发明名称 一种卷积码与线性分组码的码字类型盲识别方法
摘要 一种卷积码与线性分组码的码字类型盲识别方法,属于通信系统中的码字识别技术领域。该方法通过线性变换,以线性分组码和(n,k,m)系统卷积码的编码参数盲识别方法为创造条件,识别码流序列的码长和码字起点,其后,尽可能利用维数较小的识别矩阵,根据码长范围和行最简矩阵对角线0、1元素变化的周期性等,确立每一步的分类依据,逐步完成(n,k,m)系统卷积码与线性分组码的码字类型盲识别,具有算法简捷,识别效率和准确度高等特点。本发明适用于智能通信、信息处理等领域。
申请公布号 CN104243095A 申请公布日期 2014.12.24
申请号 CN201410460865.6 申请日期 2014.09.11
申请人 山东大学 发明人 马丕明;马柳青;杨勇
分类号 H04L1/00(2006.01)I 主分类号 H04L1/00(2006.01)I
代理机构 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 代理人 许德山
主权项 一种卷积码与线性分组码的码字类型盲识别方法,以计算机为硬件平台,实现待识别数据读入、识别过程和识别结果的显示功能,其中识别过程主要是由计算机将待识别数据读入计算机内存,然后通过本盲识别方法进行识别,识别的结果显示在计算机屏幕上,该识别方法的步骤如下:(1)首先定义待识别码字的二进制0、1比特数据为码流序列,由计算机读入码流序列并选取识别序列的长度不小于(130×10)×130,该识别序列的长度数值即为步骤2中建立的一系列识别矩阵中最大的识别矩阵大小;(2)利用识别序列建立p×q大小的识别矩阵,其中矩阵列数q的大小依次从3取到130,且矩阵行数p=10q;(3)对识别矩阵进行初等变换得到行最简矩阵,计算行最简矩阵的秩r及其左上角单位阵维数α,初等变换的具体方法为:对识别矩阵中的数据从左到右按列处理,如果对角线上的元素为1,则将对角线元素所在的行设为标准行,将同列其他有非零元素的行替换为该行与标准行中的元素模二加后所得的结果,如果对角线上的元素为零,则寻找该列对角线元素下方的非零元素所在的行作为标准行,将同列其他有非零元素的行替换为该行与标准行中的元素模二加后所得的结果,如果对角线下方位置的元素全为0,则不再进行化简;(4)若行最简矩阵的秩r与其列数q不相等,则记录当前矩阵的列数q、秩r、左上角单位阵维数α及列数与秩的差值q‑r这四个数值,并以[q<sub>i</sub>,r<sub>i</sub>,α<sub>i</sub>,q<sub>i</sub>‑r<sub>i</sub>]形式表示,下标i表示第i组数据,若行最简矩阵的秩r与其列数q相等则转步骤5;(5)将列数q加1,若q≤130,则返回步骤2,否则转步骤6;(6)统计记录的数据[q<sub>i</sub>,r<sub>i</sub>,α<sub>i</sub>,q<sub>i</sub>‑r<sub>i</sub>]组数记为ReservedNum,若ReservedNum等于0,则判断码流序列为线性分组码,码字类型盲识别结束,若ReservedNum不等于0则转步骤7;(7)比较步骤6中统计的ReservedNum组数据[q<sub>i</sub>,r<sub>i</sub>,α<sub>i</sub>,q<sub>i</sub>‑r<sub>i</sub>]中所有左上角单位阵维数α<sub>i</sub>的大小,得到α<sub>i</sub>的最小值记为α<sub>min</sub>;(8)观察这ReservedNum组数据[q<sub>i</sub>,r<sub>i</sub>,α<sub>i</sub>,q<sub>i</sub>‑r<sub>i</sub>]中所有左上角单位阵维数α<sub>i</sub>的大小,若存在某一α<sub>i</sub>>α<sub>min</sub>,则删去该组[q<sub>i</sub>,r<sub>i</sub>,α<sub>i</sub>,q<sub>i</sub>‑r<sub>i</sub>],