针对目前删余型Turbo码分量编码器盲识别问题,该文提出一种针对此码的改进型监督矩阵匹配算法。由于Turbo码在编码过程中进行了删余操作,接收端无法获得完整的递归系统卷积码(Recursive System Code,RSC)码字,传统的盲识别方法就不适用...针对目前删余型Turbo码分量编码器盲识别问题,该文提出一种针对此码的改进型监督矩阵匹配算法。由于Turbo码在编码过程中进行了删余操作,接收端无法获得完整的递归系统卷积码(Recursive System Code,RSC)码字,传统的盲识别方法就不适用于删余型Turbo码的识别。于是该算法在识别序列的构造上进行了改进,针对Turbo码在删余位上的码字与对应的RSC码有所区别的情况,将该位上的码字视为‘0’和‘1’等概率出现的误码,从而对删余位进行归零处理并选取合适的截取序列进行匹配度计算,根据最后匹配度的总分布情况对删余型Turbo码分量编码器的参数进行识别。仿真结果表明针对码长为256,码率为1/2的删余型Turbo码,在最大误比特率不超过0.033的情况下正确识别率能保持在80%以上。展开更多
文摘针对目前删余型Turbo码分量编码器盲识别问题,该文提出一种针对此码的改进型监督矩阵匹配算法。由于Turbo码在编码过程中进行了删余操作,接收端无法获得完整的递归系统卷积码(Recursive System Code,RSC)码字,传统的盲识别方法就不适用于删余型Turbo码的识别。于是该算法在识别序列的构造上进行了改进,针对Turbo码在删余位上的码字与对应的RSC码有所区别的情况,将该位上的码字视为‘0’和‘1’等概率出现的误码,从而对删余位进行归零处理并选取合适的截取序列进行匹配度计算,根据最后匹配度的总分布情况对删余型Turbo码分量编码器的参数进行识别。仿真结果表明针对码长为256,码率为1/2的删余型Turbo码,在最大误比特率不超过0.033的情况下正确识别率能保持在80%以上。
