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基于gOMP算法的循环码译码研究 被引量:1
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作者 姜恩华 《浙江大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期555-560,575,共7页
在压缩感知理论中,广义正交匹配追踪(gOMP)算法常用于解决l0范数的最小化问题.借助无噪声干扰的压缩感知观测模型,提出了循环码差错图案E重构的压缩感知模型,以校验矩阵H作为测量矩阵,伴随式S作为测量信号,采用gOMP算法重构了差错图案E... 在压缩感知理论中,广义正交匹配追踪(gOMP)算法常用于解决l0范数的最小化问题.借助无噪声干扰的压缩感知观测模型,提出了循环码差错图案E重构的压缩感知模型,以校验矩阵H作为测量矩阵,伴随式S作为测量信号,采用gOMP算法重构了差错图案E,其与收码R进行模2加运算,求得发码C的估值.进一步提出了校验矩阵H作为测量矩阵的构成形式及其2个定理.详细论述了gOMP算法重构差错图案E的计算过程.以(7,1)、(7,3)、(7,4)、(15,7)和(31,21)循环码为例,分析了gOMP算法对循环码的纠错能力;以(7,1)循环码为例,分析了gOMP算法中原子选取个数s与纠错位数的关系.通过误码率和码字C重构的成功率,比较分析了gOMP算法和最大似然译码算法的译码效果.仿真实验表明,采用压缩感知理论和广义正交匹配追踪gOMP算法实现循环码译码是可行和有效的. 展开更多
关键词 广义正交匹配追踪gomp算法 循环码 校验矩阵H 伴随式S 差错图案E
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基于稀疏重构的无线激光通信网络时延估算方法
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作者 杨浩 张帆 +1 位作者 许绘香 黄继海 《激光杂志》 北大核心 2025年第5期167-172,共6页
大气湍流会对无线激光通信网络中的信号传输产生较大的影响,造成信号畸变等问题,导致无线激光通信网络时延估算的精度下降,对此,提出基于稀疏重构的无线激光通信网络时延估算方法。首先根据抽象模型进行大气湍流下的大气信道统计模型的... 大气湍流会对无线激光通信网络中的信号传输产生较大的影响,造成信号畸变等问题,导致无线激光通信网络时延估算的精度下降,对此,提出基于稀疏重构的无线激光通信网络时延估算方法。首先根据抽象模型进行大气湍流下的大气信道统计模型的构建。然后基于大气湍流下的大气信道统计模型采用引入二次筛选的回溯广义正交匹配追踪算法对获取的激光信号实施稀疏重构,突出信号中的有效信息,实现信号预处理。最后利用最小二乘样本拟合法实现无线激光通信网络通信信号的时延估算。实验结果表明,所提方法能够有效提高网络的抗噪能力和鲁棒性以及时延估算精度。重构后的激光信号频率成分与原始信号基本一致,所提方法能够捕捉到无线激光通信网络时延,表明所提方法能够有效提高时延估算精度,为实际应用提供更为准确和可靠的时延估计结果。 展开更多
关键词 信道模型 SSB-gomp算法 稀疏重构 最小二乘样本拟合 时延估算
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基于gOMP算法的FBMC水声通信信道估计方法 被引量:3
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作者 梁仕杰 王彪 张岑 《声学技术》 CSCD 北大核心 2021年第3期329-335,共7页
传统基于训练序列及块状导频结构的滤波器组多载波(Filter Bank Multicarrier,FBMC)信道估计方法花费额外的频谱资源,这在频谱资源较为紧张的水声通信环境中具有一定的局限性。针对这一问题并结合水声信道稀疏性的特点,文章提出了一种... 传统基于训练序列及块状导频结构的滤波器组多载波(Filter Bank Multicarrier,FBMC)信道估计方法花费额外的频谱资源,这在频谱资源较为紧张的水声通信环境中具有一定的局限性。针对这一问题并结合水声信道稀疏性的特点,文章提出了一种基于压缩感知的离散导频结构FBMC信道估计方法。首先基于等效导频能量最大化的思想,设计了一种新的离散导频结构来解决FBMC系统信道估计时存在的固有虚部干扰问题;然后配合该结构,提取出导频处的接收信息并利用重构效果优良的压缩感知gOMP算法对水声信道进行重构。该方法在保证水声信道估计精度的同时有效提高了FBMC系统的频谱利用率,改善了水声通信的性能。仿真结果表明,文中所提方法相较于传统方法在估计精度和频谱利用率方面具有一定的优越性。 展开更多
关键词 滤波器组多载波 压缩感知 虚部干扰 gomp算法 离散导频
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基于随机支撑挑选的广义正交匹配追踪算法 被引量:4
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作者 徐志强 蒋铁钢 杨立波 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第4期1104-1108,共5页
针对广义正交匹配追踪(GOMP)算法复杂度高、重构时间长的问题,提出了一种基于随机支撑挑选的GOMP(StoGOMP)算法。首先引入随机支撑挑选的策略,在每次迭代中随机生成一个概率值。然后通过比较此概率值与预设概率值的大小来决定候选支撑... 针对广义正交匹配追踪(GOMP)算法复杂度高、重构时间长的问题,提出了一种基于随机支撑挑选的GOMP(StoGOMP)算法。首先引入随机支撑挑选的策略,在每次迭代中随机生成一个概率值。然后通过比较此概率值与预设概率值的大小来决定候选支撑集的挑选方式:若此概率值小于预设概率值,则采用匹配计算方式;否则,采用随机选择方式。最后根据得到的候选支撑来更新残差。这种方式充分考虑了算法单次迭代复杂度和迭代次数之间的平衡,减少了算法的计算量。一维随机信号重构实验结果表明,在预设概率值为0.5、稀疏度为20时,StoGOMP算法相较GOMP算法达到100%重构成功率所需的采样数减少了9.5%。实际图像重构实验结果表明,所提出的算法具有与GOMP算法相当的重构精度,且在采样率为0.5时,所提算法的重构时间相较于原算法减少了27%以上,这说明StoGOMP算法能够有效减少信号的重构时间。 展开更多
关键词 压缩感知 随机支撑挑选 广义正交匹配追踪 算法复杂度 重构算法
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