CN112821895A - 一种实现信号高误码率下的编码识别方法 - Google Patents

一种实现信号高误码率下的编码识别方法 Download PDF

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CN112821895A CN202110409377.2A CN202110409377A CN112821895A CN 112821895 A CN112821895 A CN 112821895A CN 202110409377 A CN202110409377 A CN 202110409377A CN 112821895 A CN112821895 A CN 112821895A
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Abstract

本发明公开一种实现信号高误码率下的编码识别方法，包括步骤：对输入的信号利用同步码集合对解调码流实现同步码搜索，若搜索成功，则对分组码TPC码或LDPC码进行识别；若搜索失败，则对序列码、Viterbi码或TCM码进行识别；在步骤S10中相应码下识别成功后，对该码进行相应的译码；所有译码完成后，进行扰码识别。本发明能够使编码增益得到充分利用，能够实现整个信道编码全过程的识别，实现信号高误码率下的编码识别。

Description

一种实现信号高误码率下的编码识别方法
技术领域
本发明属于信号处理技术领域，特别是涉及一种实现信号高误码率下的编码识别方法。
背景技术
目前主流信号的编码识别技术通常都是在无误码条件下识别判证得以实现的，但是在实际卫星接收系统中，解调后通常会存在着较高的误码率，同时在接收对象解调后通常存在扰码、级联码、星座点映射、相位模糊等几个环节，因此要达到编码识别的目的，需要将扰码、差分、外码、内码、星座点映射、相位模糊一层层剥离，才能得以实现。目前主流的信号编码识别技术无法在一定的误码率条件下完成编码的识别并还原译码信息。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提出了一种实现信号高误码率下的编码识别方法，能够使编码增益得到充分利用，能够实现整个信道编码全过程的识别，实现信号高误码率下的编码识别。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种实现信号高误码率下的编码识别方法，包括步骤：
S10,对输入的信号利用同步码集合对解调码流实现同步码搜索，若搜索成功，则对分组码TPC码或LDPC码进行识别；若搜索失败，则对序列码、Viterbi码或TCM码进行识别；
S20,在步骤S10中相应码下识别成功后，对该码进行相应的译码；
S30,所有译码完成后，进行扰码识别。
进一步的是，所述同步头搜索包括步骤：设定误码门限，利用同步码集合中的同步码依次进行同步头搜索；若超过误码门限，则认为同步码搜索成功，搜索结束；否则继续搜索直至整个同步码集合的遍历完成，仍没有成功，则视为同步码搜索失败。
进一步的是，所述TPC码识别和处理过程包括步骤：分别校验TPC的行码和列码，若通过率超过门限，则视为验证成功；验证成功后进行译码，若译码成功，则认为编码正确，并进入扰码识别。
进一步的是，所述LDPC码识别和处理过程包括步骤：LDPC码进行试译码，如果试译码成功，则编码识别正确，如果试译码失败，则通过编码结构分析，完成编码识别，然后译码；译码成功后，进行BCH码校验，验若成功则进行再次译码后进入扰码识别，否则直接进入扰码识别。提高系统的差错控制性能，实现高误码率下的编码识别。
进一步的是，所述编码结构分析包括步骤：
步骤1：通过行排列将接收到的M个码向量列成M×n矩阵：
Figure 521127DEST_PATH_IMAGE001
；
步骤2：对C 进行行变换，得到其系统形式的矩阵
Figure 730392DEST_PATH_IMAGE002
并表示成分解形式：
Figure 40282DEST_PATH_IMAGE003
；
其中，
Figure 753023DEST_PATH_IMAGE004
为C的秩，即所接收到线性无关码字的个数；P为
Figure 473854DEST_PATH_IMAGE005
矩阵；
Figure 904835DEST_PATH_IMAGE006
表示
Figure 736525DEST_PATH_IMAGE007
阶的单位矩阵；
Figure 317155DEST_PATH_IMAGE008
为子矩阵
Figure 208887DEST_PATH_IMAGE009
各列在矩阵
Figure 127165DEST_PATH_IMAGE010
中列标号的集合；
步骤3：利用矩阵
Figure 28125DEST_PATH_IMAGE010
进而构造矩阵
