改进Min-sum的LDPC译码算法研究

为了弥补Min-Sum译码算法相对于LLR-BP算法的性能缺陷,降低LLR-BP算法的实现复杂度,提出一种改进型Min-Sum译码算法,将Normalized BP-Based和Offset BP-Based 2种算法有效地结合,在计算校验节点消息时,同时引进校正因子和偏移因子,并通过最小均方差准则来选择参数。仿真结果表明,在误码率相同的条件下,改进型Min-Sum译码算法比Min-Sum算法、Normalized BP-Based算法和Offset BP-Based算法具有更好的译码性能,译码性能逼近于LLR-BP译码算法。

一种高效强K-栅栏覆盖构建算法

K-栅栏覆盖是无线传感器网络覆盖控制的研究热点之一。本文构建了强栅栏覆盖模型,提出了分区强K-栅栏覆盖构建算法PMNSB,用最少的节点形成强栅栏。首先把监控区域分成多个子区域,通过匈牙利算法选用移动距离之和最少的网格集合为基准1-栅栏覆盖,缺少移动节点的子区域,选择附近区域的剩余移动节点修补形成1-栅栏覆盖。水平相邻的两个子区域之间构建竖直栅栏,这些1-栅栏合起来构成强K-栅栏覆盖。仿真结果证明了该方法的有效性,本文的研究对提升无线传感器网络的性能具有重要的理论与实际意义。

一种基于最大最小距离和SSE的自适应聚类算法

K均值聚类是一种常用的聚类算法,需要指定初始中心和簇数,但随意指定初始中心可能导致聚类陷入局部最优解,且实际应用中簇数未必是已知的。针对K均值聚类的不足,文中提出了一个自适应聚类算法,该算法基于数据实例之间的最大最小距离选取初始聚类中心,基于误差平方和(SSE)选择相对最稀疏的簇分裂,并根据SSE变化趋势停止簇分裂从而自动确定簇数。实验结果表明,该算法可以在不增加迭代次数的情况下得到更准确的聚类结果,验证了所提聚类算法是有效的。

IRA码简化译码算法的研究

不规则重复累计码BP译码算法具有接近Shannon限优越性能,但具有较高的复杂度。为了降低复杂度,提出了IRA码最小和算法和曲线折线化算法。最小和算法具有简单、容易实现的特点,但使译码性能较大幅度地降低。曲线折线化算法使循环译码算法在复杂度和性能之间取得了较好的折衷。仿真结果表明,曲线折线化算法在复杂度大幅度降低的情况下性能接近BP算法。

安全两方向量优势统计协议及其应用

安全两方向量优势统计问题是百万富翁问题的推广问题,用于两方在不泄漏自己保密向量信息的前提下统计出满足大于关系的分量的数目.本文在半诚实模型下利用加同态加密体制解决了安全两方向量优势统计问题,分析了该解决方案的正确性,安全性和复杂性;利用该优势统计协议设计了一个安全两方向量分量和排序协议,并且将设计的安全两方向量分量和排序协议应用于安全生成最小树图形算法中.

基于变量节点LLR消息加权的改进最小和算法

为了提高低密度奇偶校验(LDPC)码的单最小值最小和(single-minimum Min-Sum,sm MS)算法的误码性能,提出了一种基于变量节点LLR(Log Likelihood Ratio)消息加权的改进最小和(Improved Min Sum algorithm based on weighted message LLR of variable nodes,IMS-WVN)算法。首先,将迭代次数所确定的次小值的估值参数与最小值相加后取代次小值,以增强sm MS算法校验节点的可靠度。然后,将变量节点输出LLR消息与迭代前LLR消息进行加权处理,降低变量节点的振荡幅度,降低平均译码迭代次数。仿真结果表明,在信噪比为3.2 d B时,IMS-WVN算法的误码性能比VWMS算法提升0.53 d B,当误码率为10-5时,IMS-WVN算法平均译码迭代次数较MS算法减少58%。

基于归并算法的高速LDPC流水线译码器设计与实现

LDPC码是一种纠错能力极强的编码,已广泛用于新一代数字电视,深空探测,卫星通讯等多种领域,基于不同要求出现了许多不同的编码标准,所以定制化的LDPC码译码算法的硬件实现已成为当今的研究热点之一。为满足卫星通信中高速数据传输的需求,使用LDPC码Normalized最小和译码硬件实现算法以及归并算法原理,并结合FPGA适合并行计算的特点,提出一种基于流水线的部分并行LDPC译码的FPGA设计,通过仿真和实验,最终完成满足卫星高速通信需求的LDPC译码器设计。最终使用Altera公司FPGA上完成译码器设计,整个系统在时钟频率为150 MHz的条件下,数据处理速率达到1.5Gb/s以上,数据吞吐率达到750 Mb/s纠错性能优异,完全满足卫星高速数据处理要求。

