【摘 要】
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针对循环码参数的全盲识别问题,利用实际序列与随机序列码重分布差异最大的特性,提出了基于数据挖掘中的相似性度量函数与统计学中的斯皮尔曼等级相关系数进行融合来识别码长
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针对循环码参数的全盲识别问题,利用实际序列与随机序列码重分布差异最大的特性,提出了基于数据挖掘中的相似性度量函数与统计学中的斯皮尔曼等级相关系数进行融合来识别码长和起始点的方法,在此基础上,利用有限域同构的原理,选取码重概率最大的码字进行伽罗华域的傅里叶变换来识别生成多项式,实现了对循环码的全盲识别。理论分析及仿真实验表明,该算法简单易行,容错性较强,在误码率为0.01的条件下对中短码的识别效果较好。
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