線性分組碼參數(shù)的盲識別算法研究.pdf

1、在數(shù)字通信系統(tǒng)中，為了抗擊信息在傳輸過程中受到的影響和干擾，提高信息傳輸?shù)目煽啃裕诺谰幋a技術得到迅速發(fā)展。由于信道編碼技術應用范圍日益增大，信道編碼盲識別技術應運而生。其目的是在僅有少量甚至沒有任何先驗信息的前提下識別出截獲碼流的編碼體制和相關參數(shù)，從而恢復出原始信息序列。它在信息對抗、通信偵測以及智能通信等領域具有重要的研究價值。
　　本文重點研究了二進制線性分組碼參數(shù)的全盲識別問題，論文的主要工作如下：
　　(1)介紹

2、了線性分組碼的理論知識、盲識別的數(shù)學模型和識別參數(shù)，為后面章節(jié)線性分組碼的全盲識別算法研究奠定了基礎，并指出線性分組碼是本文的研究對象。
　　(2)針對線性分組碼參數(shù)盲識別容錯性能差、復雜度高和半盲識別的問題，提出了一種基于特征融合的線性分組碼全盲識別算法。首先根據(jù)實際序列與隨機序列碼重分布概率間較大的差異性，研究了一種運用碼重標準差率差值、碼重信息熵分別同時識別碼長和起始點的算法；然后比較這兩種特征參數(shù)識別效果又進一步改進，提出

3、了一種新的融合特征參數(shù)來同時識別碼長和起始點的算法；最后通過建立矩陣進行模二化簡求解生成矩陣，完成線性分組碼參數(shù)的全盲識別。通過理論分析和仿真驗證，該算法簡單易行且復雜度低，在誤碼率為0.025的條件下對中短碼的全盲識別率高達90％，誤碼率為0.005的條件下對中長碼的全盲識別率達到80%。
　　(3)針對高誤碼率條件下高碼率循環(huán)碼參數(shù)的全盲識別問題，提出了一種基于最大公因式階數(shù)相異度的循環(huán)碼全盲識別算法。首先根據(jù)循環(huán)移位前后碼字