LDPC码的分层类拟合修正最小和译码算法

低密度奇偶检验码(LDPC)是一种广泛使用的信道编码,尤其在长码时性能更佳。与编码相对应的便是译码,起初LDPC译码算法的复杂度很高,因此在最小和(MS)译码算法中为了降低算法的复杂度,采用了近似运算,虽然有效地降低了算法的复杂度,却牺牲了部分的误码性能。针对这一现象,本文在最小和译码算法的基础上,再一次作出近似运算,提出类拟合修正最小和(CFMMS)译码算法。该算法会根据MS算法中的非线性函数构造出一种类拟合函数,可以对不同阈值内的变量节点信息作出不同的处理,尽可能实现对校验节点更新过程的准确补偿,使得到的结果更加接近于置信传播算法;在此基础上,应用分层式调度策略,提出一种分层类拟合修正最小和(LCFMMS)译码算法,改变了节点信息的更新顺序,提升了迭代更新中节点信息的可靠度,使得译码的收敛速度得以提升,同时节省了存储空间。仿真和数值结果表明,该文提出的译码算法在一定程度上提升了误码性能,且运算复杂度低、译码收敛速度快。

一种改进的LDPC码低复杂度最小和算法

研究了低密度奇偶校验(Low-Density Parity-Check,LDPC)码的单最小值最小和(Single-Minimum Min-Sum,SMMS)算法,为了提高译码性能,在此基础上提出一种信道自适应可配置LDPC码最小和译码(Adaptive Configurable Min-Sum,ACMS)算法。ACMS算法在BP译码时的横向消息迭代更新过程中,LLR次小值用一个基于迭代次数的估算参数与最小值相加来取代,同时根据每次判决时的错误比特个数对不同信噪比下的估算参数进行动态修正。仿真结果表明,ACMS算法整体上提高了译码性能而仅增加少量复杂度。

LDPC码的自适应补偿最小和译码算法

LDPC码置信传播算法由于复杂度过高而无法实际应用,最小和算法虽然能降低复杂度但却带来了较大的性能损失。补偿最小和算法通过在最小和算法中引入固定修正因子,在几乎不增加算法复杂度的条件下获得接近置信传播算法的性能。为了进一步提升补偿最小和算法的性能,给出了补偿最小和算法的自适应修正因子的计算方法并结合层译码调度策略,提出层自适应补偿最小和算法。仿真表明,所提算法具有更优的性能和更快的收敛速度。

基于偏移量近似的改进型RA译码算法研究

RA码的译码通常是利用BP译码算法来实现的,但是BP译码算法的硬件电路复杂。虽然最小和译码算法能够简化BP译码算法,但它是以牺牲性能为代价的。为了让译码算法在复杂度和译码性能之间取得较好的折衷,提出一种改进型RA译码算法。该算法采用偏移量近似的方法来逼近于BP译码算法,能够降低BP译码算法的复杂度。仿真结果表明,与BP译码算法相比,改进型RA译码算法能够在降低算法复杂度的同时保持良好的译码性能,与最小和译码算法相比,改进型RA译码算法的复杂度几乎不变,但译码性能得到了明显的提高。

基于偏移量和归一化的改进型TPC译码算法研究

Turbo乘积码(Turbo Product Codes,TPC)能够在接近Shannon极限的低信噪比情况下,获得较低的误码率。但是TPC译码算法的硬件电路复杂,虽然最小和译码算法能够简化TPC译码算法,但它是以牺牲译码性能为代价的。为了让译码算法在复杂度和译码性能之间取得较好的折衷,根据似然概率,通过引入偏移量参数和归一化参数,提出基于偏移量和归一化的改进型TPC译码算法。仿真结果表明,与TPC译码算法、最小和译码算法相比,基于偏移量和归一化的改进型TPC译码算法能够在降低算法复杂度的同时保持良好的译码性能。

多用户双向AF MIMO中继系统的联合预编码算法

近年,双向放大转发(amplify-and-forward,AF)多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)中继系统中的预编码设计吸引了越来越多研究学者的兴趣。然而,在实际MIMO中继通信系统中,针对双向传输下的系统,对多用户模型进行的研究较少。由此,针对多用户双向AF MIMO中继系统模型,提出了一种联合预编码算法。采用在所有节点功率限制下,以最小和均方误差(minimun sum mean square error,MSMSE)设计准则去求解联合信源、中继和信宿端多用户的非凸优化问题,将最初的非凸优化问题转化成多个子优化问题,并利用半正定规划设计、平方约束二次规划设计以及二阶锥规划设计求解子优化问题。之后通过交替迭代方法进一步求解每个子凸优化问题局部优化值,达到优化所有节点矩阵变量的目的。所提算法较现有的算法,不仅在优化问题方面考虑更全面、更实用,而且实验仿真结果验证,提出的算法在系统和均方误差(sum mean-square-error,SMSE)性能、和速率以及误码率(bit-error rate,BER)上有均有改善。

