和积算法

摘要： 在加性高斯白噪声(additive white Gaussian noise,AWGN)信道下极化码的串行抵消(successive cancella-tion,SC)译码方法计算是在对数似然比(log likelihood ratio,LLR)域进行的,f函数节点的计算采用基于双曲正切规则的和积算法.针对双曲正切函数和反双曲正切函数提出了折线逼近算法,将这两个函数分别简化为9段折线函数;为了得到折线逼近算法下更优异的误帧率性能,编码前在信息比特中添加了16位CRC.仿真结果表明,针对码长为N=1024、信息位长度为K=496的极化码,提出的改进算法比和积算法有更好的误帧率性能且降低了译码复杂度,提高了译码速度.

摘要： 研究了Reed-Muller码的大数逻辑译码算法,针对RM码大数逻辑译码算法对最高阶信息比特的糾错性能不足的缺点,提出了一种改进的软判决大数逻辑译码算法。对最高阶信息比特使用和积算法,对其它低阶信息比特使用软判决大数逻辑译码算法。仿真结果表明,提出的算法有效提高了RM码的糾错能力。

摘要： 为了加快低密度奇偶校验(LDPC)码的译码速度,有效改善LDPC码的译码性能,针对校验节点更新过程中的对数似然比(LLR)值的大小,设计了一种LDPC码的动态加权译码方法.以IEEE 802.16 e标准的奇偶校验矩阵为例,根据LLR值的变化规律,利用增长因子和抑制因子对和积译码算法和最小和译码算法进行动态加权.仿真结果显示,基于动态加权的译码方法相对于传统译码方法误码率都有明显改进,译码复杂度也有所降低.

摘要： 为研究以全球定位系统GPS的定位信息为观测量的无人水面航行器USV的自主定位问题,结合因子图模型的数据表示方法,给出一种采用概率图模型的USV位置估计方法,即基于因子图的USV位置估计算法,推导动态系统的因子图建模方法,并使用和积算法求解参数,获得对USV位置的估计.将基于扩展卡尔曼滤波算法与所提算法进行比较,通过Matlab仿真可知,基于因子图的USV位置估计算法可更准确的估计USV的位置信息,并且随着观测噪声协方差的减小,所提算法的优势越明显.

摘要： 无论在当前还是未来,位置信息对一些网络应用都是至关重要的.协作定位作为一种新的定位算法,为无线定位提供了广阔的前景.与传统定位所不同的是,在定位过程中协作定位算法不但利用来自锚节点的测量值,而且利用来自未知节点的相对测量值.但是在引入协作时,将会增加单个节点的信息量,同时网络节点的联合后验概率密度函数比较复杂不利于计算处理,本文提出了结合因子图的协作定位算法,能够实现网络节点联合分布的边缘化.最后通过仿真表明本文中因子图协作定位算法定位精度要优于粒子滤波算法.

摘要： 和积算法结合因子图可以用分布式方式实现协作定位。和积算法是一种信息传递算法,然而在非线性、非高斯环境下用参数法实现信息传递误差较大,不能满足定位需要,提出一种算法用粒子形式来实现信息传递。因子图中的信息计算包括求和与求积两个过程。粒子形式的信息传递算法利用重要性采样得到求和信息,利用吉布斯采样得到求积信息。提出的算法能简化复杂的网络节点的联合后验概率。与基于参数的信息传递算法相比,粒子形式表示方法提高了在非线性、非高斯环境下的定位精度。

摘要： In accordance with the time-domain correlation of time-varying channels and the SPA ( Sum and Product Algorithm) rules, a channel estimation algorithm based on factor graph is proposed. Firstly, the channel frequency responses between adjacent the OFDM ( Orthogonal Frequency Division Multiple-xing) symbols are modeled as first-order AR ( Auto-Regression) process, and then, information exchange between adjacent channel coefficient nodes is realized on the factor gragh, and via multiple iterations,the accuracy of least-square ( LS) channel estimation on pilot positions is improved. Simulation results show that the proposed algorithm could effectively improve the estimation performance of LS algorithm for time-varying multipath channels, and performs better than the traditional MMSE ( Minimum Mean Square Error) channel estimation algorithm.%依据时变信道的时域相关性以及和积算法( SPA)规则，提出了一种正交频分复用( OFDM)系统中基于图模型的信道估计算法。首先，将相邻OFDM符号之间的信道频率响应建模为一阶自回归( AR)过程；然后，在因子图上实现相邻信道系数节点之间的信息交换，通过多次迭代提高了导频处信道估计的精度。仿真结果表明，本算法可以有效改善最小二乘( LS )算法对于时变多径信道的估计性能，性能优于传统的最小均方( MMSE)信道估计。

