喷泉码编译码实现及其性能优化的研究



喷泉码编译码实现及其性能优化的研究

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喷泉码编译码实现及其性能优化的研究

论文目录
论文创新点	第1-7页
摘要	第7-9页
Abstract	第9-11页
目录	第11-14页
第一章绪论	第14-32页
1.1 概述	第14-15页
1.2 喷泉码的概念及特性	第15-17页
1.3 喷泉码及其应用研究的现状	第17-30页
1.3.1 喷泉码的研究现状	第17-19页
1.3.2 喷泉码的应用现状及展望	第19-30页
1.4 论文的主要内容与结构安排	第30-32页
第二章喷泉编码原理	第32-56页
2.1 概述	第32页
2.2 信道编码的发展历程	第32-34页
2.3 编码信道模型	第34-37页
2.4 LT码编译码算法	第37-49页
2.4.1 LT码编译码过程	第38-41页
2.4.2 LT码的度分布	第41-47页
2.4.2.1 理想孤子度分布	第43-45页
2.4.2.2 鲁棒孤子度分布	第45-47页
2.4.3 不等差错保护的LT码	第47-49页
2.5 级联的喷泉码	第49-55页
2.5.1 Raptor码	第49-51页
2.5.2 Turbo喷泉码	第51-55页
2.5.2.1 Turbo码原理	第51-52页
2.5.2.2 Turbo喷泉码实现方案	第52-55页
2.6 本章小结	第55-56页
第三章带梯度的粒子群优化的LT码度分布	第56-74页
3.1 概述	第56-58页
3.2 带梯度的粒子群优化算法	第58-62页
3.2.1 基本的粒子群优化算法	第58-60页
3.2.2 带梯度的粒子群优化算法	第60-62页
3.3 采用带梯度的粒子群优化算法的度分布设计	第62-68页
3.3.1 重要抽样理论	第62-63页
3.3.2 优化目标	第63-64页
3.3.3 梯度信息的获取	第64-65页
3.3.4 带梯度的PSO算法的度分布设计	第65-68页
3.3.4.1 梯度加速PSO算法模型	第65-67页
3.3.4.2 带梯度的PSO算法步骤	第67-68页
3.4 仿真实验及分析	第68-72页
3.4.1 基于稀疏度分布的优化	第68-70页
3.4.2 基于孤子分布形式的优化	第70-72页
3.5 本章小结	第72-74页
第四章改进的块复制不等差错的LT码	第74-86页
4.1 概述	第74-75页
4.2 与或树分析方法	第75-76页
4.3 改进的块复制不等差错保护的LT码	第76-80页
4.3.1 块复制不等差错保护的LT码	第76-78页
4.3.2 基于与或树工具的理论分析	第78-79页
4.3.3 改进的块复制不等差错保护的LT码	第79-80页
4.4 仿真实验及分析	第80-85页
4.4.1 比特错误率的比较	第81-83页
4.4.2 高优先级分组译码失败分布的比较	第83-85页
4.5 本章小结	第85-86页
第五章混沌映射的并行Turbo喷泉码	第86-100页
5.1 概述	第86-87页
5.2 分段线性混沌映射	第87-88页
5.2.1 混沌原理	第87-88页
5.2.2 分段线性混沌映射	第88页
5.3 基于分段线性混沌映射的Turbo喷泉码实现	第88-92页
5.3.1 Turbo喷泉码性能限	第88-90页
5.3.2 Turbo喷泉中交织器的设计	第90-91页
5.3.3 分支序列生成算法	第91-92页
5.4 仿真实验及分析	第92-99页
5.4.1 仿真模型	第92-94页
5.4.2 仿真参数	第94页
5.4.3 仿真结果及分析	第94-99页
5.5 本章小结	第99-100页
第六章改进的Hopfield神经网络译码	第100-115页
6.1 概述	第100-102页
6.2 中国剩余定理和CT码	第102-107页
6.2.1 中国剩余定理	第102页
6.2.2 大衍求一术原理	第102-105页
6.2.3 CT码编译码方法	第105-107页
6.3 CT码神经网络译码算法	第107-111页
6.3.1 连续型Hopfied神经网络原理	第107-108页
6.3.2 改进的Hopfield神经网络译码方法	第108-111页
6.4 仿真实验及分析	第111-113页
6.5 本章小结	第113-115页
第七章总结与展望	第115-118页
7.1 全文总结	第115-116页
7.2 进一步工作	第116-118页
参考文献	第118-126页
攻读博士学位期间发表的学术论文	第126-127页
致谢	第127页

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