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基于求解校驗序列的(n,1,m)卷積碼盲識別

2012-07-25 04:12:38劉建成楊曉靜
電子與信息學報 2012年10期
關鍵詞:容錯性卷積碼碼字

劉建成 楊曉靜

(解放軍電子工程學院 合肥 230037)

1 引言

在數字通信中,信道編碼可以提高信息傳輸的可靠性,保證通信質量。目前信道編碼主要包括線性分組碼、卷積碼、LDPC碼和Turbo碼等。卷積碼具有糾錯能力強和編譯簡單等優(yōu)點已廣泛應用于衛(wèi)星系統(tǒng)測控鏈路、深空探測系統(tǒng)和第3代移動通信系統(tǒng)等,這也使得卷積碼識別成為了信息對抗和智能移動通信 AMC(自適應調制編碼)技術中實現(xiàn)信息恢復所亟需解決的問題。目前,國外針對信道編碼識別研究的公開文獻資料相對較少,國內對線性分組碼的研究方法主要有文獻[1,2]中的秩函數求解、碼根統(tǒng)計等;對卷積碼識別主要有文獻[3]中的基于快速雙合沖算法、文獻[4]中的歐幾里德算法、文獻[5,6]中的構建分析矩陣法和文獻[7]中的Walsh-Hadamard變換法。歐幾里德算法和基于快速合沖算法計算復雜度低、所需數據量小,但只適于無記憶的(2,1,m)卷積碼碼字序列識別;構建分析矩陣法只對(n,1,m)卷積碼和系統(tǒng)卷積碼進行了相關的識別分析,且所需數據量非常巨大,在不知子碼長度n的情況下一般需要幾萬比特;Walsh-Hadamard變換法具有較好的容錯性能,同時需要參數n、碼字起始位置等先驗條件和巨大的數據存儲空間。可見,現(xiàn)有的卷積碼識別方法一般具有應用范圍受限、數據利用率低和所需先驗條件較多等不足。

(n,1,m)卷積碼具有良好的糾錯性能,是衛(wèi)星通信、深空探測等常用的低碼率信道編碼方式[8]。本文針對該類卷積碼提出了一種新的盲識別方法,該方法計算復雜度較低,能夠在參數n和碼字起始位置均未知的情況下有效完成識別。

2 (n,1,m)卷積碼識別問題的描述

本文討論卷積碼是建立在二元域F2上,卷積碼是把信源輸出的信息序列,以k個碼元分為一組,通過編碼器輸出長為n(n>k)的一組碼字,該碼組的n-k個校驗元不僅與本組的信息元相關,而且還與先前的m組信息元有關。因此,卷積碼一般表示為:(n,k,m),稱k為信息子組長度,n為子碼長度,m為編碼記憶長度,n(m+ 1 )為卷積碼的約束長度[9]?,F(xiàn)只討論k=1的卷積碼。

2.1 (n,1,m)卷積碼

設I和C分別為(n,1,m)卷積碼的信息序列和碼字序列,在環(huán)F2[x]上二者可以表示為

定義1[9](n,1,m)卷積碼的生成多項式矩陣G(x)定義為

則I(x)和C(x)之間滿足如下關系:

定義2[9]與線性分組碼相似,對于卷積碼定義校驗多項式矩陣,設G(x)是(n,1,m)卷積碼的生成多項式矩陣,H(x)為(n-1)×n的多項式矩陣,若滿足

稱H(x)為(n,1,m)卷積碼的校驗多項式矩陣(滿足式(5)的H(x)不唯一,T表示矩陣轉置)。

由式(3)和式(5)可知

現(xiàn)(n,1,m)卷積碼的盲識別問題可轉化為求解式(5)和式(6),本文將通過構建數據利用率高的矩陣識別模型,引入校驗序列解決該識別問題。

2.2 識別問題的描述

現(xiàn)將卷積碼的編碼過程由F2[x]引申至F2上,即由標量矩陣表示,以便由截獲或接收到的0, 1序列建立識別模型。

定義3[9](n,1,m)卷積碼碼字序列C定義為

定義4[9]校驗矩陣H定義為

其中ht為(n-1)×n的矩陣(0≤t≤M,M等于H(x)中元素的最高冪次的值),可表示為

所以,校驗矩陣H可看作是(n- 1 )×n(M+ 1 )維矩陣(hMhM-1…h(huán)0)的移位,可以表示為

碼字序列C和校驗矩陣H滿足關系式[9]

由于校驗矩陣H的不唯一性,故對其求解較為困難?,F(xiàn)引入校驗序列H',能容易地由后續(xù)內容中建立的矩陣模型求解得出,進而由多個H'構造出校驗多項式矩陣H(x),并由式(5)推導出生成多項式矩陣G(x)。

定義5(n,1,m)卷積碼校驗序列H'定義為:H'為F2上半無限長行向量

對于(n,1,m)卷積碼任意輸出的編碼序列C,若滿足

則稱H'為(n,1,m)卷積碼的校驗序列。

可見,校驗矩陣H的各行Hf,i均為校驗序列,式(12)可表示為

表示成二元齊次線性方程組的形式為

由已知的碼字序列C根據式(16)構造求解校驗序列H'的方程系數,如式(17)所示,N為[n(M+ 1 ) + 1 ]×n(M+ 1 )維的矩陣,系數矩陣的列數n(M+ 1 )要大于(n,1,m)卷積碼的約束長度。由于譯碼復雜度的限制,卷積碼約束長度通常情況下不大于48[10],構建矩陣N時n(M+ 1 )取值為48即可。