摘要： Low-density parity-check (LDPC) codes as the best performance of the error control codes, has been widely used in many digital communication standards. Pseudo-Random LDPC is a subclass of LDPC codes, which has been used in space communication technology and Wireless network. A construction method of pseudo-random LDPC code based on finite field is presented in this article, with theoretical analysis and simulation. The construction of pseudo-random LDPC code and the encoding and decoding are studied, and the available decoding algorithm and the quantization scheme are given.%低密度校验（Low-Density Parity-Check）码作为迄今为止性能最好的纠错码之一，目前已经被许多数字通信标准广泛采用。伪随机低密度校验码(Pseudo-Random)是LDPC码的一个子类，已被应用于空间通信和无线网络技术。本文给出了一种基于有限域的伪随机LDPC码构造方法，并采用理论分析和仿真结果分析相结合的方法，对伪随机LDPC码的构造和编译码方法进行了研究，并给出了实现中适合的译码算法及量化方案。

摘要： 随着北斗导航系统的逐步完善以及导航定位服务对定位精度需求的不断提高,而北斗卫星导航由于卫星轨道误差等固有误差的影响,定位精度已经达到瓶颈.本文根据北斗导航系统的特点,提出基于因子图辅助的协同定位方法.利用多个协同节点之间的测量距离值,结合因子图理论,建立置信度信息,并构建全局因子图模型及各个节点的内部因子图框架.通过和积算法实现全局函数的局部因子分解,通过迭代求解可以有效提高节点的定位目标.将本文方法与现有的定位方法进行比较,仿真结果表明本文所提出的方法在测距误差和协同节点定位误差下可以有效提高定位目标精度.

摘要： 密度进化方法是分析现代高效纠错编码渐进性能的新方法.在简要阐述LDPC码及其和积算法的基础上较系统的论述了密度进化方法的基本原理,并详细给出了在AWGN信道下密度进化方法的近似形式,即高斯近似方法.针对规则LDPC码,将其应用于对该码门限值的确定.该方法可操作性强,能在未进行误比特率(BER)仿真的情况下得出编译码渐进性能的观察,这对高效纠错编译码的优化设计具有重要的指导作用.

摘要： 本文针对低密度校验码(LDPC)译码的迭代过程的复杂度问题,提出一种新的简化的译码算法,通过对每次迭代中校验节点的更新变换之后计算的线性拟合,来降低计算的复杂度,从而加速译码.计算机仿真结果显示,简化的译码算法与传统的和积算法相比,译码性能基本接近,有时要稍差一些,但译码复杂度是有明显的下降的,这样即证明了方案的有效性.

摘要： 本文基于LMMSE准则利用因子图实现了无约束线性均衡算法和约束线性均衡算法,并与自适应LMS算法进行比较,从仿真结果可以看出在高信噪比下基于因子图的算法比传统基于滤波器的均衡算法的MSE至少降低了10dB,而低信噪比情况下降低幅度较小,基于这样的结果,本文提出一种在低信噪比条件下通过降低噪声影响使MSE进一步降低的算法,通过仿真结果可以看出提出的算法达到了进一步降低MSE的目的.

摘要： 本文基于LMMSE准则利用因子图实现了无约束线性均衡算法和约束线性均衡算法,并与自适应LMS算法进行比较,从仿真结果可以看出在高信噪比下基于因子图的算法比传统基于滤波器的均衡算法的MSE至少降低了10dB,而低信噪比情况下降低幅度较小,基于这样的结果,本文提出一种在低信噪比条件下通过降低噪声影响使MSE进一步降低的算法,通过仿真结果可以看出提出的算法达到了进一步降低MSE的目的.

摘要： 本文基于LMMSE准则利用因子图实现了无约束线性均衡算法和约束线性均衡算法,并与自适应LMS算法进行比较,从仿真结果可以看出在高信噪比下基于因子图的算法比传统基于滤波器的均衡算法的MSE至少降低了10dB,而低信噪比情况下降低幅度较小,基于这样的结果,本文提出一种在低信噪比条件下通过降低噪声影响使MSE进一步降低的算法,通过仿真结果可以看出提出的算法达到了进一步降低MSE的目的.

摘要： 本文基于LMMSE准则利用因子图实现了无约束线性均衡算法和约束线性均衡算法,并与自适应LMS算法进行比较,从仿真结果可以看出在高信噪比下基于因子图的算法比传统基于滤波器的均衡算法的MSE至少降低了10dB,而低信噪比情况下降低幅度较小,基于这样的结果,本文提出一种在低信噪比条件下通过降低噪声影响使MSE进一步降低的算法,通过仿真结果可以看出提出的算法达到了进一步降低MSE的目的.

