低码率二进制线性分组码的盲识别

针对信息截获领域中的低码率二进制分组码的盲识别问题,提出了根据码重分布距离估计码长的方法,进而通过改进传统的矩阵化简方法获得生成矩阵,实现了对低码率二进制线性分组码的盲识别。理论推算和数据仿真都表明,本算法在较高误码率的情况下,也可以得到很好的识别效果。     

基于分块矩阵变换的线性分组码盲识别

为了解决传统矩阵分析方法存在的误码扩散问题,提出了一种基于分块矩阵变换的线性分组码盲识别方法.首先,将截获序列按照估计码长构造出分析矩阵,将分析矩阵分块后分别进行矩阵下三角变换;然后,以各列列重为度量,根据相关列重量的统计分布特性设置相关列阈值,并统计出符合阈值的相关列的个数,当相关列的个数最大时即为真实码长的情况.该方法还可以识别码字同步点,识别方法简单.理论分析及仿真结果表明,该识别方法的容错性能较好,在误码为5%的条件下,对(15,7)线性分组码的正确识别率依然能达到80%.     

一种线性分组码参数的盲识别方法

针对线性分组码参数的盲识别问题,根据实际序列与随机序列码重分布相似度差异最大的特性,提出一种基于码重相似度识别码字长度和码字同步点的方法,在此基础上,利用一种新的特征——深度分布,识别生成矩阵,利用高斯消去法产生典型生成矩阵,实现了线性分组码的盲识别。码重相似度识别方法简单易行,理论分析及仿真实验表明该方法的容错性较强,误码率为0.01条件下识别效果较好。     

螺旋形交织器交织长度盲识别

针对螺旋形交织器提出一种交织长度的盲识别方法,根据线性分组码中校验码元与信息码元间的线性相关性和交织器的作用,将截获的数据序列按列数不同排成矩阵,经过高斯约当消元后计算其下三角矩阵中含0列的比例的平均值来实现对交织长度的盲识别。仿真结果表明该方法可以实现对螺旋形交织器交织长度的识别,在误码率不大于0.003时,识别准确率可达80%以上。     

一种对线性分组码编码参数的盲识别方法

由于线性分组码具有较简单的编、译码结构和相对优越的纠错性能,目前已在数字通信系统中得到了广泛应用。为了克服线性分组码各码字之间缺乏相似于卷积码的相关性,本文根据线性分组码自身的编码特点以及完整码字序列具有较好的非随机性,提出了基于比特频率检测线性分组码盲识别方法。该识别方法在对线性分组码的编码特点分析的基础上,将密码学中比特频率检测方法应用到信道编码识别中,在不同的先验知识条件下,给出了不同的识别过程并进行仿真实验,实验结果表明该识别方法的有效性的同时且具有较好的容错性能。     

基于迭代列消元法的线性分组码参数盲识别

针对线性分组码参数盲识别容错性能差的问题,提出基于迭代列消元法的线性分组码参数盲识别方法.首先对截获矩阵应用迭代列消元法,将其相关列对应各个窗内的转移矩阵中的列向量作为候选校验向量,再根据截获矩阵对偶码空间归一化维数来识别码字长度和同步时刻,最后将对偶码字进行初等行变换识别校验矩阵.仿真结果证明,与以往盲识别方法相比,所提方法容错性能好,适用于各种码率的线性分组码的码字长度、同步时刻和生成多项式识别.     

一种基于矩阵分析的Turbo码长识别算法

针对信息截获领域中Turbo码识别问题,提出了一种基于矩阵分析的Turbo码长识别算法。简述了Turbo码编码和归零的基本原理,深入分析了Turbo码第1路、第2路、第3路和整体的生成矩阵,得出其本质上是一种线性分组码。将线性分组码的码长识别方法引入到Turbo码识别当中,并对算法进行了改进。仿真实验表明,此方法在较高的误码率基础上有着良好的识别效果。     

线性分组码的盲识别技术研究

主要针对二进制线性分组码的盲识别问题进行研究,通过对现有算法的优缺点总结,以码重分析识别法为基础,提出一种联合码重分布、汉明距离分布以及深度分布特性的线性分组码识别算法。该算法先利用在识别过程中,当遍历到的码长和起始点是正确值时,编码序列和随机序列的码重相似度最低这一特性完成码长的识别和起始点的粗识别,再利用分组码的最小汉明距离不小于3这一特性对粗识别的起始点进行确定,在此基础上,利用(n,k)线性分组码的非零深度值恰好等于分组码信息位k这一特性求出信息位和码率,最后将深度值不为零的位置对应的码字相组合得到生成矩阵。大量实验表明,该算法能完成分组码的盲识别,与现有的部分算法相比,它的起始点识别环节的识别正确率和适应误码能力都有良好的提升,具有较好的工程实用性。     

