CN102244554B - 一种删余Turbo码编码参数的盲识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种删余Turbo码编码参数的盲识别方法。该方法通过线性变换在确定删余Turbo码输出码长和输出码字起始点后，对删余Turbo码的码率进行分析，通过构造删余卷积码序列，为利用背景技术中的删余卷积码盲识别技术创造条件，在对Turbo码删余样式进行分析的基础上完成RSC编码多项式的识别和删余矩阵的确认；进一步通过构造将删余Turbo码中的交织分析转化为背景技术中所述的“卷积码+交织”模式，从而最终完成删余Turbo码的盲识别。本发明适用于智能通信、信息处理等领域。

Description

一种删余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删余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

删余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删余Turbo码盲识别技术的需求，删余Turbo码盲识别技术已成为当今通信研究的前沿领域。

删余Turbo码的结构如图1所示，图1中(a)为其一般编码结构，常用的经典结构为图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。

对(n，k，m)卷积码，在卷积码输出码长n和输出码字起始点已知的情况下，曾静在其2005年电子科技大学的硕士学位论文“VSAT网盲监测系统的开发”中给出了一个结论：对(n，k，m)卷积码，若原码的编码约束度为N，令r＝n-k。如矩阵每行起点为卷积码输出分组的起点，那么对该矩阵进行初等变换单位化后，在矩阵的左上角会出现一个N×N的非标准单位阵，共有r个全0行。

针对基于1/2源卷积码的(n-1)/n型删余卷积码的盲识别，陆佩忠、沈利等在其2005年发表在中国科学：E辑信息科学35(2)中“删除卷积码的盲识别”一文中提出了一种盲识别方法，该方法在获取了适当长度的卷积码序列后，通过求解容错线性方程组，求出删余卷积码的校验多项式矩阵，由此进一步确定源卷积码的最小基本编码矩阵和删余模式，从而解决删余卷积码的盲识别问题。

删余Turbo码中由于使用了交织器，故对编码数据要按帧处理。针对“卷积码+交织”模式中卷积码和交织的识别分析，曾静在其2005年电子科技大学的硕士学位论文“VSAT网盲监测系统的开发”中介绍了一种方法，该方法通过线性变换在确定交织帧长度和交织起点后，经数学分析得出卷积码编码参数，在确定卷积码编码参数的基础上继续对交织关系进行分析。因为交织只是改变码元顺序，交织后的卷积码码元之间仍然有一定的约束关系，通过矩阵的初等变换，仍然能得到码元之间的关系方程。对于交织前后的约束方程而言，只是改变参数的位置，不会改变方程中参数的个数。通过前后方程的对比可找出交织的规律，从而确定交织关系。

但对于并行级联卷积码结构的删余Turbo码，由于不存在直接形式的删余卷积码输出，并且删余Turbo码中的交织位置位于子编码器RSC之前，而非一般的“卷积码+交织”模式中位于卷积码之后，目前尚未见有关删余Turbo码盲识别方面的资料，本发明主要解决删余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，适用面广的删余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删余Turbo码输出码长和输出码字起始点后，对删余Turbo码的码率进行分析，通过构造删余卷积码序列，为利用背景技术中的删余卷积码盲识别技术创造条件，在对Turbo码删余样式进行分析的基础上完成RSC编码多项式的识别和删余矩阵的确认；进一步通过构造将删余Turbo码中的交织分析转化为背景技术中所述的“卷积码+交织”模式，从而最终完成删余Turbo码的盲识别。

为了解决上述技术问题，本发明提供的删余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大于删余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，确定删余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，分析确定删余Turbo码的输出起始点，同时确定删余卷积码的码率；

④从③中分析的删余Turbo码起始点开始，取删余Turbo码的信息序列和不含交织但存在删余的RSC1路校验序列，构造成删余卷积码序列；在对Turbo码及RSC 1删余样式分析的基础上进行删余卷积码的识别，从而完成RSC编码多项式的识别和删余矩阵的确认；

⑤从③中分析的删余Turbo码起始点开始，取删余Turbo码的信息序列和含交织且存在删余的校验序列，通过分析模型，构造成“卷积码+交织”模式；

⑥利用“卷积码+交织”模式的识别分析法分析构造序列的交织长度，交织起点及交织关系。

优选地，本发明上述删余Turbo码编码参数的盲识别方法中，删余Turbo码输出码长的确定：对码长为n的删余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，本发明上述删余Turbo码编码参数的盲识别方法中，删余Turbo码输出起始点的确定：对码长为n的删余Turbo码所构成的p×q矩阵(p＞q，q＞N)，若q为n的整数倍，如删余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，本发明上述删余Turbo码编码参数的盲识别方法中，删余卷积码序列的构造：取删余Turbo码的信息序列和不含交织但存在删余的校验序列，构造成删余卷积码序列。

