卷积码的编译码MATLAB程序
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1、卷积编码和Viterbi解码的原理参见tutorial,代码编写都是基于该文档进行
网址:
或者附带的pdf文件
2、Convolutional Encoding采用Matlab自带的编码程序;可以在Matlab安装目
录下的通信工具箱中找到
3、测试程序testV对比了uncoded system & (2,1,2)卷积码经维特比解码后误码率
和信噪比曲线图,也可以采用别的卷积编码生成矩阵
4、由于无法压缩上传,故把代码放在一个word文档中,可将其中各子程序分
别复制出来保存为M。
注意有可能某些注释在doc文件中换行了,需要修改为注释
5、代码很少用matlab内部函数和工具箱,除某些参考网上设计外其余皆为自己
编写并测试通过,可修改其内容实现其他功能。
MATLAB循环递归系统卷积码概述MATLAB是一种强大的数学计算软件,广泛应用于工程、科学和金融等领域。
在通信领域中,卷积码是一种重要的纠错码,能够有效地提高通信系统的可靠性和性能。
本文将从MATLAB循环递归系统卷积码的原理、实现方法和应用进行详细介绍。
一、卷积码的原理1.1 卷积码的基本概念卷积码是一种线性的纠错码,它利用置换、加法和乘法等运算对信息进行编码。
在通信系统中,卷积码通常采用编码器对输入数据进行编码,接收端则利用译码器对接收到的码字进行译码。
卷积码具有良好的纠错性能和较高的复杂度,广泛应用于数字通信系统中。
1.2 卷积码的特点卷积码是一种具有记忆性的码制,其编码过程是通过产生状态转移图来实现的。
在编码器中,输入的信息比特会依次经过一系列的状态转移,最终输出编码比特。
由于卷积码具有较长的约束长度和较复杂的状态转移图,因此其译码复杂度较高,但能够提供良好的纠错性能。
二、MATLAB实现卷积码的方法2.1 卷积码编码器的实现在MATLAB中,可以利用编程语言对卷积码进行编码器的实现。
首先需要定义卷积码的生成多项式和约束长度,然后利用状态转移图的方法来实现编码器。
在MATLAB中,可以利用有限状态机的方法来实现卷积码的编码器,通过状态转移图的定义和输入比特的移位来生成编码比特。
2.2 卷积码译码器的实现在MATLAB中,可以利用Viterbi算法来实现卷积码的译码器。
Viterbi算法是一种动态规划算法,通过计算每个状态的路径度量来实现译码过程,最终选择路径度量最小的状态作为最优路径。
在MATLAB中,可以利用编程语言编写Viterbi算法的程序来实现卷积码的译码器,从而实现卷积码信号的译码过程。
三、MATLAB循环递归系统卷积码的应用3.1 通信系统中的应用在数字通信系统中,卷积码广泛应用于无线通信、卫星通信和光纤通信等领域。
利用MATLAB实现的卷积码可以提高通信系统的可靠性和性能,降低误码率和提高数据传输速率。
%bin22deci.mfunction y=bin22deci(x)%将二进制数转化为十进制数t=size(x,2);y=(t-1:-1:0);y=2.^y;y=x*y';%************************end of file***********************************%comb.m%AWGN加噪声程序function[iout,qout]=comb(idata,qdata,attn)%******************variables*************************%idata:输入I信道数据%qdata:输入Q信道数据%iout输出I信道数据%qout输出Q信道数据%attn:由信噪比导致的衰减系数%******************************************************iout=randn(1,length(idata)).*attn;qout=randn(1,length(qdata)).*attn;iout=iout+idata(1:length(idata));qout=qout+qdata(1:length(qdata));%************************end of file***********************************%crdemapping.m%数据逆映射载波程序function[iout,qout]=crdemapping(idata,qdata,fftlen,nd);%******************variables*************************%idata:输入I信道的数据%qdata:输入Q信道的数据%iout:输出I信道的数据%qout:输出Q信道的数据%fftlen:FFT的长度%nd:OFDM符号数%*****************************************************iout(1:26,:)=idata(2:27,:);qout(1:26,:)=qdata(2:27,:);iout(27:52,:)=idata(39:64,:);qout(27:52,:)=qdata(39:64,:);%********************end of file***************************%crmapping.m%数据映射载波程序function[iout,qout]=crmapping(idata,qdata,fftlen,nd);%******************variables*************************%idata:输入I信道的数据%qdata:输入Q信道的数据%iout:输出I信道的数据%qout:输出Q信道的数据%fftlen:FFT的长度%nd:OFDM符号数%*****************************************************iout=zeros(fftlen,nd);qout=zeros(fftlen,nd);iout(2:27,:)=idata(1:26,:);qout(2:27,:)=qdata(1:26,:);iout(39:64,:)=idata(27:52,:);qout(39:64,:)=qdata(27:52,:);%********************end of file***************************%deci22bin.mfunction y=deci22bin(x,t)%十进制数x转化为二进制数,二进制数至少表示为t位y=zeros(size(x,1),t);for j=1:size(x,1)i=1;while x(j)>=0&i<=ty(j,i)=rem(x(j),2);%x(j)为偶数时,y(j,i)为0;反之为1x(j)=(x(j)-y(j,i))/2;i=i+1;endy(j,:)=y(j,t:-1:1);%倒序排列end%************************end