Figure 200611DEST_PATH_IMAGE011
；
Figure 528824DEST_PATH_IMAGE012
表示
Figure 668819DEST_PATH_IMAGE013
矩阵中单位矩阵
Figure 373469DEST_PATH_IMAGE014
列标号集合,
Figure 666042DEST_PATH_IMAGE015
为P矩阵的转置，
Figure 165156DEST_PATH_IMAGE016
表示
Figure 792446DEST_PATH_IMAGE017
阶的单位矩阵；
步骤4：当
Figure 35209DEST_PATH_IMAGE018
时，
Figure 182288DEST_PATH_IMAGE019
和
Figure 852303DEST_PATH_IMAGE020
为待求编码的一对生成矩阵和校验矩阵；当
Figure 966890DEST_PATH_IMAGE021
时，
Figure 747764DEST_PATH_IMAGE019
和
Figure 11999DEST_PATH_IMAGE020
不是待求编码的一对生成矩阵和校验矩阵；不论是哪种情况，皆需转入步骤5进一步求解；
步骤5：利用
Figure 852916DEST_PATH_IMAGE020
查找出所有稀疏校验向量
Figure 454799DEST_PATH_IMAGE022
，所有
Figure 39364DEST_PATH_IMAGE022
的集合构成待识别LDPC码的稀疏校验矩阵。
进一步的是，在步骤5中，基于改进的 Canteaut-Chabaud 算法利用
Figure 161035DEST_PATH_IMAGE020
查找出所有稀疏校验向量
Figure 907274DEST_PATH_IMAGE023
，包括步骤：
初始化：列标号集合
Figure 996452DEST_PATH_IMAGE024
及矩阵
Figure 119129DEST_PATH_IMAGE025
，重量阈值
Figure 95307DEST_PATH_IMAGE026
，空间
Figure 278026DEST_PATH_IMAGE027
中小重量向量的集合
Figure 854501DEST_PATH_IMAGE028
，计数器置零；
步骤 51：计数器加1；将I随机分成两个子集
Figure 780869DEST_PATH_IMAGE029
和
Figure 611553DEST_PATH_IMAGE030
，分别包含
Figure 230753DEST_PATH_IMAGE031
和
Figure 28945DEST_PATH_IMAGE032
个元素；将
Figure 759003DEST_PATH_IMAGE029
和
Figure 427882DEST_PATH_IMAGE030
视为矩阵
Figure 965786DEST_PATH_IMAGE020
行标号的集合，矩阵
Figure 251274DEST_PATH_IMAGE020
则分为
Figure 519444DEST_PATH_IMAGE033
和
Figure 573988DEST_PATH_IMAGE034
两部分，分别由行标号属于
Figure 285723DEST_PATH_IMAGE029
和
Figure 58507DEST_PATH_IMAGE030
的行构成；
步骤 52：随机选取元素个数为
Figure 864789DEST_PATH_IMAGE035
的列标号集合L，满足
Figure 55730DEST_PATH_IMAGE036
；
Figure 922055DEST_PATH_IMAGE037
表示矩阵列标号集合S中去掉集合I的元素后剩下的元素的集合；
步骤53：计算
Figure 182135DEST_PATH_IMAGE033
中任意
Figure 792108DEST_PATH_IMAGE038
行的和向量
Figure 571976DEST_PATH_IMAGE039
，将其在L上的取值
Figure 609202DEST_PATH_IMAGE040
记录在表
Figure 356578DEST_PATH_IMAGE041
中；计算
Figure 504663DEST_PATH_IMAGE034
中任意
Figure 401687DEST_PATH_IMAGE038
行的和向量
Figure 875394DEST_PATH_IMAGE042
，将其在L上的取值
Figure 578908DEST_PATH_IMAGE043
记录在表
Figure 530683DEST_PATH_IMAGE044
中；
步骤 54：根据表
Figure 534411DEST_PATH_IMAGE041
和
Figure 664173DEST_PATH_IMAGE044
，考察所有满足
Figure 854982DEST_PATH_IMAGE045
