作者：赵亮; 张天骐; 杨强线性分组码盲识别分块矩阵变换相关列
摘要：为了解决传统矩阵分析方法存在的误码扩散问题,提出了一种基于分块矩阵变换的线性分组码盲识别方法。首先,将截获序列按照估计码长构造出分析矩阵,将分析矩阵分块后分别进行矩阵下三角变换;然后,以各列列重为度量,根据相关列重量的统计分布特性设置相关列阈值,并统计出符合阈值的相关列的个数,当相关列的个数最大时即为真实码长的情况。该方法还可以识别码字同步点,识别方法简单。理论分析及仿真结果表明,该识别方法的容错性能较好,在误码为5%的条件下,对（15,7）线性分组码的正确识别率依然能达到80%。
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