【摘 要】
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目前TPC码(Turbo乘积码)常用的译码算法为Pyndiah-Chase-Ⅱ算法,但Pyndiah-Chase-Ⅱ算法在搜索最不可靠输入比特位置和最短欧氏距离码字的过程中,涉及大量的排序运算、复杂的分支结构和存储调度使其非常不利于集成电路硬件实现.针对上述问题,提出一种基于概率计算的TPC译码算法,该算法包括信息输入层、随机比特流生成层、BCH硬判决层、BCH&CRC校验层、输出层,其TPC码的子码采用BCH码,通过MATLAB软件进行译码算法的程序设计并完成译码性能和译码延时的仿真.仿真结果表明,该译
【机 构】
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重庆邮电大学光电工程学院 重庆400065;汕头大学工学院 汕头515021
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目前TPC码(Turbo乘积码)常用的译码算法为Pyndiah-Chase-Ⅱ算法,但Pyndiah-Chase-Ⅱ算法在搜索最不可靠输入比特位置和最短欧氏距离码字的过程中,涉及大量的排序运算、复杂的分支结构和存储调度使其非常不利于集成电路硬件实现.针对上述问题,提出一种基于概率计算的TPC译码算法,该算法包括信息输入层、随机比特流生成层、BCH硬判决层、BCH&CRC校验层、输出层,其TPC码的子码采用BCH码,通过MATLAB软件进行译码算法的程序设计并完成译码性能和译码延时的仿真.仿真结果表明,该译码算法能够达到和传统的Pyndiah-Chase-Ⅱ算法相同的译码性能,平均只需要两次迭代即可实现正确译码,能有效地降低译码的延时.最后完成基于FPGA的硬件设计,BCH硬判决层采用查找表方式实现,其他层的逻辑结构简单,均为门级操作,所以能够大幅度减小硬件开销和降低功耗,易于用集成电路实现.
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气固两相流参数检测普遍应用于工业发展中,其参数的实时监测对生产效益与环境保护起决定作用.基于气固两相流实验平台,有限元分析了不同风速下静电传感器的灵敏度特性;将采集的静电信号进行特征值提取,结合最小二乘法对其线性拟合分析,提出了一种静电信号特征量与粉尘颗粒浓度的数学模型;最后通过相对误差分析加以验证.实验结果表明,静电信号均方根值与颗粒浓度更具相关性,相对误差控制在0.5％～1.24％极小范围内,证实了该数学模型的可靠性,为气固两相流参数检测技术提供了新思路.
当前流量分类方法在面对类不平衡流量时,往往存在着在少数类上的分类效果不佳的问题.针对该问题,提出了一种面向类不平衡加密流量的端到端分类模型.所提模型在传统卷积神经网络模型的基础上添加了一个Inception模块进行特征融合,让模型能提取到更丰富的特征,弥补了少数类因样本数量少所带来的特征学习上的不足;同时引入一个通道-空间域注意力模块,对Inception模块所融合的特征根据重要程度赋予相应的权值,使模型更多地关注到更重要的特征,增强流量特征的表征能力.与此同时,为减少网络参数,采用卷积层加全局平均池化层
针对WSN节点定位中DV-Hop算法存在较大定位误差的问题,深入分析产生误差的原因,提出了一种基于跳距改进和麻雀优化DV-Hop定位算法(ISSA-DH).该算法首先通过通信半径细化精确跳数,并添加加权修正因子来降低平均跳距的误差;然后通过估计距离和实际距离的偏差量进一步加权修正跳距;再利用改进的麻雀算法取代最小二乘法,把无线传感器的定位问题转化为求解最优问题,进而得到未知节点的位置.通过仿真,在不同的条件下ISSA-DH算法较DV-Hop算法和改进算法(DCAI DV-Hop)定位误差平均下降50.3％
在机载激光雷达的发展与应用下,获取地物的空间分布情况变得更加快速便捷.为了实现面向机载激光雷达点云数据的地物分类,首先利用高程直方图去除原始点云的离群点;其次利用VoxelGrid滤波器采样,在确保形状的前提下,大量降低点云数量;然后改进K-means聚类方法,结合三维点云数据携带的高程信息对原始聚类中心和K值进行确定,并采用点云表面粗糙度做聚类分析,从而得到对地物的精确分类.通过对实验采集数据和公开数据上的结果对比可知,所提方法对点云数据分类的准确性高,总体分类精度分别为88.17％和90.47％,Ka
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非最大值抑制算法是目标检测中选择定位准确框的主要算法.针对算法仅以分类得分作为标准可能去除得分低但定位准确的预测框,并且对于有遮挡的情况更不友好的情况,提出了A-NMS方法.该方法将注意力机制融入非极大值抑制算法中,利用位置信息与框的得分信息相结合来调整框的最后得分.此外,还提出了改进的基于距离的交并比损失函数,重新定义了损失项,并将其引入到非极大值抑制中代替IOU来计算框间的交并比.最后将两种改进算法融合到3种经典的目标检测中,在Pascal-VOC 2012和MS-COCO 2017数据集上对上述两种
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