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龙图腾网获悉浙江传媒学院申请的专利一种同步扰码的盲识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114172616B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111188764.4，技术领域涉及：H04L1/00；该发明授权一种同步扰码的盲识别方法是由张丽;郝身刚设计研发完成，并于2021-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种同步扰码的盲识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种同步扰码的盲识别方法，解决的是识别复杂，精确度低的技术问题，通过采用选取实时盲识别组，抽取实时盲识别组的状态表征值；运行第一动态融合权值分配算法分别对扰码阶数识别子单元和多项式判别子单元的状态表征值进行状态融合得到第一融合结果和第二融合结果；运行第二动态融合权值分配算法计算出混合最优权值，对扰码阶数识别子单元和多项式判别子单元的状态表征值进行状态混合得出第三融合结果；在几个融合结果均符合预期时，扰码阶数识别子单元进行扰码阶数识别，进而通过判断扰码序列和输出序列的关联性，完成扰码多项式和扰码多项式初态估计的技术方案，较好解决了问题，可用于无线通信中。

本发明授权一种同步扰码的盲识别方法在权利要求书中公布了：1.一种同步扰码的盲识别方法，其特征在于：所述同步扰码的盲识别方法包括：步骤一，设置x个扰码阶数识别子单元组成扰码阶数识别单元，设置y个多项式判别子单元组成多项式判别单元；x个扰码阶数识别子单元均与y个多项式判别子单元控制连接；多项式判别单元连接到盲识别综合计算单元；其中x为大于等于2的正整数，y为大于等于2的正整数；步骤二，任意选取开通至少2个扰码阶数识别子单元和至少2个多项式判别子单元作为实时盲识别组，其余的扰码阶数识别子单元和多项式判别子单元关断；步骤三，抽取实时盲识别组中的扰码阶数识别子单元和多项式判别子单元的状态表征值；运行第一动态融合权值分配算法分别对扰码阶数识别子单元和多项式判别子单元的状态表征值进行状态融合得到第一融合结果和第二融合结果；步骤四，运行第二动态融合权值分配算法计算出混合最优权值，对扰码阶数识别子单元和多项式判别子单元的状态表征值进行状态混合得出第三融合结果；步骤五，在第一融合结果、第二融合结果、第三融合结果均符合预定义结果情况下，扰码阶数识别子单元进行扰码阶数识别，再执行步骤六，否则返回步骤二；步骤六，通过计算并判断扰码序列和输出序列的关联性，进行扰码多项式和扰码多项式初态估计；步骤七，对多项式和扰码多项式初态估计进行误差消除后，通过计算出x'k完成同步扰码的盲识别；第一动态融合权值分配算法包括：步骤a，定义扰码阶数识别子单元或多项式判别子单元为判别标的，计算判别标的状态表征值的每个周期位置的中心点Hbs为第b个判别标的的状态表征观测函数： 其中，s为当前观测周期，r为判别标的个数，b为小于r的正整数；步骤b，计算各判别标的的状态表征值实际测量值与中心点的偏差ΔHrs 其中，Hrs为r个判别标的的观测函数；步骤c，计算各判别标的偏差的和θr1与偏差平方的和θr2： 其中，ΔHrc为观测周期中c时刻的偏差，c小于s； 步骤d，计算各判别标的偏差的均值 步骤e，计算各判别标的偏差的标准差δrs： 步骤f，以各判别标的的标准差计算出各判别标的的权值wr： 步骤g，根据权值wi计算融合结果Hs： 其中，r为判别标的个数；所述第二动态融合权值分配算法包括：步骤a，统一定义扰码阶数识别子单元或多项式判别子单元为权值标的，排序编号为1,2,3...n，表征权值标的正常的归一真值为X，权值标的的实测归一值为X1，X2，X3,...,Xn，定义方差为δ1，δ2，δ3,...,δn，权值为w1，w2，w3,...,wn；步骤b，依照排序选定3个相邻的权值标的，实测归一值分别为对应误差为步骤c，计算出互协方差和自协方差，消元后计算出方差为： 步骤d，计算出混合最优权值为： v为小于h的正整数；步骤五中的扰码阶数识别包括：步骤1，定义xk为待加扰的信息序列，yk为用来加扰的LFSR序列，zk为输出的扰码序列，定义t时刻待识别的扰码序列为步骤2，对接收的扰码序列集合进行关联值αti计算； 其中，ti为小于t的时刻值，N为同步扰码序列长度；步骤3，定义阈值遍历阶数来比较阈值与关联值αti的大小，将大于阈值的关联值挑出，计算出关联值对应的移动值τ，将移动值τ最大公约数计算为初始扰码阶数L。

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