卷积码的维特比译码原理及仿真
摘 要 本课程设计主要解决对一个卷积码序列进行维特比(Viterbi)译码输出,并通过Matlab 软件进行设计与仿真，并进行误码率分析。
实验原理
QPSK ：QPSK 是英文QuadraturePhaseShiftKeying 的缩略语简称，
意为正交相移键控，是一种数字调制方式。四相相移键控信号简称“QPSK ”。它分为绝对相移和相对相移两种。
卷积码：又称连环码，是由伊莱亚斯(P.elias)于1955年提出来的一种非分组码。积码将k 个信息比特编成n 个比特，但k 和n 通常很小，特别适合以串行形式进行传输，时延小。卷积码是在一个滑动的数据比特序列上进行模2和操作，从而生成一个比特码流。卷积码和分组码的根本区别在于，它不是把信息序列分组后再进行单独编码，而是由连续输入的信息序列得到连续输出的已编码序列。卷积码具有误码纠错的能力，首先被引入卫星和太空的通信中。NASA 标准（2，1，6）卷积码生成多项式为：
346
1345
6
2()1()1g D D D D D
g D D D D D
=++++=++++ 其卷积编码器为：
输入序列
+
+
输出c1
输出c2
图1.1 K=7，码率为1/2的卷积码编码器
维特比译码：采用概率译码的基本思想是：把已接收序列与所有可能的发送序列做比较，选择其中码距最小的一个序列作为发送序列。如果接收到L 组信息比特，每个符号包括v 个比特。接收到的Lv 比特序列与2L 条路径进行比较，汉明距离最近的那一条路径被选择为最有可能被传输的路劲。当L 较大时，使得译码器难以实现。维特比算法则对上述概率译码做了简化，以至成为了一种实用化的概率算法。它并不是在网格图上一次比较所有可能的2kL 条路径(序列)，而是接收一段，计算和比较一段，选择一段最大似然可能的码段，从而达到整个码序列是一个最大似然值得序列。
下面以图2.1的(2，1，3)卷积码编码器所编出的码为例，来说明维特比解码的方法和运作过程。为了能说明解码过程，这里给出该码的状态图，如图2.2所
示。维特比译码需要利用图来说明移码过程。根据卷积码画网格的方法，我们可以画出该码的网格图，如图2.3所示。该图设接收到的序列长度为8，所以画8个时间单位，图中分别标以0至7。这里设编码器从a 状态开始运作。该网格图的每一条路径都对应着不同的输入信息序列。由于所有可能输入信息序列共有2kL 个，因而网格图中所有可能的路径也为2L 条。这里节点a=00，b=10，c=01，d=11。
m j m j-1 m j-2
输出序列
m 1,m 2,…m j ,…
y 1j
y 2j
输入序列 00
a
d
10
c b
11 00
11
01 01
10 图2.1 (2,1,3)卷积码编码器
图2.2 (2,1,3)卷积码状态图
设输入编码器的信息序列为(11011000)，则由编码器对应输出的序列为Y=(1101010001011100)。若收到的序列R=(0101011001011100),对照网格图来说明维特比译码的方法。
首先选择接收序列的前6位序列R 1=(010101)同到达第3时刻的可能的8个码序列(即8条路径)进行比较，并计算出码距。该例中到达第3时刻a 点的路径序列是(000000)和(111011)，他们与R 1的距离分别为3和4；到达第3时刻b 点的路径序列是(000011)和(111000)，他们与R 1的距离分别为3和4；到达第3时刻c 点的路径序列是(001110)和(110101)，他们与R 1的距离分别为4和1；到达第3时刻d 点的路径序列是(001101)和(110110)，他们与R 1的距离分别为2和3。上述每个节点都保留码距较小的路径作为幸存路径，所以幸存路径码序列是(000000)、(000011)、(1101001)和(001101)，如图2.4所示。用于上面类似的方法可以得到第4、5、6、7时刻的幸存路径。
a b
c d
节点号 0
1
2
3
4
5
6
7
00 00 00 00 00 00 00 11
11
11 11 11 11
11 11
00
00
01
01 01 01 01
01
01
01
01 01 01 11 11 10
10 10
10
图2.3 (2,1,3)卷积码网格图
需要指出的是，对于某个节点，如果比较两条路径与接收序列的累计码距值
相等时，则可以任意选者一条路径作为幸存路径，此时不会影响最终的译码结果。在码的终了时刻a 状态，得到一条幸存路径。如果2.5所示。由此可看到译码器
输出是R ’=(1101010001011100)，即可变换成序列(11011000)，恢复了发端原始信息。比较R’和R 序列，可以看到在译码过程中已纠正了在码序列第1和第7位上的差错。当然如果差错出现太频繁，以致超出卷积码的纠错能力，还是会发生纠误的。
a b c d
节点号 0
1
2
3
00 00 00 11
11
11
01
01
01 a b c d
节点号
1
2
3
11
01
01
4
5
6
7 8
00
01
01
11
00
图2.4 维特比译码第3时刻幸存路径
图2.5 第8时刻幸存路径
仿真分析
本实验用matlab仿真一个简单的OFDM系统中，观察在不同信噪比下的卷积码和Viterbi算法软判决译码的性能，并与没有编码的接收信号的误码率进行比较。
主要调用函数的介绍：
1. trellis = poly2trellis(7,[155 117]);
产生约束长度为7，一输入两输出的卷积码，比特连接向量分别为：1101101,1001111;
2. code = convenc(Signal,trellis);
将原始信号进行卷积编码，编码器由上式产生;
3.REdata=awgn(TrData,SNR(i),'measured');
加性高斯白噪声信道;
4. [d m p in] =vitdec(ReSig,trellis,tblen,'cont','soft',1);
利用Viterbi 算法译卷积码。ReSig为poly2trellis函数或istrellis函数定义的格形trellis结构的卷积码。参数tblen 取正整数，表示记忆(traceback)深度。参数'cont'代表解码操作模型，假设编码器在全零状态开始。'soft'表示软判决，参数nsdec做信道量化。
仿真结果：
下图显示的是在不同信噪比下，通过卷积编码和维特比译码与未编码的接收端误码率的对比。在低信噪比时（小于等于7dB时），未编码的误码率要低于编码的误码率。这是因为在低信噪比的情况下，卷积码的纠错能力范围超过纠错门限后，纠错码就不是纠错了，而是加错了。当信噪比比较高时，编码的误码率要好于未编码的误码率。
