基于高阶统计处理技术的m-序列帧同步码识别

基于高阶统计处理技术的m-序列帧同步码识别 基于高阶统计处理技术的m-序列帧同步码 识别 第34卷第1期 2012年1月 电子与信息 JournalofElectronics&InformationTechnology VlO1.34NO.1 Jan.2012 基于高阶统计处理技术的n卜序列帧同步码识别 白或杨晓静张玉 (电子工程学院合肥230037) 摘要:该文针对保密通信体制下帧同步码识别问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 ,在对m.序列采样后的三阶相关函数(TCF)和偏三阶相关函 数进行研究的基础上,首次提出了基于偏三阶相关函数峰值特性的识别 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 和判断帧长.该方法首先对同步码 各位上的序列进行偏三阶相关函数运算,然后利用m一序列采样后的偏三阶相关函数峰值相似度高的特性区分信息 码和同步码,最后通过进一步运算得到同步码的码长和起始位.仿真实验表明:该方法能够利用较少的数据快速准 确地识别出帧同步码,并具有良好的容错性能. 关键词:数字通信;帧同步码识别;m一序列;三阶相关函数(TCF) 中图分类号:TN919文献标识码:A文章编 号:1009.5896(2012)01.003305 DOI:10.3724/SP.J.1146.2011.00500 ARecognitionMethodofm-sequenceSynchronization CodesUsingHigher—orderStatisticalProcessing BaiYuYangXiao-jingZhangYu (ElectronicEngineeringInstitute,Hefei230037,Uhina) Abstract:TheTripleCorrelationFunction(TCF)andthepartialTCFofsampledm-sequencearestudiedand describedinthispaper.Torecognizesynchronizationcodesofsecurecommunications,arecognitionmethodis proposedfirstlybasedonthepeakfeatureofthepartialTCFtoanalyzeandjudgeframelength.Atfirst,the partialTCFisgotbyoperatingthesynchronizationcodes;then,theinformationcodesandsynchronizationcodes aredistinguishedbythesimilarpeakfeature;finally,thecodelengthandthefirstbitofsynchronizationcodeare got.Thesimulationresultsshowthemethodcanfoundtheframesynchronizationcodequicklyandexactlyby fewercodesandrecognizesynchr0nizationcodes. Keywords:Digitalcommunication;Framesynchronizationcodesrecogniti on;m-sequence;TripleCorrelation Function(TCF) 1引言 数字通信中,帧同步的任务就是要给出帧的开 头和末尾的时刻.为了实现帧同步,一般有两种方 法:一种是在数字信息流中插入一些特殊码组作为 每帧的头尾标记,接收端根据这些特殊码组的位置 就可以实现帧同步,它又可分为集中插入法和分散 插入法;另一种方法不需要外加的特殊码组,它类 似于载波同步和位同步中的直接法,利用数据码组 本身之间彼此不同的特性来实现自同步. 在现有文献中讨论的同步捕获方法,一般是通 信双方在同步序列的 内容 财务内部控制制度的内容财务内部控制制度的内容人员招聘与配置的内容项目成本控制的内容消防安全演练内容 已知情况下的同步,属于 合作方的同步问题,如文献『1—41中所述.