信息论与编码相关的前沿研究论文

We propose a new learning paradigm, Local to Global Learning (LGL), for Deep Neural Networks (DNNs) to improve the performance of classification problems. The core of LGL is to learn a DNN model from fewer categories (local) to more categories (global) gradually within the entire training set. LGL is most related to the Self-Paced Learning (SPL) algorithm but its formulation is different from trains its data from simple to complex, while LGL from local to global. In this paper, we incorporate the idea of LGL into the learning objective of DNNs and explain why LGL works better from an information-theoretic perspective. Experiments on the toy data, CIFAR-10, CIFAR-100,and ImageNet dataset show that LGL outperforms the baseline and SPL-based algorithms. 我们为深度神经网络（DNN）提出了一种新的学习范式，即从局部到全局学习（LGL），以提高分类问题的性能。LGL的核心是在整个培训集中逐步从更少的类别（本地）学习更多的类别（全局）DNN模型。LGL与自定进度学习（SPL）算法最相关，但其形式与SPL不同。SPL将数据从简单训练到复杂，而将LGL从本地训练到全局。在本文中，我们将LGL的思想纳入了DNN的学习目标，并从信息论的角度解释了LGL为什么表现更好。对玩具数据，CIFAR-10，CIFAR-100和ImageNet数据集的实验表明，LGL优于基线和基于SPL的算法。 Researchers have spent decades to develop the theory and techniques of Deep Neural Networks (DNNs). Now DNNs are very popular in many areas including speech recognition [9], computer vision [16, 20], natural language processing [30] etc. Some techniques have been proved to be effective, such as data augmentation [32, 29] and identity mapping between layers [10, 11]. Recently, some researchers have focused on how to improve the performance of DNNs by selecting training data in a certain order, such as curriculum learning [3] and self-paced learning [17]. Curriculum learning (CL) was first introduced in 2009 by Bengio et al [3]. CL is inspired by human and animal learning which suggests that a model should learn samples gradually from a simple level to a complex level. However, the curriculum often involves prior man-made knowledge that is independent of the subsequent learning process. To alleviate the issues of CL, Self-Paced Learning (SPL) [17] was proposed to automatically generate the curriculum during the training process. SPL assigns a binary weight to each training sample. Whether or not to choose a sample is decided based on the sample’s loss at each iteration of training. Since [17], many modifications of the basic SPL algorithm have emerged. Moreover, [13] introduces a new regularization term incorporating both easiness and diversity in learning. [12] designs soft weighting (instead of binary weight) methods such as linear soft weighting and logarithmic soft weighting. [14] proposes a framework called self-paced curriculum learning (SPCL) which can exploit both prior knowledge before the training and information extracted dynamically during the training. 