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摘要
针对当前极化码参数识别算法缺少对码字起点识别以及识别信息位算法复杂的问题，本文提出了一种基于编码矩阵估计的极化码参数盲识别算法。该算法首先将截获的码字矩阵和相应码长下的克罗内克矩阵以及逆向重排矩阵相乘得到编码矩阵估计，然后通过编码矩阵的分布特征来识别出码长和码字起点，最后使用训练好的卷积神经网络对极化码信息位以及冻结位进行识别。实验结果表明，该方法不仅完成了码字起点的识别，而且在未知码字起点的情况下完成了对码长的识别，且码长的识别准确率优于现有算法，误比特率在0.19时，参数为(32，12)的极化码码长识别率仍然可以达到90%以上。
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单位通信与信息工程学院; 重庆邮电大学