图2卷积编码和原始信号在不同信噪比下的接收端的误码率
程序代码：
SNR=1:0.5:15; %信噪比取值；单位为db\
Ns=10;
datalength=256; %每个数据符号中可用子载波
error_bit_rata_code=0; %经卷积编码后解调出的数据的误比特率
error_bit_rata_nocode=0; %未经卷积编码后解调出的数据的误比特率
for i=1:1:29
Signal=double(rand(1,datalength*Ns)>0.5);
trel = poly2trellis(7,[155 117]);
code = convenc(Signal,trel);
%进行串并转化
Para=reshape(code,datalength,2*Ns);
%进行QPSK数据调制，将数据分为两个通道,SigPara为datalength行2Ns列for j=1:Ns
s1(:,j)=Para(:,2*j-1);%ich为datalength行Ns列
s2(:,j)=Para(:,2*j);
end
kmod=1./sqrt(2);
s1=s1.*kmod;
s2=s2.*kmod;
x=s1+s2.*sqrt(-1); % 产生复信号
y=ifft(x); %通过傅立叶反变换，将频域数据转换为时域数据
ich2=real(y); %I信道取变换后的实部
qch2=imag(y); %Q信道取变换后的虚部
ich4=reshape(ich2,1,datalength*Ns);
qch4=reshape(qch2,1,datalength*Ns);
TrData=ich4+qch4.*sqrt(-1);
% 加入高斯白噪声
ReData=awgn(TrData,SNR(i),'measured');
idata=real(ReData);
qdata=imag(ReData);
%进行串并转化
idata1=reshape(idata,datalength,Ns);
qdata1=reshape(qdata,datalength,Ns);
Rex=idata1+qdata1.*sqrt(-1);
ry=fft(Rex);
ReIChan=real(ry);
ReQChan=imag(ry);
ReIChan=ReIChan/kmod;
ReQChan=ReQChan/kmod;
for j=1:Ns
RePara(:,2*j-1)=ReIChan(:,j);
RePara(:,2*j)=ReQChan(:,j);
end
ReSig=reshape(RePara,1,datalength*Ns*2);
%符号抽样判决
ReSig=double(ReSig>0.5);
%维特比译码
tblen= log2(trel.numInputSymbols)
[d m p in] =vitdec(ReSig,trel,tblen,'cont','soft',1);
%统计错误比特数，并计算误比特率
error_bit_code=sum(abs(d(2:datalength*Ns)-Signal(1:datalength*Ns-1))) ; error_bit_nocode(i)=sum(abs(ReSig-code));
error_bit_rata_code1=error_bit_code/length(Signal);
error_bit_rata_code(i)=error_bit_rata_code1;
error_bit_rata_nocode(i)=error_bit_nocode(i)/2/length(Signal);
end
figure(1);
plot(SNR,error_bit_rata_nocode,'-ro',SNR,error_bit_rata_code,'-.b');
h=legend('没有卷积','卷积',1);
grid on;
(n,k,N)卷积码的维特比译码算法实现#include
实验名称：___ 卷积编码_______ 1、使用MATLAB进行卷积编码的代码编写、运行、仿真等操作； 2、熟练掌握MATLAB软件语句； 3、理解并掌握卷积编码的原理知识。 二、实验原理 卷积码是由Elias于1955 年提出的，是一种非分组码，通常它更适用于前向纠错法，因为其性能对于许多实际情况常优于分组码，而且设备较简单。 卷积码的结构与分组码的结构有很大的不同。具体地说，卷积码并不是将信息序列分成不同的分组后进行编码，而是将连续的信息比特序列映射为连续的编码器输出符号。卷积码在编码过程中，将一个码组中r 个监督码与信息码元的相关性从本码组扩展到以前若干段时刻的码组，在译码时不仅从此时刻收到的码组中提取译码信息，而且还可从与监督码相关的各码组中提取有用的译码信息。这种映射是高度结构化的，使得卷积码的译码方法与分组译码所采用的方法完全不同。可以验证的是在同样复杂度情况下，卷积码的编码增益要大于分组码的编码增益。对于某个
特定的应用，采用分组码还是卷积码哪一种更好则取决于这一应用的具体情况和进行比较时可用的技术。 （一）卷积编码的图形表示 卷积码的编码器是由一个有k 个输人位，n 个输出位，且有m 个移位寄存器构成的有限状态的有记忆系统，其原理如图1所示。 图1 卷积码编码器的原理图 描述这类时序网络的方法很多，它大致可分为两大类型：解析表示法与图形表示法。在解析法中又可分为离散卷积法、生成矩阵法、码多项式法等；在图形表示法中也可分为状态图法、树图法和网络图法等。 图2给出的是一个生成编码速率为1／2 卷积码的移位寄存器电路。输人比特在时钟触发下从左边移人到电路中，每输入一位，分别去两个模2加法器的输出值并复用就得到编码器的输出。对这一编码，每输入一比特就产生两个输出符号，故编码效率为