研究人员花费了数十年的时间来开发深度神经网络（DNN）的理论和技术。现在，DNN在很多领域都非常流行，包括语音识别[9]，计算机视觉[16、20]，自然语言处理[30]等。一些技术已被证明是有效的，例如数据增强[32、29]和层之间的身份映射[10，11]。近来，一些研究人员致力于通过按特定顺序选择训练数据来提高DNN的性能，例如课程学习[3]和自定进度学习[17]。课程学习（CL）由Bengio等人于2009年首次提出[3]。CL受人类和动物学习的启发，这表明模型应该从简单的层次逐步学习到复杂的层次。但是，课程通常涉及先前的人造知识，而这些知识与后续的学习过程无关，为了缓解CL的问题，提出了自定进度学习（SPL）[17]在培训过程中自动生成课程表。SPL将二进制权重分配给每个训练样本。是否选择样本取决于每次训练迭代时样本的损失。自[17]以来，已经出现了对基本SPL算法的许多修改。此外，[13]引入了一个新的正规化术语，在学习中兼顾了易用性和多样性。[12]设计了软加权（而不是二进制加权）方法，例如线性软加权和对数软加权。[14]提出了一种称为自定进度课程学习（SPCL）的框架，该框架可以利用训练之前的先验知识和训练期间动态提取的信息。 However, some SPL-based challenges still remain: 1) It is hard to define simple and complex levels. CL defines these levels according to prior knowledge, which needs to be annotated by human. This process is extremely complicated and time consuming, especially when the number of categories is large. Another solution is to choose simple samples according to the loss like SPL. However, the samples’ losses are related to the choice of different models and hyper-parameters, since it is likely that the loss of a sample is large for one model but small for another; 2) SPL4748 based algorithms always bring additional hyper-parameters. One must tune hyper-parameters very carefully to generate a good curriculum, which increases the difficulty of training the model. 但是，仍然存在一些基于SPL的挑战：1）很难定义简单和复杂的级别。CL根据需要由人类注释的先验知识定义这些级别。此过程极其复杂且耗时，尤其是类别数量很大时。另一种解决方案是根据损耗（如SPL）选择简单样本。但是，样本损失与选择不同的模型和超参数有关，因为一个模型的样本损失可能很大，而另一模型的损失却很小。2）基于SPL4748的算法总是带来附加的超参数。必须非常仔细地调整超参数以生成好的课程表，这增加了训练模型的难度。 To address the above two problems, we propose a new learning paradigm called Local to Global Learning (LGL). LGL learns the neural network model from fewer categories (local) to more categories (global) gradually within the entire training set, which brings only one hyper-parameter ( inverse proportional to how many classes to add at each time) to DNN. This new hyper-parameter is also easy to be tuned. Generally, we can improve the performance of DNN by increasing the value of the new hyper-parameter. The intuition behind LGL is that the network is usually better to memorize fewer categories1 and then gradually learns from more categories, which is consistent with the way people learn. The formulation of LGL can be better understood by comparing it with transfer learning shown in Figure 1. In transfer learning, the initial weights of DNNs are transferred from another dataset. But in LGL, the initial