-
题名LDPC码的动态自适应偏移最小和算法
- 1
-
-
作者
韩金城
周华
金昊
-
机构
南京信息工程大学电子与信息工程学院
-
出处
《信息技术》
2025年第4期22-27,共6页
-
基金
国家自然科学基金资助(62001238)。
-
文摘
低密度奇偶校验(Low-Density Parity-Check,LDPC)码的偏移最小和(Offset Minimum Sum,OMS)算法中偏移因子选取不够精准影响了译码性能。为此,提出了一种自适应偏移最小和(Adaptive Offset Minimum Sum,AOMS)算法,根据变量节点的输出状态自适应选取偏移因子,有效降低了近似操作的误差。此外,在该算法基础上进一步提出动态自适应偏移最小和(Dynamical Adaptive Offset Minimum Sum,DAOMS)算法,每次迭代前引入加权参数使偏移因子动态收敛与发散,高精度还原校验节点信息更新,提高了算法的收敛速度并降低了误码率。仿真结果表明,在误码率为2×10^(-5)的条件下,DAOMS算法相对于OMS算法获得了约0.15dB的信噪比增益。
-
关键词
LDPC码
偏移最小和算法
自适应偏移因子
动态修正因子
-
Keywords
LDPC code
Offset Minimum Sum algorithm
adaptive offset factor
dynamic correction factor
-
分类号
TN911.22
[电子电信—通信与信息系统]
-
-
题名基于ARIMA模型的短时交通流量预测算法研究
被引量：10
- 2
-
-
作者
张利
李星毅
施化吉
-
机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
-
出处
《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》
CAS
2008年第4期89-92,共4页
-
基金
国家火炬计划项目(2004EB33006)
江苏省高校自然科学指导性计划项目(05JKD520050)
-
文摘
针对造成基于线性最小方差预报原理的Astrom算法在多步预测过程中误差逐步增大的原因,通过增加误差动态修正因子,提出一种改进的短时交通流量预测算法.该算法基于ARIMA模型结构的时间序列分析方法,采用矩估计法进行参数初估计,用最小二乘法进行参数精估计,用BIC准则为模型定阶.对大量实测数据进行仿真实验,对多个统计量进行误差分析.结果表明,改进算法在应用于时变性强的短时交通流量预测时,相对于Astrom算法具有更好的预测性能.
-
关键词
时间序列预测
短时交通流预测
ARIMA模型
动态修正因子
-
Keywords
time series analysis
short-term traffic flow forecasting
ARIMA model
dynamic correction factor
-
分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
-
