导读:本文包含了消息传递系统论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:消息,算法,正交,无线通信,稀疏,多核,近似。
消息传递系统论文文献综述写法
张雪婉,葛文萍,吴雄[1]（2018）在《基于SCMA系统的多用户检测消息传递算法》一文中研究指出针对现有的基于并行策略和串行策略的消息传递算法,以及基于对数域的并行MAX-Log消息传递算法,存在算法复杂度和检测性能缺乏对比分析的问题,对以上3种算法的实现原理进行阐述,结合串行MPA算法和并行MAX-Log MPA算法的优点,提出一种基于对数域的串行MAX-Log MPA算法。把已更新的消息传递给后面的节点,从而更加充分地利用新信息,加快算法的收敛速度,并且通过收敛所需要迭代次数的减少来进一步降低计算复杂度。仿真结果表明,与基于并行策略的MPA算法相比,该算法收敛速度快,算法复杂度低。(本文来源于《计算机工程》期刊2018年05期）
孙鹏[2]（2018）在《基于近似消息传递的宽带无线通信系统迭代接收算法研究》一文中研究指出提高无线通信的带宽是满足人们对无线通信日益增长的多样化需求的有效途径,然而,随着通信带宽的大幅增加,无线通信中的一些已有问题将会变得更加严重,同时还将会面临新的挑战。首先,通信带宽的增加导致符号周期远远小于信道的时延扩展,从而产生更加严重的符号间干扰(inter-symbolinterference,ISI);其次,随着通信带宽增加,无线信道会具有稀疏特性,这给信道估计又带来了难题;再有,为实现绿色通信,低精度模数转换器(analog to digital converter,ADC)和低复杂度接收算法可有效缓解高通信带宽下接收端的功率损耗,但低精度量化引起了接收信号的非线性畸变。有效解决上述叁个问题,是保证无线移动传输质量的关键。本文针对上述叁个问题开展研究工作,利用消息传递及其近似算法设计低复杂度的迭代接收算法,实现联合符号检测、稀疏信道估计与译码。本文的主要研究内容包括:1.针对ISI问题,有机结合了部分高斯近似(partial Gaussian approximation,PGA)思想和联合置信传播(belief propagation,BP)-期望传播(expectation propagation,EP)消息传递框架,设计了一种新型迭代接收算法。通过分析符号干扰的强弱,使用PGA保留强干扰符号的离散形式,降低了高斯近似的范围;使用BP-EP对弱干扰符号进行高斯投影,提高了高斯近似的精度。该接收算法具有较强的灵活性,通过调节PGA的作用范围,可获得以下两种变形:1)若对所有干扰符号进行高斯近似,得到联合BP-EP迭代接收算法,不同于启发式的高斯近似,所提算法通过联合BP-EP对符号的置信进行高斯投影,可有效提高近似精度。实验结果表明,该算法复杂度与高斯直接近似算法同阶,且性能提升明显。2)若只对一定范围的干扰符号进行高斯投影,即可得到BP-EP-PGA接收算法,该算法与PGA复杂度相同,在误码性能和收敛速度上显着提高,且进一步逼近了最优迭代接收算法下限,实现了复杂度和性能的较好折中。2.针对信道稀疏的单载波频域均衡(single carrier frequency domain equal-ization,SC-FDE)系统,设计了基于参数化双线性广义近似消 息传递(parametric bilinear generalized approximate message passing,PBiGAMP)的接收新算法。该算法有机结合了高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)和隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM),能够准确模拟信道的稀疏聚集特性,同时有效抑制ISI。此外,提出的接收算法的复杂度仅为对数级别。仿真结果表明,与现有的判决反馈均衡(decision feedback equalization,DFE)和最新提出的盲解卷积算法相比,本文设计的接收算法在信道估计准确性、误码性能、收敛速度和频谱效率等方面具有较大优势。