Hamming神经网络在最小加权距离译码中的应用

研究Ｈａｍｍｉｎｇ神经网络在分组码的最小加权距离译码中的应用，首先构造出用于发组码最小加权距离译码的Ｈａｍｍｉｎｇ神经网络，然后给出利用所构造的Ｈａｍｍｉｎｇ神经网络实现分组码的最小加权距离译码的算法，最后通过计算机模拟用这种算法实现了（７，４）线性分组码的最小加权距离译码。     

Turbo空时分组码系统信道编译码方法

为抵抗无线通信信道的选择性衰落以及提高系统的通信质量，提出了一种多发射天线多接收天线系统的信道编译码方法.Turbo 空时分组码系统的译码算法综合了2种码字的译码算法.采用多发射天线的系统结合空时分组码（STBC）码字矩阵和无线通信信道特性，推导了Turbo码译码过程所需的对数似然比（LLR）；采用多接收天线的系统将各天线计算所得的对数似然比最大比合并（MRC）再进行迭代译码.仿真结果表明，Turbo空时分组码系统能够综合Turbo码的编码增益和空时分组码的分集增益，编译码复杂度不高，性能优异；在同等条件下，此译码算法所需信噪比优于基于最小欧式距离的译码算法近0.5 dB.     

莱斯衰落下的正交空时分组码

在对瑞利衰落条件下正交空时分组码研究的基础上,分析了莱斯衰落条件下引入正交空时分组码的多天线系统的符号差错性能,给出了正交空时分组码的符号差错率的最小距离球界,并由此得到了空时分组码关于发送天线数量的"地板效应".     

神经网络与非线性分组码软判决译码

讨论了神经网络与纠错编码之间的关系，指出非线性分组码软判决最小距离译码等价于求神经网络能量函数最大值。     

一种改进的空时分组码参数识别算法

对空时分组码参数识别算法中惩罚函数的选取进行讨论研究,利用改进的AIC准则结合假设检验理论对惩罚函数进行数值分析,提出了一种改变加权因子的空时分组码参数识别算法,在不增加计算复杂度的前提下,提升空时分组码盲识别的性能。仿真结果表明,改进算法比原算法有2d B的性能提升,在低信噪比和小数据量条件下的识别性能优势明显,并且对不同调制方式同样具有较好的鲁棒性。     

基于前馈神经网络的分组码译码方案

在构造出分组码格图的基础上,利用一种基于前馈神经网络的多输入最小值选择网络实现分组码分组码的软判决及硬判决译码。计算结果表明,前馈神经网络总能找到全局最优解,从而使该译码算法的性能同于最大似然译码。由于该前馈网络的计算时延非常短,且基于它的译码器与传统译码器相比硬件实现简单,从而使译码的复杂性降低,时延减小。     

一种改进的基于Hankel总体最小二乘法的精子多目标跟踪方法

针对 Hankel总体最小二乘法计算较为复杂、运行效率较低的问题,提出一种改进的 Hankel 总体最小二乘法。利用最近邻算法判断相邻图像中精子的距离,对距离最近的2个用 Hankel 总体最小二乘法进行相似性匹配,减少了目标相似度的匹配范围。实验结果表明,改进的算法跟踪速度比 Hankel总体最小二乘算法更快速准确。     

基于纠错码的SM3改进算法

目前密码分析者已经可以在较短的时间内有效找到MD5、SHA1等国际密码杂凑算法的碰撞,通过熵增来增强杂凑值的随机性是提高密码杂凑算法抗碰撞性的有效途径,因此提出一种将纠错码和SM3算法迭代结构融合的改进方案。首先,基于纠错码的线性性质和最小汉明距离最大化原则,选择拟阵理论所构建的二进制线性分组码,计算出其系统形式的生成矩阵,并通过循环移位来消除比特之间的规律,并计算最终产生的有效码字;其次,在线性分组码中遵循周期性原则选取最优码字来构建初始常量值,并将其赋值于初始寄存器中,同时在迭代结构中引入初始寄存器构成算法的压缩函数,完成杂凑算法迭代结构的二次构建;最后,考虑杂凑值信息熵对算法混乱度的评估能力,将提出的方案和2种现有公开的国际密码杂凑算法进行对比实验,同时进行算法效率、内存损耗以及雪崩效应测试并进行综合评价。实验结果表明,本文方案在不改变运算效率的前提下具有稳定的雪崩效应,运行过程中的内存损耗相比SM3算法降低0.01~0.07MB,同时杂凑值的信息熵值高于其他两类对比算法。表明提出的基于纠错码的改进方案能够通过熵增证明杂凑值比特之间的随机性更高,更好实现隐藏明文和杂凑值之间统计信息的目的,提高了密码杂凑算法的安全性。     