weights of DNNs are transferred from the self-domain without knowledge of other datasets. The traditional methods randomly initialize the weights, which do not consider the distributions of the training data and may end up with a bad local minimum; whereas LGL initializes the weights which capture the distributions of the trained data. So LGL can be also seen as an initialization strategy of DNNs. In this paper, we explain the methodology of LGL from the mathematical formulation in detail. Instead of concentrating on sample loss (as in SPL), we pay attention to training DNN effectively by continually adding a new class to DNN. There are three main contributions from this paper: 为了解决上述两个问题，我们提出了一种新的学习范式，称为本地到全球学习（LGL）。LGL在整个训练集中逐渐从较少的类别（局部）到更多的类别（全局）学习神经网络模型，这仅给DNN带来一个超参数（与每次添加多少个类成反比）。这个新的超参数也很容易调整。通常，我们可以通过增加新的超参数的值来提高DNN的性能。LGL的直觉是，网络通常可以更好地记住较少的类别1，然后逐渐从更多的类别中学习，这与人们的学习方式是一致的。通过将LGL的公式与图1所示的转移学习进行比较，可以更好地理解LGL的公式。在转移学习中，DNN的初始权重是从另一个数据集中转移的。但是在LGL中，DNN的初始权重是在不了解其他数据集的情况下从自域传递的。传统方法是随机初始化权重，这些权重不考虑训练数据的分布，最终可能会导致不良的局部最小值。而LGL会初始化权重，以捕获训练数据的分布。因此，LGL也可以视为DNN的初始化策略。在本文中，我们将从数学公式详细解释LGL的方法。我们不专注于样本丢失（如SPL），而是通过不断向DNN添加新类来关注有效地训练DNN。本文主要有三点贡献： We propose a new learning paradigm called Local to Global Learning (LGL) and incorporate the idea of LGL into the learning objective of DNN. Unlike SPL, LGL guides DNN to learn from fewer categories (local) to more categories (global) gradually within the entire training set. • From an information-theoretic perspective (conditional entropy), we confirm that LGL can make DNN more stable to train from the beginning. • We perform the LGL algorithm on the toy data, CIFAR-10, CIFAR-100, and ImageNet dataset. The experiments on toy data show that the loss curve of LGL is more stable and the algorithm converges faster than the SPL algorithm when the model or data distributions vary. The experiments on CIFAR-10, CIFAR100 and ImageNet show that the classification accuracy of LGL outperforms the baseline and SPL-based algorithms. 我们提出了一种新的学习范式，称为本地到全球学习（LGL），并将LGL的思想纳入DNN的学习目标。与SPL不同，LGL指导DNN在整个培训集中逐步从较少的类别（本地）学习到更多的类别（全局）。•从信息理论的角度（条件熵），我们确认LGL可以使DNN从一开始就更稳定地进行训练。•我们对玩具数据，CIFAR-10，CIFAR-100和ImageNet数据集执行LGL算法。对玩具数据的实验表明，当模型或数据分布变化时，LGL的损失曲线更稳定，并且收敛速度比SPL算法快。在CIFAR-10，CIFAR100和ImageNet上进行的实验表明，LGL的分类精度优于基线和基于SPL的算法。 