在非协作通信领域,接收方为了能够精确地获取发送方发送的信息源码,需要通过对接收的数据作信道编码方式的分析,识别发送方所用的信道编码方式,然后反过来再用这些识别出的信息去对接收的信息数据译码,还原一系列的信息源码。Turbo码当前广泛应用于各种通信协议中,然而对于Turbo码的盲识别研究还有很多问题要解决,本文针对Turbo码交织器的盲识别技术开展了相关研究,主要工作如下:(1)针对已有的Cote算法和Cluzeau算法,分析得出Cote算法复杂度较低,但抗误码性能较差,而Cluzeau算法复杂度高,但抗误码性能较好。之后在Cote算法的基础上进行算法改进,通过将软信息比特引入到盲识别算法中,提出一种基于软比特特征向量的Turbo码交织器盲识别算法。理论分析和仿真实验表明,该算法在复杂度、抗误码性能上相较Cluzeau算法都有较大的提升,并且继承了软信息比特的优点,在低信噪比环境下更能发挥其优势。(2)研究了GNU Radio平台的整个通信系统结构,包括发射端和接收端。在GNU Radio平台基础上,编写了Turbo码交织器盲识别算法模块以及星座图软信息判决模块,并且结合USRP硬件,对所提的基于软比特特征向量的Turbo码交织器识别算法进行了真实环境下的实验,验证了算法在真实环境中的可实现性。