CN102244553A - 一种非归零Turbo码编码参数的盲识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种非归零Turbo码编码参数的盲识别方法。该方法通过线性变换在确定非归零Turbo码输出码长和输出码字起始点后，对矩阵进行分析，确定子编码器RSC的生成多项式；在通过分析得到交织长度、交织起点的基础上，恢复得到交织序列，进一步通过比对交织前序列和交织后序列的采样重量，最终确定非归零Turbo码中的交织关系。本发明较好地解决了非归零Turbo码输出码长确定，输出码字起始点确定，交织长度确定，交织起点确定及交织关系确定等问题。仅通过通信内容即可实现非归零Turbo码编码参数的盲识别，具有算法简捷，过程清晰，识别速度快等特点。本发明适用于智能通信、信息处理等领域。

Description

一种非归零Turbo码编码参数的盲识别方法

技术领域

本发明涉及数字通信系统中一种非归零Turbo码编码参数的盲识别方法，适用于智能通信、信息处理等领域。

背景技术

Turbo码在现代通信中应用非常广泛，随着数字通信技术的发展，越来越多的领域都会产生对Turbo码盲识别技术的需求，Turbo码盲识别技术已成为当今通信研究的前沿领域。

Turbo码的结构如图1所示，图1中(a)为其一般编码结构，常用的经典结构如图1中的(b)所示，图1中(b)的编码器主要由两个递归循环卷积编码(RSC)并行级联而成，卷积编码器之间用交织器相连，一般情况下，各RSC的编码结构相同。

Turbo码中由于使用了交织器，故对编码数据要按帧处理，当对每帧信息进行编码时，编码器的初始状态和终止状态会不相同。Turbo码的末状态处理有多种方法，根据RSC是否归零可将Turbo码分为归零Turbo码和非归零Turbo码。

针对1/2码率的卷积码，已经有不少盲识别的方法。中国专利CN101557233A于2009年10月14日公开了一种容误码的卷积码编码参数盲识别方法，具体公开了一种基于Walsh-Hadamard矩阵的盲识别法。该方法对待识别编码参数构造二元域的线性方程，然后通过对方程组做Walsh-Hadamard变换来求解容错线性方程进而识别该卷积码的编码参数，仅通过通信内容实现卷积码编码参数的盲识别。中国专利CN1713559A于2005年12月28日公开了一种容误码的通信信道编码参数盲识别方法，具体公开了一种基于BM快速合冲法的盲识别方法，该方法通过对关键方程进行推广，构造了一个齐次关键模方程。并用域F上的两个变元的多项式环的齐次理想刻画该方程的解空间，证明了齐次关键模方程可以用来解决卷积码的盲识别问题，利用该方法得到二元多项式齐次理想Grobner基的快速算法，给出了求解齐次关键模方程的快速算法。

但对于并行级联卷积码结构的Turbo码，目前尚未见有关盲识别方面的资料，本发明主要解决非归零Turbo码的盲识别问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提出一种运算复杂度低，适用面广的非归零Turbo码编码参数的盲识别方法。本发明方法通过线性变换在确定非归零Turbo码输出码长和输出码字起始点后，对矩阵进行分析，确定子编码器RSC的生成多项式；在通过分析得到交织长度、交织起点的基础上，恢复得到交织序列，进一步通过比对交织前序列和交织后序列的采样重量，最终确定非归零Turbo码中的交织关系。

为了解决上述技术问题，本发明提供的非归零Turbo码编码参数的盲识别方法，包括如下步骤：

①根据接收的数据选取合适长度序列作为识别序列，确定将要排列的矩阵行数p，p大于非归零Turbo码的编码约束度N；

②取定列数最大值和最小值，按列数变化将数据序列排成矩阵形式，对矩阵进行初等变换，计算各矩阵的秩，并记下单位化后左上角单位阵的维数，确定非归零Turbo码输出码长n；

③设N′为②中的一个较小留存值，以N′为基取若干个列数，行数大于列数即可；将码序列进行移位，对各矩阵分别求秩，记下n种移位情况(无移位和n-1种不同移位)时不同维数下矩阵的秩，分析确定非归零Turbo码的输出起始点；

④从③中分析的非归零Turbo码起始点开始，取非归零Turbo码的信息序列和第1路校验序列组合成待识别的1/2卷积码识别序列，对该新序列进行1/2码率的卷积码识别，得到非归零Turbo码中RSC的编码器生成多项式；