SPL has been applied to many research fields. [24] uses SPL for long-term tracking problems to automatically select right frames for the model to learn. [28] integrates the SPL method into multiple instances learning framework for selecting efficient training samples. [27] proposes multi-view SPL for clustering which overcomes the drawback of stuck in bad local minima during the optimization. [31] introduces a new matrix factorization framework by incorporating SPL methodology with traditional factorization methods. [8] proposes a framework named self-paced sparse coding by incorporating self-paced learning methodology with sparse coding as well as manifold regularization. The proposed method can effectively relieve the effect of nonconvexity. [21] designs a new co-training algorithm called self-paced co-training. The proposed algorithm differs from the standard co-training algorithm that does not remove false labelled instances from training. [18] brings the ideaof SPL into multi-task learning and proposes a frameworkthat learns the tasks by simultaneously taking into consideration the complexity of both tasks and instances per task. Recently, some researchers have combined SPL withmodern DNNs. [19] proposes self-paced convolutional network (SPCN) which improves CNNs with SPL for enhancing the learning robustness. In SPCN, each sample is assigned a weight to reflect the easiness of the sample. A dynamic self-paced function is incorporated into the learning objective of CNNs to jointly learn the parameters ofCNNs and latent weight variable. However, SPCN seemsto only work well on simple dataset like MNIST. [2] showsthat CNNs with the SPL strategy do not show actual improvement on the CIFAR dataset. [15] shows that whenthere are fewer layers in the CNN, an SPL-based algorithmmay work better on CIFAR. But when the number of layers increases, like for VGG [23], the SPL algorithm performs almost equal to that of traditional CNN training. [25]proposes a variant form of self-paced learning to improvethe performance of neural networks. However, the methodis complicated and can not be applied to large dataset likeImageNet. Based on the above analysis of SPL’s limitations, we develop a new data selection method for CNNscalled Local to Global Learning (LGL). LGL brings onlyone hyper-parameter (easy to be tuned) to the CNN and performs better than the SPL-based algorithms. SPL已应用于许多研究领域。[24]使用SPL解决长期跟踪问题，以自动选择合适的框架供模型学习。[28]将SPL方法集成到多个实例学习框架中，以选择有效的训练样本。[27]提出了一种用于聚类的多视图SPL，它克服了优化过程中卡在不良局部极小值中的缺点。[31]通过将SPL方法与传统因式分解方法相结合，引入了新的矩阵因式分解框架。文献[8]提出了一种框架，该框架通过将自定进度的学习方法与稀疏编码以及流形正则化相结合，提出了自定进度的稀疏编码。所提出的方法可以有效地缓解不凸性的影响。[21]设计了一种新的协同训练算法，称为自定步距协同训练。提出的算法与标准的协同训练算法不同，后者不会从训练中删除错误标记的实例。[18]将SPL的思想带入了多任务学习，并提出了一个通过同时考虑任务和每个任务实例的复杂性来学习任务的框架。 最近，一些研究人员将SPL与现代DNN相结合。文献[19]提出了一种自定速度的卷积网络（SPCN），它利用SPL改进了CNN，从而增强了学习的鲁棒性。在SPCN中，为每个样本分配了权重以反映样本的难易程度。