基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
由于卷积码序列的0,1 bit的概率几乎均衡,对于卷积码自同步加扰的扰码盲识别,现有的基于输入序列0,1 bit概率不均衡性的识别方法均已失效,为此该文提出一种新的自同步扰码盲识别方法.首先将卷积码自同步加扰序列进行分块处理,通过加扰数据块与卷积码校验向量相乘产生新的序列;然后以最大化新生成序列间线性约束关系成立概率为准则,利用解调输出的软判决序列建立自同步扰码反馈多项式系数的代价函数;最后根据自同步扰码反馈多项式的项数特点,在求解代价函数时改进了动态搜索烟花算法,增加了对烟花个体元素值的约束操作,由求解出的参量值识别出自同步扰码反馈多项式.仿真实验验证了所提方法的有效性,该方法无需遍历搜索反馈多项式,且具有较好的鲁棒性,所需数据量小,随着数据量的增大和扰码阶数的降低,其识别正确率逐渐提高.
推荐文章
基于软判决求解含错方程的自同步扰码盲识别
自同步扰码
盲识别
软判决
含错方程
基于码重分布距离的自同步扰码识别方法
自同步扰码
盲识别
线性分组码
码重分布距离
自同步扰码的盲识别方法
自同步扰码
盲识别
比特状态不平衡
修正平方欧几里德距离
RS码的自同步扰码盲识别方法
自同步扰码
RS码
盲识别
线性约束
熵函数
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于构造代价函数求解的自同步扰码盲识别方法
来源期刊 电子与信息学报 学科 工学
关键词 自同步扰码 卷积码 反馈多项式 校验向量 烟花算法
年,卷(期) 2018,(8) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 1971-1977
页数 7页 分类号 TN919
字数 5596字 语种 中文
DOI 10.11999/JEIT171026
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张旻 国防科技大学电子对抗学院 14 14 2.0 2.0
2 李歆昊 国防科技大学电子对抗学院 3 4 1.0 1.0
3 韩树楠 国防科技大学电子对抗学院 3 4 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (121)
共引文献  (41)
参考文献  (20)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (4)
二级引证文献  (0)
1967(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1977(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1989(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
1998(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2000(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2003(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2004(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2005(6)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(5)
2007(7)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(6)
2008(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2009(13)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(13)
2010(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2011(12)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(10)
2012(13)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(13)
2013(27)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(24)
2014(16)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(14)
2015(14)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(11)
2016(5)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(1)
2017(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2018(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2020(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
自同步扰码
卷积码
反馈多项式
校验向量
烟花算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子与信息学报
月刊
1009-5896
11-4494/TN
大16开
北京市北四环西路19号
2-179
1979
chi
出版文献量(篇)
9870
总下载数(次)
11
总被引数(次)
95911
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导