摘要：传统的串行抵消比特翻转(SCF)译码算法仅用对数似然比(LLR)的绝对值去衡量信息比特译码结果的可靠情况,导致误块率(BLER)过高和翻转的尝试次数较多。提出一种串行抵消比特翻转译码算法PLR-SCF,分析SC译码算法发生错误译码的原因,通过仿真观察LLR、极化信道可靠度和信息位所在的位置与SC译码算法发生首个判决错误之间的关系,并利用上述因素设计一个能准确衡量信息位发生译码错误程度的度量公式。仿真结果表明,相对于传统的SCF译码算法,该算法能够有效降低BLER,特别是在高信噪比下获得的最大信噪比增益约为0.12 dB,翻转尝试次数与SCF减少13.6%。

摘要：【目的】常用的max-log-map与log-map算法相比降低了软信息计算复杂度,但对高阶正交幅度调制(QAM)资源消耗仍较大,如8QAM、16QAM概率整形(PS)和64QAM PS。【方法】8QAM采用星座区域划分的方式,文章中,软信息采用接收符号到最近比特0与比特1中垂线的距离信息表示,利用角度旋转和区域对称性简化计算距离信息;非麦克斯韦玻尔兹曼(MB)分布的16QAM PS和64QAM PS,比特1所在区域两侧边缘之间的中心界线与区域两侧比特0之间的中心界线不再重合,对区域进行合并近似,处理两界线间区域归属,展开max-log-map算法因式简化距离差计算软信息;基于MB分布的16QAM PS和64QAM PS的软信息可由非MB分布的软信息表达式化简得到。【结果】经上述简化后,与max-log-map算法相比,8QAM软信息计算乘法次数48次和加减法次数75次分别缩减为12和16次,解调性能仅退化约0.05 dB;MB分布的16QAM PS乘法次数192次和加减法次数260次分别缩减为2和4次,解调性能仅退化约0.05 dB;更高阶的64QAM PS资源消耗缩减程度更大,乘法次数1152次和加减法次数1542次分别缩减为3和6次。【结论】文章提出了适用于8QAM、MB分布的16QAM PS、MB分布的64QAM PS、非MB分布的16QAM PS和非MB分布的64QAM PS软信息计算方法。当概率满足MB分布时,非MB分布的软信息计算方法可转化为MB分布计算方法;当PS因子为0时,基于MB分布的表达式可转化为均匀分布软信息计算式,非MB分布、MB分布和均匀分布的软信息计算可使用同一电路统一设计,提高电路复用率,降低硬件资源消耗。

摘要：多元计数型数据的监控是统计过程控制的热点研究命题,对工业质量监控和公共卫生监测等也具有重要的实证研究意义.文章主要研究多元Poisson CUSUM控制图的改进与应用,创新性地将加权对数似然比思想引入多元CUSUM控制图的设计,有效提升模型对多元Poisson数据的监控效果.经不同加权函数,漂移程度,变量维度和漂移形式的模拟比较验证,验证了文章所提出的基于对数似然比的多元加权Poisson CUSUM控制图较传统多元Poisson控制图监控效果更为稳健,且在真实漂移幅度偏小的情况下有明显优势.最后文章运用两个实际案例验证了模型的优越性和应用价值.

摘要：在无线传感器网络中,多组信源节点通过同一中继网络协助与各自目的节点进行通信.为了消除无线传感器网络目的端多个传输会话间的干扰,提出了一种并行会话模型下的网络码分复用方案并分析了方案的性能.利用低密度生成矩阵码的性质,计算等效接收向量.通过对方案软处理算法进行分析,明确编码设计准则.仿真结果表明,使用编码设计准则,可以有效地控制并行会话方案与串行会话方案间的误比特率性能差距.

摘要：针对细分领域实体识别所面临的实体规模受限、语料样本相对缺乏的挑战,提出了一种融合领域相关度与上下文信息的、无监督的窄域实体识别方法.首先,融合词频及上下文信息,设计了术语-语料库相关性假设,并利用对数似然比计算假设的可能性,获得候选实体的领域区分度;在此基础上,基于候选实体的中心词在语料库中的相对领域占比,构建领域依存度函数,识别候选实体的领域倾向性;最后,绑定领域区分度和领域依存度,计算候选实体的领域相关度,选择领域相关度大于阈值的候选实体作为被识别的窄域实体.实验结果表明:该方法在减少识别过程人工干预的同时能有效提升窄域实体识别的准确率.

摘要：组合型歧义切分字段一直是汉语自动分词的难点,难点在于消歧依赖其上下文语境信息。本文采集、统计了组合型歧义字段的前后语境信息,应用对数似然比建立了语境计算模型,并考虑了语境信息的窗口大小、位置和频次对消歧的影响而设计了权值计算公式。在此基础上,1.使用语境信息中对数似然比的最大值进行消歧;2.使用语境信息中合、分两种情况下各自的对数似然比之和,取值大者进行消歧。对高频出现的14个组合型分词歧义进行实验,前者的平均准确率为84.93%,后者的平均准确率为95.60%。实验证明使用语境信息之和对消解组合型分词歧义具有良好效果。

摘要：错误传播严重影响无线网络编码系统的分集阶数。针对此问题,本文设计了一种基于对数似然比的链路自适应智能网络编码策略,利用似然比代替背景噪声的统计特征参数,以提高中继的适应准确性。在等效信源-中继-信道虚拟模型下,利用接收信号的似然比计算信道后验条件误比特率,在此基础上换算得到等效接收信噪比,以此为依据对中继功率进行动态调整。通过理论分析证明了本方案能够获得满分集度。仿真结果表明,本方案能有效避免错误传播,保证系统获得满分集阶数,且性能优于现有链路自适应方案。

摘要：为提高信息传输的误码率性能,提出一种改进的LDPC译码方案。基站对所接收的直传链路信源信息进行估计,得到含有误码的信源节点因子后,利用反馈信道向中继发送ARQ (automatic repeat reQuest)信息,中继根据所接收的ARQ信息进行转发;基站根据信源信息与中继信息的相关性估计比特翻转概率,将其利用到联合迭代译码过程中实现外信息的更新。仿真结果表明,改进的LDPC译码方案能够有效提高信息传输过程中的误码率性能,且译码性能随着信源-中继传输链路的改善提高。

摘要：从信道纠错编码的角度来探讨认知无线电寄生认证信道的容量。首先,通过推导认证信道的对数似然比,给出了其简化计算方式,分析与仿真结果表明:简化计算与严格计算结果相仿,因而认证信道可等效为二元输入的加性高斯白噪声(BI-AWGN)信道。其次,基于对数似然比的简化形式,通过置信度传播迭代译码,考察了融入LDPC纠错机制的认证信道实际传输性能,仿真结果表明:实际简化译码的结果与理想BI-AWGN的译码性能无法区分。最终得出研究结论:认知无线电寄生认证信道可严格等效为BI-AWGN信道,因而可采用BI-AWGN信道设计的纠错编码来有效逼近寄生认证信道的传输极限。

摘要：连续删除列表(Successive Cancellation List,SCL)译码算法在低信噪比条件下具有很大优势,但是其对运行速度和存储空间的要求较高,且算法复杂度在不同信噪比条件下基本一致。基于SCL译码算法的这一特点,提出了基于SCL算法复杂度的改进算法。通过人为设置最大似然比和路径两个参数,使得新算法能够有较低的译码算法复杂度,减少译码时间,同时保证较低的误码率。最后,通过仿真得到了一组最优工作点,使得新算法的性能非常接近于SCL译码性能,且随着信噪比的增加,复杂度明显降低。