高效的差错控制编码技术(ECC)可以增强无线传感器网络传输稳定性、网络的能量利用效率。为了充分利用无线传感器网络中蕴含的分集资源应对恶劣信道环境导致的高差错概率,该文研究了基于根校验全分集LDPC码的差错控制编码技术。首先,提...高效的差错控制编码技术(ECC)可以增强无线传感器网络传输稳定性、网络的能量利用效率。为了充分利用无线传感器网络中蕴含的分集资源应对恶劣信道环境导致的高差错概率,该文研究了基于根校验全分集LDPC码的差错控制编码技术。首先,提出在分簇无线传感器网络中,基于根校验全分集LDPC码的编码方案;其次,设计了适用于所提方案的速率兼容全分集LDPC码字结构。最后,分析了所提编码系统的能效。仿真结果表明,在信道条件较差的环境中(仿真中,信道噪声大于44 10 m W-′),采用该文的编码方案,能够显著提高无线传感器网络的能效。展开更多
空间耦合低密度奇偶校验(spatially coupled low density parity check,SC-LDPC)码在次最优迭代译码算法下能够达到最大后验概率(maximum a posterior,MAP)译码性能,但其优异的性能需要在码长很长迭代次数很多时才能实现。当采用传统迭...空间耦合低密度奇偶校验(spatially coupled low density parity check,SC-LDPC)码在次最优迭代译码算法下能够达到最大后验概率(maximum a posterior,MAP)译码性能,但其优异的性能需要在码长很长迭代次数很多时才能实现。当采用传统迭代译码算法时,实现的复杂度将以指数增加,无法应用。为有效降低译码复杂度,滑窗译码算法被应用于空间耦合LDPC码的译码,但由于引入窗口截断,会造成译码性能的损失。针对上述问题,结合深度学习技术提出了一种空间耦合LDPC码的深度迭代译码算法。通过在消息传递过程中引入权重系数并采用深度神经网络对其进行训练获取权重系数,以此优化消息的可靠性度量值,从而加快译码收敛速度,提升译码性能。仿真结果表明:当传输在加性高斯白噪声信道时,所提的深度迭代译码算法在相同迭代次数下的译码性能均优于传统迭代译码算法和滑窗译码算法。展开更多
文摘高效的差错控制编码技术(ECC)可以增强无线传感器网络传输稳定性、网络的能量利用效率。为了充分利用无线传感器网络中蕴含的分集资源应对恶劣信道环境导致的高差错概率,该文研究了基于根校验全分集LDPC码的差错控制编码技术。首先,提出在分簇无线传感器网络中,基于根校验全分集LDPC码的编码方案;其次,设计了适用于所提方案的速率兼容全分集LDPC码字结构。最后,分析了所提编码系统的能效。仿真结果表明,在信道条件较差的环境中(仿真中,信道噪声大于44 10 m W-′),采用该文的编码方案,能够显著提高无线传感器网络的能效。
文摘空间耦合低密度奇偶校验(spatially coupled low density parity check,SC-LDPC)码在次最优迭代译码算法下能够达到最大后验概率(maximum a posterior,MAP)译码性能,但其优异的性能需要在码长很长迭代次数很多时才能实现。当采用传统迭代译码算法时,实现的复杂度将以指数增加,无法应用。为有效降低译码复杂度,滑窗译码算法被应用于空间耦合LDPC码的译码,但由于引入窗口截断,会造成译码性能的损失。针对上述问题,结合深度学习技术提出了一种空间耦合LDPC码的深度迭代译码算法。通过在消息传递过程中引入权重系数并采用深度神经网络对其进行训练获取权重系数,以此优化消息的可靠性度量值,从而加快译码收敛速度,提升译码性能。仿真结果表明:当传输在加性高斯白噪声信道时,所提的深度迭代译码算法在相同迭代次数下的译码性能均优于传统迭代译码算法和滑窗译码算法。
