改进的循环神经网络极化码BP译码算法

近年来，新兴的深度学习（DL）技术在译码领域取得了进展，目前提出的极化码神经网络译码器有着比置信传播（BP）译码更快的收敛速度和更好的误码率（BER）性能，但其仍存在运算复杂度高的问题。文章针对该问题，在迭代过程中采用改进信息更新这个思路，提出了一种改进左信息更新的循环神经网络（RNN）偏移最小和（OMS）近似BP（RNN-OMS-BP-L）译码算法。仿真结果表明，文章所提算法相比于深度神经网络（DNN）BP（DNN-BP）译码算法，使用6.25%的加法运算代价替换了全部的乘法运算；相比于目前较优的RNN OMS近似BP（RNN-OMS-BP）译码算法，在确保BER性能几乎无损失的条件下，文章所提算法使用改进的信息更新减少了25%的加法运算复杂度，节省了部分存储空间开销，在相同BER性能下，减少了37.5%的迭代次数

基于分块矩阵的报文传输路径查找算法

为提高智能变电站通信网络的运维水平,文章提出了一种基于分块矩阵的报文传输路径查找算法。为了把智能变电站通信网络静态配置信息抽象为数学模型,建立了物理网络拓扑矩阵模型和逻辑网络拓扑矩阵模型,并构建了两者之间的映射关系,给出了报文路径查找算法的流程。针对矩阵法分析网络拓扑计算量大的问题,文章提出以分块矩阵技术为主,稀疏矩阵与对称矩阵技术辅助优化的算法。采用遗传算法将网络矩阵模型分为对应的多个子矩阵,采用稀疏矩阵和对称矩阵技术处理子矩阵。通过对实际智能变电站的网络分析,与邻接算法相比,此算法不仅可以查找报文的转发路径,而且计算速度快占用内存空间少