动态自定步函数被纳入CNN的学习目标，以共同学习CNN的参数和潜在权重变量。但是，SPCN似乎只能在像MNIST这样的简单数据集上很好地工作。[2]显示，采用SPL策略的CNN在CIFAR数据集上并未显示出实际的改进。[15]表明，当CNN中的层数较少时，基于SPL的算法在CIFAR上可能会更好地工作。但是，当层数增加时，例如对于VGG [23]，SPL算法的性能几乎与传统CNN训练的性能相同。[25]提出了一种自定进度学习的变体形式，以提高神经网络的性能。但是，该方法很复杂，不能应用于像ImageNet这样的大型数据集。基于以上对SPL局限性的分析，我们为CNN开发了一种新的数据选择方法，称为本地到全球学习（LGL）。LGL仅给CNN带来一个超参数（易于调整），并且比基于SPL的算法性能更好。 There are still two learning regimes similar to our workcalled Active Learning [6] and Co-training [4] which also select the data according to some strategies. But in active learning, the labels of all the samples are not known when the samples are chosen. Co-training deals with semisupervised learning in which some labels are missing. Thus,these two learning regimes differ in our setting where the labels of all the training data are known. 仍然有两种与我们的工作类似的学习方式称为主动学习[6]和联合训练[4]，它们也根据某些策略选择数据。但是在主动学习中，选择样本时不知道所有样本的标签。联合培训涉及缺少某些标签的半监督学习。因此，这两种学习方式在我们设置所有训练数据的标签的环境中是不同的。 Learning Let us first briefly review SPL before introducing LGL. Let L(yi, g(xi, w)) denote the loss of the ground truth label yi and estimated label g(xi, w), where w represents theparameters of the model. The goal of SPL is to jointlylearn the model parameters w and latent variable v =[vi, . . . , vn]T by minimizing: 在介绍LGL之前，让我们首先简要回顾一下SPL。令L（yi，g（xi，w））表示地面真值标签yi和估计标签g（xi，w）的损失，其中w表示模型的参数。SPL的目标是共同学习模型参数w和潜在变量v = [vi，...，vn] T通过最小化： In the above, v denotes the weight variables reflecting the samples’ importance; λ is a parameter for controlling the learning pace; f is called the self-paced function which controls the learning scheme. SPL-based algorithms are about to modify f to automatically generate a good curriculum during the learning the original SPL algorithm [17], v ∈ {0, 1}^n, and fis chosen as: Another popular algorithm is called SPLD (self-paced learning with diversity) [13] which considers both ||v||1 and the sum of group-wise ||v||2. In SPLD, f is chosen as: In general, iterative methods like Alternate Convex Search (ACS) are used to solve (1), where w and v are optimized alternately. When v is fixed, we can use existing supervised learning methods to minimize the first term in (1) to obtain the optimal w∗. Then when w is fixed,and suppose f is adopted from (2), the global optimum v∗= [vi∗, . . . , vn*]T can be explicitly calculated as: 通常，使用迭代方法（如交替凸搜索（ACS））求解（1），其中w和v交替优化。当v固定时，我们可以使用现有的有监督学习方法来最小化（1）中的第一项，以获得最佳w ∗。然后，当w固定时，假设从（2）中采用f，则全局最优v ∗ = [v ∗ i，。。。