3.针对低精度ADC量化下的毫米波通信系统,结合GMM模型提出了一种基于PBiGAMP的迭代接收算法,该算法能对60 GHz毫米波稀疏信道进行有效估计,并抑制ISI。同时,通过计算后验概率分布归一化函数的一阶和二阶偏导数,获得了系统中无量化无噪声变量近似后验的均值和方差,较好地降低了低精度ADC引起的非线性畸变。此外,提出的算法复杂度低,随信道抽头个数只呈现对数级别增长。仿真结果表明,所设计的接收算法在误码性能和信道估计精度方面明显优于基于线性近似模型的接收算法,在1-2比特量化下优势更加明显。(本文来源于《郑州大学》期刊2018-05-01）
王若男[3]（2018）在《面向5G无线系统接收机的消息传递算法研究》一文中研究指出随着未来超快移动通信增强型移动宽带、车辆到车辆和车辆到基础设施的通信、大规模机器等通信的发展需求,要求5G必须具有超宽带速度、低延迟以及高可靠性的网络连接等特点。目前,IMT2020推进组已经提出5G无线系统将在编码调制,多址,毫米波和大规模MIMO等方面引入全新的信号处理理论、方法和技术体制。其中,新的编码调制和新型多址技术给接收机端的检测和译码带来巨大的挑战,因此研究适用于接收端高效低复杂的译码和检测技术成为解决该问题的关键。消息传递算法从概率图模型角度出发,通过消息迭代更新,在5G无线系统里LDPC译码和SCMA多用户检测实现了良好的检测和译码性能,也为5G接收端的检测提供了一种方便而有效的思路,助力5G从理论走向实用。本文首先介绍了5G通信系统的技术特点和路线以及5G无线系统接收机中消息传递算法的研究现状。着重介绍了概率图模型的因子图和边缘函数的相关理论以及消息传递算法。随后,针对LDPC译码,介绍了置信传播(BP)译码算法、对数域置信传播译码算法(LLR-BP)、最小和(MS)译码等算法,从消息传递机制的方面出发提出了一种新的DW-LLR-BP译码算法,算法仿真结果表明,当误比特率(BER)为10;~4时,本文所提出的DW-LLR-BP译码算法与原始LLR-BP译码算法相比分别改善了0.15 dB。当信噪比为3.5dB时,原始LLR-BP译码算法所需的平均迭代次数为18。而本文所提出的的DW-LLR-BP译码算法迭代次数为16。综上可得DW-LLR-BP算法提高了LDPC译码性能,且加快了译码收敛速度。最后,针对SCMA多用户检测,介绍了原始MPA、基于串行策略消息传递检测算法(S-Based MPA),从算法检测方面存在的不足出发,提出了串行加权SW-MPA和串并结合加权MW-MPA两种改进算法,并进行系统建模仿真,仿真结果表明当迭代次数相同时,SW-MPA、MW-MPA算法系统BER性能均优于原始MPA和串行MPA算法的BER性能;当BER值为10;~(3.8)时,SW-MPA算法性能约提升0.23dB;MW-MPA算法性能约提升0.46dB。信噪比不变的情况下,迭代次数小于3时,SW-MPA、MW-MPA多用户检测算法误比特率性能优于串行MPA、原始MPA算法的BER性能,检测的收敛速度也得到了提升。(本文来源于《云南大学》期刊2018-05-01）
顾立新[4]（2017）在《大规模MIMO系统中消息传递迭代接收技术研究》一文中研究指出随着现代信息社会的不断发展,以及智能终端设备的普及,未来移动通信标准要求系统的传输速率在现有的基础上提高数千倍。大规模多输入多输出(Massive MIMO,Massive Multi-Input Multi-Output)技术能够进一步提升无线通信的频谱效率,成为第五代移动通信的研究重点。本文针对大规模MIMO上行链路接收复杂度较高的问题,深入研究了大规模MIMO系统中消息传递迭代接收技术。首先,针对信号处理中最常见的线性模型的最优检测/估计问题,从自由能最小准则出发,设计了基于因子图的消息传递算法求解最优检测/估计问题中的后验边缘概率密度函数。