信源反馈条件下Raptor码的一种解码算法

在Raptor码普通译码方法的基础上,结合信源信道联合译码方法,提出一种利用信源解码器反馈信息作为输入的改进译码的算法,并对此算法进行试验仿真以及参数研究。测试结果显示,在信源信道联合编码条件下,使用这种双信息来源的译码的算法,可以使得信道解码的成功率大幅提高,残留误码率大幅降低。最后,将这种算法与JPEG2000信源编码结合测试,图像的PSNR值比普通译码方法最高提高了6dB。在信道条件恶劣的无线传输中具有重要意义。     

基于压缩感知的网络编码算法

针对网络编码导致信息传输复杂性增加的问题,提出一种基于压缩感知的网络编码算法.利用优化的压缩感知技术在信源处对即将进行网络编码的彩色图像信息进行压缩优化,以减少冗余信息的传输,提高编码效率,并利用稀疏信号的少量投影值重构出原始信号.仿真结果表明,该算法能减小网络编解码计算开销和所占内存空间,并保证重构信息的高还原性.     

联合译码在图像无线传输中的应用

对Turbo码编码结构作了适当调整,进行信道编码的不仅有信源编码信息还有信源信息的统计特性,将信源编码后码流中存在的残留冗余特性应用到被传输的信源编码信息在进行Turbo码译码的算法中,给出了实验结果。通过结果比较发现,改进算法提高了Turbo码译码的纠错性能。     

类卷积译码的容错解扰算法

针对自同步扰码系统的联合信源信道译码问题,本文将自同步扰码看作一种特殊的卷积编码,提出了类似卷积译码的软输入软输出(SISO)自同步去扰算法。该算法利用信源冗余更新扰码序列的外信息,在信道译码时作为先验信息进行译码,实现了自同步去扰与信道译码之间的软信息交互,充分利用了信源冗余信息,使得接收系统的性能得到了有效提升。仿真结果表明,在TPC编码条件下,当信源冗余度为70%时,联合信源信道译码的性能增益约为4.1dB。相比于单一纠错编码系统,当通信系统中存在自同步扰码时,联合信源信道译码具有更大的性能增益。      

宏微协同组网下基于小区分簇的联合传输与无线资源分配

针对宏微协同组网下小区间无线资源管理问题,文章提出一种大规模多入多出系统下基于微小区分簇的联合传输和动态频谱分配策略,该策略分两步执行以优化网络加权和速率.首先,所提算法根据各用户当前的信道状态执行微小区分簇,以尽可能地降低小区间干扰,提升系统容量.接着,宏基站和各微小区簇根据所服务用户当前的业务请求信息分别为其动态分配子载波,以最大化网络加权和速率,并提升资源利用率.仿真结果显示,该文提出的微小区分簇和动态频谱分配策略能在尽可能降低宏微协同组网中用户间干扰的同时,有效地提升系统吞吐量.     

基于博弈的大规模无线传感器网络分簇算法

合理的分簇方式能够有效延长大规模无线传感器网络(LS-WSN)的寿命,从而降低其部署使用成本。当前很多WSN分簇的研究均假设节点均匀分布,这与实际应用中的大规模WSN有所差距。该文针对节点非均匀分布的大规模WSN,提出了一种分簇算法。该算法在基于蜂窝结构虚拟网格的位置分簇之后,引入博弈理论设计分簇调整流程,使网络达到各簇中节点数尽量均匀的分簇状态。理论分析和仿真结果证明,通过该方法进行分簇,可以有效均衡各个簇中的节点数,从而延长网络有效寿命。     

LDPC编码调制系统中基于反馈LLR均值的迭代解调/译码算法

该文针对LDPC码编码的BICM系统,提出一种对LDPC码译码器输出外附信息的计算方法进行改进的迭代解调/译码算法。与传统的解调/译码算法不同在于,该算法对每次BP迭代中译码器输出的各编码比特的外附LLR分别求均值后,再将其作为先验信息反馈给软解调器开始下次的迭代解调/译码。采用该方法可有效地减轻LDPC码在BP迭代过程中某些比特LLR值的振荡现象,从而使得传递给软解调器的外附信息更准确。仿真结果表明,和传统的两种迭代解调/译码算法相比,该算法能进一步提高LDPC编码BICM迭代系统的译码性能,而复杂度并无明显增加。     

