基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
为了分析Group Shuffled BP译码算法的收敛性能,同时简化密度演进计算的复杂度,在证明对称性条件的基础上,提出了基于Group Shuffled BP译码算法的密度演进的高斯近似.从而将密度演进中计算消息概率密度的无限维问题,简化为跟踪高斯分布均值的一维问题.仿真结果表明,该方法具有较高的精确度,可以有效分析Group Shuffled BP译码算法的收敛性能.
推荐文章
后向预测高斯混合概率假设密度滤波算法
多目标跟踪
无序量测
单步延迟
高斯混合
后向预测
超高斯和亚高斯混合信号的盲分离算法研究
盲源分离
独立分量分析
超高斯
亚高斯
欠观测条件下的高斯和增量卡尔曼滤波算法
高斯和滤波
增量卡尔曼滤波
非高斯噪声
卡尔曼滤波
状态估计
改进的最适高斯近似概率假设密度滤波
随机集
概率假设密度滤波
最适高斯近似
机动目标跟踪
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 Group Shuffled BP算法的密度演进和高斯近似
来源期刊 通信技术 学科 工学
关键词 Group Shuffled BP译码算法 密度演进 高斯近似
年,卷(期) 2010,(4) 所属期刊栏目 传输
研究方向 页码范围 53-55,58
页数 分类号 TN911.22
字数 2971字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-0802.2010.04.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈文 1 0 0.0 0.0
2 刘斌彬 2 0 0.0 0.0
3 白栋 2 1 1.0 1.0
4 葛启宏 3 1 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (7)
共引文献  (1)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1999(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2008(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2009(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2010(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
Group Shuffled BP译码算法
密度演进
高斯近似
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
通信技术
月刊
1002-0802
51-1167/TN
大16开
四川省成都高新区永丰立交桥(南)创业路8号
62-153
1967
chi
出版文献量(篇)
10805
总下载数(次)
35
总被引数(次)
42849
论文1v1指导