本文關鍵詞：循環(huán)碼參數(shù)的盲識別研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為了降低通信信道中噪聲、衰落等干擾對通信系統(tǒng)的影響,提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?通常會采用信道編碼技術,從而降低誤碼率,實現(xiàn)穩(wěn)定通信。隨著信道編碼技術的廣泛應用,信道編碼的盲識別問題日益顯著。其目的是僅根據(jù)截獲的數(shù)據(jù)流,在僅有少量甚至無任何先驗信息的情況下識別出截獲數(shù)據(jù)流的編碼體制和編碼參數(shù),因此,信道編碼盲識別技術在信息截獲、非協(xié)作通信以及智能通信等領域具有重要的理論意義和實際的應用價值。本文主要針對循環(huán)碼參數(shù)的盲識別問題展開研究。首先,簡要介紹了數(shù)字通信中信道編碼的理論知識、編碼識別的數(shù)學模型以及識別參數(shù),為后續(xù)章節(jié)循環(huán)碼盲識別算法的闡述奠定了基礎。其次,對現(xiàn)有循環(huán)碼算法進行總結并得出各自算法的優(yōu)缺點及適用對象,進而根據(jù)僅在數(shù)據(jù)挖掘中出現(xiàn)的特征—相似性度量函數(shù),利用實際序列與隨機序列的碼重概率分布差異較大的特性識別出碼長、起始點。最后根據(jù)碼字多項式與生成多項式的關系設定判決門限的方式求解生成矩陣,從而完成對循環(huán)碼的半盲識別。碼重相似性度量函數(shù)的算法簡單易懂,仿真結果表明該算法在0.01的誤碼率下對各種碼長的識別率可達到%90以上。在碼重相似性度量函數(shù)算法的啟發(fā)下,通過理論改進和試驗仿真,利用相似性度量函數(shù)與斯皮爾曼等級相關系數(shù)進行融合識別碼長、起始點;并利用伽羅華域的傅里葉變換識別生成多項式,有效解決了循環(huán)碼的全盲識別問題。最后針對循環(huán)碼的特殊碼—BCH碼進行研究:根據(jù)實際序列循環(huán)移位前后碼字的最大公約式,其階數(shù)概率分布相對于隨機序列而言,分布差異較大,根據(jù)此特性,提出一種基于變異系數(shù)識別碼長的算法;其次,構造階數(shù)分布概率的和函數(shù)識別起始點并根據(jù)階數(shù)分布的最大值識別生成多項式,實現(xiàn)了BCH碼的盲識別。該算法簡單易行,在誤碼率為0.02的條件下對中短碼的識別效果較好,容錯性較強。
【關鍵詞】：信道編碼技術 循環(huán)碼 BCH碼 盲識別 誤碼率
【學位授予單位】：河北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN911.22
【目錄】：

• 摘要5-6
• abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 信道編碼概述10-12
• 1.2 研究意義及發(fā)展現(xiàn)狀12-14
• 1.2.1 研究意義12-13
• 1.2.2 國內外研究發(fā)展現(xiàn)狀13-14
• 1.3 論文主要工作和結構安排14-16
• 1.3.1 主要工作14
• 1.3.2 結構安排14-16
• 第2章 信道編碼的理論基礎16-25
• 2.1 有限域的基本知識16-18
• 2.1.1 群16
• 2.1.2 環(huán)16-17
• 2.1.3 域17
• 2.1.4 域上的多項式17-18
• 2.2 信道編碼的盲識別18-21
• 2.2.1 信道編碼的分類18-19
• 2.2.2 盲識別的數(shù)學模型19-20
• 2.2.3 識別參數(shù)20-21
• 2.3 循環(huán)碼21-24
• 2.3.1 循環(huán)碼的基本概念21-23
• 2.3.2 循環(huán)碼的相關參數(shù)23-24
• 2.4 BCH碼24
• 2.5 本章小結24-25
• 第3章 基于碼重相似度的循環(huán)碼識別算法25-45
• 3.1 引言25
• 3.2 相關概念和性質25-26
• 3.3 基于數(shù)據(jù)挖掘中相似性度量函數(shù)的循環(huán)碼半盲識別算法26-35
• 3.3.1 碼長與起始點的識別算法26-29
• 3.3.2 生成多項式的識別描述29-30
• 3.3.3 仿真實驗分析30-34
• 3.3.4 容錯性比較分析34-35
• 3.4 一種改進的循環(huán)碼全盲識別算法35-43
• 3.4.1 算法描述35-36
• 3.4.2 仿真驗證分析36-42
• 3.4.3 容錯性比較分析42-43
• 3.5 本章小結43-45
• 第4章 基于最大公約式階數(shù)的概率分布識別BCH碼的算法45-57
• 4.1 引言45
• 4.2 相關概念性質45-46
• 4.3 算法描述46-50
• 4.3.1 變異系數(shù)識別碼長46-48
• 4.3.2 階數(shù)概率和函數(shù)識別起始點48-49
• 4.3.3 生成多項式的識別49-50
• 4.4 仿真驗證分析50-53
• 4.5 性能分析53-56
• 4.6 本章小結56-57
• 第5章 總結與展望57-59
• 5.1 全文總結57
• 5.2 未來展望57-59
• 參考文獻59-64
• 致謝64-65
• 攻讀學位期間取得的科研成果65

  本文關鍵詞：循環(huán)碼參數(shù)的盲識別研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：296004