采用LDPC码的分布式联合信源信道网络编码

提出了采用低密度奇偶校验码的分布式联合信源信道网络编码方案,应用于两源一中继一目的节点的无线传感器网络中.在方案中,信源节点通过传输系统信道码的校验位与部分信息位,同时实现了信源压缩与信道纠错.中继节点有效利用数据的相关性进行译码,并进行部分数据比特删余,减少因中继端网络编码引起的错误传播,仿真验证了方案的有效性.应用了不等差错保护思想,更贴近实际应用场景,利于目的节点进行更好的低误差解码.     

车联网下基于网络编码的高吞吐量多径路由算法

在车联网中,由于车辆节点间无线链路的频繁中断易导致数据重传,使整个车辆组网性能急剧下降。为此,面向车联网提出了一种增强吞吐量的多径路由算法,其核心是使车辆节点分簇算法支持网络编码,从而达到对乱序和丢失报文恢复的目的。该算法首先采用协同编码通信模型来实现分簇后同簇车辆节点互相协同的多路径传输,然后采用网络编码对源端车辆和中间车辆节点发送的数据进行线性编码操作,最后在目的端节点予以解码。在基于QualNet仿真平台上的实验结果表明,该算法能够有效地提升车联网中多径路由的吞吐量。     

基于TTCM的联合编码调制算法

提出了一种具有高频带利用率和高重建质量的联合编码调制算法.采用Turbo码网格编码调制TTCM作为编码调制(CM)方案,按"最小化端到端失真"准则最优化设计信源解码器,直接利用TTCM解码输出的软判决值进行信源译码.仿真表明,相对于硬判决分离译码,本文算法将重建信号的信噪比提高了约2dB.     

一种基于网络编码协作的高能效无线传感器网络机制

Energy-efficient communications is crucial for wireless sensor networks (WSN) where energy consumption is constrained. The transmission and reception energy can be saved by applying network coding to many wireless communications systems. In this paper, we present a coded cooperation scheme which employs network coding to WSN. In the scheme, the partner node forwards the combination of the source data and its own data instead of sending the source data alone. Afterward, both of the system block error rates (BLERs) and energy performance are evaluated. Experiment results show that the proposed scheme has higher energy efficiency. When Noise power spectral density is -171dBm/Hz, the energy consumption of the coded cooperation scheme is 81.1% lower than that of the single-path scheme, 43.9% lower than that of the cooperation scheme to reach the target average BLER of 10-2. When the channel condition is getting worse, the energy saving effect is more obvious.     

Research on adaptive compression coding for network coding in wireless sensor network

Based on the sequence entropy of Shannon information theory, we work on the network coding technology in Wireless Sensor Network (WSN). In this paper, we take into account the similarity of the transmission sequences at the network coding node in the multi-sources and multi-receivers network in order to compress the data redundancy. Theoretical analysis and computer simulation results show that this proposed scheme not only further improves the efficiency of network transmission and enhances the throughput of the network, but also reduces the energy consumption of sensor nodes and extends the network life cycle.     

Construction method of double unicast network coding

In order to use network coding technology for data transmission in double unicast network,a construction method of double unicast network coding was proposed.The pre-coding strategy was implemented at each source node,the random linear network coding combined to the multi-objective optimization evolutionary algorithm was adopted to design the local coding vector of each channel.At the each sink node,the base vector of zero space of matrix was used to eliminate some information interference,and then the two-level pre-coding strategy was used to control the transmission rate at source.Thus,each sink node could be decoded successfully.With the proposed method,the approximate reachable information rate region of double unicast network coding could be determined and the transmission scheme for each vector in the reachable information rate region could be designed.Theoretical derivation and simulation calculation show the effectiveness of the proposed method.     

