基于最大似然译码字的Petri网电网故障诊断方法

考虑到畸变的动作信号对电网故障诊断准确度的影响,提出一种基于最大似然译码字的Petri网故障诊断方法。首先,根据保护和断路器的动作逻辑关系,建立故障元件的Petri网诊断模型,并运用CPN Tools软件验证其合理性;其次,推导相关矩阵,并给出确定监督码元数量的方法;最后,应用最大似然可信度和相关代价之间的关系确定最佳错误图样,以此对畸变信号进行纠正,并根据故障映射关系做出相应的故障诊断。算例分析和不同模型诊断结果的对比表明上述方法可提高故障诊断结果的容错性和准确性。

基于预译码的极化码最大似然简化连续消除译码算法

针对极化码译码串行输出造成较大译码时延的问题,该文提出一种基于预译码的最大似然简化连续消除译码算法。首先对译码树节点存储的似然值进行符号提取并分组处理,得到符号向量组;然后比较符号向量组与该节点的某些信息位的取值情况,发现向量组中储存的正负符号分布规律与该节点的中间信息位的取值具有一一对应的关系;在此基础上对组合码中间的1～2 bit进行预译码;最后结合最大似然译码方法估计组合码中的剩余信息位,从而得到最终的译码结果。仿真结果表明:在不影响误码性能的情况下,所提算法与已有的算法相比可有效降低译码时延。

水声通信低复杂度最大似然联合均衡译码方法

现有Turbo均衡采用迭代联合均衡译码结构，这一迭代过程在信噪比高于某一门限后才能产生正向的迭代增益，当信道码间干扰较为严重或者采用高阶调制方式时，该信噪比门限较高；同时，现有Turbo均衡的性能还受限于其交织器长度，故当码块长度较短时，其性能并不理想。针对以上问题，提出了一种基于Spinal码的联合均衡译码方法。首先，该方法采用非迭代的最大似然联合均衡译码结构，有效避免了Turbo均衡迭代结构所带来的信噪比门限高问题；其次，该方法采用信息混合能力更强的Spinal码，有助于提高码块长度受限时的误码率性能；最后，该方法利用Spinal码可以有效增加相似信息序列间汉明距离的特点，将联合均衡译码时间复杂度降低为仅随信息序列长度与信道响应长度呈线性增长，解决了本方法难以实际应用于实时水声通信的难题。在抚仙湖湖试中，同样实现速率为3．34kbps数据通信，该方法的误码率优于Turbo均衡方法两个数量级以上。时变水声信道下的仿真以及湖试结果表明，该方法在码长受限的情况下仍在复杂水声信道中表现出更好性能，其所需的最低输入信噪比显著低于现有Turbo均衡方法。

基于Viterbi-双向搜索的咬尾码最大似然译码算法

传统咬尾码最大似然(ML)译码算法在译码时存在两个问题:复杂度高和消耗存储空间大。针对这两个问题,该文提出了一种基于Viterbi算法和双向搜索算法的最大似然译码算法。新算法利用Viterbi算法得到的幸存路径度量值与最大似然咬尾路径度量值的关系,删除不可能的起始状态及其对应的咬尾格形子图,缩小搜索空间;然后利用双向搜索算法中门限值与最大似然咬尾路径度量值的关系来降低双向搜索算法的复杂度,从而得到一种在咬尾格形图上高效率的最大似然译码算法。新的最大似然译码算法不仅降低了译码复杂度,同时降低了译码器对存储空间的需求。

基于Cyclic-2伪最大似然算法的Turbo乘积码在高速移动通信系统中的译码方法

采用扩展汉明码作为Turbo乘积码 (TPC)的子码时,与传统的Chase算法相比,Cyclic-2PML(循环 2伪最大似然)算法复杂度低。本文研究了基于该算法的TPC在高速移动通信系统中的译码方法,仿真比较了采用不同子码组合的TPC结合不同的调制方式在高斯信道和多径衰落信道中的性能。结果表明,以(32, 26, 4)扩展汉明码为子码的TPC,不仅具有较高的码率,同时可以获得更好的误比特率性能。

空时网格码的联合迭代最大似然估计和译码

该文提出了一种适合空时网格码的联合迭代最大似然估计和译码的方法,利用较少的导频,能够获得比传统非迭代最大似然译码更好的系统性能,仿真结果显示经过4次迭代,其性能与接收机已知理想信道信息下的最大似然译码比较只有不到1dB的损失,最后根据仿真结果给出一个导频数目和迭代次数的合理选择。

多元LDPC随机译码的似然概率快速生成算法

多元随机译码算法能有效解决译码复杂度高的问题,但似然概率生成的计算仍有较高的计算复杂度.为解决这一问题,文中提出一种针对M阶正交振幅调制下的多元低密度奇偶校验码的随机译码算法.通过计算星座图中部分星座点和接收信号点之间的欧几里德距离来确定随机译码的似然概率,而不必计算所有星座点的似然概率,省去了复杂的幂次运算.仿真结果表明,该算法能有效降低多元LDPC码随机译码的计算复杂度,性能损失较小,是一种适合多元LDPC译码器前端实现的译码算法.

