CN104811211A - Turbo码交织器的构造方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种Turbo码交织器的构造方法及装置，其中Turbo码交织器的构造方法包括如下步骤：将待交织数据均匀分为若干码组，根据所述码组构造Turbo码交织数据矩阵；将所述Turbo码交织数据矩阵中各元素的位置排列形成交织数据位置矩阵，通过二阶离散混沌映射，将交织数据位置矩阵生成Turbo码交织矩阵元素位置的混沌序列；对所述混沌序列进行排序，生成交织向量；将所述交织向量以列的方式输出，得到二阶离散混沌Turbo码交织器。本发明所述的Turbo码交织器的构造方法及装置，在对待交织数据进行二阶离散混沌映射时，每次混沌迭代都利用前两步骤的结果，增加了混沌交织的随机性，从而获得较好的编码性能；基于矩阵结构和理论，结构较为简单实际效果好，易于实现。

Description

Turbo码交织器的构造方法及装置

技术领域

本发明涉及无线通信加密和信息安全领域，特别是涉及一种Turbo码交织器的构造方法及装置。

背景技术

Turbo码是Claude.Berrou等人在1993年首次提出的一种级联码。基本原理是：编码器通过交织器把两个分量编码器进行并行级联，两个分量编码器分别输出相应的校验位比特；译码器在两个分量译码器之间进行迭代译码，分量译码器之间传递去掉正反馈的外信息，这个编码方法被称为Turbo码。

Turbo码具有卓越的纠错性能，成为近年信道编码理论研究的热点问题。编码器中交织器的使用是实现Turbo码近似随机编码的关键。交织器实际上是一个一一映射函数，作用是将输入信息序列中的比特位置进行重置，以减小分量编码器输出校验序列的相关性和提高码重。

由于在具体的通信系统中采用Turbo码时交织器必须具有固定的结构，同时是基于信息序列的，因此在一定条件下可以把Turbo码看成一类特殊的分组码来简化分析。交织是对信息序列加以重新排列的一个过程。

在设计交织器时，应考虑具体应用系统的数据的大小，使交织深度在满足时延要求的前提下，与数据大小一致，或是数据帧长度的整数倍。为获得最好的性能，需要在一定的交织规模下尽可能降低输入输出序列相关性，但是真正的随机交织器在实际应用中很难实现。

Turbo码的重要特点是译码较为复杂，比常规的卷积码要复杂的多，这种复杂不仅在于其译码要采用迭代的过程，而且采用的算法本身也比较复杂。这些算法的关键是不但要能够对每比特进行译码，而且还要伴随着译码给出每比特译出的可靠性信息，有了这些信息，迭代才能进行下去。目前，基于混沌系统的交织器多为基于Logistic映射、Hybrid映射以及Henon映射。Hybird映射较为复杂，需要根据自变量的取值范围采用不同的关系表达式，而Logistic以及Henon映射则需要对其先初始化，由于混沌系统对初始条件的高度敏感性，因此对其初始化有着非常严格的要求，系统实现的复杂性高。

发明内容

基于此，有必要针对上述现有技术存在的系统实现复杂的问题，提供一种Turbo码交织器的构造方法及装置。

一种Turbo码交织器的构造方法，包括如下步骤：

将待交织数据均匀分为若干码组，根据所述码组构造Turbo码交织数据矩阵；

将所述Turbo码交织数据矩阵中各元素的位置排列形成交织数据位置矩阵，通过二阶离散混沌映射，将交织数据位置矩阵生成Turbo码交织矩阵元素位置的混沌序列；

对所述混沌序列进行排序，生成交织向量；

将所述交织向量以列的方式输出，得到二阶离散混沌Turbo码交织器。

一种Turbo码交织器装置，包括：

构造模块，用于将待交织数据均匀分为若干码组，根据所述码组构造Turbo码交织数据矩阵；

映射模块，用于将所述Turbo码交织数据矩阵中各元素的位置排列形成交织数据位置矩阵，通过二阶离散混沌映射，将交织数据位置矩阵生成Turbo码交织矩阵元素位置的混沌序列；

