【摘 要】
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在非合作通信和智能通信领域,经常需要在不知道信道编码参数的情况下进行信道解码,从而获取接收的数据。这就需要对信道编码进行参数盲识别。Turbo码作为一种性能优异的编码
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在非合作通信和智能通信领域,经常需要在不知道信道编码参数的情况下进行信道解码,从而获取接收的数据。这就需要对信道编码进行参数盲识别。Turbo码作为一种性能优异的编码方式,应用于深空通信、卫星通信、移动通信等领域,因此对它的参数盲识别进行研究具有很大的意义。Turbo码应用最为广泛的结构是并行级联(PCCC)结构。本文致力于研究针对于该编码结构的具有广泛适用性的识别方法,以及减少识别过程中对于先验知识的依赖性。此前的盲识别研究缺乏对Turbo码参数进行整体的、大适用范围的识别成果。尤其以交织深度的适应性最低,基本都局限在200甚至更小的深度。本文为了弥补这种适用范围的不足,在两个方面进行了研究:(1)提出了一种基于编码器自归零特性的识别算法。该方法快速、直接的求解编码器归零比特和起始比特的位置,不受交织深度、编码器生成多项式等参数的影响。该方法可识别数百种生成多项式,并且支持两路分量码在相同约束长度下自由组合;支持1/3,1/4,1/5,1/6等多种码率的部分情况;可适应180到2000范围或更大的交织深度,理论上识别成功率不会因交织深度增加而下降;在千分之一比特误码率的情况下可以达到90%以上的识别成功率。此方法扩大了可识别的范围,尤其是在交织深度方面。(2)提出了在非归零结构下对参数假设值进行快速遍历的两种思路。一是大步长搜索。利用在遍历交织起点的时候,解交织识别算法性能会有起伏的特点,可以将遍历次数缩小。性能的提升与所用卷积码的约束长度相关。二是利用维特比译码的交织深度与起点识别,可以在遍历交织起点与深度的时候,以维特比译码作为核心运算来验证假设值的正确与否,而不是多次进行解交织,以此来减少运算量。
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