【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及通信，尤其是涉及一种无偏自同步扰码的识别方法及装置。
技术介绍
1、在实际通信系统中，为了确保传输的数据码流中0和1的均衡性，信号发送端会使用线性反馈移位寄存器(lfsr，linear feedback shift register)对发送码流进行扰乱处理，经过扰乱处理的信源信号具有伪随机特性，极大增强了信号传输的保密性，确保了信息被安全地传输；同时，扰乱处理提高了信号的位定时恢复能力，频谱更适用于基带传输。因此，扰码参数识别技术对非合作方信息的获取、密码的破译起着重要的作用。
2、前向纠错码在现代数字通信传输系统的加扰过程中经常被使用，通过在有偏信源中引入冗余来增强抗干扰性，提高通信的质量。针对前向纠错码自同步加扰的问题，目前主要有两种解决办法，一种是对偶向量未知时，解决方法为遍历可能的生成多项式，遍历的多项式正确时对应线性分组码序列；遍历的生成多项式错误时对应随机序列。然后根据线性分组码序列和随机序列的码元的游程特性、矩阵的秩特性等不同的特点，区分线性分组码序列和随机序列，并以此为依据判定正确的生成多项式，缺点是抗误码性能较差，未考虑加扰前为卷积码的情况；另一种是对偶向量已知时，构建代价函数并最小化代价函数求解生成多项式，提升了算法在低snr下的识别性能，但是低snr下的识别性能还有进一步提升的空间。
3、综上所述，目前缺少一种低snr下基于软判决的线性分组码自同步加扰和卷积码自同步加扰的联合识别方法。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一
2、一种无偏自同步扰码的识别方法，其特殊之处在于，包括以下步骤：
3、1)构建线性分组码自同步加扰和卷积码自同步加扰的线性约束方程；
4、2)构建基于软判决的对数条件似然比函数；
5、3)分析对数条件似然比的均值和方差的分布特性，建立二元假设和推导相应的判别门限完成线性分组码自同步加扰和卷积码自同步加扰的识别。
6、优选的，步骤1)中所述构建线性分组码自同步加扰和卷积码自同步加扰的线性约束方程，具体包括以下步骤：
7、(1)构建所述码元序列和对偶向量的二元域累加形式；
8、首先，构造解扰码元序列的系数矩阵如下：
9、
10、式中，{xk}为线性分组码序列或卷积码序列；lfsr的生成多项式阶数为l，反馈多项式系数为ci；为n/n的向下取整，n为码长；
11、假设线性分组码的一个校验向量为h＝(h1,h2,...,hn)，则有：
12、
13、式中，{yk}为加扰的码元序列；
14、抽取系数矩阵中的第j行单独讨论，表示为二元域累加形式为：
15、
16、(2)基于所述二元域累加形式，计算所述码元序列的线性约束方程；
17、以生成多项式系数为未知参量，合并同类项可得：
18、
19、记，
20、
21、则可变换为：
22、
23、考虑起始码元kmin·n-l+1≥1的行，此时的累加和表达式为：
24、
25、此时，的累加和中包含校验向量h所有的元素，kmin此时的取值为为向上取整，生成多项式系数的线性约束方程可变换为：
26、
27、优选的，步骤2)中构建基于软判决的对数条件似然比函数，包括：
28、(1)将所述码元序列的线性约束方程转换为后验概率形式；
29、由码元rj和y的关系可得：
30、
31、式中，系数矩阵的第j行(rj·n-l+1,rj·n-l+1,...,rj·n+1)记为rj；
32、结合定理1，进一步可得：
33、
34、码元后验概率可表示为：
35、
36、式中，zj为接收序列码元y对应的软判决码元；σ为标准差；
37、(2)基于所述码元序列的后验概率形式，计算所述码元序列的软判决的对数条件似然比函数。平均对数条件似然函数为：
38、
39、优选的，步骤3)中所述将分析对数条件似然比的均值和方差的分布特性，建立二元假设和推导相应的判别门限完成线性分组码自同步加扰和卷积码自同步加扰的识别，包括：
40、(1)建立二元假设，并推导二元假设下对数条件似然比的均值和方差的分布特性；
41、建立两种假设：
42、c为错误的生成多项式系数；
43、c为正确的生成多项式系数。
44、根据方差的定义可得：
45、
46、式中，m为抽头数；
47、均值和方差根据期望值的定义可表示如下：
48、
49、
50、(2)利用最小错误判别准测，建立相应的判别门限，完成所述码元序列的加扰参数识别。
51、最小错误准则下的门限为：
52、
53、式中，
54、当截获的扰码序列长度足够大时，有：
55、
56、本专利技术的一种无偏自同步扰码的识别方法，其特征在于，包括：
57、获取单元，用于获取待识别的无偏自同步扰码的码元序列；
58、计算单元，用于计算所述码元序列的对数条件似然比；
59、识别单元，用于分析所述码元序列的对数条件似然比的统计特性和判别门限，完成所述码元序列的参数识别，得到所述码元序列对应的生成多项式。
60、本专利技术提供的一种无偏自同步扰码的识别方法及装置，与基于求解代价函数的识别方法相比，能够获取待识别的无偏自同步扰码的码元序列；并计算所述码元序列的对数条件似然比函数，最终将所述码元序列输入至预设加扰参数识别模型中进行生成多项式的识别。能够有效识别出无偏自同步扰码的生成多项式，此外，本专利技术的这种方式在高低信噪比条件下能够有效提高无偏自同步扰码的识别精度。
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1.一种无偏自同步扰码的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种无偏自同步扰码的识别方法，其特征在于，步骤1)中所述构建线性分组码自同步加扰和卷积码自同步加扰的线性约束方程，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种无偏自同步扰码的识别方法，其特征在于，步骤2)中构建基于软判决的对数条件似然比函数，包括：
4.根据权利要求1所述的一种无偏自同步扰码的识别方法，其特征在于，步骤3)中所述将分析对数条件似然比的均值和方差的分布特性，建立二元假设和推导相应的判别门限完成线性分组码自同步加扰和卷积码自同步加扰的识别，包括：
5.一种无偏自同步扰码的识别方法，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.一种无偏自同步扰码的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种无偏自同步扰码的识别方法，其特征在于，步骤1)中所述构建线性分组码自同步加扰和卷积码自同步加扰的线性约束方程，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种无偏自同步扰码的识别方法，其特征在于，步骤2)中构建基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：钟兆根，谭继远，金堃，谢存祥，于柯远，夏沭涛，
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：
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