[发明专利]一种(n,1,v)卷积码生成多项式的盲识别方法

说明书

本发明属于通信技术领域，具体的说是一种(n,1,v)卷积码生成多项式的盲识别方法。本发明通过对接收数据矩阵经过高斯行消元之后的秩进行判断，若满秩则更换数据矩阵，当秩亏时计算解向量与测试矩阵的乘积，再对乘积的重量进行门限检测实现了校验向量的求解，进而完成生产多项式的识别。本发明的方法无论存储级数v是否已知，都能完成(n,1,v)卷积码生成多项式的盲识别，并且对于大存储级数的卷积码，只要数据量足够，仍然有较好的识别效果。

技术领域

本发明属于通信技术领域，具体的说是一种(n,1,v)卷积码生成多项式的盲识别方法。

背景技术

Elias在1955年时最早引入了卷积码，因其独特的性能立即得到各方面的重视。1967年Viterbi构造的最大似然译码算法，使卷积码能够在深空通信、移动通信等现代通信中扮演重要角色。因为卷积码优秀的纠错性能，广泛在级联码中使用，如在上世纪九十年代发现的Turbo码等。目前W-CDMA、CCSDS、IEE802.11等无线通信标准中均大量应用了卷积码。

通信技术的快速发展，使信道编码识别领域得到越来越多的重视，卷积码作为一种重要的信道编码，其参数估计具有重要的研究价值。总结国内外公开发表的文献资料来看，目前的(n,1,v)卷积码的生成多项式识别方法主要有矩阵高斯消元法、walsh-hadamard变换法、建立关键模方程的双合冲算法等。其中walsh-hadamard变换法的抗误码性能最好，即使在7％的高误率下，生成多项式为(171,133)的(2,1,6)卷积码生成多项式识别率超过80％。但是对于(2,1,v)的卷积码，walsh-hadamard变换法的空间复杂度为2^4(v+1)，计算时占用的存储空间随着存储级数v指数增加，当v＝15时，空间复杂度为2⁶⁴约1.85×10¹⁹，一般的计算机已经难以进行计算。所以walsh-hadamard变换法的适用范围受存储级数的限制，当存储级数超过15基本不在适用。其它方法也难以识别存储级数v20的卷积码。

为了解决识别算法对存储级数的适应范围，本发明提出了一种(n,1,v)卷积码生成多项式盲识别方法，虽然相较于walsh-hadamard变换法抗误码性能有所下降，但大大拓宽了对卷积码存储级数的适应范围，对(4,1,61)卷积码仍然能够完成识别。

发明内容

本发明的目的，就是利用接收数据，完成(n,1,v)卷积码的生成多项式的盲识别。本发明通过对接收数据矩阵经过高斯行消元之后的秩进行判断，若满秩则更换数据矩阵，当秩亏时计算解向量与测试矩阵的乘积，再对乘积的重量进行门限检测实现了校验向量的求解，进而完成生产多项式的识别。在本发明中，具体给出了存储级数v已知和未知情况下的识别生成多项式的解决方案。

本发明针对的是1/n码率的卷积码，其中n≥2。在介绍n2的(n,1,v)卷积码识别方法之前，先给出(2,1,v)卷积码生成多项式的盲识别方法，因为1/n码率的卷积码可以看成是n-1个1/2码率卷积码的组合，如图1所示。换句话说，识别(n,1,v)卷积码生成多项式的问题可以归结为做n-1次(2,1,v)码率卷积码生成多项式盲识别问题。

本发明的具体实施步骤如下：

S1：对待识别的(n,1,v)卷积码的码率n和存储级数v进行判断:

如果n＝2，并且存储级数v已知，则进入步骤S11；

如果n＝2，并且存储级数v未知，则进入步骤S2；

如果n2，则进入步骤S3；

S11：初始化i＝0，利用卷积码接收数据C＝{c₁,c₂,c₃,…c_N}的第2i+1比特到第6m+2i-2比特，即共6m-2比特构造系数矩阵A，其中m＝v+1：