基于相似度对系统循环码参数的盲识别

针对系统循环码参数的盲识别问题,提出了一种基于数据挖掘中相似性度量函数的方法.首先,在不同的先验知识下,利用实际序列与随机序列的码重分布相似度差异最大的特性识别码长和起始点,在此基础上,通过优化传统的矩阵化简,由码字多项式与生成多项式的关系设定判定门限T的方式求解生成矩阵,实现了对系统循环码的盲识别.仿真结果表明,该算法在误码率为0.01的条件下识别效果较好.     

本原BCH码参数的盲识别方法

针对本原BCH码编码参数的盲识别,首先,根据循环移位前后码字的最大公约式的阶数,利用实际序列与随机序列阶数的概率分布差异最大的特性,提出了一种基于变异系数识别码长的方法,在此基础上,根据码字之间的线性约束关系,以阶数概率最大值为下限,通过计算概率总和来识别起始点,进而,计算邻域半径快速去除含错码字,根据阶数分布最大值识别生成多项式,实现了BCH码的盲识别。理论分析及仿真实验表明,该识别算法简单易行,在误码率为0.01的条件下识别效果较好,容错性较强。     

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。     

最大公约式阶数分布的BCH码参数识别

针对BCH码的编码盲识别,在码字同步点已知的条件下,根据实际序列与随机序列最大公约式阶数分布(简记为GOD)之间的差异性特征,提出了一种运用两种量化指标(方差差值、平均欧氏距离)分别对码长进行识别的方法,通过比较这两种量化指标识别码长的容错性,进而提出一种新的融合指标的GOD识别码长方法。在此基础上,通过BCH码的特性,计算阶数分布差值,识别生成多项式,实现了BCH码的盲识别。GOD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,融合指标的GOD识别码长方法在误码率为0.02条件下,对中短码识别效果达90%以上;误码率为0.005条件下,对中偏长码识别效果达90%以上。