基于自相关函数的自同步扰码生成多项式的盲识别方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于通信技术领域，尤其涉及自同步扰码生成多项式的盲识别方法。
【背景技术】
[0002] 在现代数字通信系统中，由于待传输的信息统计特性各不相同，容易导致待传输 的信息序列中有连续的"〇"或连续的"1"，这将对同步的提取和保持造成困难。因此需要对 信息序列进行随机化，此过程即为扰码。常用的扰码技术为同步扰码和自同步扰码。自同 步扰码不需要同步码，资源利用率较高，因此在现代数字通信系统中经常被使用。
[0003] 在非合作通信领域，非合作方无法有效获取发送方的编码参数等先验信息，因此 需要从截获序列中正确有效识别出自同步扰码的编码参数。在合作通信领域，虽然接收端 已知发送端的各种先验信息，但由于实际通信环境极其复杂，比如无线通信环境十分恶劣， 相关的参数信息受到环境的影响非常严重以致不能有效送达接收端，因此在合作通信领域 中也需要对自同步扰码进行盲识别。综上所述，自同步扰码的盲识别研宄具有广阔的发展 前景及重要的实用价值。
[0004] 对于自同步扰码，接收端解扰时，解扰序列只与输入的扰码序列有关，传输开始时 或是出现传输错误之后，解扰器可能与加扰器不处于相同的状态，而在无错误L比特（L是 LFSR的级数）后，解扰器与加扰器就可以处于相同的状态，也就是说，接收端可以从任何 时刻开始解扰。因此，自同步扰码的盲识别，就是根据截获的扰码序列，确定加扰器使用的 LFSR的生成多项式，不需要重构LFSR的初态。近年来，越来越多的学者对自同步扰码生成 多项式的盲识别进行研宄，不过总体来说可分为两类：其一是代数方法，即将自同步扰码的 盲识别问题归于有限域上某个低次多元代数方程组的求解问题，即基于Walsh-Hadamard 变换解含错方程组来得出生成多项式；其二是统计方法，其原理是利用加扰前后信息序列 的统计特性的变化进行分析识别。
[0005] 代数方法
[0006] 1.BM 算法
[0007] 在已知扰码器输入和相应输出时，自同步扰码的识别问题退化为LFSR的综合问 题，利用BM算法求解关键方程可以根据很少的数据量得到生成多项式；当截获的扰码序列 是周期序列时，即使不知道扰码器的输入也可以利用BM算法得到扰码序列的最小多项式， 通过对所得最小多项式进行因式分解，然后根据扰码序列周期或本原多项式的辅助判断得 到扰码器的生成多项式。显然BM算法所要求的这两种前提条件在非合作情况下是不现实 的。
[0008] 2. Walsh-Hadamard 分析法
[0009] 根据线性移位寄存器的迭代关系，利用截获的自同步扰码序列可以列出一组二元 域上的含错方程。Walsh-Hadamard分析法就是根据二元域上方程组的解与Hadamard编号 Walsh矩阵之间的关系，将二元域上含错方程组的求解问题转化为Walsh-Hadamard变换谱 系数的计算。用Walsh-Hadamard分析法实现自同步扰码的盲识别需要已知扰码多项式的 阶数，并且该方法的计算量随着扰码级数的增大而呈指数增长，对于阶数较高的情况实现 起来难度很大。
[0010] 统计方法
[0011] I. M. Cluzeau 分析法
[0012] M. Cluzeau法按照可能的多项式对应的抽头位置间隔对截获的自同步扰码序列抽 取并模二和得到新的二元序列，再利用新序列构造一个服从高斯分布的随机变量，进而把 自同步扰码盲识别问题转化为该随机变量的二元假设检验问题，门限判定减小了搜索量， 但门限的设置需要准确地知道信源的〇、1比例，这在非合作通信中是不现实的。
[0013] 2.概率分布距离/码重分布方法
[0014] 在信源不平衡的条件下，扰码序列在符合生成多项式非零项间隔位置处的取值状 态具有不平衡性，码重分布存在差异性，因此以两种不同的概率分布距离作为度量指标进 而实现了自同步扰码生成多项式的盲识别。此方法尽管需要先验信息少，但算法复杂度较 高，识别效果不理想。
