一种伪随机交织的盲识别方法

摘要

本发明公开了一种伪随机交织的盲识别方法。该方法经线性变换在确定伪随机交织长度和伪随机交织起点后，对矩阵进行数学分析，确定交织前所使用的分组码编码参数。通过分析交织前后码元问关系方程，找出交织规律，从而确定交织关系。本发明较好地解决了伪随机交织长度确定，伪随机交织起始点确定，交织前分组码编码参数确定及交织关系确定等问题，仅通过通信内容即可实现伪随机交织及交织前分组码编码参数的盲识别，具有算法简捷，过程清晰，识别速度快等特点。本发明适用于智能通信、通信侦察、信息对抗等领域。

说明书

技术领域

本发明涉及数字通信系统中一种伪随机交织的盲识别方法，所述的伪随机交织特指信息数据在进行二进制线性分组码编码后进行的伪随机交织。本发明适用于智能通信、通信侦察、信息对抗等领域。

背景技术

伪随机交织在现代通信中应用非常广泛，随着数字通信技术的发展，越来越多的领域都会产生对伪随机交织盲识别技术的需求，伪随机交织的盲识别技术也是当今通信研究的前沿领域。

如何从信息码流中正确地识别出伪随机交织及其交织前所使用的信道编码相关参数，从而正确解码，是信息侦察和信息截获领域的一个基本问题，目前还少见报道。要实现信息的截获和攻击，特别是在自适应调制编码应用越来越广泛的情况下，对信道编码(包括交织)的盲识别是首先要解决的问题，是一项重要的基础性研究工作，只有准确识别出侦察对象的信道编码体制，基于信息层的侦察和对抗才有实现的可能。

伪随机交织的盲识别分析包括确定伪随机交织的交织长度，交织起点及交织关系。此外，伪随机交织前所使用的相关信道编码参数也是需要识别的重要内容。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提出一种流程清晰，适用面广的伪随机交织盲识别方法。本发明方法经线性变换在确定伪随机交织长度和伪随机交织起点后，对矩阵进行数学分析，确定交织前所使用的信道编码参数，通过分析交织前后码元间关系方程，找出交织规律，确定交织关系。

为了解决上述技术问题，本发明提供的伪随机交织的盲识别方法，包括如下步骤：

①根据接收的数据选取合适长度的序列作为识别序列，固定将要排列的矩阵行数p，p至少大于2倍的交织长度；

②取定列数最大值和最小值，按列数变化将数据序列排成矩阵形式，计算该矩阵的秩，并记下秩不等于列数的列值，确定交织长度L；

③矩阵列数依次取为：L，2L，3L，4L……，行数大于列数即可；将码序列进行移位，对各矩阵分别求秩，记下L种移位情况(无移位和L-1种不同移位)时不同维数下矩阵的秩，分析确定交织起始点；

④分析列数为交织长度L，交织帧的起点作为矩阵首位时的矩阵秩R，得到关于交织前(n，k)分组码的方程(其中t为每交织帧中所含的完整分组码字数)，分析确定分组码编码参数n，k及其生成多项式；

$\left(\begin{array}{c}(n-k)t=L-R\\ \mathrm{nt}=L\end{array}\right)$

⑤分析列数为交织长度L，交织帧的起点作为矩阵首位时的矩阵，比对交织前后的约束方程，分析确定交织置换关系。

完成伪随机交织的盲识别。

优选地，本发明上述伪随机交织的盲识别方法中，交织长度L的确定：对伪随机交织所构成的p×q矩阵(p＞2L，q＜p)，若q为L或L的整数倍，则单位化后左上角单位阵的维数相等，且此时矩阵的秩不等于列数q。

优选地，本发明上述伪随机交织的盲识别方法中，交织起始点的确定：对伪随机交织所构成的p×q矩阵(p＞2L，q为L倍数)而言，当交织起点(必为分组码起点)与矩阵每行起点重合时，其秩最小(相应解空间维数最大)。

优选地，本发明上述伪随机交织的盲识别方法中，交织前分组码编码参数的确定：对伪随机交织所构成的p×L矩阵(p＞L)，若其秩为R，则有下述方程成立，其中t为每交织帧中所含的完整分组码字数。

$\left(\begin{array}{c}(n-k)t=L-R\\ \mathrm{nt}=L\end{array}\right)$

优选地，本发明上述伪随机交织的盲识别方法中，交织关系的确定：分组码如果没有交织，可以求出其监督矩阵，得到编码约束方程；如果有交织，交织后所得到的编码约束方程一定和原约束方程有关系，这两种方程之间的转换关系就是交织关系，即交织后的码元满足的相关关系均由交织前的方程演变而来。

