非高斯噪声中Turbo码的性能改进研究

对Turbo码在非高斯脉冲型噪声下性能的损失进行了研究,提出了一种新的基于幅度统计特性服从ClassA噪声模型的修正译码算法.该算法修正传统MAP算法的外部信息和信道信息计算公式,使之适应非高斯的ClassA脉冲噪声环境,从而改进了译码性能,计算机仿真证明新的译码算法在Class A噪声环境中比传统MAP算法具有更好的性能.

船舶低频通信中噪声幅度的概率分布探讨

随着信息时代的到来,海面上航行中的船舶需要进行通信活动。此过程中有大量噪声,造成通信信号时有时无或消失。探究此类噪声,构建一种模型叫非高斯噪声模型,利用其概率分布探讨电磁噪声、越级噪声、串频噪声这三种的概率分布,从而提高船舶低频通信能力。

船舶低频通信中噪声幅度概率分布研究

船舶低频通信中会产生大量的噪声,传统研究方式将低频通信中噪声幅度分布忽略不计,但是实际使用中会造成严重的信号阻隔。针对上述问题,提出船舶低频通信中噪声幅度概率分布研究。构建费高斯噪声模型,利用低频通信噪声幅度概率理论,为模型构建提供理论框架,利用费高斯条件实现模型组建;使用模型分析低频信道电磁噪声幅度概率分布、越级噪声数据幅度特性、串频噪声幅度概率分布。试验数据表明,分析结果与实际数据基本吻合并且能够提供理论依据。

基于EM算法的非高斯噪声参数估计

EM算法是一种从"不完全数据"中求解模型参数的极大似然估计的方法,在非高斯噪声的参数估计问题中是一种比较优秀的算法。非高斯噪声的参数估计问题的主要困难是充分统计量是不存在的,这意味着从观测空间到估计空间的映射依赖于这里试图估计的参数。在未知噪声概率密度的情况下,EM算法可以更准确地对非高斯噪声参数进行估计,估计方差接近C-R下界。