最美情侣中文字幕电影,在线麻豆精品传媒,在线网站高清黄,久久黄色视频

歡迎光臨散文網(wǎng) 會(huì)員登陸 & 注冊(cè)

MIMO檢測(cè)2-基于馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)的置信傳播算法-LLR形式

2022-09-24 23:28 作者:樂吧的數(shù)學(xué)  | 我要投稿


我看到的參考文獻(xiàn)和書籍,基本上都是用上面這套公式的。在實(shí)踐中,經(jīng)常需要對(duì)數(shù)似然比的數(shù)據(jù),給都下游環(huán)節(jié)做例如信道解碼等工作。用對(duì)數(shù)似然比的公式,可以簡(jiǎn)化其中的一些步驟(例如歸一化等),減少乘法的使用。

下面,我們從公式 (8) 出發(fā),推導(dǎo)一個(gè)基于對(duì)數(shù)似然比的公式,這是很多教材和論文中沒有的。

%5Cbegin%7Baligned%7D%0ALLR(b_i(x_i))%20%26%3D%20ln%20%5Cfrac%7Bb_i(x_i%3D1)%7D%7Bb_i(x_i%3D-1)%7D%20%3D%20ln%20%5Cfrac%7B%20%5Cphi_i(x_i%3D1)%20%5Cprod_%7Bk%5Cin%20N(i)%20%7D%20m_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D1)%20%7D%20%20%20%7B%20%5Cphi_i(x_i%3D-1)%20%5Cprod_%7Bk%5Cin%20N(i)%20%7D%20m_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D-1)%20%7D%20%20%5C%5C%0A%26%3D%20ln%20%5Cfrac%7B%20%5Cphi_i(x_i%3D1)%20%20%7D%7B%20%5Cphi_i(x_i%3D-1)%7D%20%20%20%20%2B%20%5Csum_%7Bk%5Cin%20N(i)%7D%20ln%20%5Cfrac%7Bm_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D1)%7D%7Bm_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D-1)%7D%20%5C%5C%0A%26%3D%20LLR(%5Cphi_i(x_i))%20%2B%20%20%5Csum_%7Bk%5Cin%20N(i)%7D%20LLR(m_%7Bk-%3Ei%7D(x_i))%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5Cquad%20---%E5%85%AC%E5%BC%8F(9)%0A%5Cend%7Baligned%7D
我們繼續(xù)來推導(dǎo)公式 (9) 中?LLR(m_%7Bk-%3Ei%7D(x_i)%20) 這個(gè)似然比。注意下面的公式中把 k->i 換成了 i->j,沒有實(shí)質(zhì)影響,只是看的時(shí)候注意下標(biāo),表示的是從哪個(gè)節(jié)點(diǎn)到哪個(gè)節(jié)點(diǎn)的消息。

