LDPC硬件实现中的数据量化位数选择及其性能仿真

低密度奇偶校验(LDPC)码是基于稀疏校验矩阵的线性分组码,由于其优越的性能以及译码硬件实现的低复杂度,一直受到广泛关注。基于FPGA的译码硬件实现LDPC译码器的主要任务之一就是数据量化问题的解决。数据运算单元是整个译码器的核心,数据能否合理量化这一问题与该译码算法的可靠性、硬件电路的可实现性和译码性能密切相关。本文首先进行了译码算法的资源消耗分析,在综合考虑资源消耗和运算精度的基础上提出合理的量化数据选择,同时就量化数据位对译码器性能的影响进行了仿真。

Agent理论和技术在电子战中的应用

Agent是新兴的人工智能技术,具有许多特性。该文在设计开发雷达辐射源识别原型系统中,应用了Agent技术并着重实现了其自主性和自学习性等特性。认知过程中,知识和信念是有区别的,其特点是将知识库和信念库作为两个不同的库;通过人机交互、参数比较、加权评判及信念库和知识库的相互转换和更新,使系统能自我完善。通过在该辐射源识别原型系统中加入了智能体的知识,使电磁干扰系统具有一定的人工智能,从而对电磁环境的变化具有自适应能力。