论文线性分组码盲识别技术是关于线性方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关怎样区分线性和非线性论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
摘 要： 主要针对二进制线性分组码的盲识别问题进行研究,通过对现有算法的优缺点总结,以码重分析识别法为基础,提出一种联合码重分布、汉明距离分布以及深度分布特性的线性分组码识别算法.该算法先利用在识别过程中,当遍历到的码长和起始点是正确值时,编码序列和随机序列的码重相似度最低这一特性完成码长的识别和起始点的粗识别,再利用分组码的最小汉明距离不小于 3 这一特性对粗识别的起始点进行確定,在此基础上,利用线性分组码的非零深度值恰好等于分组码信息位这一特性求出信息位和码率,最后将深度值不为零的位置对应的码字相组合得到生成矩阵.大量实验表明,该算法能完成分组码的盲识别,和现有的部分算法相比,它的起始点识别环节的识别正确率和适应误码能力都有良好的提升,具有较好的工程实用性.
关键词： 线性分组码； 盲识别； 码重分布； 汉明距离； 深度分布； 起始点
中图分类号： TN929.5?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）03?0023?04
Abstract： The blind recognition of binary linear block code is studied. By summarizing the advantage and disadvantage of the current algorithm, on the basis of code weight analysis recognition method, a linear block code recognition algorithm combining code weight distribution, Hamming distance distribution and depth distribution characteristics is put forward. The lowest code weight similarity of coding sequence and random sequence is used to realize the code length recognition and rough recognition of initial point when the values of the traversed code length and initial point are correct. The characteristic that the minimun Hamming distance of the block code is bigger than 3 is used to dertermine the initial point of rough recognition. On this basis, the characteristic that the nonzero depth value of the linear block code is equal to the block code information bit is used to solve the information bit and code rate. The position that the depth value is not zero is combined with its corresponding codon to get the generation matrix. The results of a large number of experiments show that, in comparison with the available algorithms, the recognition accuracy and error code adaption ability of the proposed algorithm for the stage of initial point recognition are better improved, and the algorithm has high engineering practicability.
Keywords： linear block code； blind recognition； code weight distribution； Hamming distance； depth distribution； initial point
0 引 言
信道编码在数字通信中的应用越来越广泛,这也使得通信的高效性、可靠性变得尤为重要[1].信道编码识别不仅在通信领域有应用前景,而且在军事通信侦查领域也有着广泛的应用.就目前已有的文献来看,信道编码盲识别研究多集中在卷积码上.因为线性分组码盲识别要有一定的先验知识或以一定的条件作基础方能进行.如文献[2]提出的二进制BCH码的识别方法,它是在帧长度已知的前提下,由循环特性等推导出备选多项式；然后根据校正子权重和最小原则得到最优多项式；最后通过因式分解生成多项式[2].
本文研究并提出一种码重分布、码重深度谱和汉明距离相结合的方法,该方法在判断出码字起点的基础上进一步结合深度谱和深度分布特征以及汉明距离的方法实现码字起点的准确判断,最终得到生成矩阵和实际码字.经过 明,该方法能在一定的误码条件下较好地完成线性分组码的盲识别问题.
1 线性分组码识别方案设计
1.1 问题分析及模型建立
线性分组码的盲识别问题,即在不知晓编码先验信息的条件下,通过对接收或截获的信息序列进行一系列的分析和处理,为此估算出编码体制和编码参数,最终恢复原始信息,其数学模型可以表示为：
式中：是接收或者截获到的信号进行解调处理后以比特为分组单位的编码输出信息序列；表示以比特分组单位输入的编码序列；表示生产矩阵.为此,线性分组码的盲识别所要解决的问题就是在只知的条件下要想办法生成矩阵以还原信息.
总结:该文是关于线性论文范文，为你的论文写作提供相关论文资料参考。
参考文献：
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