低信噪比下卷积交织器识别

摘要

针对现有卷积交织器识别算法,在低信噪比下存在误判概率高、识别效率低等缺陷,首先分析了构建出的数据矩阵统计特性,给出了同步码以及随机数据位置上的概率密度分布函数,基于最小错误判决准则,设定了同步码检测门限,同时基于三倍标准差准则,设定出更为稳健的交织周期识别门限;其次,分析出了数据矩阵中每一行与每一列累积量的对应关系,提出了一种快速交织周期遍历方法,使得矩阵构建次数大大减少;最后定义了聚合度概念,仅通过二重循环遍历即可完成交织深度与交织宽度的快速识别.仿真结果表明,该算法能够在低信噪比下实现卷积交织器参数的有效识别,同时相比于现有的方法,识别性能提升了1 dB到2 dB,且计算效率得到了明显的提高.