摘要： 本文基于LMMSE准则利用因子图实现了无约束线性均衡算法和约束线性均衡算法,并与自适应LMS算法进行比较,从仿真结果可以看出在高信噪比下基于因子图的算法比传统基于滤波器的均衡算法的MSE至少降低了10dB,而低信噪比情况下降低幅度较小,基于这样的结果,本文提出一种在低信噪比条件下通过降低噪声影响使MSE进一步降低的算法,通过仿真结果可以看出提出的算法达到了进一步降低MSE的目的.

摘要： 本文介绍LDPC码的一种新型编码方案。与传统的编码方案相比,该方法具有计算复杂度低,节省存储空间,码率可变且易于用软件和硬件实现等优点。通过用此方案构造的LDPC码与Turbo码进行计算机仿真比较,结果表明此方案是一种非常有实用价值的编码方案。

摘要： 本文介绍LDPC码的一种新型编码方案。与传统的编码方案相比,该方法具有计算复杂度低,节省存储空间,码率可变且易于用软件和硬件实现等优点。通过用此方案构造的LDPC码与Turbo码进行计算机仿真比较,结果表明此方案是一种非常有实用价值的编码方案。

摘要： 本发明公开了一种基于污区判别准确度的不同伞型绝缘子积污比优化算法。不同伞型绝缘子之间盐密的换算是现场确定污秽度等级的重要手段，目前，不同伞型绝缘子之间的积污比多采用取算数平均值法或几何平均值法，上述方法没有考虑换算结果对污秽度等级判定的影响，产生误判比例较大。本发明通过分析不同类型绝缘子的盐密数据，基于设定的折算积污比获得基准绝缘子的折算污区等级，通过折算积污区等级与实际污区等级的对比分析，得到目标绝缘子对基准绝缘子的积污比，用于污区等级的划分。本发明考虑了绝缘子积污比对污区等级判别误差的影响，能够有效提升现场污区等级判别准确度。

摘要： 本发明公开了一种基于自适应控制电路的积相关算法实现系统，包括：自适应控制电路、数据并行化拆分处理模块、算法功能单元、加法器和输出控制电路，自适应控制电路连接数据并行化拆分处理模块、加法器和输出控制电路，算法功能单元和加法器连接输出控制电路。本发明随着图像尺寸条件的变化，控制电路可以自适应的将图像分成适宜计算的多个子部分，利用算法功能单元分别计算各个子部分的乘加值，求和取得要计算的乘累加项的值，根据计算一个图像匹配所需的算法功能单元的数目，相对应的并行路数相应减少，直至最少为一路，充分利用FPGA内部资源，实现最大化的算法并行，提高协处理器运算性能。

摘要： 本发明提供一种可显著提高生产率、同时内部电极与外部电极的密接性极为良好、可靠性高、而且成品率极为良好，进而电气特性等的质量高且稳定的积层陶瓷电容器的中间体的制造方法、积层陶瓷电容器的中间体的制造中所使用的包含卤系化合物的处理水溶液、积层陶瓷电容器的中间体、以及积层陶瓷电容器的制造方法和积层陶瓷电容器；本发明在制造积层陶瓷电容器的中间体(1)时，将陶瓷层(2)与内部电极(3)交替地层叠多层，将该积层体进行压接、切断而获得积层陶瓷电容器的中间体(4)后，进行该中间体(4)的烧结，接着，使该烧结后的积层陶瓷电容器的中间体(40)的至少端部接触包含卤系化合物的处理水溶液，由此，将陶瓷层(2)的端部进行蚀刻，使埋没在该陶瓷层(2)中的内部电极(3)的端面或端部从该陶瓷层的端面(2)朝向外部露出；此时，使用包含卤系化合物的处理水溶液；另外，在所获得的积层陶瓷电容器的中间体(1)的两端部或侧面的多个部位处，以与内部电极电连接的方式设置外部电极(5)，从而获得积层陶瓷电容器(10)。

摘要： 本发明公开了一种基于情景模拟的城市暴雨积涝风险评估模型算法，主要包括城市暴雨强度计算、暴雨积水等级确定、以及基于重现期和降雨历时等不同情景下的城市暴雨积涝风险评估等步骤。本发明建立了一种基于情景模拟的城市暴雨积涝风险评估模型，本模型利用不同重现期、不同降雨历时降水量情景造成的城市积水深度进行城市暴雨积涝风险评估，可应用于城市建设规划、城市积涝管理等领域，为城市洪灾风险防范提供科学依据。

