44、移动设备与LDPC码相关技术研究

LDPC码与移动设备技术研究

移动设备与LDPC码相关技术研究

1. uSD卡:移动设备接入无线传感器网络的即插即用解决方案

为满足移动用户随时随地访问无线传感器和传感器网络的需求,开发了一种跨平台的uSD卡解决方案,用于扩展移动设备的连接功能。其设计原则是复用大多数移动设备普遍支持的SD存储卡插槽,并通过访问uSD卡上的虚拟文件来扩展低功耗短距离连接。目前已实现了ZigBee和BT LE uSD卡,并在多个移动平台上进行了验证。未来的工作包括将硬件小型化至microSD卡大小,以及提高功耗和天线性能。

2. LDPC码的系统构建与验证方法

2.1 引言

低密度奇偶校验(LDPC)码由Gallager首次提出,后经Mackay和Neal引入Tanner图而重新受到关注。在Tanner图上使用软解码算法的LDPC码,能在中等解码复杂度下,在噪声信道上实现出色的容量并接近香农极限。大多数算法源于置信传播(BP)算法,如计算简化的最小和算法(MSA)、误码率(BER)性能改进的修正MSA(MMSA)以及解码收敛速度快的分层版本。

Tanner图中“循环”的存在是上述算法的关键约束,它破坏了“消息独立性假设”,降低了BER性能。因此,“围长”成为评估LDPC码性能的重要指标。渐进边增长(PEG)算法是一种考虑围长的构造方法,试图避免Tanner图中的循环。近似循环外部消息度(ACE)约束进一步与PEG结合以降低误码率下限。然而,这些注重性能的方法未考虑硬件实现,通常导致效率低下或复杂度高。

在解码器实现方面,全并行架构首先被提出以实现最高解码吞吐量,但由于路由开销,硬件复杂度非常高。半并行分层解码器则是为了在硬件复杂度和解码吞吐量之间取得平衡。分层解

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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