大量仿真表明,基于幅度和的改进型加权比特翻转(modified sum of the magnitude based weighted bit flipping,MSMWBF)译码算法对于行重/列重较小的低密度奇偶校验(low density parity-check,LDPC)码而言,展现出巨大的性能优势,但对于行...大量仿真表明,基于幅度和的改进型加权比特翻转(modified sum of the magnitude based weighted bit flipping,MSMWBF)译码算法对于行重/列重较小的低密度奇偶校验(low density parity-check,LDPC)码而言,展现出巨大的性能优势,但对于行重/列重较大的基于有限域几何(finite-geometry,FG)的LDPC码,性能损失严重。首先对此现象进行理论分析。其次,引入附加的偏移项对MSMWBF算法的校验方程可靠度信息进行修正,提高了算法对行重/列重较大的LDPC码的译码性能。仿真结果表明,在加性高斯白噪声信道下,误比特率为10-5时,相比于MSMWBF算法,在适度增加实现复杂度的条件下,所提算法可获得约0.63dB的增益。展开更多
最小均方(Least Mean Square, LMS)算法因其计算复杂度低、稳定性好的特点已广泛应用于谐波检测领域中。但为了避免权重偏移,进一步提高收敛速度,提出了一种基于线性约束最小均方(Linearly Constrained Least Mean Square, LCLMS)的谐...最小均方(Least Mean Square, LMS)算法因其计算复杂度低、稳定性好的特点已广泛应用于谐波检测领域中。但为了避免权重偏移,进一步提高收敛速度,提出了一种基于线性约束最小均方(Linearly Constrained Least Mean Square, LCLMS)的谐波检测算法。该算法在LMS算法的基础上,对权重变量加入了一个线性约束条件,并应用于不同高斯白噪声环境下谐波、间谐波信号的幅值和相角参数评估。最后又在稳态信号、动态信号和电弧炉算例下检验了该算法的可行性。实验结果表明,该算法可以快速准确地检测不同环境下谐波的相关信息,且相比LMS算法有较快的收敛速度和较高的抗干扰能力。展开更多
文摘在移除二进制偏移载波(Binary Offset Carrier,BOC)信号跟踪模糊的同时,为了保持BOC信号高的码跟踪精度,提出基于加权鉴别函数(Weighted Discriminator Function,WDF)的BOC信号无模糊跟踪方法。WDF使用非相干超前减滞后功率(Noncoherent Early Minus Late Power,NELP)鉴别器和子载波相位消除(Sub Carrier Phase Cancellation technique,SCPC)鉴别器,生成无误锁点的鉴别函数实现BOC信号跟踪。针对BOC(10,5)信号,仿真结果表明,相比于SCPC、基于伪相关函数的无模糊延迟锁定环(Pseudo correlation function based Unambiguous Delay Lock Loop,PUDLL)方法和对称脉冲模糊移除(Symmetrical Pulse Ambiguity Removing,SPAR)方法,所提WDF方法在码跟踪误差方面分别改善了2.5dB、5.5dB与8.3dB,多径误差分别降为60.4%、32.8%与38.0%。因此,WDF是一种有效的、高性能的BOC信号无模糊跟踪方法。
文摘大量仿真表明,基于幅度和的改进型加权比特翻转(modified sum of the magnitude based weighted bit flipping,MSMWBF)译码算法对于行重/列重较小的低密度奇偶校验(low density parity-check,LDPC)码而言,展现出巨大的性能优势,但对于行重/列重较大的基于有限域几何(finite-geometry,FG)的LDPC码,性能损失严重。首先对此现象进行理论分析。其次,引入附加的偏移项对MSMWBF算法的校验方程可靠度信息进行修正,提高了算法对行重/列重较大的LDPC码的译码性能。仿真结果表明,在加性高斯白噪声信道下,误比特率为10-5时,相比于MSMWBF算法,在适度增加实现复杂度的条件下,所提算法可获得约0.63dB的增益。
文摘最小均方(Least Mean Square, LMS)算法因其计算复杂度低、稳定性好的特点已广泛应用于谐波检测领域中。但为了避免权重偏移,进一步提高收敛速度,提出了一种基于线性约束最小均方(Linearly Constrained Least Mean Square, LCLMS)的谐波检测算法。该算法在LMS算法的基础上,对权重变量加入了一个线性约束条件,并应用于不同高斯白噪声环境下谐波、间谐波信号的幅值和相角参数评估。最后又在稳态信号、动态信号和电弧炉算例下检验了该算法的可行性。实验结果表明,该算法可以快速准确地检测不同环境下谐波的相关信息,且相比LMS算法有较快的收敛速度和较高的抗干扰能力。