[发明专利]一种(n,1,m)有误码卷积码的盲识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及数字通信系统中的一种(n,1,m)有误码卷积码的盲识别方法，属于信道编码盲识别技术领域。

背景技术

卷积码是信道编码中一种典型的差错控制编码方式，其编译码方式简单，纠错能力强，比较容易实现，因此得到了广泛应用。卷积码技术在电子对抗、智能通信等领域的应用使其成为通信系统研究的一个热点问题。

同一般的信道编码原理一样，对(n,1,m)卷积码，其编码过程可以表示为C＝U·G的形式，其中U表示待编码的数据，C表示编码得到的数据，G为卷积码的生成矩阵，对(n,1,m)卷积码的盲识别，即需要识别出码长n，数据起点位置和卷积码的生成矩阵。

由于目前通信过程中会受到各种噪声因素的干扰，因此亟需一种能容错的卷积码盲识别方法，在2010年4月电子与信息学报的第32卷第4期“基于Walsh-Hadamard变换的卷积码盲识别”一文中，刘健等人提出了一种针对含错卷积码的盲识别方法，但该方法在卷积码约束长度比较大时，所需存储的Hadamard矩阵就会非常大，程序运行过程中就会出现内存分配不足的情况，且该文献并未给出由（2,1,m）卷积码得到(n,1,m)卷积码的多项式的具体的处理方式，同时，该方法也并未给出码长和起点识别的方法。

发明内容

针对上述方法的不足之处，本发明提出了更通用的一种(n,1,m)有误码卷积码的盲识别方法，以解决有高阶Hadamard矩阵的存储问题以及具体的由码长为2的卷积码的盲识别得到码长为n的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,1,m)有误码卷积码的盲识别方法，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后，运用矩阵分析的方法识别出卷积码的码长和起点，矩阵分析法识别码长和起点的具体步骤如下：

a.由计算机从待识别数据读入部分得到的卷积码的数据，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，最大的数据约束长度n*(m+1),即112；建立p×q的大小的矩阵，其中q的大小依次取2到130，且p>q，q的最大值大于最大的数据约束长度；

b.对建立的识别矩阵运用高斯消元的方法进行矩阵行化简，得到行最简形矩阵，行化简的具体方法为：对矩阵中的数据从左到右按列处理，如果对角线上的元素为1，则将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的结果，如果对角线上的元素为零，则寻找该列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得结果，如果对角线下方位置的元素全为0，则不再进行化简；

c.计算化简后的矩阵的秩，当矩阵不是满秩矩阵时，则统计矩阵左上角单位阵的维数，记录下此时的矩阵列数和单位阵的维数；

d.将行数q加1，当q>130时，转入下一步，否则，转入步骤a；

e.比较所有的单位阵的维数，统计其出现概率最大的值，在此基础上，统计所有能满足该单位阵维数的列数，求其最大公约数，则所得值即为所求的码长；

f.在得到码长值后，按大于13倍码长且为码长倍数的列数建立识别矩阵，按步骤b中行化简的方法对识别矩阵的行进行化简，化简完成后，分析得到的识别矩阵的对角线元素，找到规律矩阵的起点位置，推算出起点；

(2)设定当前最大的约束度M，计算2^M+1维的Hadamard矩阵；

(3)将待识别的数据按两两一组进行组合，运用Walsh-Hadamard识别法进行生成矩阵的识别，矩阵用另一种多项式的形式表示，即将矩阵的每一行表示为一个多项式，从左到右依次为多项式的常数项到最高次项，那么生成矩阵就可以表示为码长个多项式的形式，对待识别的数据，按码长抽取为n路数据，识别时每相邻的两路数据为一组，即前两路数据为第一组，第二和第三路为第二组，第三和第四路为第三组，以此类推，每次得到两个生成多项式，每次更新一个多项式，直到将所有组的多项式更新完成，即将识别(n,1,m)卷积码的过程，转换为识别(2,1,m)卷积码的过程，每次识别得到两个生成多项式，设上次更新的多项式为C，这次需要更新的多项式为D，Walsh-Hadamard识别法具体的识别步骤为：