卷积码编码维特比译码实验设计报告 SUN 一、实验目的 掌握卷积码编码和维特比译码的基本原理，利用了卷积码的特性, 运用网格图和回溯以得到译码输出。 二、实验原理 1.卷积码是由连续输入的信息序列得到连续输出的已编码序列。其编码器将k个信息码元编为n个码元时，这n个码元不仅与当前段的k个信息有关，而且与前面的（m-1）段信息有关（m为编码的约束长度）。 2.一般地，最小距离d表明了卷积码在连续m段以内的距离特性，该码可以在m个连续码流内纠正(d-1)/2个错误。卷积码的纠错能力不仅与约束长度有关，还与采用的译码方式有关。 3. 维特比译码算法基本原理是将接收到的信号序列和所有可能的发送信号序列比较，选择其中汉明距离最小的序列认为是当前发送序列。卷积码的Viterbi 译码是根据接收码字序列寻找编码时通过网格图最佳路径的过程,找到最佳路径即完成了译码过程,并可以纠正接收码字中的错误比特。 4.所谓“最佳”, 是指最大后验条件概率:P( C/ R) = max [ P ( Cj/ R) ] , 一般来说, 信道模型并不使用后验条件概率,因此利用Beyes 公式、根据信道特性出结论:max[ P ( Cj/ R) ]与max[ P ( R/ Cj) ]等价。考虑到在系统实现中往往采用对数形式的运算,以求降低运算量,并且为求运算值为整数加入了修正因子a1 、a2 。令M ( R/ Cj) = log[ P ( R/ Cj) ] =Σa1 (log[ P( Rm/ Cmj ) ] + a2) 。其中, M 是组成序列的码字的个数。因此寻找最佳路径, 就变成寻找最大M( R/ Cj) , M( R/ Cj) 称为Cj 的分支路径量度,含义为发送Cj 而接收码元为R的似然度。 5.卷积码的viterbi译码是根据接收码字序列寻找编码时通过网格图最佳路径的过程，找到最佳路径即完成了译码过程并可以纠正接收码字中的错误比特。 三、实验代码 #include<> #include "" #define N 7 #include "" #include <> #include<> #define randomize() srand((unsigned)time(NULL)) encode( unsigned int *symbols, /*编码输出*/ unsigned int *data, /*编码输入*/ unsigned int nbytes, /*nbytes=n/16,n为实际输入码字的数目*/ unsigned int startstate /*定义初始化状态*/
编号： 《DSP技术与应用》课程论文卷积码的维特比译码的分析与实现 论文作者姓名：______ ______ 作者学号：___ ______ 所在学院： 所学专业：_____ ___ 导师姓名职称：__ _ 论文完成时间： _
目录 摘要： (1) 0 前言 (2) 1 理论基础 (2) 1.1信道理论基础 (2) 1.2差错控制技术 (3) 1.3纠错编码 (4) 1.4线性分组码 (5) 2 卷积码编码 (7) 2.1 卷积码概要 (7) 2.2 卷积码编码器 (8) 2.3卷积码的图解表示 (8) 2.4 卷积码的解析表示 (11) 3 卷积码的译码 (14) 3.1 维特比译码 (15) 3.2 代数译码 (17) 3.3 门限译码 (18) 4 维特比译码器实现 (18) 4.1 TMS320C54 系列DSP概述 (18) 4.2 Viterbi译码器的DSP实现 (19) 4.3 实现结果 (21) 5 结论 (21) 参考文献 (22) II
卷积码的维特比译码的分析与实现 摘要： 针对数据传输过程中的误码问题，本文论述了提高数据传输质量的一些编码及译码的实现问题。自P.Elias 首次提出卷积码编码以来，这一编码技术至今仍显示出强大的生命力。在与分组码同样的码率R 和设备复杂性的条件下，无论从理论上还是从实际上均己证明卷积码的性能至少不比分组码差，且实现最佳和准最佳译码也较分组码容易。目前，卷积码已广泛应用在无线通信标准中，其维特比译码则利用码树的重复性结构，对最大似然译码算法进行了简化。本文所做的主要工作： 首先对信道编码技术进行了研究，根据信道中可能出现的噪声等问题对卷积码编码方法进行了主要阐释。 其次，对卷积码维特比译码器的实现算法进行了研究，完成了译码器的软件设计。 最后，结合实例，采用DSP芯片实现卷积码的维特比译码算法的仿真和运行。 关键词： 卷积码维特比译码DSP Convolutional codes and Viterbi decoding analysis and realization Zhang Yi-Fei (School of Physics and Electronics, Henan University, Henan Kaifeng 475004, China) Abstract: Considering the error bit problem during data transmission,this thesis discussed some codings and decoders,aiming at enhancing transmission performance. From P.Elias first gave the concept of convolutional code, it has show its’ great advantage. Under the same condition and the same rate of block code, the performance of convolutional code is better than block code, and it’s easier to implement the best decoding.Convolutional codes have been widely used in wireless communication standards, the V iterbi decoding using the repetitive structure of the code tree, the maximum likelihood decoding algorithm has been simplified. Major work done in this article: First, the channel coding techniques have been studied, the main interpretation of the convolutional code encoding method according to the channel may be noise and other issues. Secondly, the convolutional code V iterbi decoder algorithm has been studied, the software design of the decoder. Finally, with examples, simulation and operation of the DSP chip convolutional codes, Viterbi decoding algorithm. 1