，v ∗ n] T可以明确地计算为： From (4), λ is a parameter that determines the difficulty of sampling the training data: When λ is small, ‘easy’ samples with small losses are sent into the model to train; When we gradually increase λ, the ‘complex’ samples will be provided to the model until the entire training set is the above analysis, the key step in an SPL algorithm is to adjust the hyper-parameter λ at each iteration of training. In reality, however, we do not know the loss of each sample before training. Therefore sometimes one needs to run a baseline (a training algorithm without SPL) first to observe the average loss at each iteration and then set an empirical value for λ to increase. For more complex algorithms like SPLD from (3), researchers must control two parameters λ and γ, which makes the training difficult. To avoid the difficulty of tuning parameters in the SPL-based algorithms, we introduce our easy-to-train LGL algorithm. 从（4）中，λ是一个参数，它确定对训练数据进行采样的难度：当λ较小时，将损失较小的“简单”样本发送到模型中进行训练；当我们逐渐增加λ时，将向模型提供“复杂”样本，直到处理完整个训练集为止。根据以上分析，SPL算法中的关键步骤是在每次训练迭代时调整超参数λ。但是，实际上，我们不知道训练前每个样本的损失。因此，有时需要先运行基线（无SPL的训练算法）以观察每次迭代的平均损耗，然后为λ设置一个经验值以增加。对于（3）中的SPLD等更复杂的算法，研究人员必须控制两个参数λ和γ，这使训练变得困难。为了避免在基于SPL的算法中调整参数的困难，我们引入了易于训练的LGL算法。

我是曹教授，自己想吧，不要DOWN哦

信道编码主要是为了解决数据在信道中传输时引入的误码问题。 如下图所示，解决误码问题有两个办法，一个是对错误数据进行重传，称为后向纠错，另一个是在发送端发送数据时加入一定的冗余信息，以便在接收端可以直接进行纠错，称为前向纠错。1.信道编码 FEC，全称Forward Erro Correction就是前向纠错码。 在数据中增加冗余信息的最简单方法，就是将同一数据重复多次发送，这就是重复码，例如，将每一个信息比特重复3次编码：0\rightarrow 000，1\rightarrow 111，在接收端根据少数服从多数的原则进行译码，按照这种方法进行编译码，如果错2位就会导致译码出错，且传输效率很低。 为了提高传输效率，将k位信息比特分为一组，增加少量多余码元，共计n位，计为（n，k），这就是分组码。其中的监督码元是用于检错和纠错的，也可以叫做效验码元。 最简单的分组码就是奇偶效验码，例如，偶效验码：通过添加1位监督码元使整个码字中的1的个数为偶数，在检错时，对所有位做异或，如果为0，正确，如果为1，错误。 由此可知，奇偶效验码只能检测奇数个错误，不能纠正错误。那有没有码可以纠正错误呢？汉明码就可以检测2位错误，纠正1位错误。以（7，4）汉明码为例，信息码元为4位，监督码元为3位，如下图所示其中a_{2}是a_{4}a_{5}a_{6}的偶效验码，a_{1}是a_{3}a_{5}a_{6}的偶效验码， a_{0}是a_{3}a_{4}a_{6}的偶效验码，在纠错时，分别对3组码字的所有位做异或，得到一个三位的结果s_{2}s_{1}s_{0}，若结果为000，则没有错误，若结果为111，则a_{6}错误，若结果为110，则a_{5}错误，若结果为101，则a_{4}错误，其他同理。在发现错误位后，只要对应位取反：0改为1，1改为0，就完成了纠错。 分组码编码器每次输入k个信息码元，输出n个码元，每次输出的码元只与本次输入的信息码元有关，而与之前输入的信息码元无关，而对于卷积码，其编码器输出除了与本次输入的信息码元有关外，还与之前输入的信息码元有关， 一般用（n，k，K）来表示卷积码，其中多了一项参数K，为约束长度，表示编码器的输出与本次及之前输入的K个码元相关。例如（2，1，3）卷积码：编码器每次输入1个码元，输出2个码元，这2个码元与本次及之前输入的3个码元相关。 卷积码编码器一般使用（K-1）级移位寄存器实现，卷积码的译码一般采用最大似然译码，假定信道的误码率为P_{e}（P_{e}< ），编码器的输入信息序列长度为L，则输出的码字序列有2^{L}种可能，以L=5为例，假定接收到的码字序列为11 01 01 00 01，则编码器输出的码字序列共有32种可能： 若发送信息序列为11011，则编码器输出的码字序列为11 01 01 00 01，全部码元传输正确，发生这种情况的概率为\left ( 1-P_{e} \right )^{10}，若发送信息序列为10011，则编码器输出的码字序列为11 10 11 11 01，5个码元传输错误，发生这种情况的概率是P_{e}^{5}\left ( 1-P_{e} \right )^{5}，其他情况略，很明显，发送信息序列为11011的概率最高，因此采用最大似然译码时，译码结果为1101。 不难看出，错误的码元越少，发生概率越高，所以要找到发生概率最高的发送序列，只要找出误码数最少的发送码字序列就可以了，两码字间对应位不同的个数总和称为汉明距离，所以只要找出汉明距离之和最小的发送码字序列就行了，例如，01和10的汉明距离为2，00和01的汉明距离为1。 