基于高斯列消元法的线性分组码参数盲识别

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1、万方数据第35卷第7期系统工程与电子技术v01．35No．72013年7月SystemsEngineeringandElectronicsJuly2013文章编号：1001—506x(2013)07—1514一06网址：www．sys—ele．com基于高斯列消元法的线性分组码参数盲识别张天骐，易琛，张刚，何丹娜(重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室，重庆400065)摘要：针对线性分组码参数盲识别容错性能较差，以及在低误比特率且同步情况下利用分析矩阵秩亏法识别存在码长不足的问题，提出了一种基于二元高斯列消元法的分组码参数盲识别方法。首先将截获到的数据横向放

2、入到分析矩阵，然后对分析矩阵的列进行二元域高斯消元，并计算每列所含“1，’的比率值，再对所有比率值求均值和方差，在低误比特率且同步的情况下利用均值差值可确定码长，而在误比特率较高且不同步的情况下，则需利用方差差值来确定码长。理论分析和仿真表明：该方法与以往的矩阵模型识别方法相比，容错性能较好、计算量较低，且适用于各种码率的线性分组码的码长和同步识别。关键词：线性分组码；码长识别；同步识别；二元高斯列消元法中图分类号：TN911．22文献标志码：ADoI：10．3969／j．issn．1001—506X．2013．07．27Blindidentificationof

3、parametersoflinearblockcodesbasedoncolumnsGaussianeliminationZHANGTian．qi，YIChen，ZHANGGang，HEDan—na((Mo挖gqi以gK已yLn6D，_n￡oryo厂Sig竹Ⅱf口竹dJ挖，or7咒口￡io行Proce5si咒g，(Mo”gqi咒g叽i口已rsityo厂Pos￡5口咒dT已ZPcom，咒甜竹ic口￡io行s，C矗o，zgqi理g400065，C^i扎n)Abstract：Inordertoavoidfailsofblindparametersidentificati

4、onforsomeparticular10wcoderatelinearblockcodesandimprovetheidentificationperformanceofcommonlinearblockcodes，ablindidentificationap—proachbasedonbinarycolumnGaussianelimination(BCGE)isproposed．Firstly，aninterceptedsequenceisputintoananalysismatrixhorizontally，thentherateof“1’’involved

5、ineachc01umnofthematrixafterBCGEiscomputed．Finallythemeanandvarianceofa11theratesof“1”arecalculated．Ingoodconditionsofsynchro—nizationwithaverylowerrorrate，thecodelengthisestimatedwithmeansdifference，inpoorconditionsofasynchronizationwithahigherrorrate，thecodelengthisestimatedwithvari

6、ancesdifference．Theoreticalanal—ysisandsimulationshowstheblindidentificationapproachhasagoodfault—tolerantperformanceandcanidentifythecodelengthandsynchronizationoflinearblockcodeofvariouscoderatesinlowcomputationcomplexity．Keywords：linearblockcode；codelengthidentification；synchroniza

7、tionidentification；binarycolumnGaussjanelimjnation0引言数字通信信道中噪声无处不在，传输的信息经常会发生误码，为了尽可能保证信息无失真传输，通常采用纠错编码技术，在信息序列中加入一些冗余，使得信息序列具有纠错能力。如何根据接收到的序列盲识别出信道编码的参数是一个新颖而又热门的研究课题，具有重要的现实意义。当前信道编码识别研究主要集中在卷积码的盲识别和恢复上口。3]，对于Turbo码的参数识别及重构也有所涉及¨‘o，文献[6]通过枚举从加噪信道中识别低密度奇偶校验码(10wdensityparitycheckcode

8、，LDPC