%0A%5Cbegin%7Baligned%7D%0A%26LLR(m_%7Bi-%3Ej%7D(x_j))%20%3D%20%20%5C%5C%0A%26ln%0A%5Cfrac%0A%7B%20%20%20%20%5Cphi_i(x_i%3D1)%20%5Cpsi_%7Bi%2Cj%7D(x_i%3D1%2C%5Ccolor%7Bred%7D%7Bx_j%3D1%7D)%20%20%5Cprod_%7Bk%5Cin%20N(i)%20%5Csetminus%20j%7D%20m%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D1)%0A%20%20%20%20%20%20%2B%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%5Cphi_i(x_i%3D-1)%20%5Cpsi_%7Bi%2Cj%7D(x_i%3D-1%2C%5Ccolor%7Bred%7D%7Bx_j%3D1%7D)%20%20%5Cprod_%7Bk%5Cin%20N(i)%20%5Csetminus%20j%7D%20m%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D-1)%20%20%20%20%0A%7D%0A%7B%20%20%20%20%5Cphi_i(x_i%3D1)%20%5Cpsi_%7Bi%2Cj%7D(x_i%3D1%2C%5Ccolor%7Bred%7D%7Bx_j%3D-1%7D)%20%20%5Cprod_%7Bk%5Cin%20N(i)%20%5Csetminus%20j%7D%20m%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D1)%0A%20%20%20%20%20%20%2B%0A%20%20%20%20%20%20%5Cphi_i(x_i%3D-1)%20%5Cpsi_%7Bi%2Cj%7D(x_i%3D-1%2C%5Ccolor%7Bred%7D%7Bx_j%3D-1%7D)%20%20%5Cprod_%7Bk%5Cin%20N(i)%20%5Csetminus%20j%7D%20m%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D-1)%20%20%20%20%0A%7D%20%5C%5C%0A%26%20---%E5%85%AC%E5%BC%8F(10)%0A%5Cend%7Baligned%7D
上面公式 (10),上下同時(shí)除以?%20%5Cprod_%7Bk%5Cin%20N(i)%20%5Csetminus%20j%7D%20m%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D-1)? 有:
%0A%5Cbegin%7Baligned%7D%0ALLR(m_%7Bi-%3Ej%7D(x_j)%20%EF%BC%89%20%26%3D%20%20%0Aln%0A%5Cfrac%0A%7B%20%20%20%20%5Cphi_i(x_i%3D1)%20%5Cpsi_%7Bi%2Cj%7D(x_i%3D1%2C%5Ccolor%7Bred%7D%7Bx_j%3D1%7D)%20%20%5Cprod_%7Bk%5Cin%20N(i)%20%5Csetminus%20j%7D%20%5Cfrac%7Bm%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D1)%20%7D%7Bm%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D-1)%7D%0A%20%20%20%20%20%5Cquad%20%2B%20%20%5Cquad%0A%20%20%20%20%20%20%5Cphi_i(x_i%3D-1)%20%5Cpsi_%7Bi%2Cj%7D(x_i%3D-1%2C%5Ccolor%7Bred%7D%7Bx_j%3D1%7D)%20%20%20%20%20%0A%7D%0A%7B%20%20%20%20%5Cphi_i(x_i%3D1)%20%5Cpsi_%7Bi%2Cj%7D(x_i%3D1%2C%5Ccolor%7Bred%7D%7Bx_j%3D-1%7D)%20%20%5Cprod_%7Bk%5Cin%20N(i)%20%5Csetminus%20j%7D%20%5Cfrac%7Bm%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D1)%20%7D%7Bm%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D-1)%7D%0A%20%20%20%20%20%5Cquad%20%2B%20%20%5Cquad%0A%20%20%20%20%20%20%5Cphi_i(x_i%3D-1)%20%5Cpsi_%7Bi%2Cj%7D(x_i%3D-1%2C%5Ccolor%7Bred%7D%7Bx_j%3D-1%7D)%20%20%20%20%0A%7D%20%20%20%5C%5C%0A%20---%E5%85%AC%E5%BC%8F(11)%0A%5Cend%7Baligned%7D
公式 (11) 中 ln 里面的分子和分母,同時(shí)除以 %5Cphi_i(x_i%3D-1)
%0A%5Cbegin%7Baligned%7D%0ALLR(m_%7Bi-%3Ej%7D(x_j)%20%EF%BC%89%20%26%3D%20%20%0Aln%0A%5Cfrac%0A%7B%20%20%20%20%5Cfrac%7B%5Cphi_i(x_i%3D1)%7D%7B%20%5Cphi_i(x_i%3D-1)%20%7D%20%5Cpsi_%7Bi%2Cj%7D(x_i%3D1%2C%5Ccolor%7Bred%7D%7Bx_j%3D1%7D)%20%20%5Cprod_%7Bk%5Cin%20N(i)%20%5Csetminus%20j%7D%20%5Cfrac%7Bm%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D1)%20%7D%7Bm%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D-1)%7D%0A%20%20%20%20%20%5Cquad%20%2B%20%20%5Cquad%0A%20%20%20%20%20%5Cpsi_%7Bi%2Cj%7D(x_i%3D-1%2C%5Ccolor%7Bred%7D%7Bx_j%3D1%7D)%20%20%20%20%20%0A%7D%0A%7B%20%20%20%20%5Cfrac%7B%5Cphi_i(x_i%3D1)%7D%7B%20%5Cphi_i(x_i%3D-1)%20%7D%20%5Cpsi_%7Bi%2Cj%7D(x_i%3D1%2C%5Ccolor%7Bred%7D%7Bx_j%3D-1%7D)%20%20%5Cprod_%7Bk%5Cin%20N(i)%20%5Csetminus%20j%7D%20%5Cfrac%7Bm%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D1)%20%7D%7Bm%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D-1)%7D%0A%20%20%20%20%20%5Cquad%20%2B%20%20%5Cquad%0A%20%20%20%20%20%20%5Cpsi_%7Bi%2Cj%7D(x_i%3D-1%2C%5Ccolor%7Bred%7D%7Bx_j%3D-1%7D)%20%20%20%20%0A%7D%20%20%20%5C%5C%0A%20---%E5%85%AC%E5%BC%8F(12)%0A%5Cend%7Baligned%7D
根據(jù)?%5Cphi_i(x_i) 的定義,我們可以得到:

%5Cfrac%7B%5Cphi_i(x_i%3D1)%7D%7B%20%5Cphi_i(x_i%3D-1)%20%7D%20%20%3D%20%5Cfrac%7Be%5E%7B(%2B1)%20%5CRe(z_i)%20%7Dp(x_i%3D%2B1)%7D%7Be%5E%7B(-1)%20%5CRe(z_i)%20%7Dp(x_i%3D-1)%7D%0A%3De%5E%7B2%20%5CRe(z_i)%7D%20%20%20%20%20%5Cfrac%7Bp(x_i%3D%2B1)%7D%7Bp(x_i%3D-1)%7D%20%3D%20%20e%5E%7B2%20%5CRe(z_i)%7D%20%20%5Cquad%20---%E5%85%AC%E5%BC%8F(13)


公式 (13) 的推導(dǎo)中,假定了 p(x_i%3D%2B1)%20%3D%20p(x_i%3D-1)%20%3D%200.5
再把?%5Cpsi_%7Bi%2Cj%7D(x_i%2Cx_j) 的定義以及公式 (13) 代入公式(12) 有:

%0A%5Cbegin%7Baligned%7D%0ALLR(m_%7Bi-%3Ej%7D(x_j)%20%EF%BC%89%20%26%3D%20%20%0Aln%0A%5Cfrac%0A%7B%20%20%20%20e%5E%7B2%20%5CRe(z_i)%7D%20e%5E%7B-(%2B1)%20%5CRe(R_%7Bij%7D)%20(%2B1)%20%7D%20%20%5Cprod_%7Bk%5Cin%20N(i)%20%5Csetminus%20j%7D%20%5Cfrac%7Bm%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D1)%20%7D%7Bm%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D-1)%7D%0A%20%20%20%20%20%5Cquad%20%2B%20%20%5Cquad%0A%20%20%20%20%20e%5E%7B-(-1)%20%5CRe(R_%7Bij%7D)%20(%2B1)%20%7D%20%20%20%20%20%0A%7D%0A%7B%20%20%20%20e%5E%7B2%20%5CRe(z_i)%7D%20e%5E%7B-(%2B1)%20%5CRe(R_%7Bij%7D)%20(-1)%20%7D%20%20%20%5Cprod_%7Bk%5Cin%20N(i)%20%5Csetminus%20j%7D%20%5Cfrac%7Bm%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D1)%20%7D%7Bm%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D-1)%7D%0A%20%20%20%20%20%5Cquad%20%2B%20%20%5Cquad%0A%20%20%20%20%20e%5E%7B-(-1)%20%5CRe(R_%7Bij%7D)%20(-1)%20%7D%20%20%0A%7D%20%20%20%5C%5C%20%20%20%20%5C%5C%0A%26%3D%0Aln%0A%5Cfrac%0A%7B%20%20%20%20e%5E%7B2%20%5CRe(z_i)%7D%20e%5E%7B-(%2B1)%20%5CRe(R_%7Bij%7D)%20(%2B1)%20%7D%20%20%20e%5E%7B%5Csum_%7Bk%5Cin%20N(i)%20%5Csetminus%20j%7D%20%20ln%20%5Cfrac%7Bm%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D1)%20%7D%7Bm%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D-1)%20%7D%7D%0A%20%20%20%20%20%5Cquad%20%2B%20%20%5Cquad%0A%20%20%20%20%20e%5E%7B-(-1)%20%5CRe(R_%7Bij%7D)%20(%2B1)%20%7D%20%20%20%20%20%0A%7D%0A%7B%20%20%20%20e%5E%7B2%20%5CRe(z_i)%7D%20e%5E%7B-(%2B1)%20%5CRe(R_%7Bij%7D)%20(-1)%20%7D%20%20%20e%5E%7B%5Csum_%7Bk%5Cin%20N(i)%20%5Csetminus%20j%7D%20ln%20%5Cfrac%7Bm%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D1)%20%7D%7Bm%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D-1)%7D%20%7D%0A%20%20%20%20%20%5Cquad%20%2B%20%20%5Cquad%0A%20%20%20%20%20e%5E%7B-(-1)%20%5CRe(R_%7Bij%7D)%20(-1)%20%7D%20%20%0A%7D%20%20%20%5C%5C%0A%5C%5C%0A%26%3D%0Aln%0A%5Cfrac%0A%7B%20%20%20%20e%5E%7B2%20%5CRe(z_i)-%20%5CRe(R_%7Bij%7D)%20%2B%20%5Csum_%7Bk%5Cin%20N(i)%20%5Csetminus%20j%7D%20%20ln%20%5Cfrac%7Bm%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D1