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一种利用软判决的信道编码识别新算法 被引量：62
1
作者 于沛东 李静 彭华 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期301-306,共6页
现有的信道编码识别方法通常利用解调输出的硬判决序列来进行,其容错能力有待提高.本文针对低信噪比的接收信号,提出了一种利用软判决的编码识别新算法.该算法基于含错方程模型,以方程成立的概率作为衡量解向量性能的量度,从而求解方程... 现有的信道编码识别方法通常利用解调输出的硬判决序列来进行,其容错能力有待提高.本文针对低信噪比的接收信号,提出了一种利用软判决的编码识别新算法.该算法基于含错方程模型,以方程成立的概率作为衡量解向量性能的量度,从而求解方程,完成识别.对数似然比(LLR)代数的使用使得算法具有简单的形式.仿真实验表明,与基于Walsh-Hadamard变换的传统算法相比,新算法提高了识别性能,且信噪比越低,性能提高越显著. 展开更多
关键词 信道编码识别 软判决 低信噪比 对数似然比(LLR) Walsh-Hadamard变换
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LDPC码稀疏校验矩阵的重建方法 被引量：22
2
作者 包昕 周磊砢 +1 位作者 何可 游凌 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第2期191-196,共6页
针对LDPC码识别过程中的稀疏校验矩阵重建问题,研究并提出了3种算法。在分析和比较LDPC码与一般分组码识别模型的基础上,将LDPC码的识别问题定义为寻找码字对偶空间下某组稀疏基的数学问题。通过以校验向量行重作为优化对象,先后设计和... 针对LDPC码识别过程中的稀疏校验矩阵重建问题,研究并提出了3种算法。在分析和比较LDPC码与一般分组码识别模型的基础上,将LDPC码的识别问题定义为寻找码字对偶空间下某组稀疏基的数学问题。通过以校验向量行重作为优化对象,先后设计和实现了了2-阶行间线性变换、p-阶行间线性变换、线性关系有限穷举的3种矩阵稀疏化算法,力求实现无误码条件下对适度码长长度LDPC码校验矩阵的有效重建。测试结果表明,该算法适用于包括802.16e、802.11n、DVB-S2、GJB7296、GB20600在内的多种LDPC码标准。 展开更多
关键词 信道编码识别 LDPC识别 校验矩阵 稀疏化
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利用软解调序列的LDPC码闭集识别方法 被引量：12
3
作者 包昕 王达 刘婉月 《电讯技术》 北大核心 2015年第1期55-60,共6页
为实现对包括低密度奇偶校验（LDPC）码在内的一系列“稀疏几何编码冶的识别,基于软解调序列,设计和实现了一种闭集集合应用背景下的识别方法.以校验约束关系作为切入点,首先回顾了基于硬解调序列的传统识别策略;接着分析和推导了软解... 为实现对包括低密度奇偶校验（LDPC）码在内的一系列“稀疏几何编码冶的识别,基于软解调序列,设计和实现了一种闭集集合应用背景下的识别方法.以校验约束关系作为切入点,首先回顾了基于硬解调序列的传统识别策略;接着分析和推导了软解调序列所应满足的校验约束形式;通过引入后验校验对数似然比（CLLR）这一统计量,最终设计了相应识别算法.在事先给定先验编码集合的闭集应用模式下,仿真结果显示,算法明显占优,识别增益在低信噪比环境下可达2~6dB. 展开更多
关键词 低密度奇偶检校码 信道编码识别 闭集 软解调序列 校验通过率 校验关系对数似然比
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基于伽罗华域傅里叶变换的RS码识别方法 被引量：11
4
作者 包昕 陆佩忠 游凌 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期30-35,共6页
针对RS码识别问题,研究并提出了基于伽罗华域傅里叶变换(GFFT)的统计识别算法。在分析GFFT谱向量的统计特性后,引入一种用于衡量谱分量概率分布差异性的平方欧几里德距离测度,成功实现了对RS码本原多项式、生成多项式的识别。仿真结果... 针对RS码识别问题,研究并提出了基于伽罗华域傅里叶变换(GFFT)的统计识别算法。在分析GFFT谱向量的统计特性后,引入一种用于衡量谱分量概率分布差异性的平方欧几里德距离测度,成功实现了对RS码本原多项式、生成多项式的识别。仿真结果验证了理论分析的正确性。与同类算法相比,该算法的检测性能明显提高,且更适用于闭集集合大于1的实际应用场合。 展开更多
关键词 信道编码识别 欧氏距离 域上傅里叶变换 RS
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基于时序卷积网络的信道编码闭集识别 被引量：4
5
作者 陶志勇 闫明豪 刘影 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期12-17,共6页
针对传统识别算法对信号的先验知识要求较高、人工特征提取复杂、低信噪比环境下识别率较低等问题,提出了一种基于时序卷积网络(TCN)的卷积码参数识别方法.引入了深度学习算法处理盲识别问题,依据卷积码的马尔可夫性,将码字作为时间序... 针对传统识别算法对信号的先验知识要求较高、人工特征提取复杂、低信噪比环境下识别率较低等问题,提出了一种基于时序卷积网络(TCN)的卷积码参数识别方法.引入了深度学习算法处理盲识别问题,依据卷积码的马尔可夫性,将码字作为时间序列处理,把已知类型的编码序列作为时序卷积网络模型的输入进行监督学习,根据训练好的模型对接收端接收到的未知编码信号进行闭集识别分类.实验结果表明:当信噪比大于5 dB时,单一参数类型与混合参数类型平均识别准确率分别大于99.60%和99.50%,且在相关算法对比中有较好的识别表现. 展开更多
关键词 信道编码识别 卷积码 闭集识别 深度学习 时序卷积网络
原文传递
主动自加噪与高效纠错编码结合的物理层安全传输
6
作者 石荣 胡苏 李潇 《通信技术》 2016年第12期1593-1597,共5页
针对物理层数据的安全传输问题,提出了一种通信发送方主动自加噪与高效信道纠错编码相结合的安全传输方法。该方法在发射过程中主动在信号中添加噪声,以实现对任何接收端的比特信噪比上限的精确控制,在此基础上利用通信侦听方在高误码... 针对物理层数据的安全传输问题,提出了一种通信发送方主动自加噪与高效信道纠错编码相结合的安全传输方法。该方法在发射过程中主动在信号中添加噪声,以实现对任何接收端的比特信噪比上限的精确控制,在此基础上利用通信侦听方在高误码率条件下无法准确推断信道编码类型与编码参数的缺陷,有效阻止非合作通信侦听方对物理层准确码流的获取,而合作通信接收端则可以通过高效的信道纠错译码来消除被发送端添加到信号中的噪声所带来的影响。相关的理论分析与仿真示例显示,本方法具有有效性,为通信系统物理层数据安全传输新方法研究提供了重要参考。 展开更多
关键词 主动自加噪 信道纠错编码 发射信噪比 接收信噪比 编码识别 安全传输
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