⑤从③中分析的非归零Turbo码起始点开始，取含交织的校验序列，对该序列进行自同步加扰以恢复RSC中加法器后的节点数据序列，进而恢复交织序列，同时分析确定交织长度和交织起点；

⑥在已知交织前序列、交织后序列和交织长度、交织起点后，通过不断比对交织前序列和交织后序列的采样重量，最终确定非归零Turbo码中的交织关系。

优选地，本发明上述非归零Turbo码编码参数的盲识别方法中，非归零Turbo码输出码长的确定：对1/n码率，码长为n的非归零Turbo码所构成的p×q矩阵(p＞q，q＞N)，若q为n的整数倍，则单位化后其左上角单位阵的维数相等，且此时矩阵的秩不等于列数q。

优选地，本发明上述非归零Turbo码编码参数的盲识别方法中，非归零Turbo码输出起始点的确定：对1/n非归零的Turbo码所构成的p×q矩阵(p＞q，q＞N)，若q为n的整数倍，如Turbo码输出分组起点与矩阵每行起点重合，则单位化后其左上角单位阵的维数最小。

优选地，本发明上述非归零Turbo码编码参数的盲识别方法中，非归零Turbo码中卷积码识别序列的确定：取非归零Turbo码的信息序列和第1路不含交织的校验序列进行组合即可得到1/2码率卷积码序列。

优选地，本发明上述非归零Turbo码编码参数的盲识别方法中，自同步扰码初态和非归零Turbo码交织长度的确定：对Turbo码输出中的信息序列和交织序列交叉组成的新序列，如交织长度为L，那么对于该序列所组成的p×p(p为2L的a倍)方阵，则单位化后其左上角单位阵维数必不大于

优选地，本发明上述非归零Turbo码编码参数的盲识别方法中，非归零Turbo码交织起点的确定：对Turbo码输出中的信息序列和交织序列交叉组成的新序列，如交织长度为L，那么对于该序列所组成的p×p(p为2L的a倍)方阵，当交织帧起点和方阵每行起点重合时，其秩最小(相应解空间维数最大)。

优选地，本发明上述非归零Turbo码编码参数的盲识别方法中，非归零Turbo码交织关系的确定：在计算出连续多帧的L路采样数据重量后，根据交织前后各点重量的前后比对可大致确定交织置换关系，对于重量相等难以对照交织关系的少数点，可通过改变采样帧数或选择几帧交织前后数据进行对应值具体比对来确定。

本发明方法通过线性变换在确定非归零Turbo码输出码长和输出码字起始点后，对矩阵进行分析，确定子编码器RSC的生成多项式；在通过分析得到交织长度、交织起点的基础上，恢复得到交织序列，进一步通过比对交织前序列和交织后序列的采样重量，最终确定非归零Turbo码中的交织关系。本发明较好地解决了非归零Turbo码输出码长确定，输出码字起始点确定，交织长度确定，交织起点确定及交织关系确定等问题。仅通过通信内容即可实现非归零Turbo码编码参数的盲识别，具有算法简捷，过程清晰，识别速度快等特点。

附图说明

图1为本发明Turbo码的一般结构图。

图2为本发明非归零Turbo码编码参数盲识别的基本流程图。

图3为本发明非归零Turbo码输出码长确定流程图。

图4为本发明非归零Turbo码输出码字起点确定流程图。

图5为本发明非归零Turbo码中RSC编码器结构图。

图6为本发明基于采样重量的交织关系分析图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，进一步阐述本发明。这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明记载的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

本发明以下优选实施例旨在提出一种便于实现的非归零Turbo码盲识别方法，在确定非归零Turbo码输出码长和输出码字起点后，通过对RSC模型的变换，为利用背景技术中1/2码率卷积码的盲识别方法创造条件；在分析得到RSC的生成多项式后，进一步通过分析得到交织长度、交织起点；在恢复得到交织序列后，通过比对交织前序列和交织后序列的采样重量，最终确定非归零Turbo码中的交织关系。

如图2所示，本发明优选实施例提供的非归零Turbo码编码参数的盲识别方法，包括如下步骤：

①根据接收的数据选取合适长度序列作为识别序列，确定将要排列的矩阵行数p，p大于非归零Turbo码的编码约束度N；

本实施例中为了保证②中非归零Turbo码输出码长确定的有效性，矩阵行数p应大于非归零Turbo码的编码约束度N。

②取定列数最大值和最小值，按列数变化将数据序列排成矩阵形式，对矩阵进行初等变换，计算各矩阵的秩，并记下单位化后左上角单位阵的维数，确定非归零Turbo码输出码长n；