)%20%7D%7Bm%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D-1)%20%7D%7D%0A%20%20%20%20%20%5Cquad%20%2B%20%20%5Cquad%0A%20%20%20%20%20e%5E%7B%20%5CRe(R_%7Bij%7D)%20%20%7D%20%20%20%20%20%0A%7D%0A%7B%20%20%20%20e%5E%7B2%20%5CRe(z_i)%2B%5CRe(R_%7Bij%7D)%2B%20%5Csum_%7Bk%5Cin%20N(i)%20%5Csetminus%20j%7D%20ln%20%5Cfrac%7Bm%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D1)%20%7D%7Bm%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D-1)%7D%20%7D%0A%20%20%20%20%20%5Cquad%20%2B%20%20%5Cquad%0A%20%20%20%20%20e%5E%7B-%20%5CRe(R_%7Bij%7D)%20%20%7D%20%20%0A%7D%20%20%20%5C%5C%0A%20---%E5%85%AC%E5%BC%8F(14)%0A%5Cend%7Baligned%7D
取公式(12) ln 里面分子部分的?2%20%5CRe(z_i)-%5CRe(R_%7Bij%7D)%20 和?%5CRe(R_%7Bij%7D)%20 中最大的那個(gè),記為 u? ( 意思是:max of numerator , 或者理解為 up);
取公式(12) ln 里面分母部分的?2%20%5CRe(z_i)%2B%5CRe(R_%7Bij%7D)%20 和?-%5CRe(R_%7Bij%7D) 中最大的那個(gè),記為? d( 意思是 max of denominator, 或者理解為 down)
%0A%5Cbegin%7Baligned%7D%0A%26LLR(m_%7Bi-%3Ej%7D(x_j)%20%EF%BC%89%20%3D%5C%5C%0A%26ln%0A%5Cfrac%0A%7B%20%20%20%20e%5E%7B2%20%5CRe(z_i)-%20%5CRe(R_%7Bij%7D)%20-u%2B%5Csum_%7Bk%5Cin%20N(i)%20%5Csetminus%20j%7D%20%20ln%20%5Cfrac%7Bm%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D1)%20%7D%7Bm%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D-1)%20%7D%7D%0A%20%20%20%20%20%20%2B%20%20%0A%20%20%20%20%20e%5E%7B%20%5CRe(R_%7Bij%7D)%20%20%20-u%7D%20%20%20%20%20%0A%7D%0A%7B%20%20%20%20e%5E%7B2%20%5CRe(z_i)%2B%20%5CRe(R_%7Bij%7D)%20-%20d%2B%5Csum_%7Bk%5Cin%20N(i)%20%5Csetminus%20j%7D%20ln%20%5Cfrac%7Bm%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D1)%20%7D%7Bm%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i%3D-1)%7D%20%7D%0A%20%20%20%20%20%2B%20%20%0A%20%20%20%20%20e%5E%7B-%20%5CRe(R_%7Bij%7D)%20%20-%20d%20%7D%20%20%0A%7D%20%20%0A%2B%0A%20ln%0A%5Cfrac%7Be%5Eu%7D%7Be%5Ed%7D%20%20%5C%5C%0A%26%3D%0Aln%0A%5Cfrac%0A%7B%20%20%20%20e%5E%7B2%20%5CRe(z_i)%20-%20%5CRe(R_%7Bij%7D)%20%20-u%20%20%2B%20%5Csum_%7Bk%5Cin%20N(i)%20%5Csetminus%20j%7D%20%20LLR(m%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i))%7D%0A%20%20%20%20%20%2B%0A%20%20%20%20%20e%5E%7B%20%5CRe(R_%7Bij%7D)%20%20%20-u%7D%20%20%20%0A%7D%0A%7B%20%20%20%20e%5E%7B2%20%5CRe(z_i)%20%2B%20%5CRe(R_%7Bij%7D)%20%20-%20d%20%20%20%2B%20%5Csum_%7Bk%5Cin%20N(i)%20%5Csetminus%20j%7DLLR(m%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i))%7D%0A%20%20%20%20%20%20%2B%20%20%0A%20%20%20%20%20e%5E%7B-%20%5CRe(R_%7Bij%7D)%20%20-%20d%20%7D%0A%7D%20%2B%20u-d%0A%0A%20%5C%5C%0A%20%26---%E5%85%AC%E5%BC%8F(15)%0A%5Cend%7Baligned%7D


把公式 (15) 最終的消息更新機(jī)制的公式,列在下面:

