[發明專利]基于碼重分布的自同步擾碼盲識別方法

有效

• 申請號: 201210143187.1
• 申請日: 2012-05-10
• 公開（公告）號: CN102710282A
• 公開（公告）日: 2012-10-03
• 發明（設計）人: 廖紅舒;袁葉;甘露;李立萍;李萬春
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: H04B1/7073
• 分類號: H04B1/7073
• 代理公司: 電子科技大學專利中心 51203
• 代理人: 李明光

1.基于碼重分布的自同步擾碼盲識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

a、從接收數據中選取一段數據作為測試序列；

b、從本原多項式集合中逐一取出待測的多項式進行測試：

b1、將測試序列依次輸入抽取處理模型，抽取處理模型按當前多項式抽取并輸出碼字，將每次輸出的碼字作為當前多項式的碼字集合；

b2、計算碼字集合中各碼字的漢明重量；通過統計當前多項式的碼字集合中各漢明重量下碼字個數，得到當前多項式的實際碼重分布概率；

b3、計算并存儲當前多項式的實際碼重分布概率與當前多項式的理論概率分布之間的歸一化歐幾里德距離；

c、完成本原多項式集合中所有待測的多項式的測試完畢之后，將最大的歸一化歐幾里德距離所對應的多項式作為自同步擾碼多項式，對接收到的數據進行解擾。

2.如權利要求1所述基于碼重分布的自同步擾碼盲識別方法，其特征在于，步驟b1的具體步驟為：

①在本原多項式集中選擇一個待測的多項式r為當前多項式包含的項數個數，i_j表示多項式中第j個元素x所對應的指數，j∈{1,…,r}；初始化k=i_r，將測試序列{y_k}前i_r+1個比特按照的順序依次輸入抽取處理模型，然后按照多項式的抽頭關系抽取相應比特，輸出碼字并將碼字Zk放入碼字集合{Z_k}；

②更新k＝k+1，判斷，是否k＝N，N為測試序列長度，如是，進入步驟③，如否，則將抽取處理模型中的數據均右移1比特，從左將輸入抽取處理模型，再然后按照多項式的抽頭關系抽取后輸出碼字并將碼字Z_k放入碼字集合{Z_k}，返回步驟②；

③將抽取處理模型中的數據均右移1比特，從左將輸入抽取處理模型，再然后按照多項式的抽頭關系抽取后輸出碼字并將碼字Z_k放入碼字集合{Z_k}，最終得到當前多項式的碼字集合。

3.如權利要求1所述基于碼重分布的自同步擾碼盲識別方法，其特征在于，步驟b2中通過統計當前多項式的碼字集合中各漢明重量下碼字個數，得到當前多項式的實際碼重分布概率的具體方法是：

統計出碼字中非0碼元的個數為該碼字的漢明重量W(Z_k)，其中，r為當前多項式包含的項數個數。

4.如權利要求3所述基于碼重分布的自同步擾碼盲識別方法，其特征在于，步驟b2中得到當前多項式的實際碼重分布概率的具體方法是：

從0至r統計碼字集合{Z_k}中漢明重量等于i(i＝0,1,…,r)的碼字數目A_i，最終得到碼字集合{Z_k}的碼重分布{A₀,A_i,…,A_r}；

計算碼字集合{Z_k}的碼重分布概率P_i是重量為i的碼字在集合{Z_k}中出現的概率，M為碼字集合中碼字的總數。

5.如權利要求4所述基于碼重分布的自同步擾碼盲識別方法，其特征在于，步驟b3具體為：

當前多項式的實際碼重分布概率與預存儲的當前多項式的理論概率分布之間的歸一化歐幾里德距離d_Ecu為：其中P_i,i＝0,1,…,r是實際碼重分布概率，Q_i,i＝0,1,…,r是理論概率分布，相應的理論概率分布為即為當前多項式理論上碼字的碼重為i的概率。

6.如權利要求1所述基于碼重分布的自同步擾碼盲識別方法，其特征在于，所述待測的多項式為本原多項式集合中3到60階的3項式和5項式。