同时ReservedNum减1,不断重复此操作,直至剩下所有数据[q<sub>i</sub>,r<sub>i</sub>,α<sub>i</sub>,q<sub>i</sub>‑r<sub>i</sub>]中的α<sub>i</sub>均满足α<sub>i</sub>=α<sub>min</sub>,然后将所剩数据的下标按从小到大的顺序重新编号;(9)经过步骤8数据筛选后,比较现有的ReservedNum组数据[q<sub>i</sub>,r<sub>i</sub>,α<sub>i</sub>,q<sub>i</sub>‑r<sub>i</sub>]中所有行最简矩阵秩r<sub>i</sub>的大小,若存在某一r<sub>i</sub>≥r<sub>i+1</sub>,则删去该组[q<sub>i</sub>,r<sub>i</sub>,α<sub>i</sub>,q<sub>i</sub>‑r<sub>i</sub>],同时ReservedNum减1,并将所剩数据的下标按从小到大的顺序重新编号,不断重复此操作,直至剩下所有数据[q<sub>i</sub>,r<sub>i</sub>,α<sub>i</sub>,q<sub>i</sub>‑r<sub>i</sub>]中的r<sub>i</sub>均满足r<sub>i</sub><r<sub>i+1</sub>;(10)经过步骤9数据筛选后,比较现有的ReservedNum组数据[q<sub>i</sub>,r<sub>i</sub>,α<sub>i</sub>,q<sub>i</sub>‑r<sub>i</sub>]中所有行最简矩阵列数与秩差值q<sub>i</sub>‑r<sub>i</sub>的大小,若存在某一q<sub>i</sub>‑r<sub>i</sub>≥q<sub>i+1</sub>‑r<sub>i+1</sub>,则删去数据[q<sub>i+1</sub>,r<sub>i+1</sub>,α<sub>i+1,</sub>q<sub>i+1</sub>‑r<sub>i+1</sub>],同时ReservedNum减1,并将所剩数据的下标按从小到大的顺序重新编号,不断重复此操作,直至剩下所有数据[q<sub>i</sub>,r<sub>i</sub>,α<sub>i</sub>,q<sub>i</sub>‑r<sub>i</sub>]中的q<sub>i</sub>‑r<sub>i</sub>均满足q<sub>i</sub>‑r<sub>i</sub><q<sub>i+1</sub>‑r<sub>i+1</sub>;(11)对上一步筛选后所剩ReservedNum组数据[q<sub>i</sub>,r<sub>i</sub>,α<sub>i</sub>,q<sub>i</sub>‑r<sub>i</sub>]中的q<sub>i</sub>求最大公约数,即为码长ng;(12)若码长ng>8,则判断码流序列为线性分组码,码字类型盲识别结束,否则转步骤13;(13)将码流序列按小于13倍码长且为码长倍数的列数建立一个识别矩阵p×q,且p>q,对识别矩阵进行初等变换得到行最简矩阵,其中初等变换的具体方法同步骤3中一样;(14)观察行最简矩阵对角线元素,沿着矩阵右下角向左上角方向看,当对角线上第一次出现元素0与1相邻,且0所在列的列值比1所在列的列值小的情况时,用该0元素所在列的列值q′与码长ng进行计算,可得码字起点即<img file="FDA0000568351980000021.GIF" wi="482" he="156" />(15)将码流序列中shiftg位之后的序列排列成以15倍码长为列数的识别矩阵p×q,且p>q,对识别矩阵进行初等变换得到行最简矩阵,其中初等变换的具体方法同步骤3中一样;(16)观察行最简矩阵的对角线元素,若对角线元素是以码长为周期的周期序列,则判断码流序列为线性分组码,反之判断码流序列为(n,k,m)系统卷积码,码字类型盲识别结束。
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