的
Figure 610449DEST_PATH_IMAGE046
组合，若有
Figure 468683DEST_PATH_IMAGE047
，wt表示向量的汉明重量，w是重量阈值，且有h为向量
Figure 34925DEST_PATH_IMAGE048
和
Figure 40927DEST_PATH_IMAGE049
的和向量，即
Figure 85238DEST_PATH_IMAGE050
，则：
(a)令
Figure 797979DEST_PATH_IMAGE051
，计数器置零；
(b)若
Figure 518810DEST_PATH_IMAGE052
，则令
Figure 215371DEST_PATH_IMAGE053
，然后令
Figure 60442DEST_PATH_IMAGE054
；
步骤 55：若计数器数值达到正整数T，即T次迭代中未能找到新的小重量向量，则算法结束，当算法结束时，找出的所有小重量向量存于集合
Figure 627690DEST_PATH_IMAGE055
中，即被视为待识别LDPC码的稀疏校验向量；若其数值小于T，则随机选取
Figure 785002DEST_PATH_IMAGE056
和
Figure 437700DEST_PATH_IMAGE057
，记集合
Figure 73081DEST_PATH_IMAGE058
，并通过行变换将
Figure 511146DEST_PATH_IMAGE059
化为
Figure 839360DEST_PATH_IMAGE060
，令
Figure 713775DEST_PATH_IMAGE061
且
Figure 418426DEST_PATH_IMAGE062
，回到步骤 51。
进一步的是，在步骤S10中，在对序列码、Viterbi码或TCM码进行识别包括步骤：先对序列码、Viterbi码或TCM码进行试译码，试译码成功后，再进行编码识别；
在步骤S30中，在序列码、Viterbi码或TCM码的译码成功后，先搜RS同步码，若成功则进行再次译码后进入扰码识别，若否则直接进入扰码识别。提高系统的差错控制性能，实现高误码率下的编码识别。
进一步的是，所述序列码校验：对数据进行校验，对校验通过率进行统计，如果超过门限，则视为验证成功；
所述Viterbi码试译：对数据进行试译码，再将译码结果重新编码，并与译码前的数据进行比对，求误码率，如果误码率低于门限，认为验证成功，否则验证失败。
进一步的是，所述TCM码的识别过程包括步骤：
对输入的信号进行定时解调；
对解调后的信号进行调制判别，提取星座图；
建立星座图的多级状态转移分布统图，根据多级状态转移分布统图，判别是否为TCM信号。
采用上述操作方法进行模板匹配，当模板匹配失败时进行识别，以提高TCM识别成功率。
进一步的是，所述扰码识别：分自同步和伪随机两种，对这两种方式依次进行尝试识别，直到得到识别结果；
针对自同步扰码，根据假定的多项式对数据进行去扰，统计结果数据的0/1不平衡度，如果大于门限，则认为含有该扰码；
对于伪随机扰码，前面的分组码长度即加扰周期，设定一种多项式，设置不同的初态对数据进行去扰，统计结果数据的0/1不平衡度并作出判定。
采用本技术方案的有益效果：
本发明利用同步码集合对解调码流实现同步码搜索，对TPC码、LDPC码、对序列码、Viterbi码或TCM码分布式分别进行识别、匹配译码等操作后再统一进行扰码识别，能够使编码增益得到充分利用，能够实现整个信道编码全过程的识别。本发明包括对TPC码、LDPC码、序列码、Viterbi码、TCM等分别进行匹配识别，包括校验匹配法和试译匹配法，皆具有很强的容错性能，能实现高误码率下的编码识别。
本发明充分考虑了可能的级联码的存在，包括LDPC码与BCH码的级联、序列码等与RS码的级联情况，提高了高误码率下的编码识别的精确度。
本发明还融入了针对LDPC码的基于编码结构分析的识别方法，可以在模板匹配失败或模板信息不足时，实现LDPC码的识别，提高了高误码率下的编码识别的精确度。
附图说明
图1 为本发明的一种实现信号高误码率下的编码识别方法流程示意图。
图2 为本发明实施例中TCM信号一级状态转移分布图。
图3 为本发明实施例中TCM信号二级状态转移分布图。
图4 为本发明实施例中TCM信号三级状态转移分布图。
图5 为本发明实施例中非TCM信号一级状态转移分布图。
图6 为本发明实施例中非TCM信号二级状态转移分布图。
图7 为本发明实施例中非TCM信号三级状态转移分布图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步阐述。
在本实施例中，参见图1所示，本发明提出了一种实现信号高误码率下的编码识别方法，包括步骤：
S10,对输入的信号利用同步码集合对解调码流实现同步码搜索，若搜索成功，则对分组码TPC码或LDPC码进行识别；若搜索失败，则对序列码、Viterbi码或TCM码进行识别；