摘要： 本发明解决张量的降维问题。局部线性嵌入是流形学习的重要算法，它根据高维局部数据之间线性关系保持不变的原则进行数据降维，在降维过程中保持数据的几何信息。故本发明为解决一些张量降维方法未考虑数据的非线性结构的问题，提出基于局部线性嵌入对张量进行降维的算法。由于张量与矩阵的模式积可以改变张量某阶的大小，本发明根据降维张量与一系列矩阵的模式积逼近高维张量的原则进行数据降维，进一步，本发明提出模式积的迭代解法，该解法兼顾张量数据各阶的差异和联系。本发明融合上述二种算法，提出一种基于局部线性嵌入和模式积的张量降维算法，在降维过程中即保持局部性质又考虑全局性质，达到更好的降维效果。

摘要： 本发明公开了一种基于污区判别准确度的不同伞型绝缘子积污比优化算法。不同伞型绝缘子之间盐密的换算是现场确定污秽度等级的重要手段，目前，不同伞型绝缘子之间的积污比多采用取算数平均值法或几何平均值法，上述方法没有考虑换算结果对污秽度等级判定的影响，产生误判比例较大。本发明通过分析不同类型绝缘子的盐密数据，基于设定的折算积污比获得基准绝缘子的折算污区等级，通过折算积污区等级与实际污区等级的对比分析，得到目标绝缘子对基准绝缘子的积污比，用于污区等级的划分。本发明考虑了绝缘子积污比对污区等级判别误差的影响，能够有效提升现场污区等级判别准确度。

摘要： 本实用新型公开一种3*3卷积算法的加速电路,包括DDR模块、卷积结果FIFO模块、主状态机控制模块、移位选择控制模块、行缓冲模块和卷积计算模块。主控制模块通过AHB总线接口从所述像素存储阵列中突发读取输入图像当前相邻两行的像素数据，并控制移位选择控制模块内像素数据的并行移位使得每次写入卷积计算模块的像素数据与对应的卷积核数据进行卷积运算，再通过AHB总线将当前相邻两行的像素数据在卷积计算模块中运算结果写入所述卷积结果存储阵列，然后通过AHB总线读取下一行的像素数据，并进行相应的移位和卷积运算处理，直到输入图像所有像素数据处理完成后发出中断告知CPU卷积运算处理的结果以减小软件指令开销。

摘要： 本发明公开了一种采用因子图和和积算法的多AUV协同导航方法，首先，建立描述AUV导航系统的状态方程和量测方程；其次，根据AUV的状态方程和量测方程建立相应的多AUV协同导航系统因子图模型，该因子图模型含有环结构。为了获得系统的精确解，该含环因子图被等价的转换成含有一个聚合节点的无环因子图模型。最后，根据系统状态方程进行AUV位置和方位角的一步预测更新，然后根据系统获得的AUV之间的观测量结合量测方程估计AUV位置和方位角。本发明采用基于图论的估计方法，方法新颖。另外，能满足实际工程定位精度的同时，计算量更小，该方法展示了更好地系统可扩展性，在实际工程应用中应用性更强。

摘要： 本发明公开了一种基于粒子化和积算法的无线传感器网络目标跟踪方法，包括：传感器观测自身与目标之间的距离；传感器构建目标跟踪的因子图模型，采用粒子化和积算法计算目标状态的本地后验概率分布；传感器广播目标状态的本地后验概率分布，并接收邻居传感器的本地后验概率分布；传感器采用粒子化和积算法计算目标状态的全局后验概率分布；传感器估计目标的位置；判断距离目标最近的传感器，并广播目标的估计位置。本发明采用因子图模型对无线传感器网络目标跟踪进行建模，并采用粒子化和积算法通过计算目标状态的后验概率分布，实现对目标位置的估计。

摘要： 本发明公开了一种采用因子图和和积算法的多AUV协同导航方法，首先，建立描述AUV导航系统的状态方程和量测方程；其次，根据AUV的状态方程和量测方程建立相应的多AUV协同导航系统因子图模型，该因子图模型含有环结构。为了获得系统的精确解，该含环因子图被等价的转换成含有一个聚合节点的无环因子图模型。最后，根据系统状态方程进行AUV位置和方位角的一步预测更新，然后根据系统获得的AUV之间的观测量结合量测方程估计AUV位置和方位角。本发明采用基于图论的估计方法，方法新颖。另外，能满足实际工程定位精度的同时，计算量更小，该方法展示了更好地系统可扩展性，在实际工程应用中应用性更强。