排序模块，用于对所述混沌序列进行排序，生成交织向量；

输出模块，用于将所述交织向量以列的方式输出，得到二阶离散混沌Turbo码交织器。

上述Turbo码交织器的构造方法及装置，对待交织数据进行二阶离散混沌映射时，引入了二阶离散混沌映射，该二阶离散混沌映射具有矩阵的形式，基于矩阵结构和理论，结构较为简单、实际效果好、易于实现；而且在每次进行二阶离散混沌映射时都利用前两步骤的结果，增加了混沌交织的随机性，从而获得较好的编码性能。

附图说明

图1为一个实施例的Turbo码交织器的构造方法流程图；

图2为一个实施例的二阶离散混沌序列的方法流程图；

图3为一个实施例的Turbo码交织器装置的结构示意图；

图4为一个实施例的Turbo码交织器装置构造模块的结构示意图；

图5为一个实施例的Turbo码交织器装置映射模块的结构示意图。

具体实施方式

下面结合说明书附图和具体实施方式，对本发明进行详细说明。

如图1所示，图1为其中一个实施例的Turbo码交织器的构造方法流程图，包括如下步骤：

步骤S10：将待交织数据均匀分为若干码组，根据所述码组构造Turbo码交织矩阵；

在本步骤中，可以首先将待交织数据均匀分为若干码组，由若干码组构成一个交织矩阵；然后将各个码组的待交织数据分别以行的顺序输入所述交织矩阵，生成Turbo码交织矩阵。

在一个实施例中，步骤S10可以包括如下步骤：

步骤S101：根据实际工程及信道状况，确定交织深度T，其中，所述实际工程是指待交织数据的长度，信道状况是指信道的容错能力；

步骤S102：将待交织数据均匀分为若干码组，所述若干码组构成一个n×m的交织矩阵，其中：m为交织深度，n为交织约束宽度；

例如，若待交织数据为16位，那么将待交织数据均匀分为4个码组，码组就构成一个4×4的交织矩阵，其中：4为交织深度，4为交织约束宽度。

步骤S103：分别将各个码组的待交织数据以行的顺序输入所述交织矩阵，构造Turbo码交织矩阵。

如上述步骤的例子，可以将16位待交织数据以行的顺序输入所述4×4的交织矩阵，生成一个4×4的Turbo码交织数据矩阵。

在上述实施例中，将待交织数据均匀分为若干码组，并生成Turbo码交织数据矩阵；矩阵结构和理论的引入，使构造的Turbo码交织器结构简单、实际效果好、并且易于实现。

步骤S20：将所述Turbo码交织数据矩阵中各元素的位置排列形成交织数据位置矩阵，通过二阶离散混沌映射，生成Turbo码交织矩阵元素位置的混沌序列；

在本步骤中，可以通过对所述Turbo码交织矩阵中的各个元素的位置排列，形成交织数据位置矩阵；对所述交织数据位置矩阵进行二阶离散混沌映射，当达到预设的二阶离散混沌映射的迭代次数后，生成最终的Turbo码交织矩阵元素位置的混沌序列。

在一个实施例中，步骤S20可以包括如下步骤：

步骤S201：将所述Turbo码交织数据矩阵中各元素的位置排列形成交织数据位置矩阵X，

$X=\left\{\begin{array}{c}x\\ y\end{array}\right\}$

其中，x＝[x₁，x₂，…]，y＝[y₁，y₂，…]，(x_i，y_i)为第i个元素在所述交织数据矩阵的位置。

具体的，可以待交织矩阵的第1位数据在Turbo码交织数据矩阵中的位置为第1行第1列，若形成的交织数据位置矩阵记为X，那么该数据的位置排列为X₁₁，以此类推，可以得到待交织数据在交织数据位置矩阵中的位置排列。