从计算边缘函数问题出发,推导了最小化自由能与计算边缘函数的等价关系,将求解边缘函数问题转化为自由能最小化问题,并结合因子图给出了自由能近似方法:平均场近似、区域近似和Bethe近似。然后,基于约束Bethe自由能最小得到了置信传播(BP,Belief Propagation)算法的收敛点,并简化BP算法得到了低复杂度的广义近似消息传递(GAMP,Generalized Approximate Message Passing)算法。基于近似 Bethe 自由能最小推导了 ADMM-GAMP(ADMM,Alternating Direction Method of Multipliers)算法。接着,分析了在任意测量矩阵下消息传递算法的收敛性,当发送信号的先验信息为凸函数时,Damping-GAMP算法和ADMM-GAMP算法可以保证收敛到固定点。仿真结果表明,当发送信号为高斯随机变量时,消息传递算法在高斯随机矩阵下可以获得与最小均方误差(MMSE,Minimum Mean Square Error)滤波一样的估计性能。另外GAMP算法的复杂度比MMSE滤波低,不需要矩阵求逆。其次,针对大规模MIMO上行链路接收复杂度较高的问题,从消息传递算法出发,设计了适用于大规模MIMO的消息传递接收机。从实际物理信道模型出发,研究了大规模MIMO信道的空间相关性,考虑到信道矩阵具备非零均值、低秩、列相关和病态特征中的一种或多种特征,采用Damping-GAMP算法和ADMM-GAMP算法作为大规模MIMO接收机的检测算法。同时,为了使消息传递检测算法更快更准确地收敛,我们提出采用奇异值分解(SVD,Singular Value Decomposition)进行接收端预处理(消除了矩阵的列相关和病态特征)。接着,提出了基于软输入软输出(SISO,Soft-Input Soft-Output)消息传递检测的迭代接收方法。仿真结果表明,接收端预处理之后,Damping-GAMP和ADMM-GAMP检测算法的误符号率性能都要优于MMSE检测器。最后,针对消息传递检测算法存在检测误差的问题,从收发联合优化的角度出发,提出了能量扩展变换(EST,Energy Spread Transform)大规模MIMO传输及消息传递接收方法。当发送信号为QAM调制符号时,消息传递检测算法在任意信道矩阵下不一定收敛,同时推导过程中高斯近似条件得不到满足。针对这些问题,提出了基于EST的传输方案,包括基于EST的发射机设计和接收机设计,并提出了两种检测方法:联合检测和逐频点逐用户检测,及给出了相应的复杂度分析。仿真结果表明,当发送信号为QAM调制符号时,基于EST的消息传递检测算法的误符号率性能要优于传统系统中的消息传递检测算法,同时逐频点逐用户检测EST-GAMP算法在大大降低复杂度的同时可以获得接近联合检测的性能。(本文来源于《东南大学》期刊2017-04-01）
黄卫英[5]（2016）在《OFDM系统中基于消息传递算法的信道估计技术研究》一文中研究指出正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术是一种子载波相互正交的多载波传输技术,具有频谱利用率高、能够有效对抗码间串扰(Inter-symbol Interference,ISI)等特点,是当前长期演进计划(Long Term Evolution,LTE)等主流移动通信标准的物理层关键技术之一。获取准确的信道状态信息对OFDM系统实现相干接收至关重要,这引起了对信道估计技术的诸多研究。传统的基于导频的信道估计算法需要占用大量系统开销来获得良好的估计性能,盲信道估计收敛速度慢、计算量大。迭代信道估计因弥补了上述两类算法的不足而受到广泛关注。因子图(Factor Graph,FG)为迭代算法设计提供了一种可视化的选择,具有直观、灵活、计算复杂度适中、易与其它算法相结合等诸多优势,在迭代算法设计方面表现出强大的开发潜力。本论文基于信道统计特性和消息传递理论,设计了基于因子图上消息传递的信道估计算法。具体研究内容如下:第一部分设计了一种基于一维因子图上消息传递的信道估计算法。