基于合作似然检测和球形译码的多用户多输入输出多跳中继系统

针对多输入输出(MIMO)系统在传输数据过程中的误码率(BER)和信道容量优化问题,提出一种基于合作似然检测和球形译码的多用户MIMO多跳中继系统。首先,该系统构建二阶协作的MIMO中继系统模型对信道数据的中继传输过程以及路径损耗、阴影衰落情况进行分析;接着,通过球形译码来推导出等效的最大似然规则进行对数正态阴影衰落检测;最后提出最大调和平均信道功率选择策略,基于相关性链路度量和最大信道功率阈值为用户选择误码率更小的接入链路,从而改善多用户MIMO系统的性能。实验仿真结果显示,与基于互信息最大化的多用户MIMO多跳中继系统以及基于解码转发和多入多出技术正交空时分组编码(STBC)的中继系统相比,该系统在数据传输过程中的平均比特误码率分别降低了27.4%和32.6%,平均信道容量分别提高了9.5%和12.7%,因此在减少误码率和提高信道容量上具有较好的效果。

基于GPU的LDPC增强准最大似然译码器并行实现

增强准最大似然(EQML)译码器对于码长较短的低密度奇偶校验(LDPC)码的译码性能优于传统置信传播(BP)译码器,可较好满足5G移动通信的高可靠性要求,但由于其计算结构复杂导致译码速度大幅降低。为提高EQML译码器的译码速度,提出一种基于GPU的EQML译码器并行化加速方案,压缩并存储不规则LDPC码的奇偶校验矩阵,通过对传统BP译码算法进行重新排序以最大化利用Kernel中的线程,并对再处理过程中的每个阶段进行多码字并行译码,实现内存访问优化及流并行译码。实验结果表明,基于GPU的EQML译码器在保持纠错性能的同时,相比基于CPU的EQML译码器的译码速度约提升了2个数量级。

一种逼近最大似然的高效球形译码算法

基于球形译码算法的树状搜索结构,提出了一种用于无线通信多天线系统逼近最大似然检测性能的高效检测算法。通过设定扩张阈值,使处于搜索树底部的节点优先扩张,减少了搜索过程中的扩张节点数。根据误码性能分析,给出了一种简单的扩张阈值选取方法。仿真结果表明,该算法的计算复杂度明显低于传统的球形译码算法,且性能损失很小。同时,可调节的参数使该算法能够提供很好的性能-复杂度的折中。

基于最大似然译码的快速信道编码盲识别算法

本文针对信道编码盲识别的盲译码过程延时高的问题,提出一种基于最大似然译码的信道编码盲识别算法。该识别算法通过以最大似然译码的欧氏距离值作为识别特征量的方式,将信道译码和信道编码识别相结合。这种算法可以在信道译码过程中提前识别并终止无效译码以达到加速目的。本文利用NP准则推导出满足系统可靠性需求的最佳检测阈值。该识别算法原理简单,实现容易。仿真结果证明了理论推导的正确性,表明所提出算法在信道编码识别中具有良好的识别性能。

水声通信多通道最大似然联合均衡译码方法

水平阵是水声通信中常见的阵列接收形式,但垂直阵也有重要的应用场合。文章提出了一种适用于垂直阵的水声通信多通道最大似然联合均衡译码方法,相比现有仅在信道均衡中叠加各通道信号的多通道判决反馈均衡方法(Multichannel Decision Feedback Equalizer,M-DFE),该方法利用最大似然准则,在一体化联合均衡译码过程中融合空间多通道接收信息,将空间增益直接用于抵抗水声信道多途衰落和译码纠错,有效提升了水声通信的性能。仿真结果表明,在误码率同样达到10^(-3)的条件下,该方法所需信噪比相比M-DFE方法可下降2 dB。海上实验结果显示,在多种信道条件下,该方法实现正确译码的通信速率是M-DFE方法的1.25倍以上。

一种空时分组码最大似然检测的递归算法

空时最大似然序列估计(MLSE)方法是在已知接收的向量信号的情况下,估计已经发送出去的数据序列。论文在分析了空时编码(STBC)原理的基础上,提出了一种空时分组码的最大似然比检测的递归算法。利用STBC的正交结构,简化了最大似然准则,并且推导出递归表达式,接收端采用Viterbi译码,以较低复杂度实现最大似然译码。

