共轭梯度子空间基追踪算法及其相关结果

压缩感知可以在低于Nyqiust采样率条件下实现稀疏信号的精确恢复. 重构算法是压缩感知的主要研究内容之一. 本文基于子空间基追踪算法的回溯思想与共轭梯度法, 提出了共轭梯度子空间基追踪算法. 通过仿真实验验证了算法的有效性, 并讨论了该算法利用几种常见测量矩阵对稀疏信号的重构效果. 结果显示, 当测量矩阵为部分Fourier矩阵时, 该算法具有最优的重构效果.     

一种分块图像的BP压缩感知重构算法

在图像压缩感知重构中,针对重构效果和耗时不兼得的问题进行深入研究.基于离散余弦基稀疏表示,选用随机高斯矩阵进行观测采样,针对基追踪(BP)重构算法精度相对较高同时计算复杂度也高的特点,结合图像分块可以提高运算速度和精度这一优点,提出一种基于分块图像的基追踪(BP)重构算法,并与常用的正交匹配追踪OMP算法、BP算法、COSAMP算法、基于分块图像的压缩采样匹配追踪(COSAMP)算法、基于过完备字典(KSVD)的OMP重构算法和基于过完备字典(KSVD)的BP重构算法进行对比;借助MATLAB进行仿真实验,得到不同采样率下的重构图像以及重构图像的峰值信噪比和运行时间.实验结果表明:基于分块图像的基追踪(BP)重构算法不但峰值信噪比(PSNR)比普通算法高出1～10d B不等,而且运行时间比较短,所以本文所提算法兼顾了重构精度和运算效率.另外,对本文所提算法分块大小、稀疏度设置多大为最优这两个问题进行大量重复实验,最后确定分块大小为8*8、稀疏度设置为图像矩阵(N*N)原维度N的0.2～0.4倍时为最优.     

正交匹配追踪算法的迭代残差重建方法

正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)算法是一种重要的压缩感知重构算法. OMP算法在每次迭代中选择与当前残差最相关的原子. 针对每次迭代需要重新计算残差的问题, 本文考虑偶数次迭代下残差未知的情况. 首先, 研究了奇数次迭代的残差与下一次迭代的残差之间的关系, 得到了一种偶数次迭代时选择原子的标准. 然后, 引入一种回溯机制来处理前面所得的迭代结果, 这种机制通过剔除其中多余的原子来实现精确重建. 据此, 提出了可减少计算残差的改进型正交匹配追踪算法.     

基于OMMP算法的多测量向量问题的重构

正交多匹配追踪算法(OMMP算法)是正交匹配追踪算法(OMP算法)的一种拓展,近年来受到很多相关研究人员的关注.不同于OMP算法,OMMP算法在每次迭代中识别多个指标.本文分析了在限制等距性(RIP)和多向量信噪比(MSNR)条件下,用于解决多测量向量问题的OMMP算法的鲁棒性.此外,在给出的限制等距常数(RIC)的条件下,用归纳假设的方法证明了当V=0以及整数N满足1≤N≤(m-1)/K时, OMMP算法可以准确恢复K-行稀疏矩阵X.     

双向中继网络中基于压缩感知的稀疏信道估计

为提高双向中继网络中稀疏信道估计的精度并减少训练序列的长度, 利用双向中继信道(Two-way Relay Channel, TWRC)的潜在稀疏特性, 研究了基于压缩感知的稀疏TWRC估计问题, 提出了一种改进的正交匹配追踪(Improved Orthogonal Matching Pursuit, IOMP)算法. 新算法运用迭代重加权最小二乘估计代替了正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)算法中的最小二乘估计过程, 通过对样本进行迭代重加权, 逐步减小了异常样本的影响, 不断地修正了估计值, 在使用相同长度的训练序列时, 提高了估计的精度. 与传统的最小二乘估计算法相比, 新算法能够在获得相同估计效果的情况下, 显著减少所需训练序列的长度. 仿真结果验证了基于新算法的稀疏TWRC估计的有效性.     

基于共轭梯度法的感知矩阵优化方法

压缩感知理论中降低信号维数的关键问题是构造有效的测量矩阵。在已知稀疏基的情况下,基于ETF（Equiangular Tight Frame）框架的测量矩阵构造方法和稀疏信号重构过程均依赖于感知矩阵。为此,设计了一种基于共轭梯度法的感知矩阵优化方法,该方法简单易行,且所求结果的Gram矩阵与目标Gram矩阵更接近。 实验结果表明,此感知矩阵优化方法在理论分析、实际图像应用及算法有效性上均具优势。     

基于FPGA 的WIMAX LDPC码编译码器的设计

提出了一种适合于WIMAX标准的所有码长和码率LDPC码的编码器结构,充分利用了校验矩阵的特点降低硬件实现复杂度.设计了一种基于TDMP-NMS算法的码长码率均可配置的支持连续译码的LDPC码译码器,支持该标准中所有码长和码率LDPC码的译码,通过仿真得出了在保证译码器误码率性能前提下的最优量化比特位宽和各码率的最优归一化因子.采用一种新的适合于TDMP算法的动态迭代停止准则,结果表明,所采用的方案有效降低了译码器的资源消耗,提高了吞吐率.     