首先,针对时变信道,采用一阶自回归(Auto-regression,AR)模型对信道的时域相关性进行建模,引入时域传输节点,建立一维因子图模型。然后,在一维因子图上,依据和积算法(Sum-Product Algorithm,SPA)规则,进行信道系数节点和时域传输节点的消息迭代更新,以提高信道频率响应(Channel Frequency Response,CFR)的估计精度。研究表明,所提算法能在不多于3次迭代次数下收敛,获得比传统的维纳滤波信道估计算法更优的估计均方误差(Mean Square Error,MSE)性能,同时避免了复杂的矩阵求逆运算;另外,在不同的信道时变条件下,所提算法性能均优于基于梳状导频的卡尔曼滤波估计算法,具有更好的时变信道跟踪能力。为了进一步提高估计性能,本文在第二部分设计了一种基于二维因子图上消息传递的信道估计算法。首先,针对时变多径信道条件下的OFDM系统,利用信道的时、频域相关性,引入时域传输节点和频域传输节点,搭建了二维因子图模型。然后,按照并行调度机制在二维因子图上进行信道系数节点、频域传输节点和时域传输节点的消息迭代更新,得到所有信道频率响应估计。最后,在COST207信道模型和瑞利时变多径信道模型下验证了所提算法的性能。仿真结果表明,相比于只考虑信道时域相关性的一维因子图算法,所提算法在时变较慢和时变较快的信道条件下均具有更优的估计性能,对传统插值算法的性能改善更大。本文第叁部分在二维因子图信道估计算法的基础上,设计了一种联合信道估计和数据检测算法。首先,针对编码传输OFDM系统,搭建了二维因子图模型。然后,在因子图上进行了信道估计器和数据检测器之间的消息迭代更新,并利用信道的时频相关特性对信道频率响应估计结果进行修正。研究表明,所提算法在不同的导频间隔下均能极大地提升插值算法估计性能,明显降低系统误比特率(Bit Error Ratio,BER)。在同信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)下,两种算法的误比特率相差最大时可达3个数量级。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2016-11-01）
宋大华,闫实[6]（2015）在《基于消息传递接口的局域网下文件加密系统研究》一文中研究指出为了提高局域网下信息存储和传输的安全性与高效性,利用消息传递接口(Message Passing Interface)实现在多核处理器中加密/解密文件的方法.实验结果表明,针对大容量的多媒体文件,基于消息传递接口的并行处理模式具有明显的优势.(本文来源于《牡丹江师范学院学报(自然科学版)》期刊2015年03期）
郭海川[7]（2015）在《分布式流式计算系统中消息传递中间件的设计与实现》一文中研究指出随着互联网的更进一步发展,信息浏览、搜索,以及电子商务、等将生活中的流通环节在线化。面对海量的线上实时数据,比如新闻头条,热门微博等,这些消息往往需要在尽可能短的时间内被处理以供使用。而处理这些实时数据的,即是分布式流式计算系统。该系统的好坏将直接影响了流量,因此低延时、高吞吐已成为系统的核心指标。并且随着数据量的多变性,系统的扩展性也变得同等重要,当流量增多时,用户只需要动态扩展节点便可以提升系统性能。而同时,消息传递正是分布式流式计算系统中的核心,其性能和功能将直接作用于分布式流式计算系统的消息吞吐量、网络延时、系统扩展性等核心指标。在此情况下,如何设计一个低延时、高吞吐并具有良好扩展性的消息传递系统,同时可以满足实时数据流应用场景多样化的特点,成为现阶段分布式流计算系统的难点所在。面对此问题,本文在深入分析分布式流式计算系统中消息传递需求的基础上,设计并实现了可配置可扩展的消息中间件KMQ,该中间件可以在高并发的环境下满足分布式流式计算系统对低延时、高吞吐的要求,并具有良好的扩展性。同时KMQ具有良好的编程接口,让开发者摆脱传统使用socket进行网络编程的困扰,不必关心底层复杂繁琐的开发细节,而有更多的精力关注于对业务逻辑开发,提高网络应用程序开发的效率,减小了系统维护和开发成本。