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基于近似计算的SCMA低硬件复杂度期望传播算法研究
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基于近似计算的SCMA低硬件复杂度期望传播算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-7页
缩略词表第14-15页
第一章 绪论第15-22页
　　　　1.1 研究背景第15-17页
　　　　1.2 SCMA译码算法研究现状第17-20页
　　　　1.3 本文内容及安排第20-22页
第二章 稀疏码多址接入第22-35页
　　　　2.1 SCMA基本原理第22-24页
　　　　　　　　2.1.1 SCMA系统模型第22-23页
　　　　　　　　2.1.2 SCMA编码原理第23-24页
　　　　2.2 基于消息传递的SCMA译码算法第24-28页
　　　　　　　　2.2.1 MPA算法第24-26页
　　　　　　　　2.2.2 Max-log MPA算法第26-28页
　　　　2.3 基于期望传播的SCMA译码算法第28-32页
　　　　　　　　2.3.1 期望传播第28-30页
　　　　　　　　2.3.2 EPA算法第30-32页
　　　　2.4 性能对比与复杂度分析第32-34页
　　　　　　　　2.4.1 性能对比第32页
　　　　　　　　2.4.2 复杂度分析第32-34页
　　　　2.5 本章小结第34-35页
第三章 基于Max-log近似的期望传播算法研究第35-48页
　　　　3.1 MAX-LOG EPA算法第35-40页
　　　　　　　　3.1.1 变量节点近似计算第35-38页
　　　　　　　　3.1.2 功能节点近似计算第38-39页
　　　　　　　　3.1.3 对数似然比近似计算第39-40页
　　　　3.2 参数优化第40-43页
　　　　　　　　3.2.1 变量节点查找表规模优化第40-42页
　　　　　　　　3.2.2 功能节点近似因子取值优化第42-43页
　　　　3.3 性能对比与复杂度分析第43-47页
　　　　　　　　3.3.1 性能对比第43-44页
　　　　　　　　3.3.2 复杂度分析第44-47页
　　　　3.4 本章小结第47-48页
第四章 基于概率计算的期望传播算法研究第48-64页
　　　　4.1 概率计算第48-51页
　　　　　　　　4.1.1 概率计算系统结构第48-49页
　　　　　　　　4.1.2 概率计算基本运算单元第49-51页
　　　　4.2 STOCHASTIC EPA算法第51-56页
　　　　　　　　4.2.1 概率变量节点更新第51-54页
　　　　　　　　4.2.2 功能节点近似计算第54-55页
　　　　　　　　4.2.3 对数似然比近似计算第55-56页
　　　　4.3 参数优化第56-59页
　　　　　　　　4.3.1 变量节点译码周期优化第56-57页
　　　　　　　　4.3.2 TFM松弛因子优化第57页
　　　　　　　　4.3.3 功能节点近似因子优化第57-59页
　　　　4.4 性能对比与复杂度分析第59-63页
　　　　　　　　4.4.1 性能对比第59-60页
　　　　　　　　4.4.2 复杂度分析第60-63页
　　　　4.5 本章小结第63-64页
第五章 基于概率计算的期望传播算法实现第64-78页
　　　　5.1 FPGA硬件架构设计第64-67页
　　　　　　　　5.1.1 顶层架构第64-65页
　　　　　　　　5.1.2 变量节点更新模块架构第61-66页
　　　　　　　　5.1.3 功能节点更新模块架构第66-67页
　　　　　　　　5.1.4 对数似然比输出模块架构第67页
　　　　5.2 RTL实现第67-75页
　　　　　　　　5.2.1 变量节点更新模块第67-72页
　　　　　　　　　　　　5.2.1.1 欧氏距离计算模块第67-69页
　　　　　　　　　　　　5.2.1.2 前向转换模块第69页
　　　　　　　　　　　　5.2.1.3 概率跟踪模块第69-71页
　　　　　　　　　　　　5.2.1.4 后验期望计算模块第71-72页
　　　　　　　　5.2.2 功能节点更新模块第72-74页
　　　　　　　　　　　　5.2.2.1 变量节点期望信息更新模块第72-73页
　　　　　　　　　　　　5.2.2.2 功能节点期望信息更新模块第73-74页
　　　　　　　　5.2.3 对数似然比输出模块第74-75页
　　　　5.3 实现性能分析第75-77页
　　　　　　　　5.3.1 定点性能对比第75-76页
　　　　　　　　5.3.2 实现结果对比第76-77页
　　　　5.4 本章小结第77-78页
第六章 全文总结与展望第78-80页
　　　　6.1 论文总结第78-79页
　　　　6.2 后续工作展望第79-80页
致谢第80-81页
参考文献第81-86页
攻读硕士期间获得成果第86-87页
个人简介第87页

本篇论文共87页，点击这进入下载页面。
 
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