步骤S202：通过二阶离散混沌映射A，生成Turbo码交织矩阵元素位置的混沌序列：其中， $A=\left[\begin{array}{cc}{A}_{11}& A_{12}\\ A_{21}& A_{22}\end{array}\right],$ A_i，j(1≤i，j≤2)具有一阶映射矩阵的形式，具体如下：

$A_{i,j}=\left[\begin{array}{cc}1& b_{i,j}\\ a_{i,j}& a_{i,j{b}_{i,j}+1}\end{array}\right]$

其中，a_i，j，b_i，j是A_i，j中对应位置的元素，每个a_i，j，b_i，j占有一个128bits密钥的16位；

生成Turbo码交织矩阵元素位置的混沌序列如下：

$\left[\begin{array}{c}{x}_{n+1}\\ y_{n+1}\\ x_n\\ y_n\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{A}_{11}& A_{12}\\ A_{21}& A_{22}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{x}_n\\ y_n\\ x_{n-1}\\ y_{n-`}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{A}_{11}\left[\begin{array}{c}{x}_n\\ y_n\end{array}\right]+A_{12}\left[\begin{array}{c}{x}_{n-1}\\ y_{n-1}\end{array}\right]\\ A_{21}\left[\begin{array}{c}{x}_n\\ y_n\end{array}\right]+A_{22}\left[\begin{array}{c}{x}_{n-1}\\ y_{n-1}\end{array}\right]\end{array}\right]$

步骤S203：设置二阶离散混沌映射的迭代次数，若达到迭代次数，则生成最终的Turbo码交织矩阵元素位置的混沌序列。

在上述实施例中，步骤S202对所述交织数据位置矩阵进行二阶离散混沌映射，每次混沌迭代都利用前两步骤的结果，增加了混沌交织的随机性，从而使构造的Turbo码交织器获得较好的编码性能。

步骤S30：根据所述混沌序列进行排序，生成交织向量；

具体的，可以根据经过迭代次数后的二阶离散混沌映射的位置矩阵X，对数据矩阵A进行调整，生成交织向量。

步骤S40：将所述交织向量以列的方式输出，得到二阶离散混沌Turbo码交织器。

如下图所示，是一个实施例的Turbo码交织矩阵，可以包括如下步骤：

首先，将待交织数据a₁，a₂，a₃，a₄，a₅，a₆，a₇，a₈，a₉，a₁₀，a₁₁，a₁₂，a₁₃，a₁₄，a₁₅，a₁₆，每4个码字分为一组，均匀分成4个码组，这样便构成一个4×4的交织矩阵，其中：交织深度为4，交织约束宽度也为4。

然后，将待交织数据以行的顺序输入交织矩阵，生成Turbo码交织矩阵，记为A，则

$A=\left\{\begin{array}{cccc}{a}_1& a_2& a_3& a_4\\ a_5& a_6& a_7& a_8\\ a_9& a_{10}& a_{11}& a_{12}\\ a_{13}& a_{14}& a_{15}& a_{16}\end{array}\right\}.$

如图2所示，图2是在一个实施例中的二阶离散混沌序列的方法流程图，步骤S30可以包括如下步骤：

步骤S301：根据实际工程及信道状况，确定交织深度T，其中，所述实际工程是指待交织数据的长度，信道状况是指信道的容错能力；

步骤S302：将所述Turbo码交织数据矩阵中各元素的位置排列形成交织数据位置矩阵X，

$X=\left\{\begin{array}{c}x\\ y\end{array}\right\}$

其中，x＝[x₁，x₂，…]，y＝[y₁，y₂，…]，(x_i，y_i)为第i个元素在所述交织数据矩阵的位置。

步骤S303：通过二阶离散混沌映射A，生成Turbo码交织矩阵元素位置的混沌序列：其中， $A=\left[\begin{array}{cc}{A}_{11}& A_{12}\\ A_{21}& A_{22}\end{array}\right],$ A_i，j(1≤i，j≤2)具有一阶映射矩阵的形式，具体如下：

