[发明专利]一种基于RM码部分译码辅助差分检测码字边界识别方法

说明书

本发明公开了一种基于RM码部分译码辅助差分检测码字边界识别方法，所述方法包括以下步骤：根据信息比特选定编码比特序号对序列中的编码比特序号对，抽取数据进行共轭相乘，对共轭相乘后的结果求和得到信息比特对应的相关值；根据信息比特选定编码比特序号对，抽取数据计算中间信息，将所有编码比特序号对求得的中间信息求和，得到信息比特对应的似然信息；取似然信息的符号，将其与相关值相乘并求和，得到最终相关值；根据最终相关值进行判决，若判决后输出码字边界识别信号，则触发输出码字边界位置参考信号并停止码字边界识别，流程结束。本发明可以在低信噪比和载波频率偏差存在的条件下，仍能快速、准确地完成码字边界识别。

技术领域

本发明涉及数字通信传输同步技术领域，尤其涉及一种基于RM码部分译码辅助差分检测码字边界识别方法。

背景技术

在数字通信系统中，帧同步是纠错、信息提取等后续信号处理的前提。为了实现帧同步，通常有两类方法，一类是在数字信息流中插入同步序列作为每帧的起始标志，接收端根据同步序列的位置就可以实现帧同步，另一类是不需要外加同步序列，利用编码数据本身的特性来实现帧同步。

插入同步序列实现帧同步的方法有两种，即连续插入和间隔插入。连续插入就是在每帧的开头集中插入同步序列，而间隔插入是将同步序列分散插入数据流中，即每隔一定数量的信息码元，插入一定数目的同步码元。接收端对插入的同步序列进行检测实现帧同步。作为帧同步标志的同步序列，具有尖锐单峰特性的局部自相关函数，因此通常采用相关法实现同步序列的检测。相关法实现简单，但是在低信噪比下的性能受限，而在衰落信道下性能很差。后来Massey针对加性高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise，AWGN)信道提出了采用最大似然(Maximum Likelihood，ML)法则检测同步序列的同步算法。基于最大似然的帧同步检测方法使系统性能有了明显的提高，但是ML估计器的运算复杂度很高。为降低实现复杂度，也提出了各种简化的估计器，性能有一定的损失，但是复杂度大大降低。

利用编码数据本身的特性来实现帧同步的方法，帧同步仅依赖编码数据，节省了系统开销。Lorden等学者针对卷积码，提出了使用Viterbi译码器的帧同步算法，利用量化数据计算得到校正子图案来判断是否同步。Sun和Valenti研究了适用于Turbo编码系统的最大后验帧同步算法，根据Turbo码奇偶校验方程来判断最有可能的帧起始位置。随着低密度奇偶校验(Low Density Parity Check，LDPC)码被广泛应用，基于LDPC码的码字特征实现帧同步的方法被广泛研究。Wymeersch等学者研究了基于期望最大化算法的最大似然码辅助帧同步方法，此方法需要完整的迭代译码过程。Qi等学者提出了基于准循环LDPC码的帧同步算法，同其他LDPC译码辅助的帧同步算法相比，降低了硬件实现复杂度。

发明内容

本发明提供了一种基于RM码部分译码辅助差分检测码字边界识别方法，本发明可以在低信噪比和载波频率偏差存在的条件下，仍能快速、准确地完成码字边界识别，详见下文描述：

一种基于RM码部分译码辅助差分检测码字边界识别方法，所述方法包括以下步骤：

1)根据信息比特选定编码比特序号对序列中的编码比特序号对，抽取数据进行共轭相乘，对共轭相乘后的结果求和得到信息比特对应的相关值；

2)根据信息比特选定编码比特序号对，抽取数据计算中间信息，将所有编码比特序号对求得的中间信息求和，得到信息比特对应的似然信息；取似然信息的符号，将其与相关值相乘并求和，得到最终相关值；

3)根据最终相关值进行判决，若判决后输出码字边界识别信号，则触发输出码字边界位置参考信号并停止码字边界识别，流程结束。

在步骤1)之前，所述方法还包括以下步骤：

在发送端采用编码比特长度为N的Reed-Muller码承载信息，并与伪随机序列叠加后采用二进制相移键控调制符号传输；