基于码重分布信息熵的线性分组码盲识别方法

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针对线性分组码的一些盲识别方法应用于数据盲识别分析时存在运算较为复杂、容错性一般等问题,结合线性分组码码重分布特征与信息熵的概念和性质,提出了一种基于码重分布信息熵的线性分组码编码参数盲识别方法。在不同的先验知识条件下,该识别方法根据码重分布的非等概性,通过计算码重分布的信息熵,正确地识别出码长或码字起始点,进而可以求解线性分组码的其他编码参数完成识别。该识别方法不仅减少了计算的复杂度,而且提高了容错性能。仿真实验结果表明,识别方法具有有效性。
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