基于码重分布的系统循环码识别方法

介绍系统循环码的定义及矩阵描述,分析其码重分布特性,根据向量间距离的概率定义码重分布距离,推导随机序列的理论码重分布概率,提出实际序列码重分布概率的估计方法和利用实际序列的码重分布概率和随机序列的理论码重分布概率之间的距离估计码组长度和起始点的方法,在此基础上利用高斯消元法估计生成矩阵和校验矩阵,并提出了在误码情况下的识别方法。最后并对不同长度的码进行仿真实验,结果表明文中方法能够在误码为10-3的情况下有效地识别中短码。

分解法求Turbo码的低码重分布

基于重2自结尾序列的概念,将输入序列分解,分别求出对应的Turbo码低码重分布的各个分量,并讨论了它们对低码重分布的影响。仿真显示,在有些情况下,不仅重2自结尾序列对低码重分布有重要的影响,重2自结尾序列的组合对低码重分布也有着重要的影响。这种分解算法简单灵活,特别有利于Turbo码的结构性能分析及产生稀疏低码重分布的交织器设计。

基于码重分布与汉明距离的线性码盲识别方法

针对信道编码盲识别需要一定的先验知识,无法实现全盲识别的问题,提出了一种联合码重分布与汉明距离的盲识别方法,解决在高误码率情况下的二进制线性分组码的盲识别问题。首先,该方法利用码重分布准确获取码长,同时粗判断出码字起点;然后,在粗判断出的码字起点基础上进一步利用汉明距离的方法实现码字起点的准确判断,进而获得生成矩阵,实现码字的盲识别。理论分析及仿真实验表明,该方法能满足一定的误码率要求,具有一定的工程应用前景。

低重量种子序列对Turbo码低码重分布的影响

用概率的方法,分析了不同重量的种子序列经过交织后仍为种子序列的概率,讨论了低重量的种子自结尾输入序列对Turbo码的低码重分布的影响.通过分析讨论指出,如果Turbo码生成多项式中的反馈多项式的周期较长,重2输入序列产生的码字重量就会较大,而其他重量的种子输入序列,尤其是重量为3,4的种子输入序列,产生的码字重量就很有可能低于重2输入序列产生的码字重量.交织器的长度越短,出现这种情况的概率就越大.

基于低码重分布的一类随机交织器设计

提出一种新的Turbo码的随机交织器的设计方法。该方法不仅考虑了重 2自结尾序列对低码重分布的影响 ,还考虑了 2重重 2自结尾序列对低码重分布的影响。如果重 2和 2重重 2自结尾序列是Turbo码低码重分布的主要分量 ,用这种交织器就可以获得更大的最小码重。计算机仿真显示 ,无论是高斯白噪声信道还是衰落信道 ,与S交织器和仅消除重 2自结尾序列的交织器相比 。

基于低码重分布的优化能量分配在3 GPP交织器的实现

Turbo码在许多方面已走向了实际应用阶段,本文在3 GPP交织器中使用了基于低码重分布的优化能量分配法,该法将不同能量分配给不同重量的码字.仿真结果表明,在不同的Eb/N0时,对BER的改善明显.

基于码重分布距离的自同步扰码识别方法

针对线性分组码的自同步扰码识别问题,提出了一种基于码重分布距离的自同步扰码识别方法。该方法首先证明了线性分组码的自同步扰码序列构造不同维数的矩阵时,矩阵周期性的存在线性相关列,且该周期为线性分组码的码长;然后分析了线性分组码的码重分布的独特特性;在获取线性分组码码长的基础上,通过遍历计算抽取序列与随机序列的码重分布距离并寻找最大值的方式实现了对自同步扰码多项式的识别。仿真实验表明,该方法在序列不均衡度ε=0时也能有效识别,且不需要已知线性分组码的编码参数。

改进的二进制循环码盲识别方法

目前已有的循环码盲识别方法在低码率编码条件下效果较好,但在高误码率及高码率条件下不能高效识别,或者只针对循环码中某一子类。为有效解决高误码率以及高码率编码下的循环码盲识别问题,提出一种基于矩阵变换和码重分布的方法,首先对接收序列按估计码长构造矩阵,并对矩阵进行初等变换;然后利用改进的码重分布距离公式对循环码进行盲识别。仿真结果表明该方法在高误码率以及高码率编码时可实现高效的循环码盲识别。

Turbo码中的关键比特及保护

本文讨论了Turbo码中低码重码字中的非零比特对干扰的敏感度,指出码字的重量越低,对干扰的敏感度越大.然后,通过对这些高敏感度的比特—关键比特—进行保护,使码的抗干扰特性得以提高.理论分析表明,对关键比特的保护,相当于提高了码的最小重量.计算机仿真显示,无论是不删截的1/3码率,还是删截的1/2码率,误码率都有了明显改进.

