彭貽云，張 玉，楊曉靜（電子工程學院，合肥 230037）

基于反向驗證的RSC碼編碼參數盲識別*

彭貽云，張 玉，楊曉靜
（電子工程學院，合肥 230037）

針對Turbo碼編碼中應用的RSC編碼器盲識別問題，提出一種反向驗證的方法，對其參數進行識別分析。通過對RSC編碼器參數進行遍歷估計，重新輸入碼字序列，將得到的碼字序列與原來的輸出序列進行對比，找出最優(yōu)的參數組合，完成對RSC編碼參數的識別。仿真實驗表明，該方法能夠有效完成對RSC編碼器的參數識別，特別在誤碼率為0.3時，依然能夠達到識別效果，具有較好的容錯性能。

反向驗證，盲識別，遞歸系統(tǒng)卷積碼，信道編碼

0 引言

遞歸系統(tǒng)卷積（RSC）碼作為卷積碼的一種，在Turbo碼編碼中應用廣泛。目前，隨著Turbo碼在深空通信、移動通信和衛(wèi)星通信等領域中應用的不斷拓展，針對Turbo碼的識別分析也顯得越發(fā)迫切，作為Turbo碼編碼中重要的組成部分，對RSC碼編碼器的參數識別部分也顯示出其意義。因此，完成對Turbo碼編碼中的RSC碼編碼器的參數識別是Turbo碼識別的基礎。

RSC碼作為一種卷積碼，針對卷積碼識別的方法同樣適用于RSC碼。當前對卷積碼的識別方法主要有快速雙合沖算法、歐幾里得算法［1］、分析矩陣構建法［2］和Walsh-Hadamard變換法［3］等。其中，快速雙合沖算法僅使用較少的數據就能夠達到識別效果，但只適用于碼率為1/2的卷積碼；歐幾里得算法能夠用于1/n碼率，需要的數據量也較少，但不具有容錯性；分析矩陣構造法能夠實現對（n，k，m）卷積碼參數的盲識別，但容錯性能有待提升；Walsh-Hadamard變換法只適用于碼率為1/n的卷積碼情況，具有較好的容錯性能，但需要提前獲得卷積碼碼率和碼字起點的先驗條件。

目前國內外相關研究主要是集中在對一般卷積碼的識別分析上，對于RSC碼的識別分析較少，特別是針對Turbo碼編碼中RSC碼編碼器的特定情況，沒有相關的研究進行分析，同時識別的容錯性能有待進一步提升。為了實現對Turbo編碼中RSC碼編碼參數的識別分析，利用Turbo碼編碼構造中子編碼器RSC碼的特定結構，運用反向驗證的方法，通過遍歷RSC碼編碼器的相關參數，對比得到RSC碼的最佳參數組合。

1 問題描述

Turbo碼的編碼構造［4］中，主要是由兩個RSC碼編碼器和一個交織器組合而成，通常采用的是并行級聯結構，其編碼結構如圖1所示:

圖1 Turbo碼編碼結構圖

根據Turbo碼的編碼結構圖可以看出，產生的Turbo碼是由兩路分量編碼器產生的與信息位等長的校驗序列和一路信息序列經過復接后得到。假設信息序列為Xs，兩個子編碼器產生的序列分別為X1，X2，復用得到的Turbo碼序列為X。為了實現對Turbo碼的識別分析，首先需要對Turbo碼進行分離，提取出這3路序列，即通過截獲的X，得到Xs，X1，X23路序列值。

在實現對Turbo碼序列的分離后，通過提取出的3路序列，對具體的Turbo碼編碼參數進行識別。Turbo碼編碼參數的識別主要集中在對交織器和RSC子編碼器的參數識別上，對于RSC子編碼器的參數識別，本文主要利用分離出的Xs和X1兩路序列進行分析。

為了更好地實現對RSC編碼器的參數識別，對RSC編碼器的結構進行分析，其一般結構如圖2所示:

圖2 RSC編碼器的結構圖

從圖2可以看出分量編碼器RSC的結構可以用S1，S2來表示，即:

其中，m為寄存器的個數。

通過對S1，S2的數值進行確定，即可得到RSC編碼器的結構。同時可以由此產生RSC碼生成矩陣的傳遞函數

在已知RSC碼的生成矩陣后，可以對信息序列Xs進行編碼處理，生成相應的RSC碼序列:

在利用式（3）產生RSC碼序列后，需要利用得到的編碼序列對RSC碼編碼器的參數進行識別分析，實現對RSC碼參數識別，為進一步識別出Turbo碼的編碼參數打下良好的基礎。

2 RSC碼編碼器參數識別

對RSC碼參數的識別，主要是能夠得到產生RSC碼的生成矩陣的參數信息。通過對RSC編碼器的結構進行分析研究，可以發(fā)現對于特定的RSC碼，構成的RSC編碼器的S1，S2的值也已經固定。為了得到RSC編碼器的準確結構，構建一個包含所有可能情況的編碼器庫，通過反向驗證的方法，實現對RSC編碼器參數的識別。

反向驗證方法，是在限定的條件范圍內，將接收到的信息序列帶入可能的RSC編碼器進行編碼，產生的RSC碼字序列與原來接收到的RSC碼進行對比驗證，識別出最佳的RSC編碼器的結構參數。