而在现代 通信中非合作的信息对抗领域,往往是在未知同步 序列和帧结构的情况下,需要对截获到的信息序列 2011—05—25收到,2011—10.14改回 通信作者:白或bytom@21cn.com 进行帧同步信息提取.而现有这方面的相关研究文 献较少. 文献【51针对帧同步的保密性与隐藏性问题,提 出了两种新型帧同步方式.本文的解决对象是在集 中插入式条件下,将in一序列分成等长的片段作为同 步码进行插入.文献『61结合文献『7】的高阶统计量技 术,利用m.序列的偏三阶相关函数峰值特性对扩频 通信中的扩频码序列进行检测,能够有效地识别出 m_序列,但只能针对连续的m一序列进行检测,不能 解决分散的In一序列提取问题;文献[81提出的由非对 称的相关峰值坐标计算In一序列本原多项式的规律 算法,能在信噪比较低或者只获得了In一序列部分码 的情况下,快速实现对In一序列的估计,但是仍不能 解决分散的III-序列提取问题. 本文受到文献[91中对In一序列采样思想的启发, 首次解决了分散的In一序列提取问题,提出基于偏三 阶相关函数峰值特性识别出帧长,对处理得到的数 电子与信息第34卷 据进一步计算得到同步码的码长和起始位,完成帧 同步码识别.该方法快速有效并具有良好的容错性 能,具有一定的工程应用价值. 2m-序列的主要特性 2.1m-序列的产生 m序列是最长线性反馈移位寄存器序列的简 称,它是由带线性反馈的移位寄存器产生的周期最 长的一种序列.图1所示为一个5级线性反馈移位 寄存器网络的原理图.in一序列由末级a,输出,末 级与其他某些级的模2和a作为第1级的输入,并 称其为线性反馈移位寄存器的反馈逻辑.图1实线 所示的反馈逻辑为n:o一.0a一.将各系数的 取值用一个二进制数组表示,顺序为从高级(末级) 到低级(第1级),则对应实线的反馈逻辑表示为C= [100101]. 图1线性反馈移位寄存器原理图 2.2m.序列的特性 m一序列具有平移相加特性和抽样特性. 定理1[10j设生成多项式f(x):1+ClX+. +…+CnX,n1,C?0,a是a(f)中的非0的in一序 列,设>t2>0,那么当一?0rood(2一1)时, 其左移变换驴(a)+(n)也是a(f)中的m一序列,其 中f0)a是指将a左移t位后得到的序列. 定义1设a=(ao:a,02,…)是GF(2)上的周期 序列,s为一个正整数,令a()=(ao)0s,s,…),则 称0()为a的s采样. 定理2【加】设n是周期为p(n)的In_序列,S为任 意正整数,那么n()也是周期序列,且它的周期 为l=的一个因子. 3m-序列采样后的偏三阶相关函数及其峰 值特性 3.1111-序列的三阶相关函数 根据三阶累积量的概念,In一序列的三阶相关函 数(TCF)定义为 (7_1,丁2):E[m(t)m(t+T1)m(+T2)](1) 其中下1=P,7_2=q,P,q=1,2,…,一1. 实际分析中,1TI一序列的值用4-1,而不是0和1. 对应关系如下:(0,1)一(1,一1).实际应用中计算 (下,丁.)的公式如式(2): (7-,)=(p,g):??”()Vp()()(2) 其中Vp(),.(t)分别表示序列平移丁=p,7-.=g 后所得序列的第i个元素. 根据定理1,对某些组合(p,q),有Up()0 %()=v(i),从而有Vi,vp(i)Vq(i)=v(i).所以对这些 组合有 R(p,q)=??)】=1(3) 对其他的组合(pl,q『)I有,()()=vs(i),其 中VS()?(),此时有 R(p,g)=??()(i)=一?(4) 所以,m一序列的三阶相关函数值为 R(p,q)= {(1/),vp((i)vq((i))=?v((i)(5) 因此,m一序列的平移相加性导致Ill一序列的TCF 有峰值出现. 3.2Ill-序列采样后的偏三阶相关函数峰值特性 m一序列在s采样后得到序列),其中m表示 采样的起始位置..由定理2可知(仍然是一个in一 序列,并且的偏三阶相关函数的部分峰值位置 并不随着m的变化而发生改变.也就是说,在相同 的s采样下所得到的采样序列)的部分偏三阶相 关函数的峰值位置是相同的,与采样的起始位置m 无关. )的偏三阶相关函数的定义如下: ()志u(), 0PqN一1,u(i):S()(6) 则有 R(p,q)=(p,g),m?n(7) 为验证以上结论,对n=5,反馈逻辑为= f100101]的线性移位寄存器网络产生的m一序列进行 了仿真.在采样s=6下,N:50,分别取m=1和 m=5,仿真结果如图2所示.