IRA码最小和译码算法的改进算法

研究了重复累积(IRA)码的简化译码算法。IRA码的BP译码算法具有较高的复杂度,为了降低复杂度,首先提出将最小和算法应用于IRA码。然而,最小和算法使译码性能降低约1.2 dB。为了在复杂度和译码复杂度之间取得较好的折衷,提出了对IRA码的最小和算法的改进算法:归一化算法和偏移算法。仿真结果表明,IRA码归一化算法和偏移算法在复杂度略有增加的情况下,性能得到明显改善。

一元非线性回归模型参数估计的ExcelVBA算法与程序实现

为了拟合带有2个参数的一元非线性回归模型,提出了一种ExcelVBA程序算法。该算法根据"残差平方和最小"原则通过建立关于参数的For循环语句并利用最小值传递的思想,从而获得一元非线性回归模型的参数值。实例证明该算法简单实用。

基于FPGA的WIMAX LDPC码译码器设计与实现

提出了基于TDMP-NMS算法的部分并行LDPC码译码器结构,其具有TDMP算法译码收敛快和NMS算法保持较好误码率性能下实现简单的优点.该译码器支持WIMAX标准中所有码长和码率LDPC码的译码.设计了一种基于桶形移位寄存器的重组网络单元,实现了对该标准中19种码长LDPC码译码的支持.采用一种适合于TDMP算法及其各种简化算法的动态迭代停止准则,使译码器能根据译码情况自适应地调整迭代次数.结果显示所提方案在提高译码器吞吐率的同时有效减少了译码器的硬件资源消耗.

改进型TPC译码算法研究

Turbo乘积码(Turbo Product Code,TPC)能够在接近Shannon极限的低信噪比情况下,获得较低的误码率。但是TPC译码算法的硬件电路复杂,虽然最小和译码算法能够简化TPC译码算法,但它是以牺牲译码性能为代价的。为了让译码算法在复杂度和译码性能之间取得较好的折衷,根据似然概率,通过同时引入偏移量参数和归一化参数,提出一种改进型TPC译码算法,并且利用最小均方误差准则来计算相关参数。仿真结果表明,与TPC译码算法、最小和译码算法相比,改进型TPC译码算法能够在降低算法复杂度的同时保持良好的译码性能。

基于最小均方误差的改进型IRA译码算法研究

IRA码的译码通常是利用BP译码算法来实现的,但是BP译码算法的硬件电路复杂。虽然最小和译码算法能够简化BP译码算法,但它是以牺牲性能为代价的。为了让译码算法在复杂度和译码性能之间取得较好的折衷,根据最小均方误差准则,提出一种改进型IRA译码算法。仿真结果表明,与BP译码算法相比,改进型IRA译码算法能够在降低算法复杂度的同时保持良好的译码性能,与最小和译码算法相比,改进型IRA译码算法的复杂度几乎不变,但译码性能得到了明显地提高。

混合SDN的多目标路由优化算法

为充分利用SDN(Software Defined Network,软件定义网络)节点的优势来优化网络性能,混合SDN的流量工程成为当前的研究热点,而路由优化是实现流量工程目标的重要策略之一。但是,当前混合SDN的流量工程中未考虑网络整体的负载均衡以及SDN节点的处理能力。针对上述问题,提出了一种多目标路由优化算法——MCS(Minimum Cost Sum,最小化代价和),综合考虑整个网络的传输延迟与链路利用率,同时保证SDN节点的处理能力满足实际约束,最终实现全网综合性能的最优化。实验结果表明,当网络整体负载较轻,MCS与现有的SOTE(SDN/OSPF Traffic Engineering,软件定义网络/开放最短路径优先流量工程)算法性能相近;而当网络负载加重时,MCS相比于SOTE,可将网络负载降低约9%,因此,MCS算法具有更高的优化能力。

基于偏移量近似的改进型IRA译码算法研究

IRA码的译码通常是利用BP译码算法来实现的,但是BP译码算法的硬件电路复杂。为了让译码算法在复杂度和译码性能之间取得较好的折衷,提出一种改进型IRA译码算法,该算法采用偏移量近似的方法来逼近于BP译码算法,能够简化BP译码算法的复杂度。仿真结果表明,与BP译码算法相比,改进型IRA译码算法能够在降低算法复杂度的同时保持良好的译码性能,与最小和译码算法相比,改进型IRA译码算法的复杂度几乎不变,但译码性能得到了明显的提高。