[发明专利]一种(n,k,m)系统卷积码盲识别的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种(n,k,m)系统卷积码盲识别的方法，属信道编码盲识别技术领域。

背景技术

卷积码是1955年由埃里亚斯(Elias)提出的一种信道编码方法，它性能优越，实现简单，因此得到了广泛应用。通常用(n,k,m)的形式来表示卷积码，即将k个信息位的码字转化为n位的码字，但不同于线性分组码的是，卷积码的编码不仅仅与当前的k位信息位有关，而且与之前m个时刻输入的信息位有关，即将(m+1)k位的信息位编码为n位的码字。卷积码的盲识别过程即识别参数n，k，m及相关的编码约束关系(生成矩阵)的过程，对(n,k,m)的卷积码，其生成矩阵共有k个子矩阵。

当前针对卷积码的盲识别的研究大概分为（n,1,m）非系统卷积码的盲识别、删余卷积码的盲识别和(n,k,m)系统卷积码的盲识别。目前针对(n,k,m)系统卷积码的盲识别主要的方法是基于矩阵的方法，如薛国庆等人在“系统卷积码盲识别”【信息安全与通信保密，2009】一文中即提出了一种针对系统卷积码的盲识别矩阵化简方法，但该方法并没有给出判断规律矩阵出现的编程实现方式。

发明内容

为了克服现有技术存在的缺陷和不足，以实现(n,k,m)系统卷积码参数的盲识别，本发明提出了一种(n,k,m)系统卷积码盲识别的方法。

本发明方法采用的技术方案如下：

一种(n,k,m)系统卷积码盲识别的方法，由计算机进行识别，该计算机包括待识别数据读入部分，识别运行程序和识别结果的输出部分，其中识别的过程主要是由计算机将待识别的数据读入计算机内存中，然后通过本盲识别方法进行识别，识别的结果输出到一个文本文件中,该盲识别方法的步骤如下：

1）由计算机从待识别数据读入部分读入待识别的数据，按行数为180，列数为170建立识别矩阵，设识别的卷积码参数的范围：码长n范围为2到8，约束度m小于等于13，识别矩阵的列数要大于最大的数据约束长度n*(m+1)+6*n,即大于160，这里取170，且行数大于列数；建立识别矩阵的方法为：从待识别数据的起点开始读取170个数据作为第一行，从起点位置处向后1*840(即正整数2至8的最小公倍数)个数开始，读取170个数据作为第二行，从第2*840个数开始，读取170个数据作为第三行，以此类推，直到建立180行的矩阵，所以待识别的数据至少要180*840=151200；

2）按高斯消元的方法进行矩阵行化简，具体的化简方法为：对矩阵中的数据从左到右按列处理，如果主对角线上的元素为1，则将主对角线元素所在的行设为标准行，将同列其他有非零元素的行替换为该行与标准行中的元素模二加后所得的结果；如果主对角线上的元素为零，则寻找该列主对角线元素下方的非零元素所在的行作为标准行，将同列其他有非零元素的行替换为该行与标准行中的数据模二加后所得的结果；如果主对角线的元素下方位置的元素全为0，则不再进行化简；

3）对化简得到的生成矩阵，识别码长和起点，具体的识别方法为：

a.分配三个长度为170的数组空间，包括ZeroLocation、OneLocation、DeltaZero、DeltaOneZero，并初始化为0，其中ZeroLocation用来存储矩阵主对角线上的元素0的位置，OneLocation用来存储矩阵主对角线上的元素1的位置，DeltaZero用来存储矩阵主对角线上的两个最相近元素0之间的位置间隔，DeltaOneZero用来存储矩阵主对角线上两个最相近的元素0和元素1之间的位置间隔，对于记录的位置及位置间隔，因为是矩阵主对角线上的元素，所以只记录元素所在的列数即可，行数等于列数，而两个元素之间的位置间隔是指这两个元素位置之间的列数之间的差；