基于中国剩余定理分解的RS码快速盲识别算法

该文提出一种新的RS (Reed Solomon)码盲识别方法。该方法利用RS码等效二进制准循环码的代数结构,将截获到的二进制码序列映射为环上的线性码,应用中国剩余定理(Chinese Remainder Theorem, CRT)将环上的线性码进行直和分解,计算不同码长下所有本原多项式对应分量码在相应码空间的归一化维数,通过寻找归一化维数的最小值,实现对RS码码长和本原多项式的识别;最后通过对码字进行因式分解识别RS码的生成多项式。该方法具有使用数据量少,运算量低等方面的特点。仿真结果表明,能完成在较高误码率的情况下对RS码的快速盲识别。     

基于二元域等效的RS码编码参数盲识别

现代数字通信中常常进行信道编码识别处理.目前RS（Reed-Solomon,RS）码盲识别需对高阶域下所有谱分量进行求取,计算较为复杂,因此提出了一种基于二元域等效的识别方法.首先根据有限域性质将RS码等效为二元域上的线性分组码,然后建立码长、信息分组长度、生成多项式和本原多项式的关联模型.通过遍历各阶本原多项式,并验证二元线性分组码的校验向量,完成各参数的联合识别.仿真结果和理论分析表明,该方法在提升抗误码性能的同时有效减少了计算量,可用于智能通信和通信侦察等系统中.     

一种改进的线性分组码的全盲识别算法

针对线性分组码编码参数的盲识别问题,根据实际与随机序列码重概率分布间较大的差异性,提出了利用两种特征参数(码重标准差率差值、码重信息熵)分别同时识别码长和起始点的算法.根据这两种算法的不足又进一步改进,提出一种对这两种特征参数进行融合来同时识别码长和起始点的算法.在此基础上,通过建立矩阵进行化简获得生成矩阵,从而实现线性分组码的全盲识别.理论分析及实验仿真表明该方法简单易行,容错性较强,在误码率为0.025条件下对中短码识别率达到90％,误码率为0.005条件下对中长码识别率高于80％.     

基于低码率线性分组码的分组交织长度识别

交织长度的识别是交织器识别过程中重要的步骤,关系到纠错码识别和信息的获取,具有重要的研究价值。文中简要介绍矩阵分析法,针对矩阵分析法容错能力不强的缺点,借助码重分布的概念,提出利用块重分布识别低码率二进制线性分组码序列交织长度的方法。最后,对两种方法进行仿真对比,分析了各自的适用范围和容错能力。     

循环码的盲识别方法

对信道编码中的循环码识别方法进行了研究。根据循环码的线性结构和生成多项式的根特征,建立了循环码的识别模型,在较高的误码率条件下,采用秩函数和码根特征的方法解决了循环码的盲识别问题。仿真结果分析表明,该方法能够对循环码进行有效的盲识别,具有较好的容错性能。     

Design of versatile eIRA codes for parallel decoders

In this paper we propose a semi-random technique for the generation of a class of eIRA codes (a popular class of irregular LDPC codes that can be encoded in linear time) suited to partially parallel decoder implementations. The suggested technique tries to avoid both low-weight codewords and nearcodewords, which limit the performance of the belief propagation decoder. Its effectiveness is verified by comparison with literature results. The obtained codes are versatile, in terms of code-rate and block length, and they are characterized by a low error floor.     

二进制线性分组码盲识别问题研究

(n,k)线性分组码作为信道编码技术的重要组成部分在深空通信、卫星通信、无线通信等实际数字通信领域得到广泛应用,与此同时,对于(n,k)线性分组码的盲识别问题也正在日益凸显。通过(n,k)对线性分组码的主要原理、关键性质的分析,建立盲识别数学模型,估值判断分组码长、生成矩阵、校验矩阵等具体参数,总结分析线性分组码盲识别的研究现状,归纳提炼出现行各种盲识别算法的优点和局限性,并提出进一步解决线性分组码盲识别问题的主要研究方向。     

一种用于CDMA下行链路的空时编码盲多用户检测

提出了一种适用于下行链路的盲多用户检测器,在下行链路的接收方只需进行简单解码和盲多用户检测就可以获得同采用多天线接收相同的效果。仿真结果表明当加入空时编码和盲多用户检测后对移动接收方南误码率有提高。