一种基于遗传算法的RSC码盲识别方法

发布时间：2018-03-30 14:04

  本文选题：RSC码　切入点：遗传算法　出处：《航空学报》2017年11期

【摘要】：针对目前递归系统卷积(RSC)码盲识别算法容错性差、计算量大的问题,提出了基于遗传算法的RSC多项式参数盲识别算法。首先根据RSC码特殊的编码结构,构建了基于遗传算法的识别模型,将结果向量的码重作为适应度函数,然后推导出了不同误码率条件下平均码重的理论值,实现了算法中最优门限的获得。该算法容错性能较好,并且最大计算量只与初始种群的规模、遗传代数的上限以及输出路数成正比。最后仿真验证表明,理论推导的码重分布情况能够与仿真结果较好地吻合,并且在误码率高达0.06的情况下,各种寄存器个数下的RSC码参数识别率接近于0.9。
[Abstract]:At present, recursive systematic convolutional (RSC) code blind identification algorithm of fault tolerance, large amount of calculation, the RSC polynomial parametric blind identification algorithm based on genetic algorithm. According to the special structure of RSC code encoding, constructs the recognition model based on genetic algorithm, the result will be the weight vector as fitness function then, the bit error rate is derived under the condition of different average weight of the theoretical value, the optimal threshold algorithm. The algorithm better fault-tolerant performance, and the maximum amount of calculation with the initial population size, genetic algebra and the upper bound of the number of outputs proportional. Finally the simulation results show that the theoretical derivation of weight distribution the situation is in good agreement with the simulation results, and the error rate of up to 0.06 cases, all register number under the RSC code parameters recognition rate is close to 0.9.

【作者单位】： 海军航空大学信息融合所;海军航空大学电子信息工程系;
【分类号】：TN911.22;TP18

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本文编号：1686232