基于GFFT的CCSDS标准RS码交织识别算法

针对CCSDS标准的RS码中交织深度和码组起始位置的盲识别问题,提出了基于GFFT的盲识别方法。该方法通过对RS码组进行GFFT运算,得到了其零频谱值个数与RS码的二进制生成多项式在伽罗华域上根的个数之间的关系,并以RS码组的零频谱值个数的均值作为判决参数构建了识别模型;此外,提出了一种选取最佳判决阈值的方法。仿真试验表明文中提出的方法在误码率低于7.5×10-3时,识别概率高于80%。

RS码的盲识别方法

针对信道编码的盲识别问题,首次提出了RS码的盲识别方法。先针对无误码的情况,通过基于矩阵行向量化简(RREF)的方法估计RS码的码长、本原多项式和生成多项式等参数;继而,针对有误码的情况,通过基于RREF、容错矩阵分解(FTMD)和伽罗华域的傅里叶变换(GFFT)方法估计码长、本原多项式和生成多项式等参数,这是一个全新的研究课题,在智能通信、信息截获、密码分析等领域有重要的应用。仿真实验表明文中提出的方法在误码率为10?3的情况下,对于RS码的识别概率高于85%。

基于频谱累积量的线性分组码检测识别方法

针对非合作信号处理中的线性分组码盲识别问题,提出了一种基于有限域傅里叶变换(Galois field Fourier transform,GFFT)的检测识别方法。该方法对接收码序列按不同长度进行分段,对分段码字进行有限域上的傅里叶变换并计算其频谱的累积量。通过频谱累积量的不同分布情况,可以估计出正确的分组码长度。同时从频谱累积量中找出码字生成多项式的根,进而得到码字的生成多项式。仿真实验验证了算法的有效性,并对算法的误码适应能力和计算复杂度进行了仿真分析,最后给出了在不同误码环境下最优的频谱累积次数。

缩短RS码的伽罗华域傅里叶变换识别方法

为了解决缩短里德-所罗门(RS)码的识别问题,提出一种基于任意长度伽罗华域傅里叶变换(GFFT)的识别方法。把限定长度GFFT拓展到任意长度,在阶数、本原多项式、码长三个维度上计算缩短RS码GFFT谱,统计谱累积量;再根据谱累积量的概率分布确定判决阈值,并进行判决,从而实现缩短RS码编码参数的识别。仿真结果表明,当阶数不大于8,误比特率不大于0.001时,采用文中识别方法可实现不小于99%的正确识别率。