$A_{i,j}=\left[\begin{array}{cc}1& b_{i,j}\\ a_{i,j}& a_{i,j{b}_{i,j}+1}\end{array}\right]$

其中，a_i，j，b_i，j是A_i，j中对应位置的元素；

生成Turbo码交织矩阵元素位置的混沌序列如下：

$\left[\begin{array}{c}{x}_{i+1}\\ y_{i+1}\\ x_i\\ y_i\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{A}_{11}& A_{12}\\ A_{21}& A_{22}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{x}_i\\ y_i\\ x_{i-1}\\ y_{i-`}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{A}_{11}\left[\begin{array}{c}{x}_i\\ y_i\end{array}\right]+A_{12}\left[\begin{array}{c}{x}_{i-1}\\ y_{i-1}\end{array}\right]\\ A_{21}\left[\begin{array}{c}{x}_i\\ y_i\end{array}\right]+A_{22}\left[\begin{array}{c}{x}_{i-1}\\ y_{i-1}\end{array}\right]\end{array}\right].$

步骤S304：设置所述二阶离散混沌映射的迭代值为10，判断所述二阶离散混沌映射的迭代次数是否满足

i＜10

若满足，则以列的方式读取交织后的Turbo码交织混沌位置矩阵；若不满足，则继续进行二阶离散混沌映射。

以待交织矩阵A为例，得到交织后的数据序列为

a₁，a₅，a₉，a₁₃，a₂，a₆，a₁₀，a₁₄，a₃，a₇，a₁₁，a₁₅，a₄，a₈，a₁₂，a₁₆。

本实施例所述的二阶离散混沌Turbo码交织器的构造方法，对待交织数据进行二阶离散混沌映射时，引入了二阶离散混沌映射，该二阶离散混沌映射具有矩阵的形式，基于矩阵结构和理论，结构较为简单、实际效果好、易于实现；而且在每次进行二阶离散混沌映射时都利用前两步骤的结果，增加了混沌交织的随机性，从而获得较好的编码性能。

下面结合附图对本发明的Turbo码交织器装置的具体实施方式作详细描述。

如图3所示，图3是一个实施例的Turbo码交织器装置的结构示意图，包括构造模块10、映射模块20、排序模块30以及输出模块40。

构造模块10，用于将待交织数据均匀分为若干码组，根据所述码组构造Turbo码交织数据矩阵；

在本实施例中，构造模块10可以用于首先将待交织数据均匀分为若干码组，由若干码组构成一个交织矩阵；然后将各个码组的待交织数据分别以行的顺序输入所述交织矩阵，生成Turbo码交织矩阵。

映射模块20，用于将所述Turbo码交织数据矩阵中各元素的位置排列形成交织数据位置矩阵，通过二阶离散混沌映射，将交织数据位置矩阵生成Turbo码交织矩阵元素位置的混沌序列；

在本实施例中，映射模块20可以用于通过对所述Turbo码交织矩阵中的各个元素的位置排列，形成交织数据位置矩阵；对所述交织数据位置矩阵进行二阶离散混沌映射，当达到预设的二阶离散混沌映射的迭代次数后，生成最终的Turbo码交织矩阵元素位置的混沌序列。

排序模块30，用于对所述混沌序列进行排序，生成交织向量；

输出模块40，用于将所述交织向量以列的方式输出，得到二阶离散混沌Turbo码交织器。

在上述实施例所述的二阶离散混沌Turbo码交织器装置，对待交织数据进行二阶离散混沌映射时，引入了二阶离散混沌映射，该二阶离散混沌映射具有矩阵的形式，基于矩阵结构和理论，结构较为简单、实际效果好、易于实现；而且在每次进行二阶离散混沌映射时都利用前两步骤的结果，增加了混沌交织的随机性，从而获得较好的编码性能。