基于Matlab的卷积码译码器的 设计与仿真 学生姓名：指导老师：** 摘要本课程设计主要解决对一个卷积码序列进行维特比(Viterbi)译码输出, 并通过Matlab软件进行设计与仿真，并进行误码率分析。在课程设计中，系统开发平台为Windows Vista Ultimate，程序设计与仿真均采用Matlab R2007a(7.4)，最后仿真详单与理论分析一致。 关键词课程设计；卷积码译码器；Matlab；Simulink；设计与仿真 1引言 本课程设计主要解决对一个卷积码序列进行维特比(Viterbi)译码输出,并通 过Matlab软件进行设计与仿真。卷积码的译码有两种方法——软判决和硬判决，此课程设计采用硬判决的维特比译码。 1.1课程设计目的 卷积码是一种向前纠错控制编码。它将连续的信息比特序列映射为连续的编码器输出符号。这种映射是高度结构化的，使得卷积码的译码方法与分组码译码所采用的方法完全不同。可以验证的是在同样复杂度情况下，卷积码的编码增益要大于分组码的编码增益。对于某个特定的应用，采用分组编码还是采用卷积编码哪一种更好则取决于这一应用的具体情况和进行比较时可用的技术[1]。 本课程设计便是通过Matlab设计一个硬判决维特比译码输出的完整电路，并进行误码率分析。
1.2 课程设计的原理 卷积码，又称连环码，是由伊莱亚斯(P.elias)于1955年提出来的一种非分组码。 卷积编码的最佳译码准则为：在给定已知编码结构、信道特性和接收序列的情况下，译码器将把与已经发送的序列最相似的序列作为传送的码字序列的估值。对于二进制对称信道，最相似传送序列就是在汉明距离上与接收序列最近的序列。 卷积码的译码方法有两大类：一类是大数逻辑译码，又称门限译码(硬判决，编者注)；另一种是概率译码(软判决，编者注)，概率译码又分为维特比译码和序列译码两种。门限译码方法是以分组码理论为基础的，其译码设备简单，速度快，但其误码性能要比概率译码法差[2]。 当卷积码的约束长度不太大时，与序列译码相比，维特比译码器比较简单，计算速度快。维特比译码算法是1967年由Viterbi提出，近年来有大的发展。目前在数字通信的前向纠错系统中用的较多，而且在卫星深空通信中应用更多，该算法在卫星通信中已被采用作为标准技术。 2维特比译码原理 采用概率译码的基本思想是：把已接收序列与所有可能的发送序列做比较，选择其中码距最小的一个序列作为发送序列。如果发送L组信息比特，那么对于(n,k)卷积码来说，可能发送的序列有2kL个，计算机或译码器需存储这些序列并进行比较，以找到码距最小的那个序列。当传信率和信息组数L较大时，使得译码器难以实现。维特比算法则对上述概率译码做了简化，以至成为了一种实用化的概率算法。它并不是在网格图上一次比较所有可能的2kL条路径(序列)，而是接收一段，计算和比较一段，选择一段最大似然可能的码段，从而达到整个码序列是一个最大似然值得序列。 下面以图2.1的(2，1，3)卷积码编码器所编出的码为例，来说明维特比解码的方法和运作过程。为了能说明解码过程，这里给出该码的状态图，如图2.2所
苏州科技大学天平学院电子与信息工程学院 信道编码课程设计报告 课设名称卷积码编译及译码仿真 学生姓名圣鑫 学号1430119232 同组人周妍智 专业班级通信1422 指导教师潘欣欲 一、实验名称 基于MAATLAB的卷积码编码及译码仿真 二、实验目的 卷积码就是一种性能优越的信道编码。它的编码器与译码器都比较容易实现,同时它具有较强的纠错能力。随着纠错编码理论研究的不断深入,卷积码的实际应用越来越广泛。本实验简明地介绍了卷积码的编码原理与Viterbi译码原理。并在SIMULINK模块设计中,完成了对卷积码的编码与译码以及误比特统计整个过程的模块仿真。最后,通过在仿真过程中分别改变卷积码的重要参数来加深理解卷积码的这些参数对卷积码的误码性能的影响。经过仿真与实测,并对测试结果作了分析。 三、实验原理
1、卷积码编码原理 卷积码就是一种性能优越的信道编码,它的编码器与解码器都比较易于实现,同时还具有较强的纠错能力,这使得它的使用越来越广泛。卷积码一般表示为(n,k,K)的形式,即将 k个信息比特编码为 n 个比特的码组,K 为编码约束长度,说明编码过程中相互约束的码段个数。卷积码编码后的 n 各码元不经与当前组的 k 个信息比特有关,还与前 K-1 个输入组的信息比特有关。编码过程中相互关联的码元有 K*n 个。R=k/n 就是编码效率。编码效率与约束长度就是衡量卷积码的两个重要参数。典型的卷积码一般选 n,k 较小,K 值可取较大(>10),但以获得简单而高性能的卷积码。 卷积码的编码描述方式有很多种:冲激响应描述法、生成矩阵描述法、多项式乘积描述法、状态图描述,树图描述,网格图描述等。 2、卷积码Viterbi译码原理 卷积码概率译码的基本思路就是:以接收码流为基础,逐个计算它与其她所 有可能出现的、连续的网格图路径的距离,选出其中可能性最大的一条作为译码估值输出。概率最大在大多数场合可解释为距离最小,这种最小距离译码体现的正就是最大似然的准则。卷积码的最大似然译码与分组码的最大似然译码在原理上就是一样的,但实现方法上略有不同。主要区别在于:分组码就是孤立地求解单个码组的相似度,而卷积码就是求码字序列之间的相似度。基于网格图搜索的译码就是实现最大似然判决的重要方法与途径。用格图描述时,由于路径的汇聚消除了树状图中的多余度,译码过程中只需考虑整个路径集合中那些使似然函数最大的路径。如果在某一点上发现某条路径已不可能获得最大对数似然函数,就放弃这条路径,然后在剩下的“幸存”路径中重新选择路径。这样一直进行到最后第 L 级(L 为发送序列的长度)。由于这种方法较早地丢弃了那些不可能的路径,从而减轻了译码的工作量,Viterbi 译码正就是基于这种想法。对于(n, k, K )卷积码,其网格图中共 2kL 种状态。由网格图的前 K-1 条连续支路构成的路径互不相交,即最初 2k_1 条路径各不相同,当接收到第 K 条支路时,每条路径都有 2 条支路延伸到第 K 级上,而第 K 级上的每两条支路又都汇聚在一个节点上。在Viterbi译码算法中,把汇聚在每个节点上的两条路径的对数似然函数累加
摘要 卷积码是一种性能优越的信道编码。它的编码器和译码器都比较容易实现，同时它具有较强的纠错能力。随着纠错编码理论研究的不断深入，卷积码的实际应用越来越广泛。本文对卷积码和卷积码的编译码有一个简单的介绍且给出了信道编码的发展历史及研究状况，然后详细讨论了（2，1，2）卷积码的编码过程和译码过程，通过状态转移方程和输出方程得出状态转移表和状态转移图，然后通过维特比译码器研究，总结出了维特比译码算法，最后通过Matlab软件进行设计与仿真，得到了编码程序和译码程序，其运行结果与理论分析一致。 关键字卷积码编码、信道编码、Viterbi译码、MATLAB仿真