优选地，本发明上述伪随机交织的盲识别方法中，伪随机交织特指信息数据在进行二进制线性分组码编码后进行的伪随机交织，且该伪随机交织具有以下特点：

①帧内连续性。在交织后的序列U中，任取L位，如这L位恰好属于一个交织帧，那么经过相应逆置换后，则可构成连续的L位分组码序列；如果此L位不属于同一交织帧，则不论怎样变换，也无法生成L位长的连续分组码序列。

②帧间的时序性。由于伪随机交织是以帧为单位进行的，在一帧内，将C序列的比特顺序打乱，对帧与帧之间的时间顺序不影响，若j＞i，则在码序列C中，第j帧的L比特一定在第i帧L比特之后。

③同组同帧性。分组码序列的同一分组的n位一定是在同一交织帧内，反过来讲，同一分组的n位不可能分布在两帧内。

相对于现有技术，本发明经线性变换在确定伪随机交织长度和伪随机交织起点后，对矩阵进行数学分析，确定交织前所使用的分组码编码参数。通过分析交织前后码元间关系方程，找出交织规律，从而确定交织关系。本发明较好地解决了伪随机交织长度确定，伪随机交织起始点确定，交织前分组码编码参数确定及交织关系确定等问题，仅通过通信内容即可实现伪随机交织及交织前分组码编码参数的盲识别，具有算法简捷，过程清晰，识别速度快等特点。

附图说明

图1为本发明伪随机交织盲识别的基本流程图。

图2为本发明伪随机交织长度确定流程图。

图3为本发明伪随机交织起点确定流程图。

图4为本发明实施例中交织前矩阵变换图。

图5为本发明实施例中交织后矩阵变换图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，进一步阐述本发明。这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明记载的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

设伪随机交织前所使用的信道编码方式为(n，k)线性分组码，信息序列M经分组编码后生成序列C，C经伪随机交织后产生信道上传输序列U，一个交织帧的交织长度为L，通常情况下，为保证分组编码和交织结合的最大性能，伪随机交织和分组编码之间满足如下条件：L≥n，且L为n的整数倍。

伪随机交织的特点：

(1)帧内连续性。在序列U中，任取L位，如这L位恰好属于一个交织帧，那么经过相应逆置换后，则可构成连续的L位分组码序列；如果此L位不属于同一交织帧，则不论怎样变换，也无法生成L位长的连续分组码序列。

(2)帧间的时序性。由于伪随机交织是以帧为单位进行的，在一帧内，将C序列的比特顺序打乱，对帧与帧之间的时间顺序不影响，若j＞i，则在码序列C中，第j帧的L比特一定在第i帧L比特之后。

(3)同组同帧性。分组码序列的同一分组的n位一定是在同一交织帧内，反过来讲，同一分组n位不可能分布在两帧内。

本发明以下实施例所指的伪随机交织，即指符合上述特点的伪随机交织。

如图1所示，本发明优选实施例提供的伪随机交织的盲识别方法，包括如下步骤：

①根据接收的数据选取合适长度的序列作为识别序列，固定将要排列的矩阵行数p，p至少大于2倍的交织长度。

为了保证下续②中交织长度确定的有效性，本步数据长度应大于p²，矩阵行数p至少应为未知交织长度的2倍。

②取定列数最大值和最小值，按列数变化将数据序列排成矩阵形式，计算该矩阵的秩，并记下秩不等于列数的列值，确定交织长度L。

将数据序列排成p行q列的矩阵形式，其中3≤q＜p，对每个矩阵进行初等行变换，计算并记下其秩。确定交织长度的定理1为：对伪随机交织所构成的p×q矩阵(p＞2L，q＜p)，若q为L或L的整数倍，则单位化后左上角单位阵的维数相等，且此时矩阵的秩不等于列数q。

对定理1的证明如下：伪随机交织后的数据与交织前的数据相比，只是改变了码元的相对位置，那么通过线性变换，完全可以恢复未交织前码元之间的相关关系。对未交织前的(n，k)线性分组码：C＝m*G，输出向量C为输入向量m的线性变换，任意完整的线性分组码所表示的线性约束关系完全相同，(n，k)线性分组码的n-k位校验只对本码组的k位信息起约束关系，其编码约束度为码长n。当分组码排成p×q矩阵(p＞2L，q＜p)时，显然当q＝n且每行恰好为分组码的一个完整码组，即当矩阵的每行起点恰好为分组码起点时，单位化后，此p×n矩阵的(p＞2L)秩为分组信息位长度k。当q＝a*n(a＞1)时，对p×q矩阵(p＞2L，q＝a*n)而言，每行至少存在(a-1)个位置完全对齐且线性相关的完整码组，此时矩阵的秩必定小于q。同理，当q与n没有倍数关系时，每行要么不存在一个完整的码组(q＜n)，要么虽然存在完整的码组，但其位置却是没对齐的(q＞n)，对矩阵而言，就是各列线性无关，其秩必然为列数q。又交织长度L为n倍数，这就保证了即使经过交织，通过线性变换，未交织前的分组码矩阵相关关系不会变。所以对伪随机交织所构成的p×q矩阵(p＞2L，q＜p)，若其秩不等于列数q，则此时的列数q即为交织长度或交织长度的整数倍。