如图4所示，图4是一个实施例的Turbo码交织器装置构造模块的结构示意图，其中，构造模块10包括数据分组单元101和数据输入单元102。

数据分组单元101，用于将待交织数据每n个分为一组，均匀分成m个码组：其中，所述码组构成一个n×m的交织矩阵；

矩阵构造单元102，用于分别将各个码组的待交织数据以行的顺序输入所述交织矩阵，构造Turbo码交织矩阵。

在上述实施例中，将待交织数据均匀分为若干码组，并生成Turbo码交织数据矩阵；矩阵结构和理论的引入，使Turbo码交织器装置结构简单、实际效果好、并且易于实现。

如图5所示，图5为一个实施例的Turbo码交织器装置映射模块的结构示意图，其中，映射模块20包括交织深度确定单元201、位置矩阵形成单元202和混沌序列生成单元203。

交织深度确定单元201，用于根据实际工程及信道状况，确定交织深度T，其中，所述实际工程是指待交织数据的长度，信道状况是指信道的容错能力；

位置矩阵形成单元202，用于将所述Turbo码交织数据矩阵中各元素的位置排列形成交织数据位置矩阵X，

$X=\left\{\begin{array}{c}x\\ y\end{array}\right\}$

其中，x＝[x₁，x₂，…]，y＝[y₁，y₂，…]，(x_i，y_i)为第i个元素在所述交织数据矩阵的位置。

例如，可以待交织矩阵的第1位数据在Turbo码交织数据矩阵中的位置为第1行第1列，若形成的交织数据位置矩阵记为X，那么该数据的位置排列为X₁₁，以此类推，可以得到待交织数据在交织数据位置矩阵中的位置排列。

混沌序列生成单元203，用于通过二阶离散混沌映射，将交织数据位置矩阵X生成一个长为T的Turbo码交织矩阵元素位置的混沌序列；

其中， $A=\left[\begin{array}{cc}{A}_{11}& A_{12}\\ A_{21}& A_{22}\end{array}\right],$ A_i，j(1≤i，j≤2)具有一阶映射矩阵的形式，具体如下：

$A_{i,j}=\left[\begin{array}{cc}1& b_{i,j}\\ a_{i,j}& a_{i,j{b}_{i,j}+1}\end{array}\right]$

其中，a_i，j，b_i，j是A_i，j中对应位置的元素；

生成Turbo码交织矩阵元素位置的混沌序列如下：

$\left[\begin{array}{c}{x}_{n+1}\\ y_{n+1}\\ x_n\\ y_n\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{A}_{11}& A_{12}\\ A_{21}& A_{22}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{x}_n\\ y_n\\ x_{n-1}\\ y_{n-`}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{A}_{11}\left[\begin{array}{c}{x}_n\\ y_n\end{array}\right]+A_{12}\left[\begin{array}{c}{x}_{n-1}\\ y_{n-1}\end{array}\right]\\ A_{21}\left[\begin{array}{c}{x}_n\\ y_n\end{array}\right]+A_{22}\left[\begin{array}{c}{x}_{n-1}\\ y_{n-1}\end{array}\right]\end{array}\right].$

其中，x_n-1，x_n，x_n+1分别为第(n-1)次，第n次，第(n+1)次映射的待交织数据。

在上述实施例中，混沌序列生成单元203对所述交织数据位置矩阵进行二阶离散混沌映射，每次混沌迭代都利用前两步骤的结果，增加了混沌交织的随机性，从而使构造的Turbo码交织器获得较好的编码性能。