目录 摘要........................................... 错误！未定义书签。 一、引言 (3) 1.1发展历史及研究状况 (3) 1.2设计目的和意义 (3) 1.3设计方法 (4) 二、卷积码编译码原理 (5) 2.1 卷积码编码原理 (5) 2.2编码器 (6) 2.3 卷积码译码原理 (7) 2.4 VITEBI 译码的关键步骤 (8) 2.4.1 输入与同步单元 (8) 2.4.2 支路量度计算 (8) 2.4.3 路径量度的存储与更新 (8) 2.4.4 信息序列的存储与更新 (8) 2.4.5 判决与输出单元 (8) 三、卷积码编码实现 (9) 3.1 编码原理分析 (9) 3.2 卷积码编码流程图 (10) 四、卷积码译码实现 (11) 4.1 译码编程思路 (11) 4.2 卷积码译码流程图 (11) 五、卷积码编译码程序的编译及仿真波形 (11) 5.1 卷积码编码仿真 (12) 5.2卷积码译码仿真 (13) 5.3卷积码纠错码仿真 (14) 六、总结 (15) 七、参考文献 (16) 附录 (17)
No.15 (2,1,3)卷积码的编码及译码 摘要： 本报告对于（2,1,3）卷积码原理部分的论述主要参照啜刚教材和课件，编程仿真部分绝对原创，所有的程序都是在Codeblocks 8.02环境下用C语言编写的，编译运行都正常。完成了卷积码的编码程序，译码程序，因为对于短于3组的卷积码，即2 bit或4 bit纠错是没有意义的，所以对正确的短序列直接译码，对长序列纠错后译码，都能得到正确的译码结果。含仿真结果和程序源代码。 如果您不使用Codeblocks运行程序，则可能不支持中文输出显示，但是所有的数码输出都是正确的。
一、 卷积码编码原理 卷积码编码器对输入的数据流每次1bit 或k bit 进行编码，输出n bit 编码符号。但是输出的分支码字的每个码元不仅于此时可输入的k 个嘻嘻有关，业余前m 个连续式可输入的信息有关，因此编码器应包含m 级寄存器以记录这些信息。 通常卷积码表示为 (n,k,m). 编码率 k r n = 当k=1时，卷积码编码器的结构包括一个由m 个串接的寄存器构成的移位寄存器（成为m 级移位寄存器、n 个连接到指定寄存器的模二加法器以及把模二加法器的输出转化为穿行的转换开关。 本报告所讲的（2,1,3）卷积码是最简单的卷积码。就是2n =，1k =，3m =的卷积码。每次输入1 bit 输入信息，经过3级移位寄存器，2个连接到指定寄存器的模二加法器，并把加法器输出转化为串行输出。 编码器如题所示。 二、卷积码编码器程序仿真 C 语言编写的仿真程序。 为了简单起见，这里仅仅提供数组长度30 bit 的仿真程序，当然如果需要可以修改数组大小。为了更精练的实现算法，程序输入模块没有提供非法字符处理过程，如果需要也可以增加相应的功能。 进入程序后，先提示输入数据的长度，请用户输入int （整型数）程序默认用户输入的数据小于30，然后提示输入01数码，读入数码存储与input 数组中，然后运算输出卷积码。经过实验仿真，编码完全正确。 以下是举例： a.课件上的输入101 输出11 10 00 的实验
2010年12月（上） Viterbi 译码的Matlab 实现 张慧 （盐城卫生职业技术学院，江苏盐城 224006） ［摘要］本文主要介绍了Viterbi 译码是一种最大似然译码算法，是卷积编码的最佳译码算法。本文主要是以（2，1，2）卷积码为例，介 绍了Viterbi 译码的原理和过程，并用Matlab 进行仿真。［关键词］卷积码；Viterbi 译码 1卷积码的类型 卷积码的译码基本上可划分为两大类型：代数译码和概率译码，其中概率译码是实际中最常采用的卷积码译码方法。 2Viterbi 译码 Viterbi 译码是由Viterbi 在1967年提出的一种概率译码，其实质是最大似然译码，是卷积码的最佳译码算法。它利用编码网格图的特殊结构，降低了计算的复杂性。该算法考虑的是，去除不可能成为最大似然选择对象的网格图上的路径，即，如果有两条路径到达同一状态，则具有最佳量度的路径被选中，称为幸存路径（ surviving path ）。对所有状态都将进行这样的选路操作，译码器不断在网格图上深入，通过去除可能性最小的路径实现判决。较早地抛弃不可能的路径降低了译码器的复杂性。 为了更具体的理解Viterbi 译码的过程，我们以（2，1，2）卷积码为例，为简化讨论，假设信道为BSC 信道。译码过程的前几步如下：假定输入数据序列m ，码字U ，接收序列Z ，如图1所示，并假设译码器确知网格图的初始状态。 图１ 时刻t 1接收到的码元是11，从状态00出发只有两种状态转移方向，00和10，如图a 所示。状态转换的分支量度是2；状态转换的分支径量度是0。时刻t 2从每个状态出发都有两种可能的分支，如图b 所示。这些分支的累积量度标识为状态量度┎a ，┎b ，┎c ，┎d ，与各自的结束状态相对应。同样地，图c 中时刻t 3从每个状态出发都有两个分支，因此，时刻时到达每个状态的路径都有两条，这两条路径中，累积路径量度较大的将被舍弃。如果这两条路径的路径量度恰好相等，则任意舍弃其中一条路径。到各个状态的幸存路径如图d 所示。译码过程进行到此时，时刻t 1和t 2之间仅有一条幸存路径，称为公共支（com-mon stem ）。因此这时译码器可以判决时刻t 1和t 2之间的状态转移是00→10；因为这个状态转移是由输入比特1产生的，所以译码器输出1作为第一位译码比特。由此可以看出，用实线表示输入比特0，虚线表示输入比特1，可以为幸存路径译码带来很大的便利。注意，只有当路径量度计算进行到网格图较深处时，才产生第一位译码比特。在典型的译码器实现中，这代表了大约是约束长度5倍的译码延迟。 图２幸存路径选择 在译码过程的每—步，到达每个状态的可能路径总有两条，通过比较路径量度舍弃其中一条。图e 给出了译码过程的下一步：在时刻t 5到达各个状态的路径都有两条，其中一条被舍弃；图f 是时刻t 5的幸存路径。注意，此例中尚不能对第二位输入数据比特做出判决，因为在时刻t 2离开状态10的路径仍为两条。图g 中的时刻t 6同样有路径合并，图h 是时刻t 6的幸存路径，可见编码器输出的第二位译码比特是1，对应了时刻t 2和t 3之间的幸存路径。译码器在网格图上继续上述过程，通过不断舍弃路径直至仅剩一条，来对输入数据比特做出判决。 网格图的删减（通过路径的合并）确保了路径数不会超过状态数。对于此例的情况，可证明在图b 、d 、f 、h 中，每次删减后都只有4条路径。而对于未使用维特比算法的最大似然序列彻底比较法，其可能路径数（代表可能序列数）是序列长度的指数函数。对于分支字长为L 的二进制码字序列，共有2L 种可能的序列。下面我们用Matlab 函数viterbi （G,k,channel_output ）来产生输入序列经Viterbi 译码器得到的输出序列，并将结果与输入卷积码编码器的信息序列进行比较。在这里，G ＝g ，k=k0，channel_output=output 。用Matlab 函数得到的译码输出为10011100110000111，这与我们经过理论分析得出的结果是一致的。 我们用subplot 函数将译码器最终的输出结果与（下转第261页） 250
