18、5G新无线中的信道编码:卷积码与Turbo码解析

5G新无线中的信道编码:卷积码与Turbo码解析

卷积码相关内容
1. 尾咬卷积码(TBCC)解码方法

有一种基于循环缓冲区中码块重建的解码方法。操作步骤如下:
- 复制码块中的前比特(图中Lh部分)并将其放到末尾。
- 复制码块的最后部分(图中标记为“Lt”的段)并将其放到开头。最终信息块大小为N + Lh + Lt。
该方法优点是码块重建后可使用常规维特比算法进行解码。与常规卷积码(带尾)相比,R = 1/3且64状态(m = 6)的TBCC可提供0.1 - 0.6 dB的性能增益。

2. 卷积码在移动通信中的应用
  • 3G UMTS(WCDMA) :UMTS中卷积码约束长度为9,有256个状态,支持1/2和1/3码率,对应生成多项式分别为G0 = (561)₈, G1 = (753)₈和G0 = (557)₈, G1 = (663)₈, G2 = (711)₈ 。这两组多项式无嵌套属性,速率匹配时不能一起使用。其汉明距离分布如下表:
    | d | Ad [557, 663, 711] | Cd |
    | — | — | — |
    | 18 | 5 | 11 |
    | 20 | 7 | 32 |
    | 22 | 36 | 195 |
    | 24 | 85 | 564 |
    | 26 | 204 | 1473 |
    | 28 | 636 | 5129 |
    | 30 | 1927 | 17434 |
    | 32 | 5416 | 54092 |
    | 34 | 15769 | 1

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值