基于软判决下的不删余极化码参数识别

针对极化码盲识别问题,首先证明了能表征实际极化码码长、码率关系的定理1和定理2及区别冻结比特位和信息比特位的定理3.基于这3个定理,通过遍历可能的码长值,构建了码字矩阵和克罗内克矩阵,然后遍历信息比特位,检测码字空间与疑似对偶空间的校验关系.为了检测校验关系,引入了对数似然比概念,基于其统计特性和最优准则,估计出该遍历码长下的码率及信息比特位置,最终完成参数的识别.仿真结果表明,3个定理的结论与仿真结果一致,且算法具有较强的容错性,在信噪比为6.5 dB、码长为1024条件下,参数识别率能够达到98％以上.