一种卷积码编码参数的盲识别方法.pdf
猫巷****婉慧
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一种卷积码编码参数的盲识别方法.pdf
本发明公开了一种卷积码编码参数的盲识别方法。该方法通过线性变换在确定卷积码输出码长n0和输出码字起始点后,对卷积码序列进行矩阵变换,从而确定卷积码的校验矩阵,进而分析得到生成矩阵。本发明较好地解决了卷积码输出码长确定,输出码字起始点确定等问题,同时还提出了一种从非1/n0码率卷积码校验矩阵得到生成矩阵的方法,仅通过通信内容即可实现卷积码编码参数的盲识别,具有算法简捷,过程清晰,识别速度快等特点。本发明适用于智能通信、信息处理等领域。
卷积码编码参数全盲识别方法.pdf
本发明公开了一种卷积码编码参数全盲识别方法,主要解决现有技术的未全盲识别,计算复杂度高的问题。其技术方案是:(1)根据卷积码编码器与信息码字之间的相互校验关系求解出码长n、输入信息位长度k及寄存器长度m;(2)当码率k/n是1/n时,依次取卷积码比特流中码字的相邻两位比特构造分析矩阵C,对其使用快速Walsh-Hadamard变换求得生成矩阵G;(3)当码率k/n是(n-1)/n时,取卷积码比特流中码字的第1位到第(k+1)位比特构造分析矩阵C,对其使用快速Walsh-Hadamard变换求得基本校验矩阵
一种高误码的任意码率卷积码编码参数盲识别方法.pdf
本发明公开了一种高误码的任意码率卷积码编码参数盲识别方法,包括将卷积码比特流排列成p×q的码率分析矩阵,识别出码长n;将卷积码比特流根据码长n构造分析矩阵,提取出卷积码的校验序列;当码率为1/n时,通过遍历m,直接对校验序列进行抽取并与m+1维向量空间做卷积运算,通过三角变换得到卷积码的生成矩阵和寄存器长度m;当码率为(n‑1)/n或者(n‑k)/n时,通过遍历m,对于系统码,对校验序列进行抽取并与m+1维向量空间做卷积运算,做上三角变换即可得到卷积码的生成矩阵;对于非系统码,得到的生成矩阵集合,最后通过
一种高误码下非系统卷积码编码参数的盲识别方法.pdf
本发明属于无线通信技术领域,公开了一种高误码下非系统卷积码编码参数的盲识别方法,包括将卷积码比特流排列成L×l的分析矩阵,识别出码长n;将卷积码比特流按照码长n构建分析矩阵,识别信息位长度k;将卷积码比特流按照码长n构建分析矩阵,利用与校验向量的线性约束关系识别校验向量;对于系统卷积码,遍历寄存器长度m,对校验序列重新排列并与m+1维的向量空间做卷积运算,进行高斯变换,得到系统卷积码的生成矩阵和寄存器长度m;对于非系统码,利用校验矩阵建立方程组,解方程然后筛选得到非系统码的最优生成矩阵和寄存器长度m。本发
一种Turbo码编码参数的盲识别方法.pdf
本发明公开了一种Turbo码编码参数的盲识别方法。该方法通过线性变换在确定Turbo码输出码长和输出码字起始点后,通过构造将Turbo码中的交织分析转化为背景技术中所述的“卷积码+交织”模式,最终完成Turbo码的盲识别。本发明较好地解决了Turbo码输出码长确定,输出码字起始点确定,“卷积码+交织”模式构造等问题,仅通过通信内容即可实现Turbo码码编码参数的盲识别,具有算法简捷,过程清晰,识别速度快等特点。本发明适用于智能通信、信息处理等领域。