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时间: 2023-07-16 20:12:16 浏览: 92

64/256-QAM

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Error Performance Analysis of a Concatenated Coding Scheme with 64/256-QAM Trellis Coded Modulation for the North American Cable Modem Standard ### 64/256-QAM：北美洲有线调制解调器标准下的级联编码方案错误性能分析 #### 概述本文档详细分析了一种适用于北美洲有线调制解调器标准（ITU-T J.83 Annex B）的级联编码方案在64-QAM和256-QAM调制方式下的错误性能。该研究由Dojun Rhee和Robert H. Morelos-Zaragoza完成，并于1998年发表。 #### 关键概念与背景 1. **QAM (Quadrature Amplitude Modulation)**: QAM是一种数字调制技术，通过同时调制载波信号的幅度和相位来传输数据。QAM技术在无线通信、有线电视、以及宽带网络等领域广泛应用。 - **64-QAM**: 采用64个不同的信号状态来表示信息，每个符号可以携带6比特的信息。 - **256-QAM**: 使用256个不同的信号状态，每个符号可以携带8比特的信息，相比64-QAM具有更高的数据传输速率但对信噪比的要求也更高。 2. **级联编码(Cascaded Coding)**: 级联编码是一种将多个编码器串联起来使用的编码技术。通常包含外层编码器和内层编码器。外层编码器一般用于纠正突发错误，而内层编码器则处理随机错误。 3. **Trellis Coded Modulation (TCM)**: TCM是结合了编码和调制的技术，通过在信号星座图上引入额外的结构来提高传输效率和可靠性。 - **Viterbi解码**: 是一种高效的TCM解码算法，用于追踪最优路径以恢复原始信息。 4. **Reed-Solomon (RS) 编码**: RS编码是一种前向纠错码，广泛应用于存储系统和通信系统中，能够有效纠正突发性错误。 5. **ITU-T J.83 Annex B**: 这是北美有线电视系统的数字视频传输规格，定义了帧结构、信道编码和调制方式等关键参数。 #### 主要内容 1. **级联编码方案**: - **外层编码**: 采用一个三重错误校正的扩展Reed-Solomon (128,122,7)码，其工作域为GF(2^7)，提供强大的突发错误校正能力。 - **内层编码**: TCM解码器符合ITU-T J.83 Annex B标准，集成Viterbi解码器，适合作为级联系统中的内层。 2. **错误性能分析**: - **理论分析**: 通过对64-QAM和256-QAM信号星座图在高斯白噪声信道下的联合界分析，评估了级联编码方案的比特错误率性能。 - **计算机模拟验证**: 实验结果显示，理论分析结果与模拟结果一致，证明了级联编码方案的有效性和可行性。 3. **其他影响因素**: - **量化输入符号**: 输入符号的量化会对错误性能产生影响，研究中进行了相应的模拟实验。 - **Viterbi解码器跟踪深度**: 跟踪深度的选择对于错误性能至关重要，本文也对其进行了探讨。 4. **应用背景**: - **北美洲有线调制解调器标准**: ITU-T J.83 Annex B规定了6 MHz NTSC频道计划下的数字多服务电视分发系统。设计考虑了北美的电缆系统特点，包括宽带限制、噪声干扰以及多径失真等因素。 - **优化设计**: 在该标准下，64-QAM和256-QAM被选作调制格式，QAM符号率和占用带宽均针对6 MHz NTSC频道进行了优化。 #### 结论本文研究的级联编码方案利用64-QAM和256-QAM调制方式，在北美洲有线调制解调器标准下展现了良好的错误性能。通过理论分析与实验验证相结合的方式，为实际应用提供了重要的参考依据。此外，对量化输入符号的影响以及Viterbi解码器跟踪深度的探讨也为进一步优化系统性能提供了指导方向。

这个错误是因为你使用的 TensorFlow 版本较旧，而 `global_variables_initializer()` 函数在旧版本中不存在。可以尝试使用以下代码替换 `tf.global_variables_initializer()`： ```python init_op = tf.compat.v1.global_variables_initializer() sess.run(init_op) ``` 这应该能够解决你的问题。如果还有其他问题，请随时提出。

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Traceback (most recent call last): File "D:/SteganoGAN-master/research/psnr.py", line 22, in <module> _main() File "D:/SteganoGAN-master/research/psnr.py", line 15, in _main with tf.Session() as sess: AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Session'

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D:\Python37\python.exe D:/PycharmProjects/TensorFlow/Load-forecasting/elf-master/NSMOCS_ANN.py Traceback (most recent call last): File "D:/PycharmProjects/TensorFlow/Load-forecasting/elf-master/NSMOCS_ANN.py", line 5, in <module> import swarm as sm ModuleNotFoundError: No module named 'swarm'

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