CN103501182B - 一种卷积码生成多项式的盲估计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明应用于合作通信领域的智能通信以及非合作通信领域。本专利提出的基于向前概率的卷积码生成多项式盲估计方法,是利用不同生成多项式下用BCJR算法计算卷积码的向前概率的熵不同,完成对卷积码生成多项式的盲估计。本专利具有算法简单,运算复杂度低,识别速度快,性能稳定等特点,且能够抵抗高误码。
Description
技术领域
本发明属于合作通信的智能通信和非合作通信领域,尤其涉及一种容误码的卷积码生成多项式的识别方法。
背景技术
信道编码作为能纠正传输过程中引入的错误,常用于通信领域中。对于非合作通信,当在信道中得到传送信号以后,由于不知道发送方的各种参数,必须对这些参数进行估计。即使对于合作通信,若接收方需要实时的获得发送方传送的信息,而传输过程中可能由于信道、时延等因素,使得接收方并未实时的接收到相关控制信息,此时也需要对发送方的各种参数进行估计。此外,对于智能通信等领域,为了获得更好的通信效率和质量,系统随时间和环境实时变换的各种参数,也需要对发送方的各种参数进行估计。而卷积码作为一种常用的信道编码方式,被广泛应用到移动通信、深空通信等领域,因此,对卷积码的参数盲估计具有现实意义。
发明内容
本发明的目的在于提供一种卷积码生成多项式的盲估计方法,该方法运算简单,性能稳定。
本发明所要解决的技术问题是这样实现的:一种卷积码生成多项式的盲估计方法,包括如下步骤:
S1、建立卷积码生成多项式库G,库中生成多项式的个数为K;
S2、根据S1所述卷积码生成多项式库G中的第i个生成多项式矩阵Gi,建立卷积码的网格图Ci,其中,Gi为n行k列的生成多项式矩阵,Gi中的每个多项式的最高阶数为m,其中,i=1,2,...,K;
S3、根据S2所述网格图Ci对解调之后的码字序列进行计算,解调之后的码字序列的长度为L,计算在T时刻的寄存器的向前概率αT(sj),其中=(v1,v2...vk,vT),
T=fix(L/n*k),n为卷积码码长,k为卷积码码字信息位长,j=0,1,...,J-1,J为寄存器的状态个数,J=2m,sj为寄存器的状态;
S4、计算S3所述在T时刻的寄存器的向前概率αT(sj)的熵,当k=T时, 其中,i=1,2,...,K;
S5、当i=i+1,重复S2到S4;
S6、当i=K时,比较所有的熵Hi,最大熵所对应的生成多项式即为卷积码生成多项式Gest。
进一步地,S3所述计算在T时刻的寄存器的向前概率αT(sj)的步骤包括:
S31、初始化,α0(0)=1;
k=1,2...,T-1,T,其中,αk(sj)表示k时刻寄存器处于状态sj的向前概率, xk表示对S3中解调序列vk的硬判决, γk(sj′,sj)为一中间变量,由p(vk|xk)、q(xk|sj′,sj)和πk(sj|sj′)三项相乘得到,其中,p(vk|xk)表示xk经过信道变为vk的信道传输概率,完全由信道特性确定,如果信道为高斯信道,则: 其中E表示信号能量,E0表示噪声的能量,πk(sj|sj′)表示k时刻寄存器状态由sj′转移到sj的概率,q(xk|sj′,sj)表示输出概率,
本发明的有益效果是:算法简单,运算复杂度低,识别速度快,性能稳定且能够抵抗高误码。
附图说明
图1为卷积码盲识别流程图。
具体实施方式
下面结合附图来说明本发明的具体实施方式:
以分量码为生成多项式G=[57]的1/2卷积码为例。
由于工程中应用的卷积码码率多为1/2,且其他码率均为由1/2码率的卷积码删除得到,所以识别时,卷积码库可设为
G={[75],[57],[1315],[1513],[2335],[3523],[5375],[7553],[133171],[171133]},另外,如果再加入两个删除的卷积码,码率为2/3和3/4,由[57]生成的卷积码删除得到,则K=12。比特误码率(BER)Pe=0.001;截获数据流长度L=800bit,T=400。
识别步骤如下:
建立卷积码生成多项式库G={[75],[57],[1315],[1513],[2335],[3523],[5375],[7553],[133171],[171133]},库中个数为K=12。
根据库中的第i个生成多项式Gi,建立卷积码的网格图Ci。
根据Ci对接收到的码字序列进行用BCJR算法计算T=400时刻的寄存器的向前概率αT(sj),j=0,1,...,J-1
计算向前概率的熵
i=i+1,重复第2-4步
当i=K时,得到所有熵H=(7.1×10-1082.3×10-821.9×10-1002.4×10-992.8×10-1013.3×10-1012.6×10-1006.7×10-1055.5×10-1072.1×10-1073.6×10-1052.2×10-103),最大熵为H2=2.3×10-82,其对应的生成多项式G2=[57],则为卷积码的生成多项式Gest=[57]。
Claims (1)
1.一种卷积码生成多项式的盲估计方法,其特征在于:其步骤如下所述:
S1、建立卷积码生成多项式库G,库中生成多项式的个数为K;
S2、根据S1所述卷积码生成多项式库G中的第i个生成多项式矩阵Gi,建立卷积码的网格图Ci,其中,Gi为n行k列的生成多项式矩阵,Gi中的每个多项式的最高阶数为m,其中,i=1,2,...,K;
S3、根据S2所述网格图Ci对解调之后的码字序列进行计算,解调之后的码字序列的长度为L,计算在T时刻的寄存器的向前概率αT(sj),其中
T=fix(L/n*k),n为卷积码码长,k为卷积码码字信息位长,j=0,1,...,J-1,J为寄存器的状态个数,J=2m,sj为寄存器的状态,计算在T时刻的寄存器的向前概率αT(sj)具体步骤如下:
S31、初始化,α0(0)=1;
S32、其中,αk(sj)表示k时刻寄存器处于状态sj的向前概率,xk表示对S3中解调序列vk的硬判决,γk(sj′,sj)为一中间变量,由p(vk|xk)、q(xk|sj′,sj)和πk(sj|sj′)三项相乘得到,其中,p(vk|xk)表示xk经过信道变为vk的信道传输概率,完全由信道特性确定,如果信道为高斯信道,则:其中E表示信号能量,E0表示噪声的能量,πk(sj|sj′)表示k时刻寄存器状态由sj′转移到sj的概率,q(xk|sj′,sj)表示输出概率,
S4、计算S3所述在T时刻的寄存器的向前概率αT(sj)的熵,当k=T时,其中,i=1,2,...,K;
S5、当i=i+1,重复S2到S4;
S6、当i=K时,比较所有的熵Hi,最大熵所对应的生成多项式即为卷积码生成多项式Gest。
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Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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JP2007214721A (ja) * | 2006-02-08 | 2007-08-23 | Nec Corp | 復号方法、復号装置及び復号プログラム |
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