作者：汪一鸣; 李筑文遗传算法视频图像序列译码群体规模门限调节性能分析纠错序列译码算法
摘要：Fano算法在码树上始终只跟踪一条路径,因此遭遇到比较严重的噪声干扰时,容易偏离正确路径,并且难以在较短时间内回到正确路径上来.本文提出了一种基于遗传算法的纠错序列译码算法,将遗传算法具有的全局优化的迭代进化用于序列译码中,使得译码序列不仅保留最大似然路径,也扩展一些似然度比较小的路径,使被选中的路径具备多样性,可以搜索比较宽的范围,从而尽可能跟踪到最佳路径.同时,能根据干扰的大小通过门限调节自适应地改变群体规模,达到正确而且快速搜索译码的目的.全文讨论了该算法的基本原理和实现可行性,并将这种算法用于视频图像纠错,给出了实验结果及其性能分析.
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