基于压缩感知的无重构时频差提取技术

时频差提取是信号处理领域的研究热点，传统方法基于Nyquist采样信号，因此无法很好地解决算法运算量过大、耗时过长的问题。为此，提出一种基于压缩感知技术的时频差提取方法，不同于传统压缩感知技术，本方法省去了压缩感知中的信号重构，即给定一种改进型循环矩阵作为观测矩阵对信号进行压缩采样，并从压缩采样样本中直接提取时频差。实验结果表明，该算法的运算量较传统时频差提取算法有明显下降，并且其时频差提取正确率高于同类提取算法。     

基于最大秩距离码的Niederreiter公钥密码体制的改进

为提高基于最大秩距离码的Niederreiter公钥密码体制的性能,对该体制进行了修改.利用双公钥及哈希函数来改进基于最大秩距离码的Niederreiter公钥密码体制,增加该体制的攻击复杂度;利用目前攻击Niederreiter公钥密码体制的方法对其进行安全性测试和分析,证明了该体制的安全性;对公开密钥的校验矩阵进行初等变换,从而减少体制的公开密钥量,提高了体制的纠错能力.     

无线通信中二进制网络-信道联合删除译码法

提出采用了网络信道联合纠错的编码(JNECD)的方法来降低网络传输的误码率,这种方法将接收到的数据包组成码字矩阵,利用信道编码与网络编码分别对码字矩阵的列和行联合校验检错,得到有可能错误的码元位置,删除所对应的码元,对剩余的码元解方程得到信源消息码字.仿真实验表明,在伽罗华域GF(2)中将JNECD方法与分离网络信道编码(SNCC)和直接传输(DT)方法相比,该算法可以降低通信系统的误码率和丢包率,提高数据包传输的正确概率,减少网络延时,提高网络吞吐量.     

线性分组码问题研究

指出了教材《通信原理》在纠检错编码定理证明中存在的问题,应用n维空间的概念,将码字与n维空间中的点一一对应,并利用这种对应关系,对纠检错编码定理给予了新的证明,完善了差错控制编码理论．     

R-S码快速译码算法的研究

基于ＧＦ（２ｍ ）域的傅里叶变换和傅里叶反变换,提出了Ｒｅｅｄ－Ｓｏｌｏｍ ｏｎ（Ｒ－Ｓ）系统码的一种变换域译码算法,并用Ｃ语言予以实现．与常规Ｒ－Ｓ译码算法相比,该算法运算规范,具有不用求错误多项式的根和错误值、硬件开销小、吞吐率高等优点,适合超大规模集成电路的实现．     

Hamming极小距离最小上界的研究

Hamming极小距离在扩散码、纠错码、检错码等领域有广泛的应用. 本文提出了 F2、 Fq上矩阵总行间距、平均行间距等概念 , 给出并证明了总行间距、极小行间距的最小上界定理 ,在此基础上得到了 Vn( F 2 )、 Vn( Fq) 中 Hamming极小距离的最小上界 , 同时给出了多比特扩散码中参数 d的上确界、线性码 ( n, k) 是最优码的一个必要条件.     

自适应权重的GPSR压缩感知重构算法

在压缩感知信号重构的过程中,为使投影梯度稀疏重构算法（GPSR）在保持低复杂度的同时,能有效提高重构性能,引入了自适应思想,给重构模型添加具有惩罚意义的权重系数,以寻找算法复杂度和精度之间的最佳平衡点;根据解的收敛进程不断调整权重值,以加速收敛.仿真实验表明：在相同条件下,该算法的计算效率优于传统的GPSR算法和典型的OMP算法,能在较短的运行时间内大幅度提高重构精度.     

基于近似计算技术的FPRM逻辑功耗优化

提出了一种基于近似计算技术的FPRM逻辑功耗优化的算法, 该算法包括基于信号概率和跳变密度的固定极性Reed-Muller(Fixed Polarity Reed-Muller, FPRM)函数动态功耗模型, 基于遗传算法的以功耗优化为导向的RM逻辑极性搜索方法, 以及利用双锐积运算的RM逻辑错误率计算方法. 在错误率的约束下, 通过有选择性地删减部分乘积项, 实现功耗优化. 提出的算法用C语言实现, 并用MCNC Benchmark电路测试. 结果表明: 与原始FPRM电路功耗相比, 在平均错误率为3.21％时, 电路动态功耗平均减少了22.77％.     

基于Turbo码的图像数字水印技术

在详细分析数字水印系统等效信道的基础上，提出了一种基于Turbo码的图像数字水印算法．该算法利用Turbo码的纠错性能和人眼视觉特性，以实现静止图像中数字水印的嵌入和提取；在水印嵌入之前，对水印序列进行Turbo码编码，然后利用人眼视觉特性进行水印嵌入，并采用了Turbo迭代译码算法进行水印提取，最后进行了数值仿真和算法比较．实验结果表明，该算法降低了水印在传输过程中的误码率，提高了水印的抗攻击能力，同时较好地解决了水印的鲁棒性和不可见性之间的矛盾．