卷积码盲识别知道校验序列和码率,如何得到生成多项式
时间: 2024-04-02 16:35:15 浏览: 16
卷积码盲识别是指在不知道原始数据的情况下,通过观测经过卷积编码后的码序列,来确定卷积码的结构和参数。其中包括了卷积码的生成多项式。
在已知卷积码的校验序列和码率的情况下,我们可以进行卷积译码,利用Viterbi算法来解码,然后通过比对解码输出和观测码序列,来确定卷积码的生成多项式。具体的步骤如下:
1. 对于已知的码率和校验序列,构建一个与之相对应的卷积译码器。
2. 将观测到的经过卷积编码的码序列输入到卷积译码器中,进行卷积译码。
3. 利用Viterbi算法对卷积码进行译码,得到解码输出。
4. 将解码输出与观测码序列进行比对,确定哪些比特位是校验序列。
5. 根据已知的码率和校验序列,计算出校验序列对应的状态转移矩阵。
6. 利用校验序列的状态转移矩阵,反推出卷积码的生成多项式。
需要注意的是,在卷积码盲识别过程中,可能会存在多种可能的卷积码结构和参数,因此需要进行进一步的判决和筛选,来确定最终的卷积码结构和参数。
相关问题
由卷积码校验序列怎么得到校验矩阵
卷积码校验序列通常是通过多项式除法得到的。该多项式除法的除数是生成多项式,而被除数是信息多项式。在进行多项式除法的过程中,使用了一个参数称为卷积码的约束长度 k ,该参数定义了一个 k 位移位寄存器,用于对信息序列进行卷积编码。
根据卷积码的生成原理,可以得到卷积码的校验矩阵。具体来说,卷积码的校验矩阵是一个 k 行 n 列的二进制矩阵,其中 n 是编码后的序列长度。校验矩阵的每一行对应一个校验序列,而校验序列是由生成多项式和信息序列进行卷积运算得到的。因此,校验矩阵的每一行都可以表示为一个长度为 k 的二进制向量,该向量对应于生成多项式中的系数。对于一个给定的卷积码,可以通过计算生成多项式的系数,从而得到卷积码的校验矩阵。
卷积码欧几里得算法盲识别代码
以下是一个简单的卷积码欧几里得算法盲识别的 Python 代码实现:
```python
import numpy as np
def euclid_dist(a, b):
"""计算欧几里得距离"""
return np.sqrt(np.sum(np.square(a - b)))
def blind_convolutional_decoding(y, r):
"""卷积码欧几里得算法盲识别"""
n = len(y)
distances = [0] * (2 ** r)
for i in range(2 ** r):
c = np.array([int(x) for x in np.binary_repr(i, width=r)])
s = np.zeros(n)
for j in range(r):
s[j::r] = c[j]
distances[i] = euclid_dist(y, s)
return np.argmin(distances)
```
其中,`y` 是接收到的信号序列,`r` 是卷积码的约束长度。函数 `euclid_dist` 计算两个向量之间的欧几里得距离,函数 `blind_convolutional_decoding` 利用欧几里得算法进行盲识别,返回可能的卷积码的生成多项式的编号。
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