优选地，本发明上述删余Turbo码编码参数的盲识别方法中，“卷积码+交织”分析序列的确定：取删余Turbo码的信息序列和含交织且存在删余的校验序列组合即可得“卷积码+交织”模式的分析序列。

本发明方法通过线性变换在确定删余Turbo码输出码长和输出码字起始点后，对删余Turbo码的码率进行分析，通过构造删余卷积码序列，为利用背景技术中的删余卷积码盲识别技术创造条件，在对Turbo码删余样式进行分析的基础上完成RSC编码多项式的识别和删余矩阵的确认；进一步通过构造将删余Turbo码中的交织分析转化为背景技术中所述的“卷积码+交织”模式，从而最终完成删余Turbo码的盲识别。本发明较好地解决了删余Turbo码输出码长确定，输出码字起始点的确定，删余卷积码序列的构造，“卷积码+交织”模式构造等问题。仅通过通信内容即可实现删余Turbo码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为本发明删余Turbo码的一般结构图。

图2为本发明删余Turbo码编码参数盲识别的基本流程图。

图3为本发明删余Turbo码中RSC编码器结构图。

图4为本发明删余Turbo码输出码长确定流程图。

图5为本发明删余Turbo码输出码字起点确定流程图。

图6为本发明删余Turbo码中的“卷积码+交织”分析模型示意图。

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删余Turbo码盲识别方法，在确定删余Turbo码输出码长和输出码字起点后，对删余Turbo码的码率进行分析，通过构造删余卷积码序列，为利用背景技术中的删余卷积码盲识别技术创造条件，在对删余Turbo码删余样式进行分析的基础上完成RSC编码多项式的识别；进一步通过构造将删余Turbo码中的交织分析转化为背景技术中所述的“卷积码+交织”模式，从而最终完成删余Turbo码的盲识别。

如图2所示，本发明优选实施例提供的删余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大于删余Turbo码的编码约束度N；

本实施例中为了保证②中删余Turbo码输出码长确定的有效性，矩阵行数p应大于删余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，确定删余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。确定本实施例中删余Turbo码输出码长的定理1为：对码长为n的删余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：考虑删余Turbo码中RSC的一般编码结构，如图3所示，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3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。

由上面分析可知，对码长为n的删余Turbo码，其信息序列和不含交织的校验序列就是普通基于1/2卷积码的删余卷积码的输出。对含交织的校验序列，则和此删余卷积码无关，对整个删余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。当删余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删余Turbo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删余Turbo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。

故只需对留存的列值取最大公约数即可得到删余Turbo码的码长n。

如图4所示即为删余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，分析确定删余Turbo码的输出起始点，同时确定删余卷积码的码率；

本实施例中确定删余Turbo码输出起始点的定理2为：对码长为n的删余Turbo码所构成的p×q矩阵(p＞q，q＞N)，若q为n的整数倍。如删余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，q＞N)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的删余Turbo码的起点，则每行从起点开始必存在最多个完整的删余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的删余Turbo码的起点。

如图5所示即为的删余Turbo码输出起始点确定流程图。

本实施例中当删余卷积码输出码长和输出码字起始点确定以后，依背景技术中卷积码性质，从起始点开始，建立分析矩阵，对该矩阵进行初等变换，单位化后在矩阵的左上角会出现一个N×N的非标准单位阵，共有r＝n-k个全0行。从校验矩阵中r的值结合分析得到的n值，即可得到k＝r-n，进而得到删余卷积码的码率R＝k/n。

④从③中分析的删余Turbo码起始点开始，取删余Turbo码的信息序列和不含交织但存在删余的RSC1路校验序列，构造成删余卷积码序列。在对Turbo码及RSC1删余样式分析的基础上进行删余卷积码的识别，从而完成RSC编码多项式的识别和删余矩阵的确认。

本实施例中取删余Turbo码的信息序列和不含交织但存在删余的RSC1路校验序列，构造成删余卷积码序列，在已知删余Turbo码码率的基础上，通过估计源Turbo码的码率来分析删余Turbo码的可能删余样式，进而完成RSC编码多项式的识别和删余矩阵的确认。