%0A%5Cbegin%7Baligned%7D%0ALLR%5Et(m_%7Bi-%3Ej%7D(x_j)%20%EF%BC%89%20%26%3D%0Aln%0A%5Cfrac%0A%7B%20%20%20%20e%5E%7B2%20%5CRe(z_i)%20-%5CRe(R_%7Bij%7D)%20%20-u%20%20%2B%20%5Csum_%7Bk%5Cin%20N(i)%20%5Csetminus%20j%7D%20%20LLR(m%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i))%7D%0A%20%20%20%20%20%2B%0A%20%20%20%20%20e%5E%7B%20%5CRe(R_%7Bij%7D)%20%20-u%7D%0A%7D%0A%7B%20%20%20%20e%5E%7B2%20%5CRe(z_i)%20%2B1%20%5CRe(R_%7Bij%7D)%20%20-%20d%20%20%20%2B%20%5Csum_%7Bk%5Cin%20N(i)%20%5Csetminus%20j%7DLLR(m%5E%7Bt-1%7D_%7Bk-%3Ei%7D(x_i))%7D%0A%20%20%20%20%20%20%2B%20%20%0A%20%20%20%20%20e%5E%7B-%20%5CRe(R_%7Bij%7D)%20%20-%20d%20%7D%0A%7D%20%20%0A%0A%2Bu-d%0A%0A%20%5C%5C%0A%20---%E5%85%AC%E5%BC%8F(15)%0A%5Cend%7Baligned%7D


這就是 LLR 形式的消息更新公式了。


Matlab 代碼 (LLR 形式的)




附錄二? LLR 形式下的 damping 公式



在非 LLR 形式下,消息?m_%7Bij%7D 的 damping 非常直觀:

m%5Et_%7Bij%7D%20%3D%20%5Calpha%20m_%7Bij%7D%5E%7Bold%7D%20%2B%20(1-%5Calpha)%20m_%7Bij%7D%5E%7Bnew%7D


那對(duì)于 LLR 模式,因?yàn)?m_%7Bij%7D 公式為:
LLR(m_%7Bi-%3Ej%7D(x_j))%20%20%3D%20%20ln%20%5Cfrac%7Bm_%7Bi-%3Ej%7D(x_j%3D1)%7D%7Bm_%7Bi-%3Ej%7D(x_j%3D-1)%7D


則(做了一些簡(jiǎn)寫,應(yīng)該是很直觀可以明白的):

LLRm_%7Bij%7D%20%3D%20ln%20%5Cfrac%7Bm_%7Bij%7D(x_j%3D1)%7D%7B%201-%20m_%7Bij%7D(x_j%3D1)%7D


則:
m_%7Bij%7D(x_j%3D1)%20%3D%20%5Cfrac%7B1%7D%7Be%5E%7B-LLRm_%7Bij%7D%7D%20%2B%201%7D%20%20%5Cquad%20---%E5%85%AC%E5%BC%8F(a)所以:
%5Cbegin%7Baligned%7D%0ALLRm%5Et_%7Bij%7D%20%26%3D%20log%5Cfrac%7B%5Calpha%20m%5E%7Bold%7D%20%2B%20(1-%5Calpha)%20m%5E%7Bnew%7D%7D%0A%7B%5Calpha%20(1-m%5E%7Bold%7D)%20%2B%20(1-%5Calpha)%20m%5E%7Bnew%7D%7D%20%20%5C%5C%20%5Cquad%20%5C%5C%0A%20%26%3D%20%20log(%5Calpha%20m%5E%7Bold%7D%20%2B%20(1-%5Calpha)%20m%5E%7Bnew%7D)%20%20-%20log(%5Calpha%20(1-m%5E%7Bold%7D)%20%2B%20(1-%5Calpha)%20m%5E%7Bnew%7D)%0A%5Cend%7Baligned%7D

將公式(a)? 代入上式后即可。

MIMO檢測(cè)2-基于馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)的置信傳播算法-LLR形式的評(píng)論 (共 條)

分享到微博請(qǐng)遵守國(guó)家法律
遂宁市| 漳平市| 永德县| 彭山县| 丹凤县| 东辽县| 布尔津县| 茌平县| 定日县| 古交市| 边坝县| 香河县| 青海省| 镇宁| 石家庄市| 张掖市| 洪雅县| 阳谷县| 安化县| 天全县| 富平县| 潞西市| 江达县| 东安县| 乐昌市| 桂东县| 乌拉特中旗| 甘泉县| 蒲江县| 柘城县| 莲花县| 河南省| 崇仁县| 大庆市| 临漳县| 淮北市| 涟水县| 军事| 航空| 财经| 图片|