21、5G新空口信道编码之外码与其他先进编码方案解析

5G新空口信道编码之外码与其他先进编码方案解析

1. 物理层分组编码

1.1 基本思想

物理层分组编码的基本思想是在传统码块中添加一个子块,具体来说,是向所有码块添加一个奇偶校验(PC)分组。其目的是在码块之间建立PC关系,以提高解码过程中的可靠性。在传统分组传输中,即使使用块间交织器,码块之间也没有这种关系。需要强调的是,每个码块都需要进行一定的打孔操作,以确保传统码块和PC块中的比特总和与原始码块的比特数相同。

1.2 分组编码的解决方案

分组编码的关键步骤如下:
1. 分组分段
2. 添加循环冗余校验(CRC)
3. 信道编码
4. 为分组编码生成奇偶校验位
5. 比特选择
6. 生成最终要发送的分组

与传统步骤相比,增加了分组编码和比特选择步骤。在分组编码中,通过对所有码块中相应比特进行“异或”(XOR)运算生成奇偶校验分组。例如,对于N个编码块,所有N个码块中的第i位构成一个信息序列S,对S进行分组编码(如XOR),得到PC分组CN。除了XOR,还可以考虑其他形式的PC操作,如多重PC、汉明码等。为了保持整体码率不变(当生成额外的PC分组时),需要一个比特选择模块来打孔一些比特。

比特选择应确保最终分组(包括码块和分组编码块)的大小与原始码块的大小相同。基本原则是在所有码块上均匀打孔(打孔数量相同)。假设内码为低密度奇偶校验(LDPC)码,以码块长度为672比特、提升大小为42、基础矩阵大小为Mb Nb(其中Nb固定为16)为例,打孔比特数的计算方法如下:
- 如果码块数量不超过15,则每个LDPC码块打孔42比特,其余(6

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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