陈翔
- 作品数：5 被引量：4H指数：1
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- 基于神经网络集成的数字调制模式识别被引量：1
- 2013年
- 多分类器集成方法往往能获得比单个分类器更好的泛化精度。为解决Bagging和Boosting等集成算法中分类器选择的盲目性和随机性,提出了一种新的神经网络集成方法。在分析神经网络集成泛化误差公式的基础上,利用粒子群算法进行特征选择并保存特征选择的最优解和次优解,引入差异度思想进行基分类器的选择性集成,从而尽量减小集成个体的泛化误差和增大集成的差异度。经计算机仿真研究证明,与Bagging和Boosting集成算法相比,新算法在调制模式的分类识别中具有较好的泛化性能。
- 秦立龙王振宇陈翔
- 关键词：神经网络集成粒子群算法调制模式识别
- LDPC编码的自适应放大转发协作通信方案被引量：1
- 2012年
- 针对放大转发协作通信系统中,中继放大功率倍数固定导致系统功率效率较低的问题,提出了一种低密度奇偶校验码(LDPC)编码的自适应调整放大倍数的放大转发算法,在保证一定的误码率要求的前提下,最大化地提高系统功率效率。仿真结果表明,在固定功率放大转发方案和自适应放大转发方案都满足给定误码率的条件下,后者能更加有效地利用系统功率。
- 刘焕兵严晓兰姜晖陈翔
- 关键词：放大转发协作通信低密度奇偶校验码
- 基于复杂度特征的数字调制模式识别被引量：1
- 2015年
- 为了提高数字信号调制模式识别在低信噪比下的正确率,在对复杂度理论加以分析的基础上,提出了一种新的特征提取方法。该方法首先引入希尔伯特-黄变换求得样本的边际谱,然后利用分形和Lempel-Ziv复杂度的方法提取用于调制识别的特征参数,最后利用RBF神经网络分类器进行数字信号调制模式的分类识别。仿真结果表明该算法具有较好性能。
- 赵守林秦立龙陈翔
- 关键词：调制识别复杂度RBF神经网络
- 一种高效的RC-LDPC编码IR-HARQ方案被引量：1
- 2012年
- 针对RC-LDPC码编码的自适应增余型重传(IR-HARQ)系统,构造了码率范围从0.1到0.9,码率间隔为0.1的速率匹配低密度奇偶校验(RC-LDPC)码族,并基于多载波链路预测的互信息(MI)模型,准确预测了系统最少应重传的校验码元数,可以根据每次传输的信道状况采用不同的调制方式,能在很宽的信噪比范围内提高系统信息传输的有效性。
- 陈翔姜晖
- 关键词：低密度奇偶校验码速率匹配
- 一种码长变化灵活的重复累加码构造方法
- 2012年
- 在一类非规则重复累加码优越的次数分布对基础上,利用准循环码原理设计了基校验矩阵,并进行了去四环优化,利用算法构建优化的低密度奇偶校验码,码长变化灵活,性能比优化前有明显提高,十分接近IEEE 802.16e标准规定的LDPC码性能,非常适合电视信号的传输。
- 刘焕兵陈翔姜晖
- 关键词：低密度奇偶校验码准循环码