該系數矩陣N即為識別所需的矩陣模型,由其可估計出某一校驗序列H',進而推導出生成多項式矩陣。為方便表示,令L=n(M+ 1 ),L+ 1 =n(M+ 1 ) + 1。

3 識別方法

根據以上建立的識別模型,本節(jié)提出了校驗序列H'的識別算法和基于H'的生成多項式矩陣G(x)求解方法。針對(n,1,m)卷積碼的該識別方法同文獻[5]中的方法相比,有效地降低了所需數據量和計算復雜度。

3.1 校驗序列H'的識別方法

識別模型的建立和求解中要解決兩個問題,如何預知參數(子碼長度)n和確定碼字起始位置即ci,j中j的數值。通過系數矩陣N的秩可判斷估計的n是否正確,進而可以通過化簡后的矩陣N'確定碼字起始位置,具體算法步驟如下:

(1)設系數矩陣維數(L+1)×L,L=48。

(2)假設參數n依次取5,6,7和 8(實際應用中n不會超過8[5])。因為6是3的倍數,8是2和4的倍數,當估值不準確時只是碼字序列多移位整數個子碼長,故構建的矩陣N每一行仍滿足式(16)。

(3)根據步驟(2)中n的值由已知碼字序列C構造系數矩陣N,所需數據量為:(n·49 + 4 8) bit,當n=8時所需數據量最多,為440 bit小于500 bit。

(4)把N化成行最簡形N',計算出N的秩K,判斷K是否等于列數L,若等于則表明式(16)只有全0解,N'除最后一行外為單位陣,此時返回步驟(2)改變n的取值;若小于L則表明具有非0解,化簡后的矩陣即為要分析的結果,執(zhí)行步驟(5)。

(5)秩K不等于列數L時,矩陣化簡結果如下[5,6]:

3.2 生成多項式的求解

由上一節(jié)可識別出卷積碼的參數n和若干個(記為r個)校驗序列H'的部分序列,現(xiàn)介紹由識別出的r個部分序列推導出生成多項式矩陣方法的具體步驟:

(3)將方程組式(19)轉化為F2上的方程組,利用高斯消元法求解。方程組求解過程中可能存在q(q≥1)組解,由q組解中冪次最小的一組構成生成多項式矩陣G(x),完成識別。

3.3 計算復雜度分析

4 仿真實驗與容錯性分析

本節(jié)以常用的(3,1,5)卷積碼和(4,1,5)卷積碼為例,對該識別方法的有效性進行了驗證,同時在蒙特卡洛仿真實驗的基礎上分析了該識別方法的容錯性能,即在碼字序列含有誤碼情況下能夠正確識別的能力。

4.1 實例仿真

例1(3,1,5)卷積碼的生成多項式矩陣用八進制數分別表示為[11]:G(47 53 75),即

下面是該卷積碼非碼字同步的 500 bit編碼數據:1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 … 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 1。按照2.1節(jié)和2.2節(jié)的方法建立校驗序列識別模型N,估計參數n= 6 時,矩陣模型化簡后的N'形式如圖1所示。

圖1 矩陣模型化簡結果

由3.1節(jié)推導生成多項式矩陣方法的步驟(2)建立F2上的齊次線性方程組A·GT=0,其中G=[g1,0g1,1…g1,6g2,0g2,1…g2,6g3,0g3,1…g3,6],A為F2上22×21維矩陣,方程組如式(22)所示。

利用消元法求解方程組A·GT=0得解為:G1=[1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0],G2=[0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1]??梢奊2只是G1的移位,所以識別出該碼字序列為(3,1,5)卷積碼編碼序列,生成多項式矩陣為: [1 +x3+x4+x51+x2+x4+x51 +x+x2+x3+x5],與式(20)相同,識別準確有效。

例2(4,1,5)卷積碼的生成多項式矩陣用八進制數分別表示為[11]:G(53 67 71 75),即

4.2 容錯性能分析

在假設子碼長度n估值準確情況下,分析該識別方法的容錯性能,即能夠正確識別不同誤碼率的碼字序列的概率。以4.1節(jié)中的(3,1,5)和(4,1,5)卷積碼為例,通過蒙特卡洛仿真實驗統(tǒng)計正確識別的次數。每次仿真實驗從10000 bit的碼字序列中隨機選取連續(xù)的500 bit進行識別,識別概率如圖2所示。由圖可見,隨著子碼長度n的增大識別概率有明顯的下降,這是因為n的增大增加了約束長度,使長度為n(m+ 1 )的序列含有錯誤碼元的可能性增加;但在誤碼率高達 1 0-2時,對以上兩種卷積碼的成功識別率仍可以達到90%以上,所以該方法具有較好的容錯性能和較高的實際應用價值。

圖2 兩種卷積碼的識別概率

5 結論

本文通過改進的分析矩陣構造方法,在僅需不到500 bit數據量的情況下能夠識別出所有(n,1,m)卷積碼的子碼長度n、碼字起始位置和校驗序列H',在對記憶長度進行估計的基礎上由校驗序列H'的部分序列構造了生成多項式矩陣G(x)的識別方程組,進而利用高斯消元法求解該方程組,準確有效地完成了(n,1,m)卷積碼的識別。該識別方法不需任何先驗條件,數據利用率高,克服了卷積碼現(xiàn)有識別方法的不足,同時具有較好的容錯性能,在衛(wèi)星通信、深空探測及航天控制的通信體制識別、智能通信及信息恢復等領域都有重要應用意義。

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