该消息中间件KMQ采用反应堆及Epoll多路事件触发机制进行设计,意旨解决高并发环境下消息系统效率低的问题。并针对实时流消息的特点设计了应用层的缓冲buffer,及基于Protobuf实现了消息编码器和消息分发器。同时,该消息中间件KMQ使用多种系统性能优化技术,如池技术(线程池、内存池)、配置管理等优化系统性能,提高系统的性能及扩展性。在此基础上,KMQ针对分布式流式计算的常见场景,设计了请求应答、发布订阅、以及流水线模型编程接口。并对该系统进行了性能及功能测试,证实了该KMQ在分布式流计算系统中的应对消息传递问题的可行性和潜在效用。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2015-02-13）
王行业,王忠勇,李塑,张传宗,王玮[8]（2015）在《单载波宽带MIMO系统广义近似消息传递Turbo频域均衡》一文中研究指出针对编码单载波循环前缀(SC-CP)多输入多输出(MIMO)系统,该文采用消息传递算法研究软输入软输出MIMO频域均衡器(FDE)的设计问题。基于广义近似消息传递(GAMP)算法,该文提出一种新的低复杂度MIMO频域均衡方法。这种消息传递MIMO均衡方法的显着特点是既保留了SC-CP传输所产生的频域均衡的优点,同时又避免了传统MIMO FDE中逐频点MIMO矩阵求逆运算,所以具有随MIMO系统接收天线数增加而线性增长的计算复杂度。计算机仿真结果表明,与传统方案相比,该文提出的MIMO频域均衡算法具有明显的误码率(BER)性能优势。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2015年01期）
杨紫薇,丁敬海,张健[9]（2014）在《某火控系统软件消息传递和DLL共享内存技术研究及应用》一文中研究指出某火控系统集成了发射流程控制功能、监测功能和指挥通信功能,火控系统中软件进程之间需要实时交换和共享大量的火控数据、指挥通信数据。通过分析这些数据的特点,提出了一种基于消息传递和动态链接库(Dynamic-link library,DLL)的共享内存技术,即利用DLL开辟共享数据段,并在进程间广播系统消息的方式来实现数据共享。这种共享内存技术不仅实现了多个进程间数据快速可靠的传递与共享,并且提高了软件的可重用度、可维护性。(本文来源于《2014第二届中国指挥控制大会论文集（上）》期刊2014-08-03）
王涛[10]（2014）在《安卓系统消息传递方法研究》一文中研究指出一个Android应用中存在各种消息,这些消息在不同组件中生成,在Activity界面之间、Fragment之间以及多个线程间传递。程序员需要深入了解Android应用中消息产生的原理,并熟练掌握消息传递的不同方法,才能合理控制程序运行的方向,创作正确的Android手机端软件。(本文来源于《安阳工学院学报》期刊2014年04期）
消息传递系统论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
提高无线通信的带宽是满足人们对无线通信日益增长的多样化需求的有效途径,然而,随着通信带宽的大幅增加,无线通信中的一些已有问题将会变得更加严重,同时还将会面临新的挑战。首先,通信带宽的增加导致符号周期远远小于信道的时延扩展,从而产生更加严重的符号间干扰(inter-symbolinterference,ISI);其次,随着通信带宽增加,无线信道会具有稀疏特性,这给信道估计又带来了难题;再有,为实现绿色通信,低精度模数转换器(analog to digital converter,ADC)和低复杂度接收算法可有效缓解高通信带宽下接收端的功率损耗,但低精度量化引起了接收信号的非线性畸变。有效解决上述叁个问题,是保证无线移动传输质量的关键。本文针对上述叁个问题开展研究工作,利用消息传递及其近似算法设计低复杂度的迭代接收算法,实现联合符号检测、稀疏信道估计与译码。本文的主要研究内容包括:1.