故只需对留存的列值取最大公约数即可得到交织长度L。

如图2所示即为交织长度确定流程图。

③矩阵列数依次取为：L，2L，3L，4L……，行数大于列数即可。将码序列进行移位，对各矩阵分别求秩，记下L种移位情况(无移位和L-1种不同移位)时不同维数下矩阵的秩，分析确定交织起始点。

确定交织起始点的定理2为：对伪随机交织所构成的p×q矩阵(p＞2L，q为L倍数)而言，当交织起点(必为分组码起点)与矩阵每行起点重合时，其秩最小(相应解空间维数最大)。

对定理2的证明如下：对p×q矩阵(p＞2L，q＝a*L，a＞1)而言，当q为L倍数，L为分组码长n倍数时，每行码组内位置必定是一一对齐的，若矩阵的每行起点恰好为交织帧起点(必为分组码起点)，则每行存在a个完整码组，否则存在a-1个完整码组，显然当存在a个完整码组的时候，线性变换后矩阵内线性相关性最强，其秩最小。故当记下矩阵移位的L种情况(无移位和L-1种不同一位)时，则当各矩阵秩相对最小(解空间维数相对最大)时的移位即为伪随机交织的起点。

如图3所示即为伪随机交织起点确定流程图。

④分析列数为交织长度L，交织帧的起点作为矩阵首位时的矩阵秩R，得到关于交织前(n，k)分组码的方程，分析确定分组码编码参数n，k及其生成多项式。

$\left(\begin{array}{c}(n-k)t=L-R\\ \mathrm{nt}=L\end{array}\right)$

其中t为每交织帧中所含的完整分组码字数。

确定上述方程的定理3为：对伪随机交织所构成的p×L矩阵(p＞L)，若其秩为R，则有下述方程成立，其中t为每交织帧中所含的完整分组码字数。

$\left(\begin{array}{c}(n-k)t=L-R\\ \mathrm{nt}=L\end{array}\right)$

对定理3的证明如下：当交织帧的起点作为矩阵首位时，秩为R，此刻的R个码元相关，符合编码约束方程的解空间的维数为L-R，即有L-R个最大线性无关解。由线性分组码定义可知(n，k)线性分组码的n-k位校验只对本码组的k位信息起约束关系，和其他码组无关。交织前长L的分组码的最大线性无关解数为(n-k)t。对交织而言，只是交换码元的先后顺序，不会改变其线性相关性，因此交织后其最大线性无关解数仍然不变，故有：L-R＝(n-k)t。

确定n，k后，通过查表或计算即可得其生成多项式g(x)。

⑤分析列数为交织长度L，交织帧的起点作为矩阵首位时的矩阵，比对交织前后的约束方程，分析确定交织置换关系。

分组码如果没有交织，可以求出其监督矩阵，得到编码约束方程；如果有交织，则交织后的分组码码元之间仍然存在一定的约束关系，通过矩阵变换，仍然能得到码元之间的关系方程。进一步，交织后所得到的编码约束方程一定和原约束方程有关系，因为交织只是改变码元顺序，对于方程而言，只是改变参数的位置，不会改变方程中参数的个数，因此总是可以通过前后方程的对比找出交织的规律。这两种方程之间的转换关系就是所要找的交织关系，即交织后的码元满足的相关关系均由交织前的方程组演变而来。

下面以某一段采用了分组编码和伪随机交织的接收序列为例，阐述本发明的实施过程。

①取定长为35000bit的识别数据序列，确定矩阵行数p＝300。

②取定列值范围(15，295)，按列数变化将数据序列排成矩阵形式，依次计算矩阵的秩，记下秩不等于列数的列值，其值列举如下表1所示：

表1

  列数  21  28  35  42  49  矩阵秩  14  18  22  32  38

由表1，对留存的列值取最大公约数即可得到交织长度L＝7。

③矩阵列数依次取为：7，14，21，28，35，行数：列数+10。将码序列依次进行移位，对各矩阵分别求秩，记下7种移位情况(无移位和6种不同移位)时不同维数下矩阵的秩，得到相应矩阵的秩，其值如下表2所示：

