王伟年 彭 华 冀 磊

(解放军信息工程大学，河南郑州 450002)

1 引言

在数字通信系统中，纠错编码被广泛应用。在非合作通信领域，接收方需要根据接收到的比特流识别出编码方式，才能进一步得到有价值的信息，这就必然要用到信道编码分析技术[1]。而卷积码在实际环境中应用十分广泛[2]，对其进行识别分析具有重要意义。但对于通信中的非合作方来说，信号接收设备的不一致，常常会导致接收的解调数据存在倒谱和相位模糊现象[3]。倒谱现象会造成符号的虚部取反，相位模糊则会造成符号旋转相应的度数，这无疑对信道编码分析技术提出了更高的要求。

目前与卷积码识别相关文献较多，总体上可以分为两类方法：利用硬判决数据的传统分析方法与利用软判决数据的新型分析方法。传统分析方法主要包括基于矩阵秩亏损算法[4-5]、基于欧几里得及其改进算法[6-7]、基于矩阵化简综合分析算法[8]等代数类方法和基于校验关系成立概率的穷举类方法[9-10]。代数类方法虽然计算复杂度较低，但抗误码能力较弱，不能适应低信噪比下的实际信号；穷举类方法虽然计算复杂度稍高，但应用于低码率卷积码识别时完全在可接受范围之内，且抗误码能力较强，能够适应复杂多变的实际信道。新型分析方法主要有文献[11-14]：文献[11]提出了校验方程成立的对数似然比(LLR)概念，将软判决数据应用于编码识别，提高了识别性能；文献[14]提出了似然差(LD)概念，并将似然差和BCJR译码分别应用于卷积码识别，前者与LLR方法相比降低了计算复杂度，且性能相当，后者大大提高了识别性能，但计算复杂度较高；……