【摘 要】
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由于噪声的随机性与度1符号产生与分布的随机性,且必须成功接收足够数量的独立编码符号才能恢复源符号,所以LT码在删除信道中译码符号数量具有不确定性,那么其概率密度分布也
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金指导计划项目(201602373)
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由于噪声的随机性与度1符号产生与分布的随机性,且必须成功接收足够数量的独立编码符号才能恢复源符号,所以LT码在删除信道中译码符号数量具有不确定性,那么其概率密度分布也随着信道概率的变化而变化,针对LT码在删除信道下译码符号概率密度分布函数的问题,提出了一种基于高斯混合模型与K-均值结合的改进聚类算法。该算法首先利用K-均值完成数据初始划分,并根据分类后的聚类参数给出EM算法迭代的初始值;然后利用EM算法学习GMM,完成模型建立。实验结果表明:通过建立GMM,可以得到LT码在删除信道下概率密度分布函数。
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