信道编码参数分析是利用接收编码序列,对编码参数进行逆向分析和求解。其目的是在编码参数未知的情况下,为译码恢复信息序列提供必要的参数。它是认知无线电、信号截获分析等领域的关键技术之一。新通信体制和信号处理技术的不断提出和应用,使得实现可靠通信所需的信号发送功率变得越来越低,导致接收信号的微弱性特点越来越突出;而在信号截获分析领域,截获信号通常都是微弱信号。因此,待分析信号常具有较低的信噪比(或较高的误比特率),这就对参数分析方法的容错能力提出了较高要求。本文研究信道编码参数的容错分析技术,寻求提高参数分析容错能力,或者在保持容错能力的前提下降低参数分析运算复杂度的方法。论文首先介绍课题的基础知识。作为背景知识,介绍了课题的应用领域和实际需求;作为理论基础,给出了课题研究所必须具备的信道编译码理论;针对不同的信道编码类型,分别阐述了编码参数分析的国内外研究现状,并总结了其中的特点和不足;基于对研究现状和实际需求的分析,提出了本文的主要研究内容,以及利用解调软判决序列、基于校验关系及软输入软输出(SISO)译码提升参数分析容错能力的基本研究思路。对于信道编码的闭集识别技术,实际应用对其容错能力和复杂度都提出了较高要求。现有的校验关系平均对数似然比(LLR)方法存在复杂度较高、所需门限无法确定等问题。本文提出似然差(LD)的概念,并以LD代替LLR,得到基于校验关系平均LD的闭集识别方法,显著降低了运算复杂度;利用高斯分布理论,推导了平均LD方法的理论识别正确率,并给出了所需门限的设置方法。另外,对于卷积码的闭集识别问题,则提出了基于BCJR译码软输出平均绝对值的识别方法。仿真实验表明,与平均LLR方法相比,该方法可将容错能力提升1至3dB,然而这是以卷积码闭集识别复杂度的提升为代价。虽然现有的卷积码参数分析方法已具有较好的容错性能,但卷积码应用广泛且常用作Turbo码等高性能编码的子码,这对其参数分析容错能力提出了更高要求。本文对现有几种重要的软判决参数分析方法进行了介绍,指出了穷举类方法在容错能力方面的优越性。通过对穷举类方法的参数识别正确率进行理论推导,分析了软判决穷举方法存在的问题,进而提出了基于最小二乘(LS)代价函数的穷举方法。理论分析表明,该LS方法可将卷积码参数分析容错能力进一步提升约1dB,且运算复杂度仍与已有方法保持同一量级。仿真实验充分验证了理论分析的正确性。Turbo码是一类重要的高性能编码,由卷积码和分组随机交织器构成。对于其交织参数分析问题,通过理论推导,给出了为达到给定识别正确率,所需接收数据量的理论下限。针对现有最优方法在参数识别过程中一旦出错,将产生大量无效运算和错误结果的缺点,本文提出了一种简单有效的出错检测方法,解决了其门限设置问题。以出错检测为基础,提出了通过自动纠正错误,使识别过程重新回到正确状态的方法;进而提出将Turbo迭代译码与基于出错检测和自动纠正的参数分析方法相结合的“复合”分析方法。仿真实验表明,该复合分析方法有效提升了Turbo码交织参数分析的容错性能,在已有最优方法的基础上,可将参数分析所需数据量显著降低约1/3,使其更加接近本文所给的理论下限。LDPC码是另一类重要的高性能编码,其开集分析是编码参数分析的难点之一。本文提出构造接收码向量张成线性空间的对偶空间;通过理论分析,给出了为保证该对偶空间中所有稀疏向量皆为LDPC码的稀疏校验向量,所需接收码向量个数的理论下界;进而提出利用一种快速搜索算法,来搜索稀疏校验向量。在无误码的条件下,利用指数分布理论,对该算法迭代次数进行了分析,给出了迭代停止准则。这一新方法克服了已有方法所需数据量大,且要求稀疏校验矩阵具有对角结构的缺点。在有误码条件下,提出了将置信传播(BP)迭代译码与搜索稀疏校验向量相结合的复合分析法。仿真实验表明,新方法能在实际噪声信道下,在可接受的时间内完成实际LDPC码的开集分析,解决了已有方法因复杂度过高或容错能力太弱而无法实用的问题。卷积交织器在实际中广泛应用。现有基于帧同步码的卷积交织参数分析方法具有较好的容错性能,但运算复杂度较高,其运算量集中在基于分段累加的帧同步码周期识别上。本文指出了分段累加方法中存在的大量重复运算,提出通过避免重复运算来得到帧同步码周期的低复杂度识别方法。理论分析和仿真实验证明,新方法可比原方法节省约50%至90%以上的运算量。本文进而提出基于循环解卷积交织来识别卷积交织参数,仿真实验表明,该方法可将容错能力提升至少2dB,并克服了原方法无法识别交织深度起点参数的缺点。