复数旋转码的迭代译码研究

基于置信传播(BP)迭代译码的Turbo码和LDPC码能非常地接近Shannon限,迭代译码算法的研究成为编码界的热点问题。本文研究了复数旋转码的BP迭代译码。复数旋转码的BP译码效果与差集循环码和有限几何码非常接近,优于类似参数的LDPC码。针对BP迭代译码算法复杂度较高的缺点,根据复数旋转码的特点提出了两种低复杂度的迭代译码方法,与BP译码方法相比,这两种译码算法复杂度大为降低。     

NTRU译码错误研究

NTRU[1,2]是一种建立在环上的新型公钥密码体制,其理论安全性依赖于格上的难题。实验表明NTRU的运算速度远远快于RSA[2]。但是,如果NTRU的参数选择不当,那么在解密的过程中可能发生译码错误[3]。本文首先分析了译码错误产生的机理,然后在分析的基础上提出了保证无译码错误发生的NTRU参数选择的理论界。在此基础上设计了一种可以有效纠正NTRU译码错误的“补偿算法”,这个算法优于现有的NTRU纠错算法。最后给出了在NTRU推荐参数下译码错误的实例,并利用“补偿算法”对该错误进行了纠正。     

铁路安防数据记录器译码中心架构研究

铁路安防数据记录器译码分析是铁路交通事故调查的重要技术手段，同时可用于列车运行状态监控、车载设备性能评估、驾驶人员技能考核、列车定检维修等领域。以航空、船舶领域的译码中心为参考，主要研究我国交通领域事故调查法规以及铁路安防数据记录器译码中心建设目标、组织架构、规章制度、工作流程和推进建议，对保障我国列车安全运行、完善铁路安防数据记录器译码中心建设方案及推进建议、实现现役全车型安防数据记录器译码工作均具有重要作用。     

基于GSM-R列控系统信息安全传输的研究

针对CTCS3级列车控系统中无线信道的信息安全传输问题,本文设计了Turbo码的CTCS3级列控系统无线信道的信息安全传输方案,并分别采用了SOVA译码算法、Max-Log-MAP译码算法、Log-MAP译码算法进行仿真测试与比较分析,验证了该方案的合理有效性.仿真结果表明,采用Turbo码技术,可以降低无线信道中误比特率,满足列控系统数据传输的要求,提高系统的可靠性.     

RS-CR与RS-Turbo两类级联码的结构与性能分析

如果采用随机交织器和迭代的最大后验概率译码算法,Turbo码的译码性能接近Shannon限。但是当误比特率(BER)≤10-5时,性能曲线下降缓慢,趋近于水平线,影响了Turbo码的推广与应用。级联RS码能够有效地改善这一现象,但是RS Turbo级联码结构复杂,译码时延大。因此,本文基于交错与级联的思想,提出了一种新型的前向纠错码,即RS CR码(RS 复转码),设计构造了该码的编译码算法。RS码和复数旋转码同时对信息元进行编码,级联后新产生的二维前向纠错码,编码时间短,译码速度快,纠错能力可调,尤其适用于自适应的差错控制系统。     

机车信号误译码问题的分析与改善

针对西安铁路局阳安线电气化半自动闭塞区间无码区段机车信号误译码问题,分析研究干扰源,并针对不同干扰源,分别对机车信号软、硬件进行技术改进,全面改善机车信号误译码问题。     

欧洲应答器报文译码的研究以及FPGA实现

应答器作为车-地间信息传输的主要方式之一,在列车控制系统中应用广泛,目前在国内也得到了大量运用.在了解应答器系统结构、报文格式及FFFS编码策略的基础上,重点研究欧洲应答器报文译码策略,并通过使用FPGA芯片实现译码功能.     

CHASE算法中试探码集的构造方法

纠错编码中的软判决译码方法是一种应用前景广阔、性能优越的译码技术，Chase算法是其中具有代表性的一种，本文首先介绍了Chase算法的基本思想，然后提出了两种试探码集的构造方法。利用这些重新构造的码集，可以大幅度减少Chase Ⅰ算法的试探码，改进chase Ⅱ算法的性能。     

基于正弦内插的UM2000信号解码算法

UM2000数字轨道电路采用调频方式传输28位码组信息。UM2000信号解码时间按长、短窗设计,解码算法主要由带通滤波、过零检测、滑窗DFT、门限判决和CRC校验组成,其中过零检测解调算法采用正弦内插法对UM2000信号的过零时刻进行计算。影响解码性能的主要因素有信号采样时间、插值算法和正弦内插法使用的采样点数和插值点数。对不同信噪比条件下的仿真信号和测试箱生成信号进行解码测试。仿真信号的测试结果表明:当带内谐波干扰信噪比分别为3,4和5时,1.562 5 s短窗的安全译码率分别为80%,81%和86%,3.125 0 s长窗的安全译码率分别为99%,100%和100%。测试箱生成信号的测试结果表明:1.562 5 s短窗的安全译码率为95.27%,3.125 0 s长窗的安全译码率分别为98.06%,99.91%和98.23%。说明UM2000信号解码算法在满足信号系统实时性要求的条件下,实现了UM2000信号的安全译码。     

一种基于竞争神经网络的铁路UM71信号频谱识别方法

机车信号设备译码的抗干扰能力直接影响设备显示的准确性和稳定性,同时也关系到铁路的行车安全.本文将神经网络模式识别技术引入到铁路车载信号的解调译码过程中,利用该技术非线性处理能力强和性能稳定等特点,提出基于竞争神经网络的铁路UM71信号特征频谱的识别方法.该方法根据不同调制低频下的UM71信号频谱的谱线结构规律建立起相应的神经网络结构模型,通过计算实际输入信号的频谱与神经网络各向量间的曼哈顿距离而产生竞争,再根据竞争结果与UM71信号的映射关系实现译码功能.实验证明:该方法具有学习算法简单、迭代步数少和运行速度快等优点,在提高UM71信号译码的准确性和抗干扰能力等方面效果明显,能够满足铁路现场实际运用的要求.