图中,圆圈表示所 在位置的fP,q)组合产生峰值并且两者相等;又号表 示所在位置的(P,g)组合产生峰值但两者不等.而由 于随机序列并不具有这种特性,因此它们之间的差 异就会很大. II卜序列具有这种性质是因为:具有相同反馈逻 辑的移位寄存器网络,无论其移位寄存器的初始状 态如何,产生的m一序列的TCF峰值个数及位置都 是相同的.而移位寄存器初始状态的改变也就是采 第1期白或等:基于高阶统计处理技术的in一序列帧同步码识别 p (a)n=5,C-.J100101,s=6,m=1 图2偏TCF的峰值 样的起始位置的改变,只改变In一序列的起始相位, 并没有改变采样后序列的性质. 4识别方法 利用In一序列采样后的偏三阶相关函数峰值特 性,可以对帧同步中插入的1TI一序列同步码进行检 测,将同步码提取出来,以达到帧同步目的.图3 显示的是识别流程. 首先将截获的码序列按长度分组,组成矩阵 R.对R中每列的数据R(i1进行偏三阶相关函数运 算,得到对应的结果.随后对相邻的和+进 行相似度对比.图4显示的是相似度对比流程, (p,q)表示矩阵的(p,q)位置上的值:将(p,q) 与+(P,q)相减,如果差值在门限范围之内说明两 个值非常接近,则相似度值白加一次,然后继续循 环直到遍历完(P,q). 40 3O 20 10 080?j8:o}.;;q8o O:.审o’ce麓 自一 , 0x ...,曼 )o .占oq8 o 010203O40 P (b)n=5,C=[100101],8=6, 对所有相邻的和+进行完相似度对比运算 后,将所有得到的相似度值组成向量M,将向量M 中每个元素与阂值th进行对比:如果大于阈值,说 明R中对应的这两列为同步码,数据不变;小于阈 值,则置零.随后对向量M中连续的非零值进行提 取,组成非零向量集合{Nili?}.对所有的向 量进行比较,找出最大长度的向量?m:如果 ?n1的向量长度大于5(实际应用中同步码位数一 般大于5),则提取?在向量M中的位,进而通 过换算可以确定同步码的码长和起始位,完成识别; 如果的向量长度小于5,则提取失败,重新进 行识别. 5仿真实验 下面分别以n=8,反馈逻辑为C=[100011101] 图3帧长的识别流程图 图4相似度对比流程图 电子与信息第34卷 和n=10,反馈逻辑为C=『10000001001]两种线性 移位寄存器网络产生的m一序列,帧长在109b一 帧中信息数据长度为100bit)为例进行仿真.n=8 的in一序列利用100帧的数据,n=10的?1.序列利 用200帧的数据分别在信道误码率为00.1 的环境下进行帧同步码的识别.该仿真模拟信道是 二进制对称信道(BSC),其特点是通过保留二进制 符号每一比特出现的概率来破坏信息传输,且在01 序列的传输过程中前后出现的错误是相互无关的. 表1和图5显示了n=8,C=『1000111011的识别数 据及仿真结果图. 由于考虑到实际应用时,不仅需要识别出帧长, 而且还要识别出同步码以及起始位,因此将这3个 数据的识别率分别进行了统计.由表1中可以看出, 在误码率0.03时,帧长的识别率在80%以上, 说明了该识别方法确实具有比较强的容错性能;同 时观察到码长和起始位识别率在同等情况下要小于 帧长识别率,原因是在受到干扰后部分同步码的偏 三阶相关函数的峰值特性受到影响导致该同步码无 法正确识别,而识别出的同步码长度大于5,满足 帧长识别条件.表2和图6显示了f/,:10,C= 『100000010011的识别数据及仿真结果图. 6结束语 帧同步码的识别是对抗领域信息分析的重要部 分,而保密体制下的帧同步技术是现阶段的研究热 点.本文提出的识别方法,首次解决了该类帧同步 码的识别问题并具有工程运用价值.该方法对截获 的含误码序列的帧长进行分析,利用m一序列采样后 的偏三阶相关函数峰值特性,在所需的数据量不大 的情况下仍能准确快速地识别出帧长.仿真实验表 明,该方法在误码率达到=3×10-2时,仍然具有 较好的识别效果,具有良好的容错性能. 表1n=8,C=【100011101】的识别结果 (a)帧长识别率 误码率 (b)同步码长识别率 图5n=8,C=【100011101】的识别结果 表2竹=10,C=【10000001001】的识别结果 1 0.8 瓣O-6 高 04 02 0 {{{\ I1哪 lii :: : 鞫1糟 il}一f 10~101 误码率 (c)同步码起始位识别率 第1期白或等:基于高阶统计处理技术的1TI.