S20,在步骤S10中相应码下识别成功后，对该码进行相应的译码；
S30,所有译码完成后，进行扰码识别。
作为上述实施例的优化方案，所述同步头搜索包括步骤：设定误码门限，利用同步码集合中的同步码依次进行同步头搜索；若超过误码门限，则认为同步码搜索成功，搜索结束；否则继续搜索直至整个同步码集合的遍历完成，仍没有成功，则视为同步码搜索失败。
作为上述实施例的优化方案，所述TPC码识别和处理过程包括步骤：分别校验TPC的行码和列码，若通过率超过门限，则视为验证成功；验证成功后进行译码，若译码成功，则认为编码正确，并进入扰码识别。
作为上述实施例的优化方案，所述LDPC码识别和处理过程包括步骤：LDPC码进行试译码，如果试译码成功，则编码识别正确，如果试译码失败，则通过编码结构分析，完成编码识别，然后译码；译码成功后，进行BCH码校验，验若成功则进行再次译码后进入扰码识别，否则直接进入扰码识别。提高系统的差错控制性能，实现高误码率下的编码识别。
其中，所述编码结构分析包括步骤：
步骤1：通过行排列将接收到的M个码向量列成M×n矩阵：
Figure 710998DEST_PATH_IMAGE001
；
步骤2：对C 进行行变换，得到其系统形式的矩阵
Figure 210112DEST_PATH_IMAGE002
并表示成分解形式：
Figure 571823DEST_PATH_IMAGE063
；
其中，
Figure 549007DEST_PATH_IMAGE004
为C的秩，即所接收到线性无关码字的个数；P为
Figure 210932DEST_PATH_IMAGE005
矩阵；
Figure 366101DEST_PATH_IMAGE006
表示
Figure 480688DEST_PATH_IMAGE007
阶的单位矩阵；
Figure 995983DEST_PATH_IMAGE008
为子矩阵
Figure 512415DEST_PATH_IMAGE009
各列在矩阵
Figure 353332DEST_PATH_IMAGE010
中列标号的集合；
步骤3：利用矩阵
Figure 703017DEST_PATH_IMAGE010
进而构造矩阵
Figure 22003DEST_PATH_IMAGE011
；
Figure 392941DEST_PATH_IMAGE012
表示
Figure 404760DEST_PATH_IMAGE013
矩阵中单位矩阵
Figure 962780DEST_PATH_IMAGE014
列标号集合,
Figure 101768DEST_PATH_IMAGE015
为P矩阵的转置，
Figure 61634DEST_PATH_IMAGE016
表示
Figure 244354DEST_PATH_IMAGE017
阶的单位矩阵；
步骤4：当
Figure 820829DEST_PATH_IMAGE018
时，
Figure 481617DEST_PATH_IMAGE019
和
Figure 312301DEST_PATH_IMAGE020
为待求编码的一对生成矩阵和校验矩阵；当
Figure 931501DEST_PATH_IMAGE021
时，
Figure 464114DEST_PATH_IMAGE019
和
Figure 928593DEST_PATH_IMAGE020
不是待求编码的一对生成矩阵和校验矩阵；不论是哪种情况，皆需转入步骤5进一步求解；
步骤5：利用
Figure 879363DEST_PATH_IMAGE020
查找出所有稀疏校验向量
Figure 403885DEST_PATH_IMAGE022
，所有
Figure 423794DEST_PATH_IMAGE022
的集合构成待识别LDPC码的稀疏校验矩阵。
在步骤5中，基于改进的 Canteaut-Chabaud 算法利用
Figure 957543DEST_PATH_IMAGE020
查找出所有稀疏校验向量
Figure 746508DEST_PATH_IMAGE023
，包括步骤：
初始化：列标号集合
Figure 213171DEST_PATH_IMAGE024
及矩阵
Figure 985955DEST_PATH_IMAGE025
，重量阈值
Figure 57817DEST_PATH_IMAGE026
，空间
Figure 966867DEST_PATH_IMAGE027
中小重量向量的集合
Figure 833192DEST_PATH_IMAGE028
，计数器置零；
步骤 51：计数器加1；将I随机分成两个子集
Figure 578425DEST_PATH_IMAGE029
和
Figure 453977DEST_PATH_IMAGE030
，分别包含
Figure 217534DEST_PATH_IMAGE031
