基于码重分布的自同步扰码盲识别方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利(10)授权公告号(10)授权公告号CN102710282B(45)授权公告日(45)授权公告日2015.02.25(21)申请号201210143187.1(22)申请日2012.05.10(73)专利权人电子科技大学地址611731四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号(72)发明人廖红舒袁叶甘露李立萍李万春(74)专利代理机构电子科技大学专利中心51203代理人李明光(51)Int.Cl.H04L9/00(2006.01)H04B1/7073(2011.01)审查员宋超权利要求书2页说明书5页附图2页(54)发明名称基于码重分布的自同步扰码盲识别方法(57)摘要本发明提供一种基于码重分布的自同步扰码盲识别方法，根据扰码序列按扰码多项式进行抽取所得的码重和采用非扰码多项式的多项式进行抽取所得的码重之间存在不同的分布特性，将自同步扰码盲识别问题转化为实际码重分布概率与理论分布之间的距离的计算，并引入归一化欧几里德距离作为距离衡量准则，根据本原多项式集合中各多项式实际对应的归一化欧几里德距离在本原多项式集合中确定扰码多项式。CN102710282BCN102710282B权利要求书1/2页1.基于码重分布的自同步扰码盲识别方法，其特征在于，包括以下步骤：a、从接收数据中选取一段数据作为测试序列；b、从本原多项式集合中逐一取出待测的多项式进行测试：b1、将测试序列依次输入抽取处理模型，抽取处理模型按当前多项式抽取并输出码字，将每次输出的码字作为当前多项式的码字集合；b2、计算码字集合中各码字的汉明重量；通过统计当前多项式的码字集合中各汉明重量下码字个数，得到当前多项式的实际码重分布概率；b3、计算并存储当前多项式的实际码重分布概率与当前多项式的理论概率分布之间的归一化欧几里德距离；c、完成本原多项式集合中所有待测的多项式的测试完毕之后，将最大的归一化欧几里德距离所对应的多项式作为自同步扰码多项式，对接收到的数据进行解扰；其中，步骤b1的具体步骤为：①在本原多项式集中选择一个待测的多项式r为当前多项式包含的项数个数，ij表示多项式中第j个元素x所对应的指数，j∈{1,…,r}；初始化k＝ir，将测试序列{yk}前ir+1个比特按照的顺序依次输入抽取处理模型，然后按照多项式的抽头关系抽取相应比特，输出码字并将码字Zk放入码字集合{Zk}；②更新k＝k+1，判断，是否k＝N，N为测试序列长度，如是，进入步骤③，如否，则将抽取处理模型中的数据均右移1比特，从左将输入抽取处理模型，再然后按照多项式的抽头关系抽取后输出码字并将码字Zk放入码字集合{Zk}，返回步骤②；③将抽取处理模型中的数据均右移1比特，从左将输入抽取处理模型，再然后按照多项式的抽头关系抽取后输出码字并将码字Zk放入码字集合{Zk}，最终得到当前多项式的码字集合；步骤b3具体为：当前多项式的实际码重分布概率与预存储的当前多项式的理论概率分布之间的归一化欧几里德距离dEcu为：其中Pi,i＝0,1,…,r是实际码重分布概率，Qi,i＝0,1,…,r是理论概率分布，相应的理论概率分布为即为当前多项式理论上码字的码重为i的概率。2.如权利要求1所述基于码重分布的自同步扰码盲识别方法，其特征在于，步骤b2中通过统计当前多项式的码字集合中各汉明重量下码字个数，得到当前多项式的实际码重分布概率的具体方法是：统计出码字中非0码元的个数为该码字的汉明重量W(Zk)，2CN102710282B权利要求书2/2页其中，r为当前多项式包含的项数个数。3.如权利要求2所述基于码重分布的自同步扰码盲识别方法，其特征在于，步骤b2中得到当前多项式的实际码重分布概率的具体方法是：从0至r统计码字集合{Zk}中汉明重量等于i的码字数目Ai，最终得到码字集合{Zk}的码重分布{A0,A1,…,Ar},i＝0,1,…,r；计算码字集合{Zk}的码重分布概率Pi是重量为i的码字在集合{Zk}中出现的概率，M为码字集合中码字的总数。4.如权利要求1所述基于码重分布的自同步扰码盲识别方法，其特征在于，所述待测的多项式为本原多项式集合中3到60阶的3项式和5项式。3CN102710282B说明书1/5页基于码重分布的自同步扰码盲识别方法技术领域[0001]本发明涉及数字通信技术，特别涉及自同步扰码的盲识别技术。背景技术[0002]实际数字通信过程中，系统往往受到待传送信息序列统计特性的影响。一方面传输信息比特不一定是随机的，可能出现连续的0或连续的1，导致无法提供足够的定时信息；另一方面，在对输入信号进行调制时，由于没有正确的调制信号或调制信号周期较短，调制器输出端将得到高能量的离散谱，离散谱线会导致功率谱的不平坦性，进而使得共用频段其他业务的抗干扰能力较大幅