基于模拟退火算法的（2,1,m）卷积码盲识别-论文.pdf

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1、信息传输与接入技术doi：10．3969／j．issn．1003—3114．2014．06．13引用格式：刘杰，张立民，钟兆根．基于模拟退火算法的(2，1，m)卷积码盲识别[J]．无线电通信技术，2014，40(6)：47—49基于模拟退火算法的(2，1，m)卷积码盲识别刘杰，张立民，钟兆根(海军航空工程学院，山东烟台264001)摘要：卷积码是数字通信中常采用的信道编码形式。针对(2，1，m)卷积码的盲识别问题，提出了一种基于模拟退火算法的新方法。首先根据码特征给出了识别的数学模型，然后基于该模型对方

2、法的基本原理和实现过程进行了详细的介绍，并给出了各参数的选取方法。最后，采用蒙特卡洛方法进行了仿真验证。仿真结果表明，算法性能优异。在误码率高达10量级时，能有效实现对常用(2，1，m)卷积码的识别。相比于现有的卷积码识别方法，该算法性能优异且计算复杂度较低。关键词：模拟退火算法；卷积码；盲识别中图分类号：TN911．23文献标识码：A文章编号：1003—3114(2014)06—47—3BlindRecognitionof(2，1，m)ConvolutionalCodeBasedonSimulated

3、AnnealingAlgorithmLIUJie，ZHANGLi—min，ZHONGZhao—gen(NavalAeronauticalandAstronauticalUniversity，YantaiShandong264001，China)Abstract：Theconvolutionalcodeischannelcodingformthatoftenusedindigitalcommunication．Fortheblindrecognitionproblemof(2，1，m)convolunti

4、onalcode，anewmethodbasedonsimulatedannealingalgorithmisproposed．Firstly，themathematicalmodelisgivenbasedoncodefeatures．Thenthebasicprincipleandimplementationprocessaredescribedindetail，andthemethodtochooseparametersisgiven．Finally，thesimulationverificati

5、onisgivenbyusingMonteCarlomethod．Thesimulationresultsshowthattherecognitionof(2，1，m)convolutionalcodecanbeeasilyachievedevenwhenthebiterrorrateisashighas10～order．Comparedwithothermethods，thealgorithmhasexcellentperformanceandlowcomputationalcomplexity．Ke

6、ywords：simulatedannealingalgorithm；convolutionalcode；blindrecognition分析法需要利用接收到的码字构建矩阵，通过初等0引言变换识别出卷积码的各参数，因此对数据量要求较在数字通信中，为了保证信息传输的稳定可靠，大；Walsh．Hadamard变换法进行识别时，随着编码往往采用信道编码技术。其中，(2，1，m)卷积码因记忆长度的增加，计算复杂度成指数增长。其具有纠错能力强和编译简单等优点，在卫星通信、1问题的描述深空探测中已得到广泛应用。因此

7、，(2，1，m)卷积码的盲识别对于信号截获和信息对抗领域具有十分卷积码一般表示为：(n，k，m)，其中，k表示信重要的意义。息位长度，n表示码字长度，m表示编码器寄存器目前卷积码识别主要有高斯消元法¨、基于欧的节数。卷积码不同于分组码之处在于，编码器几里德算法’、矩阵分析法’、Walsh．Hadamard有记忆。对于编码器输出的码字，其校验码元不仅变换法。其中，高斯消元法容错性较差，欧几里与本组的信息码元相关，还与之前的m组信息码元德算法只适于无记忆的卷积码码字序列识别；矩阵有关。由于卷积码是线性系统，

8、因此编码方程的每个序列可以用相应的多项式代替。对于基金项目：国家自然科学基金项目(61102167)(2，1，m)卷积码，编码方程可表示为：收稿日期：2014—07—18y(D)=H(D)G(D)，(1)作者简介：刘杰(1990一)，男，硕士研究生。主要研究方向：现代信号处理技术及应用；张立民(1966一)，男，教授，博士生导师。主式中，(D)为信息序列，y(D)为码字序列，要研究方向：卫星信号处理、武器系统仿真等。G(D)为生成矩阵，且满