基于信息矩阵估计的极化码参数盲识别算法

TN911.7; 针对目前极化码码长识别存在抗噪声性能差的问题,提出了基于信息矩阵估计的极化码参数盲识别算法.本文算法利用极化码生成矩阵的逆矩阵,与码字比特流构造的码字矩阵相乘得到估计的信息矩阵,在无误码情况下根据分析矩阵所含的信息得到码率,并利用其分布情况来识别码长、信息比特位数和位置分布.在有误码的情况下,引入了零均值比计量,根据峰值识别出码长.最后,利用分析矩阵和设定判决门限,识别出信息比特位数和位置分布.仿真结果表明,本文算法对码长的识别性能有所提高,对于参数为(64,30)的极化码,在误码率高达1.06×10-1时,码长的识别率依然能达到80％....

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Published in系统工程与电子技术 Vol. 44; no. 2; pp. 668 - 676
Main Authors 刘鉴兴, 张天骐, 柏浩钧, 叶绍鹏
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065 01.02.2022
重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室,重庆400065
Subjects
非合作信号处理;零均值比;极化码;盲识别
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ISSN1001-506X
DOI10.12305/j.issn.1001-506X.2022.02.38

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Summary:TN911.7; 针对目前极化码码长识别存在抗噪声性能差的问题,提出了基于信息矩阵估计的极化码参数盲识别算法.本文算法利用极化码生成矩阵的逆矩阵,与码字比特流构造的码字矩阵相乘得到估计的信息矩阵,在无误码情况下根据分析矩阵所含的信息得到码率,并利用其分布情况来识别码长、信息比特位数和位置分布.在有误码的情况下,引入了零均值比计量,根据峰值识别出码长.最后,利用分析矩阵和设定判决门限,识别出信息比特位数和位置分布.仿真结果表明,本文算法对码长的识别性能有所提高,对于参数为(64,30)的极化码,在误码率高达1.06×10-1时,码长的识别率依然能达到80％.
ISSN:1001-506X
DOI:10.12305/j.issn.1001-506X.2022.02.38