表2

从表中可以看出，当移2位时，在不同维数矩阵下相应矩阵的秩最小，故此处即为交织帧的起点。

④从③中列数为交织长度7来看，矩阵的秩有4、5、6、7共4种不同的值。当交织帧的起点作为矩阵首位时，秩为4，此刻的4个相关码元，符合编码约束方程的解空间的维数为3，即有3个最大线性无关解。设伪随机交织前所使用的信道编码方式为(n，k)线性分组码，L＝nt，则有：

$\left(\begin{array}{c}(n-k)t=3\\ \mathrm{nt}=7\end{array}\right)$

由n，t均为整数，可得该方程组惟一解：n＝7，t＝1，k＝4。可知该分组码码率r＝k/n＝4/7，为(7，4)线性分组码，查表或计算可得其生成多项式g(x)＝x3+x+1。

⑤以C代表交织前的码元，U代表交织后码元，对交织前的(7，4)线性分组码码元，以24×14矩阵排列，可得矩阵变换图4，由图4左上角虚线中7×7方阵中秩为4，对应的齐次方程的解空间的维数为3，方程组的一组基为：

$\left(\begin{array}{c}C1+C2+C3+C5=0\\ C2+C3+C4+C6=0\\ C1+C2+C4+C7=0\end{array}\right)$

能构成二元域的所有可能的约束方程为：

$\left(\begin{array}{cc}C1+C2+C3+C5=0& \left(1\right)\\ C2+C3+C4+C6=0& \left(2\right)\\ C1+C2+C4+C7=0& \left(3\right)\\ C1+C4+C5+C6=0& \left(4\right)\\ C3+C4+C5+C7=0& \left(5\right)\\ C1+C3+C6+C7=0& \left(6\right)\\ C2+C5+C6+C7=0& \left(7\right)\end{array}\right)$

交织后的码元满足的相关关系均由上面的方程组演变而来。

相对于原码字，将码字右移2位后，移位后的码字起点和交织帧的起点重合。下面的分析都是对移位后的码字进行。

相对交织帧起点为0，列数为24时矩阵变换见图5，左上角虚线中7×7方阵中秩为4，对应的齐次方程的解空间的维数为3，方程组的一组基为：

$\left(\begin{array}{cc}U1+U2+U4+U5=0& \left(8\right)\\ U2+U3+U4+U6=0& \left(9\right)\\ U1+U3=U4+U7=0& \left(10\right)\end{array}\right)$

此处Ui代表交织后的码元，方程体现了现在的码元相关关系。方程(8)，(9)，(10)实际上是原分组码的编码约束方程(1)，(2)，(3)，(4)，(5)，(6)，(7)中的3个演变而来，原方程中的C被U代替。

分析如下：

1)交织后方程(8)，(9)，(10)中只有1个共同码元U4，3个只出现1次的码元U5，U6，U7，2个均出现2次的码元U1，U2，U3。

2)比较方程(1)～(7)，列出符合1)中关系的可能组合28个：1、2、3；1、2、5；1、2、6；1、2、7；1、3、4；1、3、6；1、3、7；1、4、5；1、4、6；1、4、7；1、5、6；1、5、7；2、6、7；2、5、6；2、4、7；2、4、6；2、4、5；2、3、7；2、3、5；2、3、4；3、6、7；3、5、7；3、5、6；3、4、6；3、4、5；4、5、7；4、6、7；5、6、7；

3)以2)中可能组合来分析确定交织关系，以方程1、4、7为例，交织后方程(8)～(10)的共有元素U4必对应方程(1)、(4)、(7)中的共有元素C5；3个只出现1次的元素交织后的U5、U6、U7对应交织前的C3，C4，C7；余下的U1，U2，U3对应C1，C2，C6；

4)若方程(8)对应方程(4)，由3)可知U5必对应C4，余下的U1，U2对应C1，C6，由3)可知U3必对应C2；若U6对应C7，结合3)则U7必对应C3，U2对应C6，U1对应C1；

5)综合前面分析，交织前后关系如下表2所示：

表2

  C  1  2  3  4  5  6  7  U  1  6  2  5  4  7  3

以此交织置换关系从交织起始点开始对码序列进行解交织，恢复分组编码序列，以④中所得分组码关系对恢复序列进行校验位验证，编码关系正确，则表2所得交织置换关系无误。若分组码校验关系不成立，则需重新选择前面2)，3)，4)相应可选部分进行分析。

本发明所涉及的数学符号均为本技术领域常用符号。