為了盡量減少識別的運算量，首先需要對可能存在的RSC編碼器進行限定，縮小遍歷的范圍。根據目前對Turbo碼編碼中應用到的RSC編碼器知識的掌握，可以將RSC編碼器中寄存器的數量m限定在12以內，則當s1，12=0且s2，12=0時，滿足m=11的取值情況。以此類推，將m設置為12包含了全部m=2，…，12的編碼器結構情況。舍去S1=0，S2=0的情況，則建立的編碼器庫中存在的元素個數為225-1。在實際的通信中應用到的Turbo碼分量編碼器結構數量遠小于這個庫中的元素，因此，可以通過實際可能應用到的Turbo碼編碼結構，對庫中元素進一步地精簡，實現對搜索速度的大幅提升，提高識別速度。

在構建了RSC編碼器的參數庫之后，需要對庫中元素進行搜索，找到符合條件的元素信息。對于截獲到的Turbo碼序列，通過對其進行分離處理，可以得到3路序列，因此，能夠得到RSC編碼器的輸入和輸出序列。通過對RSC編碼器的參數進行設置，將得到的信息序列Xs重新輸入RSC編碼器，得到新的RSC碼序列X3。通過將序列X3與原來的序列X1進行對比，找到兩序列X1和X3相等時的參數設置值，即為要識別的RSC編碼器的結構參數。在實際的應用當中，由于誤碼的存在，得到的兩序列X1和X3可能無法達到完全相等的要求。因此，本文中將序列X1和X3對應位置相同元素的個數占整個序列長度的比率η作為評判的標準，當η達到最大值時，即可認為此時設置的參數即為所要識別的編碼器參數，完成對RSC編碼器的識別研究。具體識別過程如圖3所示:

圖3 基于反向驗證法的識別原理圖

通過對接收到的Turbo碼序列進行分析，實現對Turbo碼分量編碼器RSC的結構識別，得到生成RSC碼的生成矩陣信息以及寄存器長度m的具體值，為下一步對Turbo碼的識別分析做好準備。

3 識別仿真

為了驗證本文算法的有效性，利用MATLAB軟件進行仿真分析。假設接收到的Turbo碼序列能夠實現對3路復用序列的分離，誤碼率設置為0.001，將Turbo碼的第1路輸入序列和第2路校驗序列提取出來實現RSC編碼器的識別分析。假設實驗中用到的RSC編碼器的生成矩陣的傳遞函數，下面利用反向驗證的方法實現對RSC編碼器的識別:

將構建的庫中元素按照順序進行編排，帶入RSC編碼器進行驗證，得到不同的η值，結果如圖4所示。

根據圖4實驗結果可以得到，在第1 246號參數相似度值達到最大，此時即為所要求的RSC編碼器參數值位置。根據1 246號對應的RSC編碼器結構狀態(tài)值為1 245，化為二進制值為10011011101，此時得到RSC編碼器結構為S1={0，1，0，0，1，1}，S2= {0，1，1，1，0，1}，寄存器長度m=4。

圖4 RSC編碼參數識別結果圖

接著分析誤碼對算法性能的影響，通過設置不同的誤碼率，按照上述的方法進行識別分析，仿真誤碼率不斷升高的情況下對識別效果的影響，其結果如圖5所示:

圖5 不同誤碼條件下的識別結果圖

通過對不同誤碼率條件下的識別效果進行仿真實驗，得到圖5所示的識別結果，當誤碼率在0.3時，本文算法仍能夠很好識別出RSC編碼器的編碼參數；但隨著誤碼率的提高，識別的效果受到較大的干擾，在誤碼率為0.35時已經無法通過本文算法進行識別。對于誤碼率低于0.3的條件，本文算法具有較好的識別效果，能夠完成實際應用中的識別分析。

4 結論

本文針對Turbo碼編碼識別中對RSC編碼器的識別問題，提出一種遍歷反向驗證的方法。該方法利用RSC編碼器結構中的狀態(tài)數特定的特點，通過構建一個編碼器參數庫，對庫中的參數進行遍歷分析。同時通過帶入信息序列進行方向驗證，找到最佳的結構參數，完成對RSC編碼器參數的識別。仿真實驗表明，在誤碼率低于0.3時，該方法仍可以很好地完成對RSC編碼器的參數識別。但為了有效減少運算量，需要提前構建可靠地編碼器參數庫，對于實際中的應用提出新的要求。

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Blind Recognition of RSC Code Encoding Parameters Based on Reverse Verification

PENG Yi-yun，ZHANG Yu，YANG Xiao-jing
（Electronic Engineering Institute，Hefei 230037，China）

In order to solve the problem of the blind recognition of RSC encoder on the Turbo coding，a method of reverse verification is proposed.By traversing the RSC encoder parameters estimation，re-entering the codeword sequence and comparing the obtained codeword sequence with the original output sequence，we can find the optimal combination of parameters and complete identification of the RSC encoding parameters.Simulation result showed that this method can effectively complete the RSC encoder parameter identification，and still be able to achieve recognition results in BER 0.3.It reflects a better fault tolerance.

reverse verification，blind recognition，recurisive systematic convolutional code，channel coding

TP309

A

1002-0640（2017）03-0029-03

2016-02-05

2016-03-21

國家自然科學基金（61201379）；安徽省自然科學基金資助項目（1208085QF103）

彭貽云（1992- ），男，江西泰和人，碩士研究生。研究方向：信號與信息處理，通信信號分析。