本实施例中将数据序列排成p行q列的矩阵形式，其中q＞N，p＞q，对每个矩阵进行初等变换，计算并记下其秩和单位化后左上角单位阵的维数。确定本实施例中非归零Turbo码输出码长的定理1为：对1/n码率，码长为n的非归零Turbo码所构成的p×q矩阵(p＞q，q＞N)，若q为n的整数倍，则单位化后其左上角单位阵的维数相等，且此时矩阵的秩不等于列数q。

对定理1的证明如下：对1/n码率，码长为n的非归零Turbo码，从后面④中对RSC模型的分析可知，其信息序列和不含交织的校验序列就是普通1/2卷积码的输出。对含交织的校验序列，则和此卷积码无关，对整个1/n码率的非归零Turbo码输出序列，如以n的倍数为矩阵列数排列矩阵，单位化后其矩阵之秩必不为矩阵列数。当非归零Turbo码排成p×q矩阵(p＞q，q＞N)，若q为n的整数倍，对p×q矩阵而言，每行至少存在1个位置完全对齐的完整非归零Turbo码码组，此时矩阵的秩必定小于q，单位化后左上角单位阵的维数相等。同理，当q与n没有倍数关系时，每行要么不存在完整的编码约束长度内码组，要么虽然存在完整的非归零Turbo码码组，但其位置却是没对齐的，对矩阵而言，就是各列线性无关，其秩必然为列数q。

此时非归零Turbo码中构造卷积码的输出就是Turbo码的信息序列和不含交织的校验序列，故其单位化后左上角单位阵维数应该唯一，据此也可判定此Turbo码为非归零Turbo码。故只需对留存的列值取最大公约数即可得到非归零Turbo码的码长n和码率1/n。

如图3所示即为非归零Turbo码输出码长确定流程图。

③设N′为②中的一个较小留存值，以N′为基取若干个列数，行数大于列数即可。将码序列进行移位，对各矩阵分别求秩，记下n种移位情况(无移位和n-1种不同移位)时不同维数下矩阵的秩，分析确定非归零Turbo码的输出起始点；

本实施例中确定非归零Turbo码输出起始点的定理2为：对1/n非归零的Turbo码所构成的p×q矩阵(p＞q，q＞N)，若q为n的整数倍。如Turbo码输出分组起点与矩阵每行起点重合，则单位化后其左上角单位阵的维数最小。

对定理2的证明如下：对p×q矩阵(p＞q)而言，当q为n倍数时，每行码组内位置必定是一一对齐的，若矩阵的每行起点恰好为非归零的Turbo码的起点，则每行从起点开始必存在最多个完整的非归零Turbo码组，这样单位化后其左上角单位阵的维数必定最小。

故当记下矩阵移位的n种情况(无移位和n-1种不同移位)时，则当各矩阵中左上角单位阵维数最小时的移位即为非归零Turbo码的起点。

如图4所示即为非归零Turbo码输出起始点确定流程图。

④从③中分析的非归零Turbo码起始点开始，取非归零Turbo码的信息序列和第1路校验序列组合成待识别的1/2卷积码识别序列，对该新序列进行1/2码率的卷积码识别，得到非归零Turbo码中RSC的编码器生成多项式；

本实施例中考虑非归零Turbo码中RSC的一般编码结构，如图5所示。由图可以看出，该码为一个系统码，包含反馈结构，该反馈结构保证了RSC较之于一般的卷积码记忆性更长。

从图中可以看出编码器的生成多项式：

g₁＝{g₁₀，g₁₁，L，g_1(m-1)，g_1m}    (1)

g₂＝{g₂₀，g₂₁，L，g_2(m-1)，g_2m}    (2)

其中g₁₀指加法器前的支路，总为1；g₂₀指加法器和第一个寄存器之间的节点。

对于该系统码，RSC中寄存器的内容受g₁的影响，设RSC的输入数据为d_k，加法器后的节点数据为u_k，当对信息数据进行编码时：

$x_k^1=d_k---\left(3\right)$

$u_k=d_k+\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{1i}{u}_{k-i}\mathrm{mod}2---\left(4\right)$

$x_k^2=\underset{i=0}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{2i}{u}_{k-i}\mathrm{mod}2---\left(5\right)$

