技術(shù)特征：

1.一種利用軟判決的循環(huán)碼參數(shù)盲識別算法，其步驟在于，首先求出所有碼字長度n和生成多項式為xⁿ-1的因式對應的校驗矩陣，放入校驗矩陣庫中；然后使用M₂/M₄估計器估計信道中的信號幅值及噪聲方差；再利用截獲的循環(huán)碼碼流，根據(jù)假設(shè)碼字長度和同步時刻構(gòu)造截獲矩陣，調(diào)用該碼字長度對應校驗矩陣庫中的校驗矩陣，得到校驗子的后驗概率的平均對數(shù)似然比；最后根據(jù)循環(huán)碼的性質(zhì)，識別出碼字長度、同步時刻和生成多項式。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的識別方法，其特征在于，建立校驗矩陣庫，主要根據(jù)循環(huán)碼(n,k)的生成多項式一定是xⁿ-1的因式，因此將xⁿ-1完全因式分解為若干個既約多項式，假設(shè)生成多項式是既約多項式，求出其對應的校驗矩陣放入校驗矩陣庫中。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的識別方法，其特征在于，利用接收信號的樣本，使用M₂/M₄估計器估計出信道中的信號幅值及噪聲方差。由于循環(huán)碼要經(jīng)過BPSK調(diào)制，以及在信道中受高斯白噪聲的影響，接收信號為X_ij＝a_vs_ij+w_ij,j＝0,1,…,n-1，其中，X_ij表示第i個碼字的第j個信號，a_v是幅度增益，s_ij為循環(huán)碼的第i個碼字的第j個碼元經(jīng)過BPSK調(diào)制的信號，w_ij服從均值是0方差為的正態(tài)分布，其中，為噪聲的方差。接收信號X_ij的二階矩：X_ij的四階矩：因此實際上，M₂和M₄可由接收信號的第i碼字估計。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的識別方法，其特征在于，求出校驗子的后驗概率的平均對數(shù)似然比其中，Nm是校驗子的數(shù)量，表示第i個碼字的第a個奇偶校驗位的后驗概率對數(shù)似然比。根據(jù)文獻“Tian xia.novel blind identification of LDPC codes using average LLR of syndrome a posteriori probability.IEEE Transactions on Signal Processing，2014”,校驗子的后驗概率的對數(shù)似然比為：因為y＝tanh^-1(x)，在-1<x<1是單調(diào)增函數(shù)，并且因此將校驗子的后驗概率的對數(shù)似然比簡化為：

因為并且根據(jù)權(quán)利要求3所述的識別方法，估計出校驗子的后驗概率的平均對數(shù)似然比。

5.根據(jù)權(quán)利要求1-4所述的估計方法，同時結(jié)合循環(huán)碼的性質(zhì)，可以實現(xiàn)循環(huán)碼參數(shù)，包括碼字長度、同步時刻和校驗矩陣的盲識別。根據(jù)命題1，如果c_i(x),i＝1,2,…是以g(x)＝A(x)g′(x)為生成多項式生成的(n,k)循環(huán)碼碼字，假設(shè)循環(huán)碼(Mn,k),M＝1,2，…以g′(x)為生成多項式對應的校驗矩陣為h′(x)，那么[c₁(x)，…，c_M(x)]h′(x)mod(x^Mn-1)＝0,M＝1,2,…。通過假設(shè)碼字長度、同步時刻，構(gòu)造截獲矩陣，調(diào)用該碼字長度在校驗矩陣庫中的校驗矩陣，計算出校驗子的后驗概率的平均對數(shù)似然比LLR，根據(jù)碼字長度和同步時刻正確時，LLR最大，接近于1；碼字長度不正確時，LLR約等于0；碼字長度正確，同步時刻不正確時LLR大于等于約等于0的數(shù)，小于最大值，因而實現(xiàn)碼字長度、同步時刻以及校驗矩陣的識別。