【摘 要】
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随着现代通信技术的不断发展,信道编码技术应用的场景也越来越广泛,于是信道编码参数盲识别技术也随之成为信道编码领域中的研究热点。信道编码参数盲识别技术的主要目标是将信道中截获的数据在无先验信息的情况下识别出信道编码参数。极化码是一种理论上能够达到香农极限且应用十分广泛的信道编码方案,但目前针对极化码的盲识别研究成果非常少。因此本文将重点围绕极化码参数的盲识别算法进行研究,主要工作如下:（1）针对极化
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随着现代通信技术的不断发展,信道编码技术应用的场景也越来越广泛,于是信道编码参数盲识别技术也随之成为信道编码领域中的研究热点。信道编码参数盲识别技术的主要目标是将信道中截获的数据在无先验信息的情况下识别出信道编码参数。极化码是一种理论上能够达到香农极限且应用十分广泛的信道编码方案,但目前针对极化码的盲识别研究成果非常少。因此本文将重点围绕极化码参数的盲识别算法进行研究,主要工作如下:（1）针对极化码参数盲识别问题,研究了基于余弦相似度的极化码参数盲识别方法。该方法首先利用高斯消元法对截获比特流构造的分析矩阵进行消元处理;并通过遍历分析矩阵列数的方式计算消元后分析矩阵和随机二元矩阵的余弦相似度,再根据最小值识别出码长;利用码长再次构造分析矩阵并进行高斯消元,然后通过最小错误判决门限识别出校验向量;最后通过生成矩阵与校验矩阵的约束关系识别出信息比特位。（2）针对目前极化码参数盲识别算法对码长识别容错性差、计算量大的问题,本文研究了一种基于信息矩阵估计的极化码参数盲识别算法。该算法首先利用极化码的生成矩阵与码字矩阵得到估计的信息矩阵;然后通过遍历码长的方式计算估计信息矩阵的零均值比,并根据最大值识别出码长;再根据码长得到估计信息矩阵,利用矩阵各列的统计特性的差异得到判决门限;并根据门限识别出信息比特位数以及位置分布。（3）针对现有极化码参数盲识别算法识别容错性差的问题,本文研究了一种基于分块译码的极化码参数盲识别算法。该算法首先给出了两个关于极化码分段编码的定义,根据定义将码字矩阵进行分块;然后利用生成矩阵与平均对数似然比（Log Likelihood Ratio,LLR）识别出分块矩阵的信息比特位置分布;再利用置信度传播（Belief Propagation,BP）译码算法得到分块信息矩阵,并利用克罗内克积矩阵得到特征矩阵;最后利用归一化列重识别出信息比特位置、位数和码长。
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