CN111447158A - 一种基于有限域傅里叶变换的信道编码特征提取方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于有限域傅里叶变换的信道编码特征提取方法，包括以下步骤：S1：从信息码流中提取待处理的编码数据块；S2：对待处理的编码数据块进行预处理，得到编码数据块；S3：对编码数据块进行有限域傅里叶变换；S4：进行放大零频分量处理，得到编码数据块的行向量；S5：进行归一化处理，得到特征向量，完成信道编码的特征提取。本发明提供的特征提取方法可以在有限域上得到编码数据每一帧的频谱信息，有利于提高有限域傅里叶变换特征在高误码率情况下的泛化能力。同时相比于直接对原始数据分类，本发明的特征提取方法在分类准确率方面有较大的提升，有利于后续机器学习算法利用本发明的特征提取结果。

Description

一种基于有限域傅里叶变换的信道编码特征提取方法
技术领域
本发明属于通信信号处理技术领域，具体涉及一种基于有限域傅里叶变换的信道编码特征提取方法。
背景技术
不管是在移动通信系统、卫星通信系统、软件无线电系统，还是在多媒体服务系统中，信道编码分析识别在智能通信和信息对抗等领域具有重要意义。由此可见，从信息码流中正确地识别出信道编码的类型及相关参数，在电子侦察领域具有至关重要的作用。目前对信道编码的识别分析主要停留在有限先验知识的识别分析上，真正的全盲识别分析还不多。而特征提取是将高维信息通过映射或变换的方法映射到低维信息空间上。一段信息包含的数据量是相当大的，从中提取出最能反映分类本质的特征是进行有效目标识别的关键。所以，本发明提出一种基于有限域傅里叶变换的信道编码特征提取方法。
发明内容
本发明的目的是为了解决信道编码特征的问题，提出了一种基于有限域傅里叶变换的信道编码特征提取方法。
本发明的技术方案是：一种基于有限域傅里叶变换的信道编码特征提取方法包括以下步骤：
S1：从信息码流中提取待处理的编码数据块；
S2：对待处理的编码数据块进行预处理，得到编码数据块；
S3：对编码数据块进行有限域傅里叶变换，得到编码数据块的有限域傅里叶变换矩阵；
S4：对有限域傅里叶变换矩阵进行放大零频分量处理，得到编码数据块的行向量；
S5：对行向量进行归一化处理，得到特征向量，完成信道编码的特征提取。
本发明的有益效果是：本发明提供的特征提取方法可以在有限域上得到编码数据每一帧的频谱信息，有利于提高有限域傅里叶变换特征在高误码率情况下的泛化能力。使用本发明方法对LDPC码、RS码、卷积码以及turbo码进行特征提取，可以得到差异性较明显的特征信息。同时相比于直接对原始数据分类，本发明的特征提取方法在分类准确率方面有较大的提升，有利于后续机器学习算法利用本发明的特征提取结果。
进一步地，步骤S1中，待处理的编码数据块为二进制，大小为N*K，其中，N表示待处理的编码数据块的帧数，K表示待处理的编码数据块的长度。
上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，二进制流形式的编码数据块便于后续步骤对编码数据块进行处理。
进一步地，步骤S2中，预处理的方式为对待处理编码数据块的数据长度进行初始化，其具体方法为：根据有限域GF(pn)将待处理编码数据块的数据按照实际长度为0进行填充或截取至(pn-1)*n的长度，完成预处理，其中，GF(*)表示待处理编码数据块的有限域，pn表示有限域中的元素个数。
上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，在特征提取前，需要对数据长度进行初始化处理，每个不同类型的信道都对应各自的有限域。
进一步地，步骤S3包括以下子步骤：
S31：根据编码数据块的有限域得到本原多项式；
S32：根据本原多项式得到有限域离散傅里叶变换矩阵M；
S33：将有限域离散傅里叶变换矩阵M按行重组，得到有限域离散傅里叶变换重组矩阵H；
S34：将有限域离散傅里叶变换重组矩阵H按行转换为十进制的列向量C；
S35：将有限域离散傅里叶变换矩阵M与列向量C相乘，得到有限域傅里叶变换向量D；
S36：重复步骤S31-S35处理编码数据块的每帧数据，得到有限域傅里叶变换矩阵G。
上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，不同信道的有限域都有各自本原多项式的相关表格，可以通过查表得到本原多项式以及有限域离散傅里叶变换矩阵，便于针对不同信道进行特征提取。同时，得到的有限域傅里叶变换矩阵便于后续进行放大零频处理。
进一步地，步骤S32中，有限域离散傅里叶变换矩阵M的大小为(pn-1)*(pn-1)；
步骤S33中，有限域离散傅里叶变换重组矩阵H的大小为n*(pn-1)；
步骤S34中，列向量C的大小为(pn-1)*1；
步骤S35中，有限域傅里叶变换向量D的大小为(pn-1)*1；
步骤S36中，有限域傅里叶变换矩阵G的大小为(pn-1)*N；
其中，pn表示有限域中的元素个数，N表示待处理的编码数据块的帧数。