和
Figure 254760DEST_PATH_IMAGE032
个元素；将
Figure 752868DEST_PATH_IMAGE029
和
Figure 166532DEST_PATH_IMAGE030
视为矩阵
Figure 50174DEST_PATH_IMAGE020
行标号的集合，矩阵
Figure 992723DEST_PATH_IMAGE020
则分为
Figure 961816DEST_PATH_IMAGE033
和
Figure 929903DEST_PATH_IMAGE034
两部分，分别由行标号属于
Figure 402472DEST_PATH_IMAGE029
和
Figure 47080DEST_PATH_IMAGE030
的行构成；
步骤 52：随机选取元素个数为
Figure 237890DEST_PATH_IMAGE035
的列标号集合L，满足
Figure 993357DEST_PATH_IMAGE036
；
Figure 599394DEST_PATH_IMAGE037
表示矩阵列标号集合S中去掉集合I的元素后剩下的元素的集合；
步骤53：计算
Figure 149324DEST_PATH_IMAGE033
中任意
Figure 827430DEST_PATH_IMAGE038
行的和向量
Figure 386587DEST_PATH_IMAGE039
，将其在L上的取值
Figure 833749DEST_PATH_IMAGE040
记录在表
Figure 570892DEST_PATH_IMAGE041
中；计算
Figure 736294DEST_PATH_IMAGE034
中任意
Figure 833563DEST_PATH_IMAGE038
行的和向量
Figure 400811DEST_PATH_IMAGE042
，将其在L上的取值
Figure 292544DEST_PATH_IMAGE043
记录在表
Figure 695974DEST_PATH_IMAGE044
中；
步骤 54：根据表
Figure 331355DEST_PATH_IMAGE041
和
Figure 284267DEST_PATH_IMAGE044
，考察所有满足
Figure 346901DEST_PATH_IMAGE045
的
Figure 237628DEST_PATH_IMAGE046
组合，若有
Figure 676700DEST_PATH_IMAGE047
，wt表示向量的汉明重量，w是重量阈值，且有h为向量
Figure 952960DEST_PATH_IMAGE048
和
Figure 452075DEST_PATH_IMAGE049
的和向量，即
Figure 813786DEST_PATH_IMAGE050
，则：
(a)令
Figure 804351DEST_PATH_IMAGE051
，计数器置零；
(b)若
Figure 466277DEST_PATH_IMAGE052
，则令
Figure 870713DEST_PATH_IMAGE053
，然后令
Figure 719720DEST_PATH_IMAGE054
；
步骤 55：若计数器数值达到正整数T，即T次迭代中未能找到新的小重量向量，则算法结束，当算法结束时，找出的所有小重量向量存于集合
Figure 500595DEST_PATH_IMAGE055
中，即被视为待识别LDPC码的稀疏校验向量；若其数值小于T，则随机选取
Figure 767759DEST_PATH_IMAGE056
和
Figure 608676DEST_PATH_IMAGE057
，记集合
Figure 679400DEST_PATH_IMAGE058
，并通过行变换将
Figure 263965DEST_PATH_IMAGE059
化为
Figure 634904DEST_PATH_IMAGE060
，令
Figure 131875DEST_PATH_IMAGE061
且
Figure 221054DEST_PATH_IMAGE062
，回到步骤 51。
对比该方法与原 Canteaut-Chabaud 算法流程可见，不同之处在于步骤54中增加了稀疏向量h的存储及参数w的更新，步骤55中的结束准则改变（计数器不再是计总迭代次数）。按照步骤54，每当找到一个向量h，若有
Figure 78152DEST_PATH_IMAGE064
，就将阈值w更新为
Figure 569176DEST_PATH_IMAGE065
。这是由于两个重量为wt(h)的稀疏校验向量之和仍是该LDPC码的校验向量，其重量的最小值为2wt(h)-2（假设不存在长度为4的环）。步骤 54的做法既可以避免找出这样的校验向量，同时也适应于非规则LDPC码的要求，可以找出重量在一定范围内的所有稀疏校验向量。对于某些 LDPC 码，可能存在长度为4的环，则在步骤 45中应改为“若