对图5中的虚线框内部分，如将u_k看作输入，则虚线框内的部分就是普通卷积码的某支路。对式(4)和式(5)，重新列如下：

$d_k=u_k+\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{1i}{u}_{k-i}\mathrm{mod}2---\left(6\right)$

$x_k^2=g_{20}{u}_k+\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{2i}{u}_{k-i}\mathrm{mod}2---\left(7\right)$

从上两式可以看出，如以u_k为输入，以d_k和

为输出，则上两式所表示的关系就是码率为1/2的普通卷积码的输出。

故从③中分析的非归零Turbo码起始点开始，可得如下确定非归零Turbo码中卷积码识别序列的定理3：取非归零Turbo码的信息序列和第1路不含交织的校验序列组合即可得1/2码率卷积码序列。

由此自然可应用前面背景技术中所述的1/2码率卷积码的识别分析方法，从而可得非归零Turbo码中RSC的编码器生成多项式。

⑤从③中分析的非归零Turbo码起始点开始，取含交织的校验序列，对该序列进行自同步加扰以恢复RSC中加法器后的节点数据序列，进而恢复交织序列，同时分析确定交织长度和交织起点；

本实施例中在完成对RSC的识别后，开始对交织进行识别分析，考虑含交织的校验序列，如设交织后数据为d_k′，RSC编码器中加法器后的节点数据为u_k′，编码后数据为y_k，由式(7)有：

$y_k=\underset{i=0}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{2i}{u_{k-i}}^{\′}\mathrm{mod}2$

观察图5中RSC编码器虚线框内由u_k′生成y_k的部分，发现其结构与自同步解扰器的结构完全相同，鉴于自同步加解扰过程的可逆性，可得到一个解决u_k′恢复问题的简单办法：对y_k进行自同步加扰。不过在对y_k进行自同步加扰恢复u_k′的过程中存在一个寄存器m比特的初态问题，一般m不会大于10，所以可通过遍历有限次初态分别恢复出各初态下的u_k′，然后根据：

${d_k}^{\′}={u_k}^{\′}+\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{1i}{u_{k-i}}^{\′}=\underset{i=0}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{1i}{u_{k-i}}^{\′}\mathrm{mod}2$

求出交织序列。

本实施例中确定自同步扰码初态和非归零Turbo码交织长度的定理4为：对Turbo码输出中的信息序列和交织序列交叉组成的新序列，如交织长度为L，那么对于该序列所组成的p×p(p为2L的a倍)方阵，则单位化后其左上角单位阵维数必不大于

对定理4的证明如下：Turbo码中的信息序列和交织序列相比，对每一交织长度内数据而言，其码元完全一致，相对位置有固定的置换关系。将两个序列L内的码元按照信息码元+交织码元的排列进行组合得到新的序列，如按p×p(p为2L的a倍)排列组合成方阵，其中信息码元所组成的列和交织码元所组成的列各占一半为L。那么就列变换而言，该方阵内交织码元所组成的列和信息码元所组成的对应列至少存在(a-1)L列相同，当方阵起点为交织帧起点时，存在aL列相同，可完全消去。求该方阵的秩也就相当于求

或

(方阵起点为交织帧起点)矩阵的秩。显然

(p为2L倍数)矩阵的秩不可能大于其列数

矩阵的秩不可能大于其列数

故将各初态下所求得的d_k′序列和Turbo码的信息序列进行组合得到新的序列，依定理4，如有留存p，对其求最大公约数，即可得到2L，从而求得交织长度L。

本实施例中在知道交织长度L后，对Turbo码输出中的信息序列和交织序列交叉组成的新序列，如按p×p(p为2L的a倍)排列组合成方阵，显然当交织帧起点和方阵每行起点重合时，方阵内线性相关性最强，其秩最小，相应解空间维数最大。故有确定Turbo码交织帧起点的定理5：对Turbo码输出中的信息序列和交织序列交叉组成的新序列，如交织长度为L，那么对于该序列所组成的p×p(p为2L的a倍)方阵，当交织帧起点和方阵每行起点重合时，其秩最小(相应解空间维数最大)。

