低密度校验码在瑞利衰落信道中的性能分析

低密度校验（LDPC）码具有编码增益高，译码速度快，可并行译码等特点，是当前编码界的一个研究热点，但是目前已有的研究成果都集中在高斯信道上，该文分析和讨论了LDPC码在瑞利衰落信道下的性能，应用联合界技术推导了一个规则友的性能限，并给同了仿真结果，且发现LDPC码在瑞利衰落信道下也具有非常好的性能。     

基于网络编码的文件备份方案

针对数据备份需占用大量空间和需额外手段对其安全保密性进行保护的问题,提出了一种基于网络编码技术的文件备份方案,其核心是对多个备份文件进行网络编码操作,生成编码备份文件后存储于备份服务器中。该方案包括以下部分:备份的基本原理、备份过程、文件更新对备份恢复的影响和处理、备份的更新和全局备份控制系统。实验与理论分析表明,该方案较传统备份方案大幅节省了存储空间,提高了备份文件的安全保密性,但文件的可恢复性微降并增加了系统的复杂度。     

基于流星余迹通信系统的低密度校验码的分析设计

本文介绍了流星余迹信道及其特点、信道编码技术在流星余迹通信系统中的应用.通过分析说明低密度校验(LDPC)码在流星余迹通信系统中的应用,提出了LDPC码应用的几个原则.研究表明,在发射功率(信噪比)有限的情况下,流星余迹通信系统可以利用LDPC码的同时纠错、检错特性,使系统达到高的正确接收率.最后针对流星突发信道的信道参数变化的特点,设计了非规则的短长LPDC码,可以得到比规则LDPC码更加优越的性能.     

神经网络技术在纠错码研究中的现状与前景

综述了神经网络技术用于纠错码译码,设计好码与估计码的性能的研究现状,分析指出了已有工作中存在的突出问题．根据现代数字通信和信息存储系统的发展要求,展望了今后的研究重点与方向,包括研究高速有效的专用神经网络译码模型与算法并设计实用的神经网络译码器;研究神经网络译码器新思想并开展深入工作;探索神经网络ＴＣＭ技术与Ｔｕｒｂｏ码的神经网络迭代译码技术等．     

计算线性分组码汉明距离的遗传算法

给出了计算线性分组码最小距离的遗传优化算法。该算法具有高速并行的运算速度和较强的启发式搜索能力,能较快地计算出分组码的最小距离。模拟计算表明,与模拟退火算法相比,遗传算法的计算性能更好。     

基于FG(q)上纠错码的校验矩阵的验证方案

Ｊ．Ｓｔｅｒｎ在“公钥验证的一个新范例”中基于ＦＧ（２）上纠错码的校验矩阵提出了一个验证方案,该文将其加以推广,给出了基于ＦＧ（ｑ）（ｑ为素数）上纠错码的校验矩阵的一个新验证方案,将Ｊ．Ｓｔｅｒｎ的方案中对秘密数据ｓ的重量限制改为对ｓ的码元分布情况的限制;证明了在随机预言模型中给出的协议是零知识交互证明,并显示出通过参数的适当取,此方案比Ｊ．Ｓｔｅｒｎ的方案更安全。     

基于神经网络的入侵检测系统模型

讨论了利用神经网络设计识别用户异常行为的入侵检测系统的方案,即提取用户正常行为样本的特征来构造用户正常行为的特征轮廓;用神经网络扫描系统的审计迹得到的检测样本与用户特征轮廓进行比较,以两者的偏差作为证据,并结合证据理论来提高检测的正确率．     

一种计算卷积码自由距离的快速算法

本文给出了一种计算卷积码自由距离的快速算法,该算法把遗传算法与模拟退火有机结合并根据随机概率来控制算法的运行,避免了优化迟钝与盲目现象,提出了该算法的收敛质量和速度,模拟结果表明：与已有算法相比,本算法具有更好可靠性,有效性和稳定性。     

移动通信网中端端认证方案的研究

现有的数字移动通信网中提供移动用户与基地地间的保密通信服务,移动用户的间的端端保密通信在移动通信网中还是一个新问题。本文分析了已有端端认证方案的安全性,提出了一种单钥体制域内端端认证方案和一种单钥／双钥混合体制域间端端认证方案。分析结果结果：新方案不仅安全性很高,而且利用于移动端的实现,也便于网络端的密钥管理。     

一种改进的最大似然软判决译码

本文提出了一个基于Dijkstra's算法(DA)的线性分组码最大似然软判决译码(SDA),与已有的译码方法相比,SDA译码具有新的特点(1)采用新的度量函数,使计算更简单;(2)采用更有效的搜索算法——DA算法,实现最大似然软判决译码;(3)建立错误图样的广义门限,进一步加快译码速度.模拟表明,与其它软判决译码算法相比,该译码算法在保持最优译码性能的同时,能明显地提高译码速度.同时指出采用非最佳信号形式会导致性能损失近3dB.