Figure 751896DEST_PATH_IMAGE066
，则令
Figure 547944DEST_PATH_IMAGE067
”。在步骤55中，参数T的意义是：若在连续T次迭代中未能找到新的小重量向量，则算法结束。当算法结束时，找出的所有小重量向量存于集合
Figure 474312DEST_PATH_IMAGE068
中，它们即被视为待识别LDPC码的稀疏校验向量。
通过上述方法识别LDPC码的稀疏校验向量，即空间
Figure 819843DEST_PATH_IMAGE069
中的小重量向量。原Canteaut-Chabaud 算法需要事先给定待求向量的最大重量w，且找出一个符合要求的小重量向量就立即结束；而未知最大重量w，且需要找出的小重量向量共有r个。因此，需要对原算法作一定的优化：一是在搜索的过程中逐步确定w的值，修改待求向量的最大重量w的确定过程，在最大重量w未知，且需要找出的小重量向量共有r个的情况下，增加了稀疏向量h的存储及参数w的更新，既避免找出由于两个重量为wt(h)的稀疏校验向量之和仍是该LDPC码的校验向量，同时也适应于非规则LDPC码的要求，可以找出重量在一定范围内的所有稀疏校验向量。二是采用新的结束准则，原算法需要事先给定待求向量的最大重量w，且找出一个符合要求的小重量向量就立即结束，而经修改后的结束规则，则在连续T次迭代中没有找到新的小重量向量后判定算法结束。当算法结束时，即能找出的所有待识别LDPC码的稀疏校验向量。通过改进的Canteaut-Chabaud 算法来识别LDPC码的稀疏校验向量能够提高稀疏校验向量识别的精准度，简化识别过程。
作为上述实施例的优化方案，在步骤S10中，在对序列码、Viterbi码或TCM码进行识别包括步骤：先对序列码、Viterbi码或TCM码进行试译码，试译码成功后，再进行编码识别；在步骤S30中，在序列码、Viterbi码或TCM码的译码成功后，先搜RS同步码，若成功则进行再次译码后进入扰码识别，若否则直接进入扰码识别。提高系统的差错控制性能，实现高误码率下的编码识别。
所述序列码校验：对数据进行校验，对校验通过率进行统计，如果超过门限，则视为验证成功；
所述Viterbi码试译：对数据进行试译码，再将译码结果重新编码，并与译码前的数据进行比对，求误码率，如果误码率低于门限，认为验证成功，否则验证失败。
所述TCM码的识别过程包括步骤：
对输入的信号进行定时解调；
对解调后的信号进行调制判别，提取星座图；
建立星座图的多级状态转移分布统图，根据多级状态转移分布统图，判别是否为TCM信号。
如图2-图7所示，TCM信号状态转移分布图，在三级状态转移中明显能够区分并非所有状态转移路径都存在，非TCM信号的状态转移分布图，该信号由于在符号级不存在编码信息，所以状态转移分布非常平均，通过该特征可以识别TCM信号。
采用上述操作方法进行模板匹配，当模板匹配失败时进行识别，以提高TCM识别成功率。
作为上述实施例的优化方案，所述扰码识别：分自同步和伪随机两种，对这两种方式依次进行尝试识别，直到得到识别结果；
针对自同步扰码，根据假定的多项式对数据进行去扰，统计结果数据的0/1不平衡度，如果大于门限，则认为含有该扰码；
对于伪随机扰码，前面的分组码长度即加扰周期，设定一种多项式，设置不同的初态对数据进行去扰，统计结果数据的0/1不平衡度并作出判定。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (10)

1.一种实现信号高误码率下的编码识别方法，其特征在于，包括步骤：
S10,对输入的信号利用同步码集合对解调码流实现同步码搜索，若搜索成功，则对分组码的TPC码或LDPC码进行识别；若搜索失败，则对序列码、Viterbi码或TCM码进行识别；
S20,在步骤S10中相应码下识别成功后，对该码进行相应的译码；
S30,所有译码完成后，进行扰码识别。
2.根据权利要求1所述的一种实现信号高误码率下的编码识别方法，其特征在于，所述同步码搜索包括步骤：设定误码门限，利用同步码集合中的同步码依次进行同步头搜索；若超过误码门限，则认为同步码搜索成功，搜索结束；否则继续搜索直至整个同步码集合的遍历完成，仍没有成功，则视为同步码搜索失败。
3.根据权利要求1所述的一种实现信号高误码率下的编码识别方法，其特征在于，TPC码识别过程包括步骤：分别校验TPC的行码和列码，若通过率超过门限，则视为验证成功；验证成功后进行译码，若译码成功，则认为编码正确，并进入扰码识别。
4.根据权利要求1所述的一种实现信号高误码率下的编码识别方法，其特征在于，LDPC码识别过程包括步骤：LDPC码进行试译码，如果试译码成功，则编码识别正确，如果试译码失败，则通过编码结构分析，完成编码识别，然后译码；译码成功后，进行BCH码校验，若成功则进行再次译码后进入扰码识别，否则直接进入扰码识别。
