一种误码条件下极化码的参数识别方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种误码条件下极化码的参数识别方法及系统。所述方法包括利用截获的比特序列和设定遍历的码长范围构造极化码码字矩阵；根据所述极化码码字矩阵确定克罗内克积幂矩阵；依次剔除所述克罗内克积幂矩阵中的行数据，并利用每次剔除的行数据后的克罗内克积幂矩阵确定对应的对偶矩阵；根据所述对偶矩阵和所述极化码码字矩阵判断当前剔除的行数据是信息比特位置或冻结比特位置；统计当前遍历的码长和当前所有确定的所述信息比特位置确定所述当前遍历的码长对应的码率；根据所述最小码率对应的遍历的码长和所述最小码率对应的信息比特位置进行极化码的参数识别；本发明专利技术实现了极化码的参数的正确识别。

【技术实现步骤摘要】
一种误码条件下极化码的参数识别方法及系统
本专利技术涉及信道编码识别领域，特别是涉及一种误码条件下极化码的参数识别方法及系统。
技术介绍
为对抗信道噪声的干扰，信道编码技术被广泛用于用现代数字通信系统中，同时随着信道编码理论的快速发展，一系列性能接近于香农极限的编码方式，如Turbo码、LDPC码以及极化码等被发现，且这些编码已经广泛应用于5G移动通信或是卫星通信之中。对于非合作通信方而言，信道编码盲识别一直都是研究热点，目前针对编码识别的文献，还主要集中于代数结构编码、卷积码、Turbo码以及LDPC码，而单独针对极化码识别的文献还未见报道，所以在高误码率条件极化码参数识别问题对于编码识别领域而言，是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种误码条件下极化码的参数识别方法及系统，实现极化码的参数的正确识别。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种误码条件下极化码的参数识别方法，包括：利用截获的比特序列和设定遍历的码长范围构造极化码码字矩阵；根据所述极化码码字矩阵确定克罗内克积幂矩阵；依次剔除所述克罗内克积幂矩阵中的行数据，并利用每次剔除的行数据后的克罗内克积幂矩阵确定对应的对偶矩阵；根据所述对偶矩阵和所述极化码码字矩阵判断当前剔除的行数据是信息比特位置或冻结比特位置；统计当前遍历的码长和当前所有确定的所述信息比特位置确定所述当前遍历的码长对应的码率，直至确定完所述设定遍历的码长范围内所有遍历的码长对应的码率；>根据所述最小码率对应的遍历的码长和所述最小码率对应的信息比特位置进行极化码的参数识别；所述极化码的参数包括码长、信息比特位置以及冻结比特位置。可选的，所述依次剔除所述克罗内克积幂矩阵中的行数据，并利用每次剔除的行数据后的克罗内克积幂矩阵确定对应的对偶矩阵，具体包括：利用公式确定每次剔除的行数据后的克罗内克积幂矩阵确定对应的对偶矩阵；其中，Hi为第i次剔除的行数据后的克罗内克积幂矩阵确定对应的对偶矩阵，为Hi的转置，Si为列变换矩阵，P(n-1)×1满足条件为：Ri·Qi·Si＝[I(n-1)×(n-1)|P(n-1)×1]，其中，Ri为行变换矩阵，Qi为剔除第i行后的克罗内克积幂矩阵，I(n-1)×(n-1)为(n-1)×(n-1)单位矩阵。可选的，所述根据所述对偶矩阵和所述极化码码字矩阵判断当前剔除的行数据是信息比特位置或冻结比特位置，具体包括：根据所述对偶矩阵和所述极化码码字矩阵确定统计量和判决门限；判断所述统计量是否小于所述判决门限；若所述统计量小于所述判决门限，则确定所述当前剔除的行数据是信息比特位置，并进行下一剔除的行数据的判断；若所述统计量不小于所述判决门限，则确定所述当前剔除的行数据是冻结比特位置，并进行下一剔除的行数据的判断。可选的，所述统计当前遍历的码长和当前所有确定的所述信息比特位置确定所述当前遍历的码长对应的码率，直至确定完所述设定遍历的码长范围内所有遍历的码长对应的码率，具体包括：根据当前所有确定的所述信息比特位置与所述当前遍历的码长的比值确定所述当前遍历的码长对应的码率。