型由全景相机获取,是开展上述科学分析的重要依据,高程模型的建立依赖于全景相机数据的匹配.分析月表形貌和全景相机数据的特点,本文基于置信度传播理论,综合灰度与梯度信息,提出融合灰度与梯度特征的视差能量模型;同时在置信度解算时,依据像素点与邻域梯度进行有效的能量传递,防止视差断裂区域能量的不当传递,保证全局匹配质量.试验选取两组立体像对,分别代表视差断裂区以及高亮区,结果表明本文提出的方法匹配正确率较传统置信度匹配高,从而能保证精度较高的月表DEM构建结果.

求解双目立体视觉的迭代多群体蚁群算法

作为典型的NP问题,双目立体视觉中的匹配一直是研究的热点。提出一种适于求解立体匹配问题的并行、迭代、基于信息反馈的多群体蚁群算法。该算法中子群体完成每个扫描行对应的子优化问题;协调者收集并分析所有子群体的结果,通过投票决定可能匹配的边缘,进而把这种信息转换成信息素传播给子群体,如此迭代直到优化结束。还讨论了双目立体匹配过程中的约束问题,并给出算法的收敛性证明和仿真实验。