【发明内容】
[0015] 针对现有技术的不足，本发明提供一种基于自相关函数的自同步扰码生成多项式 的盲识别方法，该方法不需要信源不平衡度和扰码级数等先验知识，仅利用截获的自同步 扰码序列即可估计多项式。
[0016] 基于自相关函数的自同步扰码生成多项式的盲识别方法，具体步骤如下：
[0017] S1、从接收数据中选取一段数据作为测试序列；
[0018] S2、对Sl所述测试序列进行线性变换；
[0019] S3、求线性变换后的测试序列的二阶自相关函数，设置门限遍历所述测试序列的 二阶自相关函数，根据求得的二阶自相关函数设置相应的门限，遍历二阶自相关函数，若有 值大于门限，则取其中最大值，根据此值可以确定加扰序列的生成多项式为二项式及各项 系数，若无相应的值转S4;
[0020] S4、求线性变换后的测试序列的三阶自相关函数，根据三阶自相关函数设置相应 的门限，遍历所述三阶自相关函数，若有值大于门限，则取其中最大值，根据此值可以确定 加扰序列的生成多项式为三项式及生成多项式的各项系数。
[0021] S5、根据盲识别得到的生成多项式，对接收到的原始序列进行解扰。
[0022] 本发明的有益效果是：
[0023] 能在未知信源不平衡度及自同步扰码级数等先验知识条件下，仅利用截获的加扰 序列识别出自同步扰码生成多项式，算法复杂度小，识别速度快，效率高，在较低的信源不 平衡度及较短的截获数据长度情况下仍能有着优异的效果，适用于合作通信与非合作通信 领域。
【附图说明】
[0024] 图1是本发明流程图。
【具体实施方式】
[0025] 下面结合实施例和附图，详细说明本发明的技术方案。
[0026] 步骤1 :在截获的长度为S的比特数据选取长为N的序列作为测试序列，其 中，N < S，n为测试序列的序号；
[0027] 步骤2 :根据公式^^ = 对步骤1选取的测试序列进行线性变 换；
试序列的二阶自相关函数，得到M个二阶自相关函数R(I)，R(2)，…，R(M)，将M个二阶自相 关函数R(1)，R(2)，…，R(M)的函数值存入一个长度为M的数组R1,札⑴=R(i)，其中，M 为常数，I < i < M，且i为整数；
值大于所述门限/?，则令数组R1中的最大值为Ri(P)，确定自同步扰码生成多项式为f(X) =l+xP，若数组1^中没有值大于所述门限/?，则转入步骤5 ;
换后的测试序列的三阶自相关函数，得到一个含有（K2-K)/2个元素的K阶方阵的下三角 R(l，k)，将所述（K2-K)/2个元素存入长度为（K2-K)/2的数组馬中，其中，1 = 2, 3, 4,…，K， 让=1，2，~1-1，1(为常数，所述1?(1，1〇不含对角元素，1?2((1-1)(1-2)/2+1〇=1?(1，1〇;
数组R2中有值大于所述门限，则令数组R2中的最大值为R (L，-m+L)，确定自同步扰码生 成多项式为f (X) = l+x^x1，其中，(：2为常数，L为整数，m为整数；
[0032] 根据步骤4和步骤6所述自同步扰码生成多项式对未经过线性变换的截获数据进 行解扰。
[0033] 下面结合实施例对本发明方法进行说明：
[0034] 由于自同步扰码级数一般在100以内，生成多项式项数大多为二项或三项，综合 考虑CdP C 2对识别效果的影响，在实际识别中一般令M = K = 100, C i= C 2= 2. 33。下面 以两段采取了自同步加扰的接收序列为例，阐述本发明的具体实施过程。
[0035] 一、选取长为2000比特信源，不平衡度为0.05,采用自同步加扰（生成多项式
性变换后的序列Iy1(Ii)}:
[0036] -1111-11-11-1-11-1-1-1-11-111-1......1-1-1-11-1111-11-1-1-1-11-1-1-1-1。
