论文部分内容阅读
极化码是一种理论上能够达到任意对称二进制离散无记忆信道(B-DMC)信道容量的新型信道编码技术.本研究介绍了信道极化的基本原理,并针对一般情况,以偏序法为例,详细阐述了具有4阶核矩阵的极化码构造原理,并采用串行相消译码器研究其译码过程.最后,对极化码潜在的研究方向和可能遇到的困难点进行了探讨.
具有4阶核矩阵极化码的构造和译码研究
【摘 要】
：
极化码是一种理论上能够达到任意对称二进制离散无记忆信道(B-DMC)信道容量的新型信道编码技术.本研究介绍了信道极化的基本原理,并针对一般情况,以偏序法为例,详细阐述了具有4阶核矩阵的极化码构造原理,并采用串行相消译码器研究其译码过程.最后,对极化码潜在的研究方向和可能遇到的困难点进行了探讨.
【机 构】
：
青岛科技大学 数理学院,山东 青岛 266061
【出 处】
：
青岛科技大学学报（自然科学版）
【发表日期】
：
2022年1期
其他文献
基于变系数分数薛定谔方程,通过解析与数值模拟相结合的方式研究了啁啾对艾里光束传输特性的影响.当初始艾里光束没有啁啾时,首先会劈裂为两束强度相等的类艾里波包,由于纵向周期调制的作用光束呈现为周期聚焦的演化行为.当初始艾里光束具有二次啁啾时,啁啾的存在使艾里光束劈裂为两束强度不相等的波包.在纵向周期调制的作用下,呈现出周期的振荡行为,且在焦点位置处波包能够恢复到初始艾里光束的形状.研究发现,当啁啾参量一定时,Lévy指数的增加会使艾里光束产生反转现象.另外在变系数分数薛定谔方程中对两啁啾艾里光束的相互作用进行
针对清扫车在园区固定路段的周期重复性工作特点,提出采用智能PD型迭代学习控制方法的清扫车路径跟踪控制问题.首先,将非线性控制系统转化为紧格式局部线性化数据模型,设计针对清扫车运动学模型的参数更新率,并基于投影算法对未知的梯度参数进行估计,此外,引入迭代差分估计算法,用于估计路面颠簸、车身垃圾重量不断变化等带来的未知扰动,最后,通过直线和曲线两种路径的仿真分析验证其有效性.结果表明:随着系统运行迭代次数的增加,车辆位置与期望坐标误差不断减小,跟踪误差是收敛的,可以实现较高精度的路径跟踪.
采用数值计算方法对填充在多内管换热器中的石墨烯/石蜡复合相变材料的熔化凝固性能进行了深入研究,分析了换热内管数目不同,当换热内管中分别通入一定温度的热水或凉水时,换热器内的相变材料(PCM)在熔化或凝固过程中的温度和液相率(液相体积分数)随时间的变化关系.结果表明:熔化时PCM与换热管之间以自然对流换热为主,凝固时,由于导热热阻影响,使PCM完全凝固过程比完成熔化过程所需的时间要长;内管数目增加,可有效缩短PCM完全熔化和完全凝固时间;内管间距对相变材料的凝固过程有一定影响;换热内管的入口水温对PCM的熔
本工作选取多种经典相关系数进行了对比研究,如Pearson相关系数、Spearman相关系数、距离相关系数、最大信息系数及HHG相关系数.具体地,在不同数据规模及噪声水平下,对线性、非线性单调、非单调、非函数等不同类型变量的相关性分别进行研究,得到各相关系数的统计功效.通过分析发现,Pearson相关系数、Spearman相关系数更适合衡量线性、非线性单调相关关系,最大信息系数则更适合衡量含有周期性的相关关系,HHG则更适合衡量非函数相关关系.本研究可为挖掘不同相关关系,提供相关系数选取依据.
为对污染土壤和植物样品进行快速检测,解决传统检测方法效率低下的问题,本研究提出UE-SPE-IC(超声-固相萃取-离子色谱)法测定农田土壤和植物中F-、Cl-、NO-2、NO-3、SO2-4和H2 PO-46种阴离子的含量及污染程度.采用ICS-900型离子色谱仪及Dionex AS23型色谱柱(250 mm×4 mm)阴离子交换柱,以3 mmol·L-1 NaHCO3-2.4 mmol·L-1 Na2 CO3溶液为淋洗液,流量为3 mL·min-1.本研究以某工业园附近受污染影响的农田土壤和植物为采集样
为保障FAST大型射电望远镜安全工作,使用传感器对其关键点应力信息进行监测与评估,对应力信号进行预测,有助于故障的早期预警与处理,提高安全性能.基于物理模型和人工智能模型预测的方法,往往需要结构详细特性信息,或相关荷载信号作为输入,建模过程较为复杂.本研究使用时间序列分析法,基于ARIMA模型对FAST光纤Bragg光栅应变计实际输出信号进行了建模与测试,利用二阶差分将信号平稳化,并确定模型阶数为ARIMA(4,2,9).通过模型训练与实际数值比对,长期预测中模型可反映信号变化趋势与规律,短期预测中,预测
为了使橡胶减震器的承载能力符合目标刚度曲线,本研究通过Isight平台集成Abaqus和Data Matching模块,在仅知道橡胶本构参数范围和制品设计尺寸范围的情况下,同时对橡胶减震器的本构模型参数和尺寸进行多参数优化.对于非线性很强的橡胶材料,采用Hooke-Jeeves算法求解最优解,并通过正交试验方法选取合适初值,以提高多参数优化的效率和准确度.据此,提出了一种可同时优化橡胶本构模型参数和橡胶制品结构参数,进而满足制品性能为目标函数的新方法,借助优化预测的本构模型参数可以反推橡胶的模量和硬度,为
对比了间接法氧化锌和复合氧化锌S70、A20对天然橡胶硫化特性、力学性能的影响.结果表明:与间接法氧化锌相比,复合氧化锌S70、A20在天然橡胶中地分散更均匀,对硫化反应的活化效果更显著.使用不同氧化锌的硫化胶的物理机械性能相近,而使用复合氧化锌S70的硫化胶耐热氧老化性能更好.复合氧化锌S70、A20中的锌含量低于间接法氧化锌,使用复合氧化锌S70、A20,可有效降低配方中锌的含量,减少锌对环境的污染.
本文以青海花儿唱词为研究对象,采用朴素贝叶斯机器学习模型和长短期记忆网络(LSTM)机器学习模型对其建模.首先对青海花儿唱词进行收集,建立模型并对收集到的唱词进行特殊的预处理操作,利用Word2vec生成词向量模型,构建二种不同的机器学习算法模型:朴素贝叶斯模型和LSTM神经网络+Word2vec模型;其次划分花儿唱词训练集和测试集,得到预测的情感倾向;最后通过统一的评价标准对两组实验进行评价,对青海花儿唱词进行了情感分析,并绘制不同地域和不同民族唱词的词云图.实验结果表明:采用长短期记忆网络(LSTM)