实验九 (2,1,5）卷积码编码译码技术 一、实验目的 1、掌握(2,1,5）卷积码编码译码技术 2、了解纠错编码原理。 二、实验内容 1、(2,1,5）卷积码编码。 2、(2,1,5）卷积码译码。 三、预备知识 1、纠错编码原理。 2、(2,1,5）卷积码的工作原理。 四、实验原理 卷积码是将发送的信息序列通过一个线性的，有限状态的移位寄存器而产生的编码。通常卷积码的编码器由K级（每级K比特）的移位寄存器和n个线性代数函数发生器（这里是模2加法器）组成。 若以（n,k,m）来描述卷积码，其中k为每次输入到卷积编码器的bit数，n 为每个k元组码字对应的卷积码输出n元组码字，m为编码存储度，也就是卷积编码器的k元组的级数，称m+1= K为编码约束度m称为约束长度。卷积码将k 元组输入码元编成n元组输出码元，但k和n通常很小，特别适合以串行形式进行传输，时延小。与分组码不同，卷积码编码生成的n元组元不仅与当前输入的k元组有关，还与前面m-1个输入的k元组有关，编码过程中互相关联的码元个数为n*m。卷积码的纠错性能随m的增加而增大，而差错率随N的增加而指数下降。在编码器复杂性相同的情况下，卷积码的性能优于分组码。 编码器 随着信息序列不断输入，编码器就不断从一个状态转移到另一个状态并同时输出相应的码序列，所以图3所示状态图可以简单直观的描述编码器的编码过程。因此通过状态图很容易给出输入信息序列的编码结果，假定输入序列为110100，首先从零状态开始即图示a状态，由于输入信息为“1”，所以下一状态为b并输出“11”，继续输入信息“1”，由图知下一状态为d、输出“01”……其它输入信息依次类推，按照状态转移路径a->b->d->c->b->c->a输出其对应的编码结果“110101001011”。 译码方法 ⒈代数 代数译码是将卷积码的一个编码约束长度的码段看作是[n0(m+1），k0(m+1)]线性分组码，每次根据（m+1）分支长接收数字，对相应的最早的那个分支上的信息数字进行估计，然后向前推进一个分支。上例中信息序列 =(10111），相应的码序列 c=(11100001100111）。若接收序列R=(10100001110111），先根据R 的前三个分支（101000）和码树中前三个分支长的所有可能的 8条路径(000000…）、（000011…）、（001110…）、（001101…）、（111011…）、（111000…）、（110101…）和（110110…）进行比较，可知（111001）与接收
BUPT 卷积码编码及Viterbi译码 班级：07114 学号：070422 姓名：吴希龙 指导老师：彭岳星 邮箱：FusionBupt@https://www.doczj.com/doc/521608361.html,
1. 序言 卷积码最早于1955年由Elias 提出，稍后，1957年Wozencraft 提出了一种有效地译码方法即序列译码。1963年Massey 提出了一种性能稍差但是比较实用的门限译码方法，使得卷积码开始走向实用化。而后1967年Viterbi 提出了最大似然译码算法，它对存储级数较小的卷积码很容易实现，被称作Viterbi 译码算法，广泛的应用于现代通信中。 2. 卷积码编码及译码原理 2.1 卷积码编码原理 卷积码是一种性能优越的信道编码，它的编码器和解码器都比较易于实现，同时还具有较强的纠错能力，这使得它的使用越来越广泛。卷积码一般表示为(n,k,K)的形式，即将k 各信息比特编码为n 个比特的码组，K 为编码约束长度，说明编码过程中相互约束的码段个数。卷积码编码后的n 各码元不经与当前组的k 个信息比特有关，还与前K-1个输入组的信息比特有关。编码过程中相互关联的码元有K*n 个。R=k/n 是编码效率。编码效率和约束长度是衡量卷积码的两个重要参数。典型的卷积码一般选n,k 较小，但K 值可取较大(>10)，以获得简单而高性能的卷积码。 卷积码的编码描述方式有很多种：冲激响应描述法、生成矩阵描述法、多项式乘积描述法、状态图描述，树图描述，网格图描述等。 2.1.1 卷积码解析表示法 卷积码的解析表示发大致可以分为离散卷积法，生成矩阵法，码多项式法。下面以离散卷积为例进行说明。 卷积码的编码器一般比较简单，为一个具有k 个输入端，n 个输出端，m 级移位寄存器的有限状态有记忆系统。下图所示为(2,1,7)卷积码的编码器。 若输入序列为u =(u 0u 1u 2u 3……), 则对应两个码字序列c ①=(c 0①c 1①c 2①c 3①……)和c ②=(c 0②c 1②c 2②c 3② ……) 相应的编码方程可写为c ①=u ?g ①，c ②=u ?g ②，c=(c ①,c ②)。 “?” 符号表示卷积运算，g ①，g ②表示编码器的两个冲激响应，即编码器的输出可以由输入序列和编码器的两个冲击响应卷积而得到，故称为卷积码。这里的冲激响应指：当输入为[1 0 0 0 0 … … ]序列时，所观察到的两个输出序列值。由于上图K 值为7，故冲激响应至
西南科技大学 方向设计报告 课程名称：通信工程方向设计 设计名称：2/3卷积码编译码器仿真与性能分析 姓名： 学号: 班级： 指导教师： 起止日期：2011.12.12-2012.1.6 西南科技大学信息工程学院制
方向设计任务书 学生班级：学生姓名：学号： 设计名称：2/3卷积码编译码器仿真与性能分析 起止日期：2011.12.12-2012.1.6指导教师： 设计要求： （1）分析2/3卷积码编码器结构； （2）分析2/3卷积码译码的Viterbi算法； （3）基于SIMULINK进行2/3卷积码的纠错性能仿真； 方向设计学生日志 时间设计内容 12.15-12.17 查看题目及设计要求。 12.18-12.23 查阅相关资料，设计方案。 12.23-12.27 编写报告及调试程序。 12.28-12.29 完善修改课程设计报告。 12.30-12.31 答辩。
方向设计考勤表 周星期一星期二星期三星期四星期五 方向设计评语表 指导教师评语： 成绩：指导教师： 年月日
