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改进的二进制循环码盲识别方法
作者：朱联祥 李荔
来源：《计算机应用》2013年第10期
摘 要：目前已有的循环码盲识别方法在低码率编码条件下效果较好，但在高误码率及高码率条件下不能高效识别，或者只针对循环码中某一子类。为有效解决高误码率以及高码率编码下的循环码盲识别问题，提出一种基于矩阵变换和码重分布的方法，首先对接收序列按估计码长构造矩阵，并对矩阵进行初等变换；然后利用改进的码重分布距离公式对循环码进行盲识别。仿真结果表明该方法在高误码率以及高码率编码时可实现高效的循环码盲识别。 关键词：矩阵变换；循环码；盲识别；码重分布；码长识别
0 引言
循环码是线性分组码中重要的一类码，被广泛应用于各种无线通信中，其中由Bose 、Chaudhuri 和Hocquenghem 共同提出的循环码（简称为BCH 码）应用最为广泛。但目前有关循环码盲识别的文献不多，文献[1]提出了综合矩阵分析法得到码长，但计算量较大，且需要知道码字起点；文献[2]利用码字的重量分布距离得到码长，但只适用于低码率编码的盲识别且需要知道码字起点；文献[3]基于欧几里德方法算出二进制BCH 码生成多项式，但先验信息码字起点已知；文献[4]是基于码根信息差熵和码根统计的BCH 码识别方法，需要统计出各个多项式的生成码根，且只能识别BCH 码；文献[5]通过汉明距离得到码长，但需要已知码字起点，且对码字间两两求距离，计算量较大；文献[6]虽然能同时识别出码字起点和码长，但所需数据量极大；文献[7]基于码重信息熵实现线性分组码的盲识别，但也只适用于低码率分组码。因此采用何种方法能在较少数据量下实现高误码率和高码率编码下的盲识别[8]尤为重要。基于此问题，本文在已有循环码盲识别基础上，用一种基于矩阵变换和码重分布的方法来实现循环码的全盲识别，仿真结果表明该方法可以实现无误码和有误码时的循环码的全盲识别。
1 识别模型
2 识别方法
2.1 传统码重分布识别法
传统的码重分布识别法[9]中提到对于（n ，k ）分组码，如果估计码长不等于真实码长，则码字的信息位与校验位不存在约束关系，可认为0或者1是等概率出现的，则假设此时数据的码重分布是等概率的，可认为不同码重的码字出现的概率为1/（n+1），令Pj 为实际重量为i 的码组所出现的概率，则定义码重分布距离公式为
D=nn+1∑nj=0Pj-1n+12（2）
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改进的二进制循环码盲识别方法
作者：朱联祥 李荔
来源：《计算机应用》2013年第10期
摘 要：目前已有的循环码盲识别方法在低码率编码条件下效果较好，但在高误码率及高码率条件下不能高效识别，或者只针对循环码中某一子类。为有效解决高误码率以及高码率编码下的循环码盲识别问题，提出一种基于矩阵变换和码重分布的方法，首先对接收序列按估计码长构造矩阵，并对矩阵进行初等变换；然后利用改进的码重分布距离公式对循环码进行盲识别。仿真结果表明该方法在高误码率以及高码率编码时可实现高效的循环码盲识别。 关键词：矩阵变换；循环码；盲识别；码重分布；码长识别
0 引言
循环码是线性分组码中重要的一类码，被广泛应用于各种无线通信中，其中由Bose 、Chaudhuri 和Hocquenghem 共同提出的循环码（简称为BCH 码）应用最为广泛。但目前有关循环码盲识别的文献不多，文献[1]提出了综合矩阵分析法得到码长，但计算量较大，且需要知道码字起点；文献[2]利用码字的重量分布距离得到码长，但只适用于低码率编码的盲识别且需要知道码字起点；文献[3]基于欧几里德方法算出二进制BCH 码生成多项式，但先验信息码字起点已知；文献[4]是基于码根信息差熵和码根统计的BCH 码识别方法，需要统计出各个多项式的生成码根，且只能识别BCH 码；文献[5]通过汉明距离得到码长，但需要已知码字起点，且对码字间两两求距离，计算量较大；文献[6]虽然能同时识别出码字起点和码长，但所需数据量极大；文献[7]基于码重信息熵实现线性分组码的盲识别，但也只适用于低码率分组码。因此采用何种方法能在较少数据量下实现高误码率和高码率编码下的盲识别[8]尤为重要。基于此问题，本文在已有循环码盲识别基础上，用一种基于矩阵变换和码重分布的方法来实现循环码的全盲识别，仿真结果表明该方法可以实现无误码和有误码时的循环码的全盲识别。
1 识别模型
2 识别方法
2.1 传统码重分布识别法
传统的码重分布识别法[9]中提到对于（n ，k ）分组码，如果估计码长不等于真实码长，则码字的信息位与校验位不存在约束关系，可认为0或者1是等概率出现的，则假设此时数据的码重分布是等概率的，可认为不同码重的码字出现的概率为1/（n+1），令Pj 为实际重量为i 的码组所出现的概率，则定义码重分布距离公式为
D=nn+1∑nj=0Pj-1n+12（2）