针对ISI问题,有机结合了部分高斯近似(partial Gaussian approximation,PGA)思想和联合置信传播(belief propagation,BP)-期望传播(expectation propagation,EP)消息传递框架,设计了一种新型迭代接收算法。通过分析符号干扰的强弱,使用PGA保留强干扰符号的离散形式,降低了高斯近似的范围;使用BP-EP对弱干扰符号进行高斯投影,提高了高斯近似的精度。该接收算法具有较强的灵活性,通过调节PGA的作用范围,可获得以下两种变形:1)若对所有干扰符号进行高斯近似,得到联合BP-EP迭代接收算法,不同于启发式的高斯近似,所提算法通过联合BP-EP对符号的置信进行高斯投影,可有效提高近似精度。实验结果表明,该算法复杂度与高斯直接近似算法同阶,且性能提升明显。2)若只对一定范围的干扰符号进行高斯投影,即可得到BP-EP-PGA接收算法,该算法与PGA复杂度相同,在误码性能和收敛速度上显着提高,且进一步逼近了最优迭代接收算法下限,实现了复杂度和性能的较好折中。2.针对信道稀疏的单载波频域均衡(single carrier frequency domain equal-ization,SC-FDE)系统,设计了基于参数化双线性广义近似消 息传递(parametric bilinear generalized approximate message passing,PBiGAMP)的接收新算法。该算法有机结合了高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)和隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM),能够准确模拟信道的稀疏聚集特性,同时有效抑制ISI。此外,提出的接收算法的复杂度仅为对数级别。仿真结果表明,与现有的判决反馈均衡(decision feedback equalization,DFE)和最新提出的盲解卷积算法相比,本文设计的接收算法在信道估计准确性、误码性能、收敛速度和频谱效率等方面具有较大优势。3.针对低精度ADC量化下的毫米波通信系统,结合GMM模型提出了一种基于PBiGAMP的迭代接收算法,该算法能对60 GHz毫米波稀疏信道进行有效估计,并抑制ISI。同时,通过计算后验概率分布归一化函数的一阶和二阶偏导数,获得了系统中无量化无噪声变量近似后验的均值和方差,较好地降低了低精度ADC引起的非线性畸变。此外,提出的算法复杂度低,随信道抽头个数只呈现对数级别增长。仿真结果表明,所设计的接收算法在误码性能和信道估计精度方面明显优于基于线性近似模型的接收算法,在1-2比特量化下优势更加明显。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
消息传递系统论文参考文献
[1].张雪婉,葛文萍,吴雄.基于SCMA系统的多用户检测消息传递算法[J].计算机工程.2018
[2].孙鹏.基于近似消息传递的宽带无线通信系统迭代接收算法研究[D].郑州大学.2018
[3].王若男.面向5G无线系统接收机的消息传递算法研究[D].云南大学.2018
[4].顾立新.大规模MIMO系统中消息传递迭代接收技术研究[D].东南大学.2017
[5].黄卫英.OFDM系统中基于消息传递算法的信道估计技术研究[D].国防科学技术大学.2016
[6].宋大华,闫实.基于消息传递接口的局域网下文件加密系统研究[J].牡丹江师范学院学报(自然科学版).2015
[7].郭海川.分布式流式计算系统中消息传递中间件的设计与实现[D].北京邮电大学.2015
[8].王行业,王忠勇,李塑,张传宗,王玮.单载波宽带MIMO系统广义近似消息传递Turbo频域均衡[J].电子与信息学报.2015
[9].杨紫薇,丁敬海,张健.某火控系统软件消息传递和DLL共享内存技术研究及应用[C].2014第二届中国指挥控制大会论文集（上）.2014
[10].王涛.安卓系统消息传递方法研究[J].安阳工学院学报.2014