2/3卷积码编译码器仿真与性能分析 摘要： 卷积码是一种性能优越的信道编码。它的编码器和译码器都比较容易实现，同时它具有较强的纠错能力。随着纠错编码理论研究的不断深入，卷积码的实际应用越来越广泛。本文简明地介绍了卷积码的编码原理和Viterbi译码原理。并在SIMULINK模块设计中，完成了对卷积码的编码和译码以及误比特统计整个过程的模块仿真。最后，通过在仿真过程中分别改变卷积码的重要参数来加深理解卷积码的这些参数对卷积码的误码性能的影响。经过仿真和实测，并对测试结果作了分析。 关键词： 卷积码编码器、viterbi译码器、SIMULINK
本科生毕业论文（设计） 题目：MATLAB实现卷积码编译码 专业代码： 作者姓名： 学号： 单位： 指导教师： 年月日
目录 前言----------------------------------------------------- 1 1. 纠错码基本理论---------------------------------------- 2 1.1纠错码基本理论 ----------------------------------------------- 2 1.1.1纠错码概念 ------------------------------------------------- 2 1.1.2基本原理和性能参数 ----------------------------------------- 2 1.2几种常用的纠错码 --------------------------------------------- 6 2. 卷积码的基本理论-------------------------------------- 8 2.1卷积码介绍 --------------------------------------------------- 8 2.1.1卷积码的差错控制原理----------------------------------- 8 2.2卷积码编码原理 ---------------------------------------------- 10 2.2.1卷积码解析表示法-------------------------------------- 10 2.2.2卷积码图形表示法-------------------------------------- 11 2.3卷积码译码原理---------------------------------------------- 15 2.3.1卷积码三种译码方式------------------------------------ 15 2.3.2V ITERBI译码原理---------------------------------------- 16 3. 卷积码编译码及MATLAB仿真---------------------------- 18 3.1M ATLAB概述-------------------------------------------------- 18 3.1.1M ATLAB的特点------------------------------------------ 19 3.1.2M ATLAB工具箱和内容------------------------------------ 19 3.2卷积码编码及仿真 -------------------------------------------- 20 3.2.1编码程序 ---------------------------------------------- 20 3.3信道传输过程仿真-------------------------------------------- 21 3.4维特比译码程序及仿真 ---------------------------------------- 22 3.4.1维特比译码算法解析------------------------------------ 23 3.4.2V ITERBI译码程序--------------------------------------- 25 3.4.3 VITERBI译码MATLAB仿真----------------------------------- 28 3.4.4信噪比对卷积码译码性能的影响 -------------------------- 28
一种卷积码维特比译码算法的软件实现Ξ 张海勇1) 刘文予1) 芦东昕2) 吴 畏2) (华中科技大学电子与信息工程系1) 武汉 430074) (中兴通讯股份有限公司2) 深圳 518057) 摘 要 提出了数字通信系统中一种卷积码译码的软件实现方案,该方案应用软件技术实现了卷积码维特比译码器功能,在程序实现中充分利用了卷积码的特性,运用蝶形运算,周期性的回溯以得到译码输出。在程序设计上采用了一些宏定义等处理方法,可以提升运算速度,是一种软件方法的前向纠错编码技术。 关键词:卷积码 维特比译码算法 蝶形运算 回溯 中图分类号:TP31 A Soft w are Implementation of Viterbi Decoding Algorithm Zhang H aiyong1) Liu Wenyu1) Lu Dongxin2) Wu Wei2) (Dept.of Electronics&Information Engineering1),HUST,Wuhan430074) (ZTE Corporation2),Shenzhen518057) Abstract:A software implementation of a channel coding technology is presented,which realizes the functions of convolution2 al coding and Viterbi decoding.According to convolutional codes feature,this software uses butterfly algorithm which is defined as a macro,periodically traces back to get the decoding output,we also use some other methods in the program,can speed up the al2 gorithm,which belongs to a forward error correction coding technology. K ey w ords:convolutional code,Viterbi decoding algorithm,butterfly algorithm,trace back Class number:TP31 卷积码是由伊莱亚斯(Elias)于1954年首先提出来的。