最大似然译码往往要遍历2^{L}种可能码字序列计算概率才能完成译码，计算量随着L逐级上升，难以实现，为了减少计算量，维特比发现了一种方法，被称为维特比译码，译码的过程就是在译码器网格图种寻找一条汉明距离之和最小的路径。 卷积码的应用较为广泛，如CDMA2000使用了（2，1，9）、（3，1，9）和（4，1，9）卷积码，WCDMA使用了（2，1，9）和（3，1，9）卷积码，LTE的控制信道采用了（3，1，7）的卷积码进行信道编码。2.交织 交织和去交织是通过对寄存器按行写入按列读出实现的，如下图所示。如下图所示，如果在信道传输过程中如果出现了连续误码，去交织后会转变为单个误码，让信道译码更方便纠错。FEC结合交织可以在一定程度上解决误码问题，想要彻底解决，还要借助反馈重传技术 自动请求重传（ARQ），发送端发送具有一定检错能力的码，接收端发现出错后，立即通知发送端重传，如果还是错，再次请求重传，直至接收正确为止。 混合ARQ（HARQ）：是FEC和ARQ的结合，接收端发现出错后，尽其所能进行纠错，纠正不了，则立即通知发送端重传，如果还是接收错误，再次请求重传，直至接受正确为止。 显然HARQ的性能是优于ARQ的，但HARQ会导致解调门限大大提高，一般重传次数要满足最恶劣信道条件下在达到最大重传次数之前能将数据传输正确，为了降低对解调门限的要求，移动通信系统中一般将二者结合起来使用。 利用HARQ重传将误码控制在一定水平，残留一部分误码给ARQ进行重传，这样系统性能可以达到最优。打开CSDN APP，看更多技术内容matlab与信道编码,信道交织编码及其matlab仿真_weixin_39832348的博...1、若输入数据经信道编码后为X1=(x1 x2 x3 x4 x5 x6); 2、发送端交织存储器为一个行列交织矩阵存储器,它“按列写入、按行读出”; 3、进入突发信道的信号为X2=(x1 x3 x5 x2 x4 x6); ...继续访问【通信仿真】基于matlab信道编码和交织【含Matlab源码 1685期】_海 ...完整代码已上传我的资源:【通信仿真】基于matlab信道编码和交织【含Matlab源码 1685期】 点击上面蓝色字体,直接付费下载,即可。 获取代码方式2: 付费专栏信号处理(Matlab) 备注: 点击上面蓝色字体付费专栏图像处理(Matlab),扫描上面二维码,...继续访问最新发布 信息论与编码：信道编码的基本概念是指为了提高通信性能而设计信号变换，以使传输信号更好的抵抗各种信道损伤的影响，例如噪声、干扰以及衰落等。实际信道中传输数字信号时，由于信道传输特性的不理想及加性噪声的影响，我们接收到的数字信号不可避免地会发生错误。三种主要的信道编译码原理。信道编码是依据一定的规律在信息码元中加入一定的多余码元，保证传输的可靠性。信道编码的任务：构造以最小的多余度（冗余度）换取最大抗干扰性能的好码。以上两种编码过程使编码的信号比未编码的信号具有更好的距离特性。例：c 将同一信息比特u重复n遍形成的码字——（n，1）继续访问瑞利衰落的概念及应对技术——信道编码、交织、跳频无线信道的衰落：无线信道的物理特性总是处于变化中，称为变参信道。对于无线信道，最要命的特性莫过于衰落现象：由于多径效应引起的小尺度效应；由于距离衰减引起的路径损耗或者障碍物造成的阴影等大尺度效应。大小尺度时按照波长进行划分的。 瑞利衰落：在无线通信信道中，电磁波经过反射折射散射等多条路径传播到达接收机后，使得总信号的强度服从瑞利分布（Multipath）。同时由于接收机的移动及其他原因，信号强度...继续访问信道编码与交织(理论与MATLAB实现)_余睿Lorin的博客信道编码与交织(理论与MATLAB实现) ...继续访问每日一问 --什么是信道编码和交织？解决信道的噪声和干扰导致的误码问题，这就是信道编码。继续访问BPSK+编码+交织仿真通信链路基于 matlab，搭建 BPSK+卷积编码+交织通信收发链路， 仿真参数如下： 1) 信源比特速率： Rb =100 kbps；2) 卷积编码：码率为 1/2，生成多项式为（561,753） 3) 译码方式：维特比译码（硬判决译码、软判决译码（8 比特量化）） 4) 交织：行列交织，交织器深度为 100bit，宽度为 10； 5) 仿真点数：106。 1. 在 AWGN 信道下，仿真并绘出该系统在硬判决和软判决（3bit 量化）两种译码方式下的信源误比特率曲线，并进行分析。 2. 设定某种交织器结构，在单径瑞利衰落信道（ 100 d f Hz = ）下，采用理 想信道估计，仿真并绘出该系统信道编码-RS-CRC-交织（一）RS编码 RS编码，又称里所码，即Reed-solomon codes，是一种前向纠错的信道编码，对由校正过采样数据所产生的多项式有效。当接收器正确的收到足够的点后，它就可以恢复原来的多项式，即使接收到的多项式上有很多点被噪声干扰失真。 编码过程首先在多个点上对这些多项式求冗余，然后将其传输或者存储。对多项式的这种超出必要值的采样使得多项式超定(过限定)。当接收器正确的收到足够的点后，它就...继续访问信道编码与交织、脉冲成型3.信道编码与交织、脉冲成型 信道编码与交织 (前向纠错)----重复码&分组码 重复码：将同一数据发送多次，到了接收端根据少数服从多次进行译码，传输效率很低 分组码：将k位信息比特氛围一组，增加少量码元，共计n位 （n,k）分组码，其中n-k位多余码元用于检错和纠错，称为监督码元或校验码元 分组码之奇偶校验码：（3,2）偶校验码，监督码元只有1位，整个码...继续访问通信中的“交织”技术在陆地移动通信这种变参信道上，比特差错经常是成串发生的。这是由于持续较长的深衰落谷点会影响到相继一串的比特。然而，信道编码仅在检测和校正单个差错和不太长的差错串时才有效。 为了解决这一问题，希望能找到把一条消息中的相继比特分散开的方法，即一条消息中的相继比特以非相继方式被发送。这样，在传输过程中即使发生了成串差错，恢复成一条相继比特串的消息时，差错也就变成单个(或长度很短)，这时再用信道编码纠错功能纠正差错，恢复原消息。