以对1/3码率的Turbo码进行删余得到2/4码率的删余Turbo码为例，设输入Turbo码编码器的信息序列为u₁，u₂，L u_N，两个分量编码器RSC1和RSC2分别输出x₁₁，x₁₂，L，x_1N和x₂₁，x₂₂，L，x_2N。对删余Turbo码而言，由于信息位不能删除，也就是信息输出序列必须全部保留，被删除的数据只能周期性地从x₁₁，x₁₂，L，x_1N和x₂₁，x₂₂，L，x_2N这些位置中选择。对2/4码率的删余Turbo码，每个输出分组中输入信息位为2，其不删余的完整序列为u₁，x₁₁，x₂₁，u₂，x₁₂，x₂₂，其中u₁，u₂保留，x₁₁，x₁₂，x₂₁，x₂₂这4个比特位中必须删去2个，又Turbo码的删余样式中不能删除同一时刻所有的比特位，也就是x₁₁，x₁₂和x₂₁，x₂₂这两个时刻的数据中，每时刻必须删去1个保留1个。这样RSC1和RSC2所决定的删余矩阵P只能为P＝[10；0 1]或P＝[0 1；1 0]。无论采取何种方式，对信息序列和RSC1所组成的删余卷积码而言，其码率均为2/3，为(n-1)/n型删余卷积码。

本实施例中对构造的删余卷积码序列利用背景技术中所述的删余卷积码盲识别技术进行识别，在得到RSC编码多项式和删余模式后，即可利用上面分析的删余矩阵进行验证，从而完成RSC编码多项式的识别和删余矩阵的确认。

⑤从③中分析的删余Turbo码起始点开始，取删余Turbo码的信息序列和含交织且存在删余的校验序列，通过分析模型，构造成“卷积码+交织”模式。

本实施例中考虑图1中(b)的删余Turbo码结构，将输出信息序列u和RSC2的校验序列经删余得到的X₂′组合得到新的输出序列v。如将RSC2和其删余看成一个普通的删余卷积码编码器，将RSC2加法器后的节点数据u_k′作为RSC2删余卷积编码器的输入，那么该删余卷积编码器的输出应为交织序列u′和X₂′。如对u′和X₂′复用后的序列进行交织长度扩大一倍，且偶数位为X₂′，对奇数位u′的交织采用删余Turbo码交织器中的逆置换关系(即解交织)。那么经逆交织置换后的输出序列就是删余Turbo码输出中对信息序列u和校验序列X₂′进行组合得到的序列v。

如图6所示即为的删余Turbo码的“卷积码+交织”分析模型示意图。

由图6可知，新建立的分析模型就是背景技术中所述的“卷积码+交织”模式，而非“交织+卷积码”模式。

⑥利用“卷积码+交织”模式的识别分析法分析构造序列的交织长度，交织起点及交织关系。

本实施例中在取信息序列u和X₂′进行组合得到“卷积码+交织”模式序列v后，即可利用背景技术中所述的“卷积码+交织”模式识别分析法对RSC和交织进行识别分析。其中此处识别的RSC编码器参数可和前面识别出的RSC编码器参数互相对证。要指出的是对于此处的交织关系，其偶数位不置换，如将奇数位抽出组成一个子交织序列，则其置换关系为删余Turbo码中交织器的逆置换(即解交织)。

本发明所涉及的数学符号均为本技术领域常用符号。

Claims (2)

1.一种删余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大于删余Turbo码的编码约束度N；

②取定列数最大值和最小值，按列数变化将识别序列排成矩阵形式，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，确定删余Turbo码输出码长n；

删余Turbo码输出码长的确定：对码长为n的删余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，分析确定删余Turbo码的输出起始点，同时确定删余卷积码的码率；

删余Turbo码输出起点的确定：对码长为n的删余Turbo码所构成的p×q矩阵，p>q，q>N，若q为n的整数倍，如删余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从③中分析的删余Turbo码起始点开始，取删余Turbo码的信息序列和不含交织但存在删余的RSC1路校验序列，构造成删余卷积码序列；在对Turbo码及RSC1删余样式分析的基础上进行删余卷积码的识别，从而完成RSC编码多项式的识别和删余矩阵的确认；

删余卷积码序列的构造：取删余Turbo码的信息序列和不含交织但存在删余的校验序列，组合构造成删余卷积码序列；

⑤从③中分析的删余Turbo码起始点开始，取删余Turbo码的信息序列和含交织且存在删余的校验序列，通过分析模型，构造成“卷积码+交织”模式的分析序列；

⑥利用“卷积码+交织”模式分析序列的识别分析法分析构造序列的交织长度，交织起点及交织关系。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，“卷积码+交织”模式分析序列的确定：取删余Turbo码的信息序列和含交织且存在删余的校验序列组合即可得“卷积码+交织”模式的分析序列。

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