一种误码条件下极化码的参数识别系统，包括：极化码码字矩阵构造模块，用于利用截获的比特序列和设定遍历的码长范围构造极化码码字矩阵；克罗内克积幂矩阵确定模块，用于根据所述极化码码字矩阵确定克罗内克积幂矩阵；对偶矩阵确定模块，用于依次剔除所述克罗内克积幂矩阵中的行数据，并利用每次剔除的行数据后的克罗内克积幂矩阵确定对应的对偶矩阵；比特位置确定模块，用于根据所述对偶矩阵和所述极化码码字矩阵判断当前剔除的行数据是信息比特位置或冻结比特位置；码率确定模块，用于统计当前遍历的码长和当前所有确定的所述信息比特位置确定所述当前遍历的码长对应的码率，直至确定完所述设定遍历的码长范围内所有遍历的码长对应的码率；极化码的参数识别模块，用于根据所述最小码率对应的遍历的码长和所述最小码率对应的信息比特位置进行极化码的参数识别；所述极化码的参数包括码长、信息比特位置以及冻结比特位置。可选的，所述对偶矩阵确定模块具体包括：对偶矩阵确定单元，用于利用公式确定每次剔除的行数据后的克罗内克积幂矩阵确定对应的对偶矩阵；其中，Hi为第i次剔除的行数据后的克罗内克积幂矩阵确定对应的对偶矩阵，为Hi的转置，Si为列变换矩阵，P(n-1)×1满足条件为：Ri·Qi·Si＝[I(n-1)×(n-1)|P(n-1)×1]，其中，Ri为行变换矩阵，Qi为剔除第i行后的克罗内克积幂矩阵，I(n-1)×(n-1)为(n-1)×(n-1)单位矩阵。可选的，所述比特位置确定模块具体包括：统计量和判决门限确定单元，用于根据所述对偶矩阵和所述极化码码字矩阵确定统计量和判决门限；第一判断单元，用于判断所述统计量是否小于所述判决门限；信息比特位置确定单元，用于若所述统计量小于所述判决门限，则确定所述当前剔除的行数据是信息比特位置，并进行下一剔除的行数据的判断；冻结比特位置确定单元，用于若所述统计量不小于所述判决门限，则确定所述当前剔除的行数据是冻结比特位置，并进行下一剔除的行数据的判断。可选的，码率确定模块具体包括：码率确定单元，用于根据当前所有确定的所述信息比特位置与所述当前遍历的码长的比值确定所述当前遍历的码长对应的码率。根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：本专利技术所提供的一种误码条件下极化码的参数识别方法及系统，通过遍历可能的码长值，构建出码字矩阵和克罗内克积矩阵，然后遍历疑似信息比特位置，剔除对应于克罗内克积矩阵中的向量行，求解校验向量；其次基于最小错误判决准则，求解出信息比特位置的判决门限，从而估计出该遍历码长下的码率以及信息比特位置；识别的码长即为最小码率所对应的最小码长，同时识别出该码长下信息比特的位置，最终完成参数的识别。在有误码条件下，本专利技术能够完成极化码参数的正确识别，并且具有较强的容错性，在误码率为10-3量级，码长为1024条件下，参数识别率能够达到95％以上，本专利技术计算复杂度仅与遍历最大码长与截获的数据量成线性关系。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术所提供的一种误码条件下极化码的参数识别方法流程示意图；图2为本专利技术所提供的一种误码条件下极化码的参数识别方法原理示意图；图3为本专利技术所提供的一种误码条件下极化码的参数识别系统结构示意图；图4为无噪声环境下极化码参数识别结果示意图；图5为有噪声环境下极化码参数识别结果示意图；图6为码长对算法性能的影响示意图；图7为不同截获本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种误码条件下极化码的参数识别方法，其特征在于，包括：/n利用截获的比特序列和设定遍历的码长范围构造极化码码字矩阵；/n根据所述极化码码字矩阵确定克罗内克积幂矩阵；/n依次剔除所述克罗内克积幂矩阵中的行数据，并利用每次剔除的行数据后的克罗内克积幂矩阵确定对应的对偶矩阵；/n根据所述对偶矩阵和所述极化码码字矩阵判断当前剔除的行数据是信息比特位置或冻结比特位置；/n统计当前遍历的码长和当前所有确定的所述信息比特位置确定所述当前遍历的码长对应的码率，直至确定完所述设定遍历的码长范围内所有遍历的码长对应的码率；/n根据所述最小码率对应的遍历的码长和所述最小码率对应的信息比特位置进行极化码的参数识别；所述极化码的参数包括码长、信息比特位置以及冻结比特位置。/n