上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，不同矩阵和向量的大小都由编码数据块的帧数和有限域的元素个数决定。
进一步地，步骤S36中，将每帧数据的有限域傅里叶变换向量D按列组合，得到有限域傅里叶变换矩阵G。
上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，有限域傅里叶变换矩阵的形成方式简单易操作。
进一步地，步骤S4中，对有限域傅里叶变换矩阵中的一列向量g进行放大零频分量处理，得到编码数据块的行向量Vi的计算公式为：
Figure BDA0002430921480000041
其中，j表示有限域中的第j个元素，pn表示有限域中的元素个数，j＝1,2,...,pn-1，vj表示列向量g中的每个元素，vmax表示列向量g中的元素最大值，lg(*)表示求对数运算，ε表示任意小的数。
上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，放大零频分量处理的公式容易计算，减少特征提取的难度和复杂程度。
进一步地，步骤S5中，对行向量的频谱进行归一化处理，其具体处理方式为：将行向量的每个元素除以行向量的元素最大值后进行取反操作，得到特征向量，完成信道编码的特征提取。
上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，进行归一化处理后，特征向量具有统一的格式，便于后续步骤使用特征向量。
附图说明
图1为信道编码特征提取别方法的流程图；
图2为步骤S3的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例作进一步的说明。
如图1所示，本发明提供了一种基于有限域傅里叶变换的信道编码特征提取方法，包括以下步骤：
S1：从信息码流中提取待处理的编码数据块；
S2：对待处理的编码数据块进行预处理，得到编码数据块；
S3：对编码数据块进行有限域傅里叶变换，得到编码数据块的有限域傅里叶变换矩阵；
S4：对有限域傅里叶变换矩阵进行放大零频分量处理，得到编码数据块的行向量；
S5：对行向量进行归一化处理，得到特征向量，完成信道编码的特征提取。
在本发明实施例中，如图1所示，步骤S1中，待处理的编码数据块为二进制，大小为N*K，其中，N表示待处理的编码数据块的帧数，K表示待处理的编码数据块的长度。
在本发明中，二进制流形式的编码数据块便于后续步骤对编码数据块进行处理。
在本发明实施例中，如图1所示，步骤S2中，预处理的方式为对待处理编码数据块的数据长度进行初始化，其具体方法为：根据有限域GF(pn)将待处理编码数据块的数据按照实际长度为0进行填充或截取至(pn-1)*n的长度，完成预处理，其中，GF(*)表示待处理编码数据块的有限域，pn表示有限域中的元素个数。
上述进一步方案的有益效果是：在本发明中，在特征提取前，需要对数据长度进行初始化处理，每个不同类型的信道都对应各自的有限域。两种预处理方法可以根据实际情况进行选择。
在本发明实施例中，如图2所示，步骤S3包括以下子步骤：
S31：根据编码数据块的有限域得到本原多项式；
S32：根据本原多项式得到有限域离散傅里叶变换矩阵M；
S33：将有限域离散傅里叶变换矩阵M按行重组，得到有限域离散傅里叶变换重组矩阵H；
S34：将有限域离散傅里叶变换重组矩阵H按行转换为十进制的列向量C；
S35：将有限域离散傅里叶变换矩阵M与列向量C相乘，得到有限域傅里叶变换向量D；
S36：重复步骤S31-S35处理编码数据块的每帧数据，得到有限域傅里叶变换矩阵G。
在本发明中，不同信道的有限域都有各自本原多项式的相关表格，可以通过查表得到本原多项式以及有限域离散傅里叶变换矩阵，便于针对不同信道进行特征提取。同时，得到的有限域傅里叶变换矩阵便于后续进行放大零频处理。
在本发明实施例中，如图2所示，步骤S32中，有限域离散傅里叶变换矩阵M的大小为(pn-1)*(pn-1)；
步骤S33中，有限域离散傅里叶变换重组矩阵H的大小为n*(pn-1)；
步骤S34中，列向量C的大小为(pn-1)*1；
步骤S35中，有限域傅里叶变换向量D的大小为(pn-1)*1；
步骤S36中，有限域傅里叶变换矩阵G的大小为(pn-1)*N；
其中，pn表示有限域中的元素个数，N表示待处理的编码数据块的帧数。
在本发明中，不同矩阵和向量的大小都由编码数据块的帧数和有限域的元素个数决定。
在本发明实施例中，如图2所示，步骤S36中，将每帧数据的有限域傅里叶变换向量D按列组合，得到有限域傅里叶变换矩阵G。
在本发明中，有限域傅里叶变换矩阵的形成方式简单易操作。
在本发明实施例中，如图1所示，步骤S4中，对有限域傅里叶变换矩阵中的一列向量g进行放大零频分量处理，得到编码数据块的行向量Vi的计算公式为：
Figure BDA0002430921480000061