5.根据权利要求4所述的一种实现信号高误码率下的编码识别方法，其特征在于，所述编码结构分析包括步骤：
步骤1：通过行排列将接收到的M个码向量列成M×n矩阵：
Figure 353560DEST_PATH_IMAGE001
；
步骤2：对C 进行行变换，得到其系统形式的矩阵
Figure 229112DEST_PATH_IMAGE002
并表示成分解形式：
Figure 992669DEST_PATH_IMAGE003
；
其中，
Figure 295474DEST_PATH_IMAGE004
为C的秩，即所接收到线性无关码字的个数；P为
Figure 525074DEST_PATH_IMAGE005
矩阵；
Figure 938737DEST_PATH_IMAGE006
表示
Figure 822380DEST_PATH_IMAGE007
阶的单位矩阵；
Figure 30507DEST_PATH_IMAGE008
为子矩阵
Figure 750333DEST_PATH_IMAGE009
各列在矩阵
Figure 967687DEST_PATH_IMAGE010
中列标号的集合；
步骤3：利用矩阵
Figure 705836DEST_PATH_IMAGE010
进而构造矩阵
Figure 350444DEST_PATH_IMAGE011
；
Figure 354303DEST_PATH_IMAGE012
表示
Figure 844191DEST_PATH_IMAGE013
矩阵中单位矩阵
Figure 968004DEST_PATH_IMAGE014
列标号集合,
Figure 3088DEST_PATH_IMAGE015
为P矩阵的转置，
Figure 946773DEST_PATH_IMAGE016
表示
Figure 505930DEST_PATH_IMAGE017
阶的单位矩阵；
步骤4：当
Figure 218671DEST_PATH_IMAGE018
时，
Figure 939503DEST_PATH_IMAGE019
和
Figure 118287DEST_PATH_IMAGE020
为待求编码的一对生成矩阵和校验矩阵；当
Figure 949976DEST_PATH_IMAGE021
时，
Figure 782803DEST_PATH_IMAGE019
和
Figure 940115DEST_PATH_IMAGE020
不是待求编码的一对生成矩阵和校验矩阵；不论是哪种情况，皆需转入步骤5进一步求解；
步骤5：利用
Figure 77967DEST_PATH_IMAGE020
查找出所有稀疏校验向量
Figure 978926DEST_PATH_IMAGE022
，所有
Figure 666260DEST_PATH_IMAGE022
的集合构成待识别LDPC码的稀疏校验矩阵。
6.根据权利要求5所述的一种实现信号高误码率下的编码识别方法，其特征在于，在步骤5中，基于改进的 Canteaut-Chabaud 算法利用
Figure 994473DEST_PATH_IMAGE020
查找出所有稀疏校验向量
Figure 868888DEST_PATH_IMAGE022
，包括步骤：
初始化：列标号集合
Figure 58692DEST_PATH_IMAGE023
及矩阵
Figure 334953DEST_PATH_IMAGE024
，重量阈值
Figure 834067DEST_PATH_IMAGE025
，空间
Figure 461357DEST_PATH_IMAGE026
中小重量向量的集合
Figure 454852DEST_PATH_IMAGE027
，计数器置零；
步骤 51：计数器加1；将I随机分成两个子集
Figure 851199DEST_PATH_IMAGE028
和
Figure 521214DEST_PATH_IMAGE029
，分别包含
Figure 635801DEST_PATH_IMAGE030
和
Figure 430057DEST_PATH_IMAGE031
个元素；将
Figure 680910DEST_PATH_IMAGE028
和
Figure 521827DEST_PATH_IMAGE029
视为矩阵
Figure 123709DEST_PATH_IMAGE020
行标号的集合，矩阵
Figure 442695DEST_PATH_IMAGE020
则分为
Figure 564366DEST_PATH_IMAGE032
和
Figure 576185DEST_PATH_IMAGE033
两部分，分别由行标号属于
Figure 930943DEST_PATH_IMAGE028
和
Figure 804352DEST_PATH_IMAGE029
的行构成；
步骤 52：随机选取元素个数为
Figure 92114DEST_PATH_IMAGE034
的列标号集合L，满足