连续衰落信道下适用于酉空时调制的最大似然多符号差分检测算法

为酉空时调制系统设计的多符号差分球形译码(MSDSD)能以较低复杂度获得最大似然(ML)检测性能。但是,该算法基于准静态信道假设,当将它用于快衰落信道时会出现严重的误码平层现象。本文基于连续衰落信道假设,推导了一种ML度量的递推形式,并将其嵌入自动球形译码算法中,得到了的多符号差分自动球形译码(MSDASD)算法。该算法适用于一般酉空时星座,克服了MSDSD的误码平层现象,可达到ML检测的性能,其平均复杂度在大多数情况下低于相同假设下的判决反馈检测算法。

最大似然序列检测中的Viterbi算法的实现

讨论Viterbi算法在最大似然序列检测中的实现.先给出带宽受限,存在失真且先验未知以及具有AWGN条件下信道的一种数学模型.由此得到Viterbi算法在最大似然序列检测中的表示形式,且根据其在此信道模型下的算法描述,具体分析了三种信道下最大似然序列检测中Viterbi算法的设计问题.使用MATLAB仿真实现并根据仿真结果分析其性能.提出Viterbi译码算法对于信道特性无论好坏是普遍适用的,大大补偿了存在符号间干扰(ISI)的信道的接收性能,降低了误码率.是一种信道存在符号间干扰(ISI)的接收性能的最佳补偿方法.

多天线系统中逼近最大似然的快速检测算法

该文针对无编码的多输入多输出无线通信系统中的最大似然检测接收机在发端天线数较多、调制阶数较高时计算复杂度过高的问题,提出了一种低复杂度的球形译码算法。该算法首先利用信道信息对待检测的发送信号矢量进行分组,然后对各组内的信号矢量采用球形译码进行最大似然检测,并在组间做干扰消除。理论分析和仿真表明,该算法不仅复杂度低,而且能够逼近最大似然检测的性能。

多元，LDPC编码调制系统中低复杂度的似然概率生成算法

在采用多元LDPC码的通信系统中,尤其当使用高阶调制方案时,输入到译码器中的似然概率计算复杂度非常高。其主要原因是由于似然概率通常是关于信道输出的复杂函数,其计算需已知信道参数。针对上述问题,提出了一种低复杂度的近似似然概率生成算法。依据接收信号和星座点之间的欧氏距离,将星座点所对应的有限域GF(q)上域元素的似然概率进行分块逼近,能够以较低复杂度快速生成译码器所需要的概率度量。仿真结果表明,所提出的分块似然概率逼近生成算法在译码性能上损失较小且极大降低了似然概率生成的计算复杂度,是一种适用于高速多元LDPC译码器前端实现的候选算法。

基于DNN的低复杂度联合解调译码迭代同步算法

在无线通信的诸多场景,如卫星通信、深空通信和隐蔽通信中,受限于发射功率、传输距离等因素,接收信号非常微弱。现有联合解调译码迭代同步算法,将信道编码增益作用于信号接收全过程,可有效降低接收机的同步门限,但是计算复杂度较高。利用迭代接收目标函数的形态一致特性,提出一种基于深度神经网络(deep neural network,DNN)的同步优化策略。该策略与传统的迭代同步方法相比,可在1e-5误码率下降低24%的计算复杂度。这一研究成果为迭代接收技术在更高数据速率场景下的工程应用提供了新的发展方向,同时展现出深度学习在解决复杂通信环境问题中的潜力。

乘积码基于相关运算的迭代译码

乘积码是一种能以Turbo码的思想实现译码的级联码,具有一般编码无法达到的纠错能力。本文提出一种新的乘积码迭代译码算法,其核心思想是通过输出软信息与接收软信息进行线性迭加的方式来实现反馈,此时只须提供-1和1组成的软输出矩阵就能获得很高的编码增益,仿真表明,将子译码器译码后的结果再进行一次相关运算作为软输出,译码性能可以得到进一步的提高。

CDMA系统联合检测的球译码算法

利用穷搜索的ML(MaximumLikelihood)联合检测其复杂度随输入长度指数增长,因而在实际系统中很难实现。为此,提出一种用于LAS-CDMA(LargeAreaSynchronousCodeDivisionMultipleAccess)系统联合检测的球译码算法。与原始算法相比,该算法具有更低的复杂度。仿真表明,该算法复杂度能降低大概一半。对初始半径的选择敏感性更低。在初始半径的选择足够大时,即使对于大的调制星座,也可在保证低复杂度的同时取得ML解,对于LAS-CDMA系统,该算法在ML的意义上是最优的。