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一种线性分组码参数的全盲识别算法
  • ISSN号:1002-8692
  • 期刊名称:《电视技术》
  • 时间:0
  • 分类:TN911.22[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室,重庆400065
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61371164);重庆市市级重点实验室建设项目(CSTC2009CA2003);重庆市杰出青年基金项目(CSTC2011jjjq40002);重庆市教育委员会科研项目(KJ130524);重庆市研究生科研创新项目(CYS14140)
中文摘要:

提出了一种基于迭代列消元法的线性分组码参数全盲识别算法。该方法首先对截获二进制码流构造截获矩阵,然后对截获矩阵进行迭代列消元法,利用相关列的归一化数目最大值来识别码字长度和同步时刻。同时,对截获矩阵进行迭代列消元法后的矩阵,选取其中一个小矩阵窗内相关列都是全零列,将其对应的转移矩阵中的列向量横向放入校验矩阵,完成校验矩阵的识别。此外,根据相关列和独立列中的码元0的比例减去1的比例的统计特性差异,提出了判别相关列和独立列的门限。仿真结果证明,在误码率为0.01时,该文算法仍能取得很好的效果。

英文摘要:

In order to solve the blind identification problem of linear block code, an iterative column elimination algorithm is proposed in this paper. First of all, a matrix is filled with intercepted bit stream received from binary symmetric channel, and then an iterative column elimination algorithm is introduced which attempts to eliminate parity bits in codewords of noisy data. Second, the length and synchronization of codewords are estimated when the normalized number of dependent column reaches the maximum. Third, After an iterative column elimination algorithm is applied in the intercepted matrix made of the right length and synchronization, we choose a window whose dependent columns is all zeros column, so the corresponding column in the transition matrix is placed in parity-check matrix. What is more, the threshold is introduced, according to the statistical characteristics differences between dependent column and independent column theoretically. Finally, the simulation results show that the probability of correct recognition in the proposed algorithm is good when the bit error rate is one percent.

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期刊信息
  • 《电视技术》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:电视电声研究所
  • 主编:许盈(执行主编)
  • 地址:北京市朝阳区酒仙桥北路乙7号
  • 邮编:100015
  • 邮箱:tvea@263.net.cn; dsss@chinajournal.net.cn
  • 电话:010-59570246
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8692
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2123/TN
  • 邮发代号:2-354
  • 获奖情况:
  • 第三届国家期刊奖百种重点期刊、中国期刊方阵双百...
  • 国内外数据库收录:
  • 美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,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)
  • 被引量:12712