Figure 291145DEST_PATH_IMAGE035
；
Figure 602041DEST_PATH_IMAGE036
表示矩阵列标号集合S中去掉集合I的元素后剩下的元素的集合；
步骤53：计算
Figure 262829DEST_PATH_IMAGE032
中任意
Figure 873939DEST_PATH_IMAGE037
行的和向量
Figure 961981DEST_PATH_IMAGE038
，将其在L上的取值
Figure 773554DEST_PATH_IMAGE039
记录在表
Figure 503613DEST_PATH_IMAGE040
中；计算
Figure 703650DEST_PATH_IMAGE033
中任意
Figure 978905DEST_PATH_IMAGE037
行的和向量
Figure 264393DEST_PATH_IMAGE041
，将其在L上的取值
Figure 532563DEST_PATH_IMAGE042
记录在表
Figure 852686DEST_PATH_IMAGE043
中；
步骤 54：根据表
Figure 564421DEST_PATH_IMAGE040
和
Figure 337205DEST_PATH_IMAGE043
，考察所有满足
Figure 143487DEST_PATH_IMAGE044
的
Figure 318116DEST_PATH_IMAGE045
组合，若有
Figure 935174DEST_PATH_IMAGE046
，wt表示向量的汉明重量，w是重量阈值，且有h为向量
Figure 195254DEST_PATH_IMAGE047
和
Figure 805227DEST_PATH_IMAGE048
的和向量，即
Figure 834362DEST_PATH_IMAGE049
，则：
(a)令
Figure 884971DEST_PATH_IMAGE050
，计数器置零；
(b)若
Figure 366767DEST_PATH_IMAGE051
，则令
Figure 780431DEST_PATH_IMAGE052
，然后令
Figure 664074DEST_PATH_IMAGE053
；
步骤 55：若计数器数值达到正整数T，即T次迭代中未能找到新的小重量向量，则算法结束，当算法结束时，找出的所有小重量向量存于集合
Figure 888513DEST_PATH_IMAGE054
中，即被视为待识别LDPC码的稀疏校验向量；若其数值小于T，则随机选取
Figure 857606DEST_PATH_IMAGE055
和
Figure 809381DEST_PATH_IMAGE056
，记集合
Figure 813109DEST_PATH_IMAGE057
，并通过行变换将
Figure 208450DEST_PATH_IMAGE058
化为
Figure 399260DEST_PATH_IMAGE059
，令
Figure 154726DEST_PATH_IMAGE060
且
Figure 747381DEST_PATH_IMAGE061
，回到步骤 51。
7.根据权利要求1所述的一种实现信号高误码率下的编码识别方法，其特征在于，在步骤S10中，在对序列码、Viterbi码或TCM码进行识别包括步骤：先对序列码、Viterbi码或TCM码进行试译码，试译码成功后，再进行编码识别；
在步骤S30中，在序列码、Viterbi码或TCM码的译码成功后，先搜RS同步码，若成功则进行再次译码后进入扰码识别，若否则直接进入进入扰码识别。
8.根据权利要求7所述的一种实现信号高误码率下的编码识别方法，其特征在于，所述序列码校验：对数据进行校验，对校验通过率进行统计，如果超过门限，则视为验证成功；
所述Viterbi码试译：对数据进行试译码，再将译码结果重新编码，并与译码前的数据进行比对，求误码率，如果误码率低于门限，认为验证成功，否则验证失败。
9.根据权利要求7所述的一种实现信号高误码率下的编码识别方法，其特征在于，所述TCM码的识别过程包括步骤：
对输入的信号进行定时解调；
对解调后的信号进行调制判别，提取星座图；
建立星座图的多级状态转移分布统图，根据多级状态转移分布统图，判别是否为TCM信号。
10.根据权利要求1所述的一种实现信号高误码率下的编码识别方法，其特征在于，所述扰码识别：分自同步和伪随机两种，对这两种方式依次进行尝试识别，直到得到识别结果；
针对自同步扰码，根据假定的多项式对数据进行去扰，统计结果数据的0/1不平衡度，如果大于门限，则认为含有该扰码；
对于伪随机扰码，前面的分组码长度即加扰周期，设定一种多项式，设置不同的初态对数据进行去扰，统计结果数据的0/1不平衡度并作出判定。
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