【技术特征摘要】
1.一种误码条件下极化码的参数识别方法，其特征在于，包括：
利用截获的比特序列和设定遍历的码长范围构造极化码码字矩阵；
根据所述极化码码字矩阵确定克罗内克积幂矩阵；
依次剔除所述克罗内克积幂矩阵中的行数据，并利用每次剔除的行数据后的克罗内克积幂矩阵确定对应的对偶矩阵；
根据所述对偶矩阵和所述极化码码字矩阵判断当前剔除的行数据是信息比特位置或冻结比特位置；
统计当前遍历的码长和当前所有确定的所述信息比特位置确定所述当前遍历的码长对应的码率，直至确定完所述设定遍历的码长范围内所有遍历的码长对应的码率；
根据所述最小码率对应的遍历的码长和所述最小码率对应的信息比特位置进行极化码的参数识别；所述极化码的参数包括码长、信息比特位置以及冻结比特位置。


2.根据权利要求1所述的一种误码条件下极化码的参数识别方法，其特征在于，所述依次剔除所述克罗内克积幂矩阵中的行数据，并利用每次剔除的行数据后的克罗内克积幂矩阵确定对应的对偶矩阵，具体包括：
利用公式确定每次剔除的行数据后的克罗内克积幂矩阵确定对应的对偶矩阵；其中，Hi为第i次剔除的行数据后的克罗内克积幂矩阵确定对应的对偶矩阵，为Hi的转置，Si为列变换矩阵，P(n-1)×1满足条件为：Ri·Qi·Si＝[I(n-1)×(n-1)|P(n-1)×1]，其中，Ri为行变换矩阵，Qi为剔除第i行后的克罗内克积幂矩阵，I(n-1)×(n-1)为(n-1)×(n-1)单位矩阵。


3.根据权利要求1所述的一种误码条件下极化码的参数识别方法，其特征在于，所述根据所述对偶矩阵和所述极化码码字矩阵判断当前剔除的行数据是信息比特位置或冻结比特位置，具体包括：
根据所述对偶矩阵和所述极化码码字矩阵确定统计量和判决门限；
判断所述统计量是否小于所述判决门限；
若所述统计量小于所述判决门限，则确定所述当前剔除的行数据是信息比特位置，并进行下一剔除的行数据的判断；
若所述统计量不小于所述判决门限，则确定所述当前剔除的行数据是冻结比特位置，并进行下一剔除的行数据的判断。


4.根据权利要求1所述的一种误码条件下极化码的参数识别方法，其特征在于，所述统计当前遍历的码长和当前所有确定的所述信息比特位置确定所述当前遍历的码长对应的码率，直至确定完所述设定遍历的码长范围内所有遍历的码长对应的码率，具体包括：
根据当前所有确定的所述信息比特位置与所述当前遍历的码长的比值确定所述当前遍历的码长对应的码率。
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【专利技术属性】
技术研发人员：吴昭军，张立民，钟兆根，但波，金堃，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军航空大学，
类型：发明
国别省市：山东;37