[发明专利]一种可容错的RS码码长起点识别方法有效
申请号: | 201310344575.0 | 申请日: | 2013-08-08 |
公开(公告)号: | CN103401652A | 公开(公告)日: | 2013-11-20 |
发明(设计)人: | 马丕明;李丹丹;杨勇 | 申请(专利权)人: | 山东大学 |
主分类号: | H04L1/00 | 分类号: | H04L1/00 |
代理公司: | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人: | 许德山 |
地址: | 250100 山*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 容错 rs 码码长 起点 识别 方法 | ||
技术领域
本发明涉及一种基于汉明距离的RS码起点和码长的盲识别方法,即一种可容错的RS码码长起点识别方法,属于信道编码盲识别技术领域。
背景技术
在通信对抗领域里,为了获取敌方更多有效信息,需要对截获数据的编码方式进行识别,并估计其编码参数,因此信道编码的盲识别技术具有重要的实际应用价值。目前很多研究RS码盲识别的论文都是在起点和码长已知的情况下研究RS码的生成多项式识别,实际上在起点和码长未知情况下是无法实现RS码的全盲识别的。
两个码字间的汉明距离即两个等长码字之间对应位上码元取值不同的位的数目。汉明距离是RS码的一个重要参数,它表示该RS码抗干扰性的强弱。“信道编码盲识别技术研究”【西安电子科技大学,闫郁翰,硕士毕业论文,2012.03.15】提出的基于最小距离的线性分组码码长识别方法在实际码长比较大的情况下,数据量往往不能保证识别的准确性,识别成功的概率随着真实码长的增大而减小。
发明内容
为克服现有技术存在的缺陷与不足,本发明提出一种基于码字间汉明距的RS码码长和起点的识别方法,已解决识别过程中数据量大准确率低的问题,使得识别准确度较高,并且容错性能增强。
为了实现上述发明目的,本发明采用的技术方案如下:
一种可容错的RS码码长起点识别方法,通过计算机内用C语言仿真算法进行识别,该方法包括参数初始化、码长识别以及起点识别三个步骤,其具体步骤如下:
1)参数初始化
设置RS码的最大可能码长nmax,主要识别阶数m为3到9的RS码的起点和码长,所以将最大可能码长设为29-1,即nmax=511;设置所需码字个数codenum,根据经验值令codenum=200;
2)码长识别,按如下步骤进行:
a)码长n从1开始遍历,每次遍历都依次进行(b)到(g)步的操作,找到真实码长后,结束遍历;
b)生成长度为n*codenum的0、1随机码字序列;
c)以码长n为间隔划分随机码字序列得到codenum个码长为n的随机码字,计算两两随机码字间汉明距离,并统计不同汉明距离出现的次数,若码长为n,码字个数为codenum,则一共有(codenum2-codenum)/2种两两组合的随机码字,可能出现的随机码字汉明距离集为{0,1,2,…,n},设distance1为与随机码字汉明距离集相对应的各个元素出现的次数集合,即dis tan ce1={dis tan ce1[0],dis tan ce1[1],...,dis tan ce1[n]},distance1[i]表示汉明距i在(codenum2-codenum)/2种组合中出现的次数,i=0,1,...,n,两个码字间汉明距的计算方法为计算两个码字相应位置元素不同的个数;
d)计算随机码字序列汉明距离出现概率集合P′={P′[0],P′[1],...,P′[n]},计算方法如(1)式所示:
P′[i]=dis tan ce1[i]/((codenum2-codenum)/2),i=0,1,...,n (1)
其中:P′[0]、P′[1]……P′[n]分别是随机码字序列的汉明距离0,1,…,n在(codenum2-codenum)/2种组合中出现的概率,运算符号[]表示其内元素为汉明距离,{}表示集合,P′[i]是集合P′中的第i个元素;
e)以码长n为间隔划分待识别码字序列得到codenum个码长为n的码字,计算两两随机码字间汉明距离,并统计不同汉明距离出现的次数,若码长为n,码字个数为codenum,则一共有(codenum2-codenum)/2种两两组合的待识别码字,可能出现的待识别码字序列汉明距离集为{0,1,2,…,n},设distance为与待识别码字汉明距离集相对应的各个元素出现的次数集合,即dis tan ce={dis tan ce[0],dis tan ce[1],...,dis tan ce[n]},distance[i]表示汉明距i在(codenum2-codenum)/2种组合中出现的次数,i=0,1,...,n,两个码字间汉明距的计算方法为计算两个码字相应位置元素不同的个数;
f)计算待识别码字序列汉明距离出现概率集合P={P[0],P[1],...,P[n]},计算方法如(2)式所示:
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