16、自适应故障检测与低延迟并行Turbo解码器技术解析

自适应故障检测与低延迟并行Turbo解码器技术解析

1. 肯定自适应故障检测(AAFD)

AAFD旨在利用故障检测阈值对各个站点进行监控,并根据每个站点的情况进行调整。对于自主恢复而言,实现全面、准确且定时精确的检测至关重要。错误检测会导致恢复故障,即系统会将正常运行的站点切换到其他正常运行的相邻站点;而延迟检测故障节点则会相应地延迟恢复操作。结果表明,AAFD的性能比其他算法高出18% - 39%,平均而言,其检测效果比其他检测算法好约30%。

2. 低延迟并行Turbo解码器的背景与需求

在纠错码领域,Turbo码是一种著名的纠错码,被广泛应用于磁存储设备、3GPP以及数字视频广播(DVB - RCS)等领域,作为信道编码方案。Turbo码于1993年由Berrou、Glavieux和Thitimajashima提出,是一种软输入软输出(SISO)解码方案,通过迭代解码过程,能在接近香农极限的情况下实现出色的解码性能。然而,Turbo码的实现涉及大量乘法器和指数运算,硬件实现复杂度高。为解决这一问题,研究人员提出了Log - MAP算法,用简单加法器替代复杂乘法器。此外,MAP算法需要大量内存来存储状态度量,且内存和解码延迟会随帧大小增加而增加,因此滑动窗口Log - MAP算法应运而生,它能减少内存使用,使Turbo解码器的实现更加容易。

随着多媒体时代的到来,无线通信系统不仅关注语音,还涉及图片、视频和多媒体等内容,高速无线通信成为重要研究课题。同时,Turbo解码器的大帧大小会导致较长的解码延迟,因此低解码延迟成为并行Turbo解码算法的关键问题。

3. Turbo码的编码器与解码器
  • T
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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