故逐一穷尽起点，求相应方阵的秩，即可得到交织帧起点的位置。

⑥在已知交织前序列、交织后序列和交织长度、交织起点后，通过不断比对交织前序列和交织后序列的采样重量，最终确定非归零Turbo码中的交织关系。

本实施例中在已知交织前序列、交织后序列和交织长度、交织起点后，可分析确定非归零Turbo码中交织置换关系。非归零Turbo码中交织前后序列其交织长度内的数据序号映射关系必是唯一的。如基于交织中元素以交织长度L为周期从交织帧起点开始对交织前后序列进行周期采样，由于交织置换关系的固定性，那么对于交织前后对应处采样所组成的采样序列其重量应该相等。在计算出连续多帧的L路采样数据重量后，根据交织前后各点采样重量的前后比对可大致确定交织置换关系，对于重量相等难以对照交织关系的少数点，可通过改变采样帧数或选择几帧交织前后数据进行对应值具体比对来确定。显然，通过观察交织长度范围内采样重量元素是否一致，也可对前面识别出的交织长度进行验证。

如图6所示即为基于采样重量的交织分析流程。

本发明所涉及的数学符号均为本技术领域常用符号。

Claims (9)

1.一种非归零Turbo码编码参数的盲识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

①根据接收的数据选取合适长度序列作为识别序列，确定将要排列的矩阵行数p，p大于非归零Turbo码的编码约束度N；

②取定列数最大值和最小值，按列数变化将数据序列排成矩阵形式，对矩阵进行初等变换，计算各矩阵的秩，并记下单位化后左上角单位阵的维数，确定非归零Turbo码输出码长n；

③设N′为②中的一个较小留存值，以N′为基取若干个列数，行数大于列数即可；将码序列进行移位，对各矩阵分别求秩，记下n种移位情况时不同维数下矩阵的秩，确定非归零Turbo码的输出起始点；

④从③中分析的非归零Turbo码起始点开始，取非归零Turbo码的信息序列和第1路校验序列组合成待识别的1/2卷积码识别序列，对该新序列进行1/2码率的卷积码识别，得到非归零Turbo码中RSC的编码器生成多项式；

⑤从③中分析的非归零Turbo码起始点开始，取含交织的校验序列，对该序列进行自同步加扰以恢复RSC中加法器后的节点数据序列，进而恢复交织序列，同时分析确定交织长度和交织起点；

⑥在已知交织前序列、交织后序列和交织长度、交织起点后，通过不断比对交织前序列和交织后序列的采样重量，最终确定非归零Turbo码中的交织关系。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，非归零Turbo码输出码长的确定：对1/n码率，码长为n的非归零Turbo码所构成的p×q矩阵，p＞q，q＞N，若q为n的整数倍，则单位化后其左上角单位阵的维数相等，且此时矩阵的秩不等于列数q。

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，非归零Turbo码输出起始点的确定：对1/n非归零的Turbo码所构成的p×q矩阵，p＞q，q＞N，若q为n的整数倍，如非归零Turbo码输出分组起点与矩阵每行起点重合，则单位化后其左上角单位阵的维数最小。

4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，非归零Turbo码中卷积码识别序列的确定：取非归零Turbo码的信息序列和第1路不含交织的校验序列进行组合即可得到1/2码率卷积码序列。

5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，对交织数据进行自同步扰码恢复时的初态验证和非归零Turbo码交织长度的确定：对Turbo码输出中的信息序列和信息序列交织后序列交叉组成的新序列，如交织长度为L，那么对于该序列所组成的p×p方阵，p为2L的a倍，则单位化后其左上角单位阵维数必不大于

6.根据权利要求1所述方法，其特征在于，非归零Turbo码交织起点的确定：对Turbo码输出中的信息序列和交织序列交叉组成的新序列，如交织长度为L，那么对于该序列所组成的p×p方阵，p为2L的a倍，当交织帧起点和方阵每行起点重合时，其秩最小，相应解空间维数最大。

7.根据权利要求1所述方法，其特征在于，非归零Turbo码交织关系的确定：在计算出连续多帧的L路采样数据重量后，根据交织前后各点重量的前后比对可大致确定交织置换关系，对于重量相等难以对照交织关系的少数点，可通过改变采样帧数或选择几帧交织前后数据进行对应值具体比对来确定。

8.根据权利要求1所述方法，其特征在于，非归零Turbo码含交织校验路RSC中加法器后节点数据的恢复：从非归零Turbo码组起点开始，取含交织的校验序列，对该序列进行自同步加扰。

9.根据权利要求7所述方法，其特征在于，非归零Turbo码中交织关系的确定方法同样适用于其他已知交织前序列和已知交织后序列情况下交织关系的确定。

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