A Novel Network Coding and Multi-path Routing Approach for Wireless Sensor Network

In recent times, there have been many advances in the field of information theory and wireless sensor network (WSN) technologies. Network coding is a new paradigm in data transport and promises to change many aspects of WSN. This paper proposes a network coding multipath routing algorithm in WSN (NC-WSN). It is typically proposed in order to increase the reliability of data transmission or to provide load balancing. We evaluate and compare our technique with several existing approaches by a set of simulations, using different scenarios and topologies. The simulations results suggest that the multipath diversity achieved with our proposition can significantly improve the network response time.     

基于混合CS的WSN六边形格状优化分簇路由算法研究

建立基于混合CS的六边形格状WSN分簇模型,定量分析网络数据传输次数与数据压缩比例和分簇大小的关系,并求解最优网络分簇个数。提出基于混合CS的WSN六边形格状优化分簇路由算法,均衡网络通信开销的同时减少数据传输次数。通过仿真实验验证所提出的优化分簇模型与算法优于传统分簇模型,能有效降低网络数据传输次数。建立基于混合CS的六边形格状WSN分簇模型,定量分析网络数据传输次数与数据压缩比例和分簇大小的关系,并求解最优网络分簇个数。提出基于混合CS的WSN六边形格状优化分簇路由算法,均衡网络通信开销的同时减少数据传输次数。通过仿真实验验证所提出的优化分簇模型与算法优于传统分簇模型,能有效降低网络数据传输次数。     

网络拓扑未知环境下确定性网络编码数据传输

针对网络拓扑未知且宿点具有至源点的反馈路径的单源组播问题,提出了确定性网络编码数据传输的编码构造方法.把组播连接过程分为试播与数据传输两个阶段,在试播阶段,源点作为中心控制节点,采用随机线性网络编码策略反复组播试验包至网络,宿点反馈信息至源点,分别测试出组播容量和各信道的编码向量.在数据传输阶段,利用试播阶段获得的参数,采用确定性网络编码数据传输策略传输数据.理论分析表明了方法的可行性,仿真测试结果表明了方法的有效性.     

机会网络中高效的数据分发机制—CRLNC

针对如何提高机会网络中数据分发效率的问题,提出了一种数据分簇和随机线性网络编码结合的数据分发机制——CRLNC。其核心思想是先将数据分成几簇,然后在簇内分成相同数量的数据块,源节点发送一簇中的数据块,中间节点运用随机线性编码算法将其中的数据块编码转发出去,目标节点接收到其中的编码数据块后采用高斯—约旦消元法将数据渐进还原。在这种数据分发机制中,针对节点缓存空间的冗余问题提出一种基于簇号和线性相关性的节点缓存策略。理论分析和仿真结果证明,与传统的数据分发相比,该算法可以有效地提高网络吞吐量,减小端到端的时延。     

基于遗传聚类的无线传感器负载均衡路由算法

通常的无线传感器分簇网络存在节点负载不均衡的问题。为均衡各节点能量消耗,延长网络生存周期,将K均值算法与遗传算法相结合,提出一种负载均衡的无线传感器网络路由算法,算法利用遗传算法的全局寻优能力以克服传统K均值算法的局部性和对初始中心的敏感性,实现了传感器网络节点自适应成簇与各节点负载均衡。仿真实验表明,该算法显著延长了网络寿命,相对于其他分簇路由算法,其网络生存时间延长了约43%。     

超光谱图像的分布式压缩

针对超光谱图像压缩进行了研究,提出了一种有效的基于分布式信源编码(Distributed Source Coding, DSC)的有损压缩算法。该算法利用多元陪集码和标量量化的方式实现超光谱图像的分布式有损压缩,针对分布式信源编码,利用多波段预测的方式为每个编码块构造边信息,然后采用标量量化的方式对编码块和其边信息同时进行量化处理。根据分布式信源编码原理,给出了各编码块量化后的编码码率。为了减少标量量化带来的信息丢失,算法引入了跳跃策越。部分均方误差意义上损失较大的编码块将由其边信息直接代替。实验结果表明,所提出的算法性能与基于小波变换的算法性能相当;此外,该算法复杂度较低,适合星载超光谱图像的压缩。