序列帧同步码识别37 2] 3 4 [6 1 08 褂 磊0.6 0.4 O.2 {ll i 1 } li. _l1i.?i 10o101102 误码率 (a)帧长识别率 糌 误码率 (b)同步码长识别率 误码率 (C)同步码起始位识别率 图6n=10,=【10000001001】的识别结果 参考文献usinghigher-orderstatisticalprocessing[J].Journalof KopanskyAandBy8tromM.Detecti0nofaperiodiclv.阳.&..nTechnology,2007,29(7): embeddedsynchroniz&屯i0npatter璐onRayleifadg1576—1579? channels[J].IEEETransactD扎sD他Commc0D扎s,2006[7】 BatyKEandAdsE?bIind , RDetectionand 54(11):1928—1932.identi6cati.n.fm—sequencec.de8usinghigheorder ChianiMandMartiniMG.Practica1fr眦 esvnchronizationstatistics[C]?ProceedingsofIEEEonSignalProcessing f0rdatawithunkn0wndistributiononAWGNchanne~P1.Wokh.p,c舱 sa.,Israel,June14—16,1999:16—20? IEEEComm??托Dse邶.20059f5):【8】张晓林,佟婧,李佑虎?高阶统 计分析的m序列检测新方法[J]? , 456-458. ChianiMandMartiniMG.Onseauentia1frame哈尔滨工程大 学,2010,31(3):386—390? synchr0nizationinAWGNchannels[J1.IEEETrans口ct0ns0zhaJ1gxi0-lin,To”gJing,andLiYou_hu?Anewmeth0df0r cT0mmic.,.礼5,2006,54(2):339—348.m—sequencedeec.nusinghigher..rdersatc[J]? 罗志年,胡延,邬书跃.CAZAC改进帧同步检测 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 『J_.计m日.6讥西.n9University,2010,3(3): 算机工程与应用,2010,46(27):124—127.386—390? LuoZhi—nian.HuYan.andwuShu-yue.Improvedframe【9】许向阳?密钥m序列与其采样序列的互相关性[J】-计算机工 synchroIlizati0nschemebasedonCAZAC8equences『J_.程与应用,2010,46(16):85—87? m眦r蛳e90Appl,2010,46(27]:XuXiang-yang?Cos_0Ilionofkeym_8equenceits 124—127.decimati.nsequence[J].唧?地rEngineering.%d 曾玲,黄益盛.隐藏式帧同步技术探讨『J1.信息安全与通信保跣..,2010,46(16):85,87? 密,2005,f7):366-368.[10】张永光,楼才义?信道编码及其识别分析[M】_北京:电子工 ZengLingandHuangYi.8heng.Stuayforframe业出版社,2010:168—169? synchronizationtechnologyinsecurecommunications[J】_ InformationSecurityandCommunicationsPrivacy,2005,(7):白或:男,1986年生,硕士生,研究方向为信息分析. 366—368.杨晓静:女,1963年生,副教授,硕士生导师,研究方向为编码 俎云霄.基于高阶统计处理技术的m_序列检测及识别[J].电理论,通信系统. 子与信息,2007,29(7):1576—1579.张玉:男,1962年生,教授,硕=k2k~)M,研究方向为信号处 ZuYun-xiao.Thedetectionandrecognitionofm—sequence理. 斜暴