它充分利用了各组之间的相关性,本组的信息元不但决定本组的监督元,而且也参与决定以后若干组的监督元。同时在译码过程中,不但从该时刻所收到的码组中提取译码信息,而且还利用以后若干时刻内所收到的码组来提取有关信息。无论从理论上还是实际上均已证明其性能不差于分组码。在一些采用了前向纠错的系统里,如GS M/CDM A通信系统、卫星与空间通信系统里广泛采用了卷积码[1]。 卷积码译码器的设计是由高性能的复杂译码器开始的,如最初的序列译码,随着译码约束长度的增加,译码错误概率可达到非常小。后来慢慢地向低性能的简单译码器演化,对不太长的约束长度,维特比(V iterbi)算法是非常实用的。维特比算法是一种最大似然的译码方法。当编码约束度不太大(小于等于10)或者误码率要求不太高(约10-5)时[2],它的设备比较简单,用硬件译码计算速度很快。本文将给出一种用软件实现卷积码维特比译码算法的设计方法,针对译码中计算量最多的蝶形运算,采用宏定义的方式,并在计算度量长度时采用双数组计算,能够加快译码计算速度。 1 卷积码编码器的参数分析 卷积码把信源输出的信息序列以每段k0个码元进行分段,通过编码器输出长为n0的一个码段,该段(n0-k0)个校验元不仅与本段信息元有关,还与其前面m段信息元有关。卷积码可以用(n0,k0,K)表示,其中(K=m+1)为约束长度,串联的移位寄存器的数目以m表示,一个信息 Ξ收到本文时间:2004年12月2日
卷积码实验报告 篇一：卷积码实验报告 实验五信道编解码（） 本章目标 掌握数字频带传输系统调制解调的仿真过程掌握数字频带传输系统误码率仿真分析方法 5.1实验目的 1. 使用MATLAB进行卷积码编/译码器的仿真。 2. 熟练掌握MATLAB软件、语句。 3. 了解卷积码编/译码器的原理、知识。 5.2实验要求 1. 编写源程序、准备测试数据。 2. 在 MATLAB环境下完成程序的编辑、编译、运行，获得程序结果。如果结果有误， 应找出原因，并设法更正之。 5.3 实验原理 （一）卷积码编码器 1. 连接表示 卷积码由3个整数n，k，N描述。k/n也表示编码效率（每编码比特所含的信 N称为约束长度，息量）；但n与线性分组码中的含义不同，不再表示分组或码子长度； 表示在编码移位寄存器中k元组的级数。卷积码不同于分组码的一个重要特征就是编码器的记忆性，即卷积码编码过程中产生的n元组，不仅是当前输入k元组的函数，而且
还是前面N?1个输入k元组的函数。实际情况下，n和k经常取较小的值，而通过N的变化来控制编码的能力和复杂性。 下面以图1中的卷积码编码器为例介绍卷积码编码器。该图表示一个约束长度 K?3的（2，1）卷积译码器，模2加法器的数目为n?2，因此，编码效率k/n?1/2。 在每个输入比特时间上，1位信息比特移入寄存器最左端的一级，同时将寄存器中原有比特均右移一级，接着便交替采样两个模2加法器，得到的码元就是与该输入比特相对应的分支字。对每一个输入信号比特都重复上述采样过程。 图1卷积码编码器（编码效率1/2，K?3） 用于描述反馈移位寄存器实现循环码时所使用的生成多项式也可用户描述卷积码编码器的连接。应用n个生成多项式描述编码的移位寄存器与模2加法器的连接方式，n个生成多项式分别对应n个模2加法器，每个生成多项式不超过K?1阶。仍以图 1中的编码器为例，用生成多项式g1(X)代表上方连接，g2(X)代表下方连接，则有： g1(X)?1?X?X2g2(X)?1?X 2 多项式中的最低阶项对应于寄存器的输入级。输出序
译码主要部分 #include"stdafx.h" //#define DEBUG void deci2bin(int d, int size, int *b); int bin2deci(int *b, int size); int nxt_stat(int current_state, int input, int *memory_contents); void init_quantizer(void); void init_adaptive_quant(float es_ovr_n0); int soft_quant(float channel_symbol); int soft_metric(int data, int guess); int quantizer_table[256]; void sdvd(int g[2][K], float es_ovr_n0, long channel_length, float*channel_output_vector, int *decoder_output_matrix) { int i, j, l, ll; //循环控制变量 long t; //时间 int memory_contents[K]; //记录输入内容 int input[TWOTOTHEM][TWOTOTHEM]; //对当前状态以及下一个状态映射 int output[TWOTOTHEM][2]; //卷积码编码输出矩阵 int nextstate[TWOTOTHEM][2]; //下一个状态矩阵 int accum_err_metric[TWOTOTHEM][2]; //误差累计矩阵 int state_history[TWOTOTHEM][K * 5 + 1]; //历史状态表 int state_sequence[K * 5 + 1]; //状态序列 int *channel_output_matrix; //信道输出序列 int binary_output[2]; int branch_output[2]; //0或者1的输出分支 int m, n, number_of_states, depth_of_trellis, step, branch_metric, sh_ptr, sh_col, x, xx, h, hh, next_state, last_stop; n = 2; //1/2为卷积码传输数据的码率 m = K - 1;//寄存器个数 number_of_states = (int)pow(2.0, m);//状态个数number of states = 2^(K - 1) = 2^m depth_of_trellis = K * 5; for (i = 0; i < number_of_states; i++)