基于密度进化的LDPC码BP译码算法的量化门限分析

针对LDPC码BP译码算法中的量化门限的取值问题,提出一种基于密度进化算法的分析方法。该方法从数学角度跟踪迭代译码过程中消息的概率密度函数,并通过计算不同量化门限对应的误码性能来选取最佳量化门限值。仿真结果表明,在分析以量化门限为参数的LDPC码集合时,误码性能会随着量化门限值的提高而逐渐收敛,同时验证了密度进化方法分析量化门限具有高效性、可行性和实用性。

协同作战系统模数转换最佳量化门限确定方法

协同作战系统中的最佳量化门限研究是指采样有效位一定的情况下,使信号在量化过程中尽可能减小误差,以获得更精确的数字信号处理结果。文中以精确目标定位的协同作战系统为例,建立实际目标传输给不同传感器的信号模型。以保证每个量化值均有同等的概率,与未知模拟信号相匹配作为最佳量化准则,传感器对接收的信号进行量化处理,经过逐层推导,得到用于计算最佳量化门限值的匹配概率公式。

基于MAP准则的无线信道密钥量化算法

在物理层安全领域中,基于无线信道的密钥生成技术包括信道探测、量化、密钥协商和保密增强等4个步骤。针对传统量化方案仅关注量化端点值设计、初始密钥不一致率(Key Disagreement Rate,KDR)偏高的问题,通过搭建对合作方量化结果进行概率推算的数学模型,获取其量化符号信息和比特软信息,提出了基于最大后验判决准则(Maximum a Posteriori,MAP)的量化算法。仿真结果表明,所提算法能取得更低的KDR,在信噪比为10 dB环境下,该算法的KDR比等概量化降低了43%,比信道交互量化(Channel Quantization Alternating,CQA)降低了35%;采用2比特量化,该算法的可生成密钥长度较CQA提高了2倍。

基于提升小波技术的阈值量化图像压缩方案

结合多级树集合分裂算法(SPIHT)能产生完全的嵌入式码流的特性,设计了一种新的阈值量化方法的彩色图像压缩算法。通过建立彩色空间的可逆分量变换,减小三个彩色分量之间的相关性,并对变换后的三分量进行提升的整数小波变换。将定义的自然数的平方作为门限值,完成对三分量小波系数矩阵的量化和联合编码。实验结果表明,本方案与传统量化方案下的SPIHT算法相比,大多数重要系数的编码长度至少减少1个比特数,当比特率非常低时,压缩效果更明显。

全球卫星导航系统数字中频信号再量化方法

GNSS抗干扰技术需要采用高位A/D量化,而现有接收机往往采用低位A/D量化,即在抗干扰前后采用不同A/D量化位数。为了不改变GNSS接收机的现有结构,因此需要研究如何将高位量化数字信号转换为低位量化数字信号。针对传统直接截取法带来信噪比损耗的问题,提出了一种基于自适应门限的GNSS数字中频信号再量化方法,该方法通过转换后低位信号的最佳概率分布即高斯分布不断调整再量化门限值,根据该门限值对高位数字信号进行再量化。理论分析并仿真比较了传统截取法和新方法再量化损耗,结果表明新方法具有更小的再量化损耗,并且针对提出的再量化方法对卫星信号进行捕获仿真,证明了该方法真实可行。

基于多用户MIMO-OFDM系统的动态有限反馈与量化算法

多用户MIMO-OFDM系统中的信道质量信息(CQI)反馈与量化算法是实现自适应资源分配的关键技术。本文利用概率论与随机过程的知识推导了反馈信息与用户服务质量(QoS)如误码率、传输速率和中断概率要求之间的数学关系,并以系统误码率要求为约束条件,给出使系统整体传输速率最大化的量化门限。仿真结果表明,本文提出的动态有限反馈与量化算法根据系统用户数及QoS要求动态调整反馈信息与量化门限,既可有效降低系统的反馈开销,还能显著提高系统的频谱效率,并且实时运算复杂度低,是一种实际可行的方案。

一种多用户MIMO-OFDM系统的CQI有限反馈和量化方案

利用多用户场景下多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统用户端的信道质量反馈信息和服务质量的相互关系,给出一种以系统吞吐量最大化为指标得到最优量化比特的方案,同时给出了用户误码率限制下的最优量化门限值.它通过推导反馈信道质量信息数与用户传输速率、中断概率之间的数学关系,在用户误码率要求下,设置最优量化门限使系统吞吐量最大化.仿真结果表明:该方案不仅能够满足系统的传输速率和平均误码率要求,还降低了反馈开销.

基于整数小波变换的图像编码研究与仿真

对原始图像分块后,通过整数平方量化阈值编码与上下文相关的零树编码的有机结合,提出一种基于整数小波变换和整数平方量化阈值的上下文相关零树编码算法ISCZ(Integer Square threshold and Context-based Zerotree)。ISCZ算法不仅缩短了各量化阈值间的距离,增加了编码过程中零树的数量,而且充分挖掘了零树符号间的相关性,克服了基于提升框架的(5,3)等整数小波变换能量集中性差的缺点。实验结果说明,ISCZ算法对静态图像的压缩效果优于目前已有的小波压缩算法。

改进的SPIHT静止图像压缩编码算法

SPIHT算法是压缩编码效率很高的静止图像压缩编码算法。针对原算法没有从最佳率失真的角度出发来选择初始量化门限这一不足之处 ,提出了一种改进的 SPIHT算法。通过理论计算和试验分析 ,得到初始量化门限 T0 和编码失真的关系 ,并导出搜索最优初始量化门限 T0 的简单迭代方法。改进的 SPIHT算法能根据输入图像的特性和给定的编码输出码率自适应地选择最优初始量化门限 T0 。在相同输出码率的条件下 ,改进的 SPIHT算法比原算法峰值信噪比提高最多达 0 .6 d