RS码编码参数的盲识别

针对现有的RS(Reed-Solomon)码盲识别计算复杂度较大的问题,提出了一种新的识别方法。首先统计不同码长分组时的码重分布,并定义与理论码重分布之间的相似度系数,通过计算找出最相似的一组即对应正确的码长;然后建立二元假设,并确定判决门限对码根进行判定;通过遍历域内所有的本原多项式,找出完整的连续码根分布,进而完成生成多项式的识别。仿真结果表明,所提方法的计算量较其他方法明显减少,并能有效完成码长和生成多项式的识别,在误码率小于10^(-3)时,对常用RS码的识别率能达到90%以上。

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。

最大距离分割码误比特率的精确计算

基于最大距离分割(MDS)码的码重分布,得到了不完全译码器中发生译码错误和译码失败的概率.根据译码错误和译码失败对MDS码误比特率的影响,推导出精确的误比特率公式.利用该公式可计算出不同长度的MDS码在加性白高斯噪声(AWGN)信道中的误比特率.仿真结果表明,该公式比传统的误比特率上限公式具有更高的精度.

基于Turbo码的自适应Ka频段抗雨衰控制

为了减小雨衰对Ka频段的影响,通过分析Ka频段雨衰和信号频率的关系以及Turbo码在不同天气下的性能,提出了一种自适应的抗雨衰控制方法,并建立了相应的系统模型。根据不同的天气状况自适应地提高码重和控制信号频率,提高了系统在中高信噪比时的抗雨衰能力。仿真结果表明,当误码率为10-4～10-5时,其性能可提高3 dB左右。

Turbo码多级调制及性能分析

提出了将Turbo码运用于多级调制的码设计和多步译码方法。根据信息理论,将每级Turbo码设计出不同码率,使低层码具有较高的纠错能力,而高层码具有较高的传输信息能力,从而提高系统传输率。对Turbo码多级调制的误码性能进行了分析,得出误码率计算公式,并对Turbo码调制方案进行了仿真,证明了结论的正确性。

一种循环码参数的全盲识别方法

针对循环码参数的全盲识别问题,利用实际序列与随机序列码重分布差异最大的特性,提出了基于数据挖掘中的相似性度量函数与统计学中的斯皮尔曼等级相关系数进行融合来识别码长和起始点的方法,在此基础上,利用有限域同构的原理,选取码重概率最大的码字进行伽罗华域的傅里叶变换来识别生成多项式,实现了对循环码的全盲识别。理论分析及仿真实验表明,该算法简单易行,容错性较强,在误码率为0.01的条件下对中短码的识别效果较好。

Turbo码多级调制及性能分析

将 Turbo码进行多级调制 ,然后进行多步译码。根据信息理论 ,将 Turbo码设计出不同的码率 ,让低层码具有较高的纠错能力 ,而让高层码具有较高的传输信息的能力 ,从而提高系统传输率 ;并对 Turbo码多级调制的误码性能进行分析 ,得出误码率计算公式 ;还对 Turbo码调制方案进行了仿真 ,证明了结论的正确性。

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。

扩展Golay码的盲识别方法

针对信道编码的盲识别问题,首次提出了扩展Golay码的盲识别方法。与前有的盲识别算法比较,该算法的识别概率有明显的提高,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8×10-2的情况下,对于扩展Golay码的识别概率高于99%,比原有算法提高了44%。

交织类型盲识别方法

交织技术在抵御信道衰落引起的突发错误方面发挥着重要作用,在通信系统中得到了广泛应用,使得交织盲识别成为信道编码识别的重要内容。针对非合作情况下的交织类型盲识别问题,提出一种基于序列码重特性分布的识别方法。该方法通过分析分组交织序列和卷积交织序列的码重分布特性,利用两种序列的实际码重分布概率与二项分布概率之间的欧几里德距离作为特征参数来识别序列的交织类型。仿真结果表明该方法能在较高误码率下实现交织序列类型的盲识别。

基于DRP交织器的Turbo码码率设计

删余是构造不同码率Turbo码的主要方法,删余方案和交织器类型对于Turbo码的性能有重要影响。本文使用DRP交织器,分析其算法。然后以周期删余得到不同的码率,但性能降低。通过比较各个删余方案的Turbo码的低码重分布,选择出有最大最小码重值的方案,系统性能得到提高。仿真结果表明,基于DRP交织器的Turbo码和删余方案相结合实现了不同码率的输出,同时可以使系统性能提高。