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高误码(2,1,m)卷积码盲识别
  • ISSN号:0254-0037
  • 期刊名称:《北京工业大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国空间技术研究院通信卫星事业部,北京100094, [2]中国电子科技集团公司第五十四研究所,石家庄050081
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60773003).
中文摘要:

针对信道编码的盲识别问题,提出了高误码率下(2,1,m)卷积码的盲识别方法.首先给出了盲识别的数学模型,进而通过容错矩阵分解来求解线性含错方程,证明了通过对截获码序列进行容错矩阵分解可以解决卷积码的盲识别问题.这是一个全新的研究课题,在智能通信、信息截获、密码分析等领域有重要的应用.仿真实验表明,该算法可以对高误码率的卷积码进行有效的识别.

英文摘要:

In order to solve the problem of the blind recognition of channel coding, a method of blind recognition of (2,1 ,m) convolution coding in the high error rate condition is proposed. Firstly, the mathematical model of the blind recognition is given, and then the linear error equation is solved though the decomposition of fault- tolerant matrix. The authors show that decomposing the fault-tolerant matrix of the intercepted codes can be used to solve the problem of blind recognition of convolution coding, which is a novel important research topic in adaptive communication, information interception and cryptanalysis. The simulation experiments show the proposed method can recognize the convolution coding parameters in the high error rate condition effectively.

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期刊信息
  • 《北京工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:北京市教委
  • 主办单位:北京工业大学
  • 主编:卢振洋
  • 地址:北京市朝阳区平乐园100号
  • 邮编:100124
  • 邮箱:xuebao@bjut.edu.cn
  • 电话:010-67392535
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-0037
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2286/T
  • 邮发代号:2-86
  • 获奖情况:
  • 中国高等学校自然科学学报优秀学报二等奖,北京市优秀期刊,华北5省市优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
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