[0037] 对y(n)求二阶自相关函数可得到数组R1:
[0038] R1= [-0? 01260. 01160. 0074…0389-0. 0074]，
[0039] 所述&的均为值 /^1 = ()_()〇3，标准差为％ = 0.0232，则 门限 A、，, =/%+cAvl=0-003 + 2_33x0-0232 = 0_0571，遍历 R i，仅有 6(43) = 0.0737)/? =0.0571，故可以确定此自同步扰码生成多项式为f(x) = 1+x43。
[0040] 二、选取长为2000比特信源，不平衡度为0. 05,采用自同步加扰（生成多项式
[0041] 11110001000111000001......01101010000100011111，线性变换后的序列{y 2(n)}: -1-1-1-1111-1111-1-1-111111-1......1-1-11-11-11111-1111-1-1-1-1-1 O
[0042] 对{y2(n)}求二阶自相关函数可得数组R 11:
[0043] R11= [-0? 03160. 00420. 0368…0? 0126-0. 0337]，
[0044] 所述数组R11的均值为4 =0.0056，标准差为％i二0.0219，门限 A11 =/? +Gsi =0.0565,遍历 Rn，其最大值为化（78) = 0,0468 <化=0.0565,故无相 应二阶自相关函数值大于门限，对{y2(n)}求三阶自相关函数得到下三角阵R(l，k)(不含 对角元素），
[0046]根据 R(l，k)得到数组馬=[-0.0084-0.02-0.0411...0.0053-0.00 21]，其均值 外2 二-0.0005512，标准差 =0.023，门限 & 二& +C2c^:二 0.0532，遍历 R(1，k)，仅有 一点的值尺(23,5) = 0，1047>,;>A>, =0.0532，则 L = 23, -m+L = 5,可得 L = 23，m = 18,自同 步扰码生成多项式为f(x) = l+x18+x23。
[0047] 结果表明，本发明能快速有效地完成自同步扰码生成多项式的盲识别。
【主权项】
1.基于自相关函数的自同步扰码生成多项式的盲识别方法，其特征在于，包括如下步 骤： 51、 从接收数据中选取一段数据作为测试序列； 52、 对Sl所述测试序列进行线性变换； 53、 求线性变换后的测试序列的二阶自相关函数，设置门限遍历所述测试序列的二阶 自相关函数，根据求得的二阶自相关函数设置相应的门限，遍历二阶自相关函数，若有值大 于门限，则取其中最大值，根据此值可以确定加扰序列的生成多项式为二项式及各项系数， 若无相应的值转S4 ; 54、 求线性变换后的测试序列的三阶自相关函数，根据三阶自相关函数设置相应的门 限，遍历所述三阶自相关函数，若有值大于门限，则取其中最大值，根据此值可以确定加扰 序列的生成多项式为三项式及生成多项式的各项系数。 55、 根据盲识别得到的生成多项式，对接收到的原始序列进行解扰。
【专利摘要】本发明属于通信技术领域，尤其涉及自同步扰码生成多项式的盲识别方法。基于自相关函数的自同步扰码生成多项式的盲识别方法，包括：从接收数据中选取一段数据作为测试序列；线性变换；设置阈值；求取生成多项式的系数等。本发明提供的方法能在未知信源不平衡度及自同步扰码级数等先验知识条件下，仅利用截获的加扰序列识别出自同步扰码生成多项式，算法复杂度小，识别速度快，效率高，在较低的信源不平衡度及较短的截获数据长度情况下仍能有着优异的效果，适用于合作通信与非合作通信领域。
【IPC分类】H04L25/03
【公开号】CN104994042
【申请号】CN201510388089
【发明人】任春辉, 江楠, 廖红舒, 甘露
【申请人】电子科技大学
【公开日】2015年10月21日
【申请日】2015年6月30日