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本发明属于通信技术领域，具体是涉及一种基于线性约束的卷积码随机交织序列交织关系估计方法。本发明是在利用截获数据c，在已知(2,1，v)卷积码编码器参数、交织深度L与交织起点的情况下，完成交织关系的估计，恢复出随机交织器π。本发明首先利用接收序列按照一定的规则构造出一个含有两个交织块(每个交织块交织关系相同)、维数为2L×2L的数据矩阵C，利用伽罗华域上高斯行消元后的相关列统计特性来确定卷积码第一个约束长度内的交织关系，然后通过已确定的交织关系在数据矩阵C中选择相应的列来构成滑窗矩阵S,利用S和该卷积码校验向量相乘的结果继续求解后续的交织关系。

本发明属于通信技术领域，具体是涉及一种卷积码随机交织序列交织关系的估计方法。本发明是在利用截获数据c，在已知c对应的(2,1，v)卷积码编码器结构、交织深度L、交织起点的情况下，完成交织关系的估计，首先利用已知的(2,1，v)卷积码编码器构造该卷积码包含第x列的校验方程H1的标准图，然后将截获数据按照给定起点与交织深度，构成数据矩阵B，随机选取B的第y列，采用Dumer算法得到矩阵B包含第y列的校验方程H2，若H1的数量等于H2的数量，建立H2的图，利用图同构的方法对校验方程排序，使之一一对应，再通过图的顶点集，确定部分交织关系，最后利用已确定的交织关系的前后滑窗矩阵和校验向量相乘的结果继续求解后续的交织关系。

本发明请求保护一种对单个非完整Turbo码分量编码器参数盲识别方法，属于信道编码盲识别领域。针对Turbo码在删余位上的码字与对应的RSC码有所区别的情况，将该位上的码字视为“0”和“1”等概率出现的误码，从而对删余位进行归零处理并选取合适的截取序列进行匹配度计算，根据最后匹配度的总分布情况对删余型Turbo码分量编码器的参数进行识别。不仅相较于传统检验矩阵匹配法性能有很大的提升，而且该算法能在码长、交织未知的情况下也能完成对分量编码器参数的盲识别。甚至在仅截获一段不完整的码字的情况下，依然能较好的完成分量编码器的参数识别，具有实际应用的工程价值。