在上述实施例所述的二阶离散混沌Turbo码交织器装置，对待交织数据进行二阶离散混沌映射时，引入了二阶离散混沌映射，该二阶离散混沌映射具有矩阵的形式，基于矩阵结构和理论，结构较为简单、实际效果好、易于实现；而且在每次进行二阶离散混沌映射时都利用前两步骤的结果，增加了混沌交织的随机性，从而获得较好的编码性能。

本发明的Turbo码交织器装置与本发明的Turbo码交织器的构造方法一一对应，在上述Turbo码交织器的构造方法的实施例阐述的技术特征及其有益效果均适用于Turbo码交织器装置的实施例中，在此不再赘述。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种Turbo码交织器的构造方法，其特征在于，包括如下步骤：

将待交织数据均匀分为若干码组，根据所述码组构造Turbo码交织数据矩阵；

将所述Turbo码交织数据矩阵中各元素的位置排列形成交织数据位置矩阵，通过二阶离散混沌映射，将交织数据位置矩阵生成Turbo码交织矩阵元素位置的混沌序列；

对所述混沌序列进行排序，生成交织向量；

将所述交织向量以列的方式输出，得到二阶离散混沌Turbo码交织器。

2.根据权利要求1所述的Turbo码交织器的构造方法，其特征在于，所述将待交织数据均匀分为若干码组，根据所述码组构造Turbo码交织数据矩阵的步骤包括：

将待交织数据每n个分为一组，均匀分成m个码组：其中，所述码组构成一个n×m的交织矩阵；

分别将各个码组的待交织数据以行的顺序输入所述交织矩阵，构造Turbo码交织矩阵。

3.根据权利要求1所述的Turbo码交织器的构造方法，其特征在于，所述将所述Turbo码交织数据矩阵中各元素的位置排列形成交织数据位置矩阵，通过二阶离散混沌映射，将交织数据位置矩阵生成Turbo码交织矩阵元素位置的混沌序列的步骤包括：

将所述Turbo码交织数据矩阵中各元素的位置排列形成交织数据位置矩阵X,

$X=\left\{\begin{array}{c}x\\ y\end{array}\right\}$

其中，x＝[x₁,x₂,…]，y＝[y₁,y₂,…]，(x_i,y_i)为第i个元素在所述交织数据矩阵的位置。

通过二阶离散混沌映射A，将交织数据位置矩阵X生成一个长为T的Turbo码交织矩阵元素位置的混沌序列，其中，T为交织深度；

其中， $A=\left[\begin{array}{cc}{A}_{11}& A_{12}\\ A_{21}& A_{22}\end{array}\right],$ A_i,j(1≤i,j≤2)具有一阶映射矩阵的形式：

$A_{i,j}=\left[\begin{array}{cc}1& b_{i,j}\\ a_{i,j}& a_{i,j{b}_{i,j}+1}\end{array}\right]$

其中，a_i,j,b_i,j是A_i,j中对应位置的元素；

生成Turbo码交织矩阵元素位置的混沌序列如下：

$\left[\begin{array}{c}{x}_{n+1}\\ y_{n+1}\\ x_n\\ y_n\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{A}_{11}& A_{12}\\ A_{21}& A_{22}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{x}_n\\ y_n\\ x_{n-1}\\ y_{n-`}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{A}_{11}\left[\begin{array}{c}{x}_n\\ y_n\end{array}\right]+A_{12}\left[\begin{array}{c}{x}_{n-1}\\ y_{n-1}\end{array}\right]\\ A_{21}\left[\begin{array}{c}{x}_n\\ y_n\end{array}\right]+A_{22}\left[\begin{array}{c}{x}_{n-1}\\ y_{n-1}\end{array}\right]\end{array}\right]$