一种基于DV-HOP改进的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络中经典定位算法DV-HOP定位精度低的缺陷,提出改进算法。该算法采用新的方式计算未知节点与锚节点的距离,提出锚节点信任度的概念,并利用加权最小二乘法计算节点坐标。Matlab仿真实验结果表明,在相同网络环境下,该算法能有效减小距离计算带来的定位误差,提高定位精度。     

改进的空时分组码级联网格编码调制（增刊）

提出了空时分组码级联网格编码不对称调制（ATCM-STBC）方法。基于最小乘积和距离最大准则设计了ATCM-STBC系统的最优网格码，并给出了星座的最优旋转角。仿真结果表明，在没有牺牲任何带宽和功率的情况下，无论是准静态衰落信道还是Rayleigh快衰落信道， ATCM-STBC均能比空时分组码级联网格编码调制（TCM-STBC）获得更高的信噪比增益。     

达到最小汉明距离上界的准循环GF(q)-LDPC码

为了构造在瀑布区和错误平层区都具有良好性能的多元低密度校验(LDPC)码,提出了一种提高多元准循环(QC)LDPC最小汉明距离的构造方法.针对列重为2的QC LDPC码,证明了其最小汉明距离的2个上界,并提出了一种支持线性复杂度并行编码的基矩阵设计,给出了构造原则.根据该原则构造出的QC LDPC码可达到其最小汉明距离上界,且具备并行线性编码的优点.仿真结果表明,该码在瀑布区域具有良好的性能,同时具有较好的错误平层特性.     

基于遗传算法的自适应滤波器设计与实例仿真

LMS算法是自适应滤波器最为常用的算法,该算法比较简单,但决定其收敛速度和稳定性的学习速率难以确定;遗传算法是一种高度并行的全局搜索方法,能够有效地用于自适应滤波器的权系数寻优.文章讨论了基于遗传算法的自适应滤波器的设计过程,并作为一个应用实例,将其应用于线性系统辨识中,取得了较好的仿真结果.     

基于改进遗传算法的配电网无功优化规划

以年综合费用最小为目标,建立了考虑系统多负荷水平的配电网无功优化规划数学模型;提出了在灵敏度分析的基础上以负荷功率阻抗矩法确定补偿节点,利用灵敏度分析和灾变思想改进遗传算法的配电网无功规划优化方法;该方法加强了遗传交叉、变异操作的针对性,提高了算法的收敛速度;算例结果表明了其有效性和实用性。     

一种多层前向神经网络译码器的实现

本文提出了一种源于汉明类多层前向神经网络分组码译码器。它不需要改变网络结构和参数,根据输入可完成硬判决、软判决和最小距离译码。该网络不存在漫长的学习过程。计算机模拟表明,在加性高斯噪声下,使用该神经网络可以达到最大似然译码。     

基于人工神经网络与遗传算法的暂态稳定评估

提出了ＢＰ算法和遗传算法相结合的电力系统暂态稳定性评估新方法,选取了以稳态特征量、故障初始时刻特征量和暂态特征量构成的综合特征量作为稳定性评估系统的输入特征量。以０至１之间的小数作为评估系统的输出值,根据输出值的大小判定系统是否稳定。理论分析及仿真结果表明,本方法解决了ＢＰ网络易陷入局部最小的问题和遗传算法应用于复杂的多变量优化系统时速度很慢的问题,并且对不同电力系统暂态稳定性评估具有一定的通用性。     

Genetic Algorithm for the Thermal Stresses Optimum Design of Functionally Gradient Material Plate

Based on the thermal stress distribution for functionally gradient material (FGM) plates, a Genetic Algorithm (GA) method for the thermal stresses optimum design of FGM plate with computer technologies is given. The minimum thermal stresses combination distribution for FGM is obtained.     

切比雪夫距离度量下多重置换码的新构造方法

针对闪存系统出现的“强度有限错误”以及等级调制置换码信息存储率不够高的缺点,通过对具有相同最小距离的多重置换集进行直积运算,提出了切比雪夫距离度量下可纠正这种错误的正则多重置换码的一种简单构造方法．同时,通过对简单正则多重置换码进行投影运算而得到最小距离互不相同的多重置换集,提出了基于多重置换集直积运算的正则多重置换码的一般构造方法．与现有的切比雪夫距离度量下多重置换码构造方法相比较,所提出的基于直积运算的多重置换码构造方法更加直观．通过一些计算实例验证了所提出的正则多重置换码构造方法的正确性．