其中，j表示有限域中的第j个元素，pn表示有限域中的元素个数，j＝1,2,...,pn-1，vj表示列向量g中的每个元素，vmax表示列向量g中的元素最大值，lg(*)表示求对数运算，ε表示任意小的数。
在本发明中，放大零频分量处理的公式容易计算，减少特征提取的难度和复杂程度。
在本发明实施例中，如图1所示，步骤S5中，对行向量的频谱进行归一化处理，其具体处理方式为：将行向量的每个元素除以行向量的元素最大值后进行取反操作，得到特征向量，完成信道编码的特征提取。
在本发明中，进行归一化处理后，特征向量具有统一的格式，便于后续步骤使用特征向量。
本发明的工作原理及过程为：本发明的特征提取方法首先对待处理的编码数据块进行预处理，得到编码数据块；再对编码数据块依次进行有限域傅里叶变换、放大零频分量处理和归一化处理，得到特征向量。
本发明的有益效果为：本发明提供的特征提取方法可以在有限域上得到编码数据每一帧的频谱信息，有利于提高有限域傅里叶变换特征在高误码率情况下的泛化能力。使用本发明方法对LDPC码、RS码、卷积码以及turbo码进行特征提取，可以得到差异性较明显的特征信息。同时相比于直接对原始数据分类，本发明的特征提取方法在分类准确率方面有较大的提升，有利于后续机器学习算法利用本发明的特征提取结果。
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于有限域傅里叶变换的信道编码特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：从信息码流中提取待处理的编码数据块；
S2：对待处理的编码数据块进行预处理，得到编码数据块；
S3：对编码数据块进行有限域傅里叶变换，得到编码数据块的有限域傅里叶变换矩阵；
S4：对有限域傅里叶变换矩阵进行放大零频分量处理，得到编码数据块的行向量；
S5：对行向量进行归一化处理，得到特征向量，完成信道编码的特征提取。
2.根据权利要求1所述的基于有限域傅里叶变换的信道编码特征提取方法，其特征在于，所述步骤S1中，待处理的编码数据块为二进制，大小为N*K，其中，N表示待处理的编码数据块的帧数，K表示待处理的编码数据块的长度。
3.根据权利要求1所述的基于有限域傅里叶变换的信道编码特征提取方法，其特征在于，所述步骤S2中，预处理的方式为对待处理编码数据块的数据长度进行初始化，其具体方法为：根据有限域GF(pn)将待处理编码数据块的数据按照实际长度为0进行填充或截取至(pn-1)*n的长度，完成预处理，其中，GF(*)表示待处理编码数据块的有限域，pn表示有限域中的元素个数。
4.根据权利要求1所述的基于有限域傅里叶变换的信道编码特征提取方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下子步骤：
S31：根据编码数据块的有限域得到本原多项式；
S32：根据本原多项式得到有限域离散傅里叶变换矩阵M；
S33：将有限域离散傅里叶变换矩阵M按行重组，得到有限域离散傅里叶变换重组矩阵H；
S34：将有限域离散傅里叶变换重组矩阵H按行转换为十进制的列向量C；
S35：将有限域离散傅里叶变换矩阵M与列向量C相乘，得到有限域傅里叶变换向量D；
S36：重复步骤S31-S35处理编码数据块的每帧数据，得到有限域傅里叶变换矩阵G。
5.根据权利要求4所述的基于有限域傅里叶变换的信道编码特征提取方法，其特征在于，所述步骤S32中，有限域离散傅里叶变换矩阵M的大小为(pn-1)*(pn-1)；
所述步骤S33中，有限域离散傅里叶变换重组矩阵H的大小为n*(pn-1)；
所述步骤S34中，列向量C的大小为(pn-1)*1；
所述步骤S35中，有限域傅里叶变换向量D的大小为(pn-1)*1；
所述步骤S36中，有限域傅里叶变换矩阵G的大小为(pn-1)*N；
其中，pn表示有限域中的元素个数，N表示待处理的编码数据块的帧数。
6.根据权利要求4所述的基于有限域傅里叶变换的信道编码特征提取方法，其特征在于，所述步骤S36中，将每帧数据的有限域傅里叶变换向量D按列组合，得到有限域傅里叶变换矩阵G。
7.根据权利要求1所述的基于有限域傅里叶变换的信道编码特征提取方法，其特征在于，所述步骤S4中，对有限域傅里叶变换矩阵中的一列向量g进行放大零频分量处理，得到编码数据块的行向量Vi的计算公式为：
Figure FDA0002430921470000021
其中，j表示有限域中的第j个元素，pn表示有限域中的元素个数，j＝1,2,...,pn-1，vj表示列向量g中的每个元素，vmax表示列向量g中的元素最大值，lg(*)表示求对数运算，ε表示任意小的数。
8.根据权利要求1所述的基于有限域傅里叶变换的信道编码特征提取方法，其特征在于，所述步骤S5中，对行向量的频谱进行归一化处理，其具体处理方式为：将行向量的每个元素除以行向量的元素最大值后进行取反操作，得到特征向量，完成信道编码的特征提取。
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