其中，x_n-1,x_n,x_n+1分别为第(n-1)次，第n次，第(n+1)次映射的待交织数据。

4.根据权利要求3所述的Turbo码交织器的构造方法，其特征在于，在将所述Turbo码交织数据矩阵中各元素的位置排列形成交织数据位置矩阵X步骤前还包括：

根据实际工程及信道状况，确定交织深度T，其中，所述实际工程是指待交织数据的长度，信道状况是指信道的容错能力。

5.根据权利要求4所述的Turbo码交织器的构造方法，其特征在于，所述二阶离散混沌映射A中a_i,j,b_i,j的赋值如下：每个a_i,j,b_i,j占有一个128bits密钥的16位。

6.一种Turbo码交织器装置，其特征在于，包括：

构造模块，用于将待交织数据均匀分为若干码组，根据所述码组构造Turbo码交织数据矩阵；

映射模块，用于将所述Turbo码交织数据矩阵中各元素的位置排列形成交织数据位置矩阵，通过二阶离散混沌映射，将交织数据位置矩阵生成Turbo码交织矩阵元素位置的混沌序列；

排序模块，用于对所述混沌序列进行排序，生成交织向量；

输出模块，用于将所述交织向量以列的方式输出，得到二阶离散混沌Turbo码交织器。

7.根据权利要求6所述的Turbo码交织器装置，其特征在于，所述构造模块包括：

数据分组单元，用于将待交织数据每n个分为一组，均匀分成m个码组：其中，所述码组构成一个n×m的交织矩阵；

数据输入单元，用于分别将各个码组的待交织数据以行的顺序输入所述交织矩阵，构造Turbo码交织矩阵。

8.根据权利要求6所述的Turbo码交织器装置，其特征在于，所述映射模块包括：

元素位置排列单元，用于将所述Turbo码交织数据矩阵中各元素的位置排列形成交织数据位置矩阵X,

$X=\left\{\begin{array}{c}x\\ y\end{array}\right\}$

其中，x＝[x₁,x₂,…]，y＝[y₁,y₂,…]，(x_i,y_i)为第i个元素在所述交织数据矩阵的位置；

混沌序列生成单元，用于通过二阶离散混沌映射，将交织数据位置矩阵X生成一个长为T的Turbo码交织矩阵元素位置的混沌序列；

其中， $A=\left[\begin{array}{cc}{A}_{11}& A_{12}\\ A_{21}& A_{22}\end{array}\right],$ A_i,j(1≤i,j≤2)具有一阶映射矩阵的形式，具体如下：

$A_{i,j}=\left[\begin{array}{cc}1& b_{i,j}\\ a_{i,j}& a_{i,j{b}_{i,j}+1}\end{array}\right]$

其中，a_i,j,b_i,j是A_i,j中对应位置的元素；

生成Turbo码交织矩阵元素位置的混沌序列如下：

$\left[\begin{array}{c}{x}_{n+1}\\ y_{n+1}\\ x_n\\ y_n\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}{A}_{11}& A_{12}\\ A_{21}& A_{22}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{x}_n\\ y_n\\ x_{n-1}\\ y_{n-`}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{A}_{11}\left[\begin{array}{c}{x}_n\\ y_n\end{array}\right]+A_{12}\left[\begin{array}{c}{x}_{n-1}\\ y_{n-1}\end{array}\right]\\ A_{21}\left[\begin{array}{c}{x}_n\\ y_n\end{array}\right]+A_{22}\left[\begin{array}{c}{x}_{n-1}\\ y_{n-1}\end{array}\right]\end{array}\right]$

其中，x_n-1,x_n,x_n+1分别为第(n-1)次，第n次，第(n+1)次映射的待交织数据。

9.根据权利要求6所述的Turbo码交织器装置，其特征在于，所述映射模块还包括：

确定交织深度单元，用于根据实际工程及信道状况，确定交织深度T，其中，所述实际工程是指待交织数据的长度，信道状况是指信道的容错能力。

10.根据权利要求6所述的Turbo码交织器装置，其特征在于，所述二阶离散混沌映射A中a_i,j,b_i,j的赋值如下：每个a_i,j,b_i,j占有一个128bits密钥的16位。