这种方法就是交织技术。 交织技术的一般原理： 假定由一些4比特组成的消息分组，把继续访问信道编码和交织的有效总结和理解信道编码的引入主要是为了解决数据在信道中传输时引入的误码问题。解决误码问题有两个办法：前向纠错、后向纠错 一.FEC（Forward erro correction） 1.重复码 将每一个信息比特重复3次编码：0→000，1→111。 接收端根据少数服从多数的原则进行译码。 传输效率低 2.分组码 为了提高传输效率，将k位信息比特分为一组，增加少量多余码元，共计n位，这就是分组码。 包含k位信息比特的n位分组码，一般记为（n，k）分组码，如图5所示。 奇偶校验码：只能查错（奇数个错误）不能纠错 汉明码：.继续访问【通信系统仿真系列】基于Matlab的汉明码(Hamming Code)纠错传输以及交织编码(Interleaved coding)仿真基于Matlab的汉明码纠错传输以及交织编码仿真前言原理汉明码编码过程冗余位数量计算校验位位置计算计算校验相关位开始编码解码过程实验结果仿真代码可以修改的参数下载链接主函数汉明码编解码测试模块汉明码编码器汉明码解码器冗余位计算模块交织编码器交织解码器随机误码模块比较模块单极性码生成模块随机码转单极性码模块后语 前言 在上一篇文章《8位16位64位等任意数量用户CDMA直接序列扩频通信系统的Matlab仿真》中，介绍了一种多用户CDMA传输模型，但该模型存在一个缺陷，那就是无论信噪比多高，误码率始终无法为0，继续访问循环交织纠错编码c语言实现,全息存储系统中纠错编码和交织技术的研究摘要：由于信息技术的飞速发展,人们对信息存储空间的需求越来越大。全息存储具有超大存储容量、存储密度高和存取速度快的优点。因此,全息存储技术正成为研究的热点问题。编码是全息存储系统的重要问题之一,本论文主要研究全息存储系统中的交织技术和纠错编码。 在交织技术方面,分别对三种二维交织技术在全息存储系统中的应用进行了研究,其中两种为格型交织技术A(t,1)和A(t,2),一种为循环移位交织技术。分别给出...继续访问【通信原理】#19 基于matlab的交织与解交织 #19 基于matlab的交织与解交织 交织可以解决什么问题？ 交织是为了解决突发错误。比如偶尔发生一个bit的错误，那么可以通过诸如汉明码、卷积码等前向纠错编码将这1bit的错误纠正过来。但是如果传输过程突然受到强烈干扰，连续7、8个bit都发生错误，这个时候原来的前向纠错就纠正不过来了。 一个符合直觉的解决方法就是将突发错误分散开，即交织。 如何进行交织？ 比如块交织。就是将序列松进交织器行进列出。解交织就是列进行出。 其他还有Algebraic interleaver、Helical继续访问【雷达通信】信道编码和交织含Matlab源码1 简介 数字信号在传输过程中，加性噪声、码间串扰等都可能引起误码。为了提高 系统的抗干扰性能，可以加大发送功率，降低接收设备本身的噪声，以及合理选 择调制、解调方法等。此外、还可以采用信道编码技术。信道编码是为了降低误 码率，提高数字通信的可靠性而采取的编码，它按一定的规则人为引入冗余度。 本次实验以卷积码为例，详细原理参考《通信原理》第七版 节内容。 实际信道中产生的错误往往是突发错误或突发错误与随机错误并存，如短波、 散射和有线交换等信道中。在这类信道中应用纠错码效果显然不好，如果首先能继续访问卷积交织器解交织器设计.zip_交织_交织器_交织技术_分组交织器_卷积交织交织技术通常分为分组交织和卷积交织。分组交织过程是数据先按行写入，再按列读出；解交织过程是数据先按列写入，再按行读出。其特点是结构简单，但数据延时时间长，而且所需的存储器比较大。 交织_交织_交织 解交织_信道 交织_自适应Broadband Access Scenario 使用学习方法来进行无线链路的自适应，包含信道编码，交织，信道建模，ofdm调制，解码，解交织，解调等等， 一个完整的无线物理层试验环境【通信仿真】基于matlab信道编码和交织【含Matlab源码 1685期】.zip完整代码，可直接运行通信-交织技术 贴图太麻烦了，点击上面链接就可以看到原作者的文章 如果你是学通信的，当有人问你什么是交织，你会怎么说？ 最简单的一句话便可描述交织技术，懂的人听到这句话就明白你的意思，就会觉得你不错。相反，如果你对这个名词有点印象，但又说不出什么来，这种情况气氛就会比较尴尬。 总结为一句话就是：交织的实质是将突发错误分散开来，而且交织深度越深，抗突发错误的能力越强。补充：交织前相邻的符号在交织后的最小距离称为交织深度（也叫交织距离，GSM采用的交继续访问GSM通信系统实验GSM 通信系统实验 通过本实验将正交调制及解调的单元实验串起来，让学生建立起 GSM 通信系统的概念，了解 GSM 通信系统的组成及特性。 由于GSM是一个全数字系统，话音和不同速率数据的传输都要进行数字化处理。为了将源数据转换为最终信号并通过无线电波发射出去，需要经过几个连续的过程。相反，在接收端需要经过一系列的反过程来重现原始数据。下面我们主要针对数据的传输过程进行描述。信源端的主要工作有：信道编码用于改善传输质量，克服各种干扰因素对信号产生的不良影响，但它是以增加比特降低信息量为代价的。 ...继续访问交织编解码算法1.交织编解码介绍 原来做项目用到了交织编码解码，原理如下图：继续访问信道编码与信源编码基本1信源编码：source coding（对应信源解码） 信源编码：为了提高通信有效性而对信源符号进行的变换，换言之，为了减少或消除信源冗余度而进行的信源符号变换。具体说，就是针对信源输出符号序列的统计特性来寻找某种方法，把信源输出符号序列变换为最短的码字序列，使后者的各码元所载荷的平均信息量最大，同时又能保证无失真地恢复原来的符号序列。其作用有二：一是数据压缩；二是模数转换。 最原始的莫尔斯电码，还有ASCII码和电报码都是信源编码。现代通信应用中常见的信源编码方式有：Huffman编码、算术编码、L.继续访问信道交织