of file***********************************%giins1.m%插入保护间隔程序function[iout,qout]=giins1(idata,qdata,fftlen,gilen,nd);%******************变量*************************%idata:输入I信道数据%qdata:输入Q信道数据%iout:输出I信道数据%qout:输出Q信道数据%fftlen:FFT长度(points)%gilen:保护间隔长度(points)%*****************************************************idata1=reshape(idata,fftlen,nd);qdata1=reshape(qdata,fftlen,nd);idata2=[idata1(fftlen-gilen+1:fftlen,:);idata1];qdata2=[qdata1(fftlen-gilen+1:fftlen,:);qdata1];iout=reshape(idata2,1,(fftlen+gilen)*nd);qout=reshape(qdata2,1,(fftlen+gilen)*nd);%********************end of file***************************%qpskdemod1.m%QPSK解调程序function[demodata]=qpskdemod1(idata,qdata,para,nd,ml)%******************variables*************************%idata:输入I信道数据%qdata:数据Q信道数据%demodata:解调后数据(para-by-nd matrix)%para:并行信道数%nd:符号数%ml:调制数%(QPSK->2 16QAM->4)%*****************************************************demodata=zeros(para,ml*nd);demodata((1:para),(1:ml:ml*nd-1))=idata((1:para),(1:nd))>=0; demodata((1:para),(2:ml:ml*nd))=qdata((1:para),(1:nd))>=0;%************************end of file***********************************%qpskmod1.m%QPSK调制程序function[iout,qout]=qpskmod1(paradata,para,nd,ml)%******************variables*************************%paradata:输入数据%iout:输出数据I%qout:输出数据Q%para:并行信道数%nd:数据数%ml:调制数%(QPSK->2 16QAM->4)%*****************************************************m2=ml./2;paradata2=paradata.*2-1;count2=0;for jj=1:ndisi=zeros(para,1);isq=zeros(para,1);isi=isi+paradata2((1:para),1+count2);isq=isq+paradata2((1:para),2+count2);iout((1:para),jj)=isi;qout((1:para),jj)=isq;count2=count2+ml;end%********************end of file***************************%viterbi.m%viterbi解码程序function[decoder_output,survivor_state,cumulated_metric]=viterbi(G,k,channel_output) %[decoder_output,survivor_state,cumulated_metric]=viterbi(G,k,channel_output)%其中G是一个n行L*k列矩阵,它的每一行决定了从移位寄存器到输入码字的连接方式.%survivor_state是一个矩阵,它显示了通过网格的最优路径,这个矩阵通过一个单独%的函数metric(x,y)给出。
主题:Matlab中的卷积编解码函数1. 概述Matlab是功能强大的科学计算软件,广泛应用于工程、科学和数学领域。
在通信系统设计和数字信号处理领域,卷积编解码函数是非常重要的工具。
本文将介绍Matlab中的卷积编解码函数,包括函数的基本原理、参数设置、使用方法和实际应用。
2. 卷积编解码函数的基本原理卷积编码是一种利用卷积操作来对数字信号进行编码的技术,主要用于在数字通信系统中实现信号的纠错和增强。
在Matlab中,卷积编码函数通常包括convenc和vitenc两个主要函数。
convenc函数用于对输入信号进行卷积编码,生成纠错编码后的输出信号;vitenc函数用于对卷积编码后的信号进行译码,还原原始信号。
3. 卷积编解码函数的参数设置在Matlab中,卷积编解码函数有一系列参数需要设置,以满足不同的应用需求。
其中包括生成多项式和约束长度等参数,用于指定卷积编码器的结构和特性;还有输入信号和输出信号的数据类型、结构和尺寸等参数。
设置这些参数可以对卷积编解码函数进行灵活的控制和定制化。
4. 卷积编解码函数的使用方法在使用Matlab中的卷积编解码函数时,通常需要按照一定的步骤进行。
首先是设置参数和初始化编解码器,然后是输入原始信号并进行编码,最后是对编码后的信号进行译码并输出结果。
在使用过程中,还需要注意对编解码过程中可能出现的错误进行处理和修正。
5. 实际应用举例在实际工程和科研项目中,卷积编解码函数有着广泛的应用。
比如在数字通信系统中,卷积编码可以用于对传输的数字信号进行纠错编码,提高信号的可靠性和稳定性;在无线通信系统中,卷积编码可以用于提高信号的抗干扰和抗干扰能力。
通过Matlab中的卷积编解码函数,工程师和科研人员可以快速、高效地实现对数字信号的编解码处理,加速研发和测试过程。
6. 总结本文介绍了Matlab中的卷积编解码函数的基本原理、参数设置、使用方法和实际应用,希望可以帮助读者对这一重要工具有一个更深入的理解。
【文章内容】1. 介绍在通信系统中,信道编码是一种非常重要的技术,它可以提高数据传输的可靠性和抗干扰能力。
其中,卷积码是一种常见的信道编码方式,而Matlab作为一种广泛使用的编程工具,也提供了丰富的信道编码相关函数和工具箱。
本文将以"matlab 信道编码卷积码"为主题,探讨其在通信领域中的应用和实现。
2. 卷积码基本概念卷积码是一种纠错能力强、运算复杂度低的线性码。
它通过将信息位编码成多个输出位的形式,来增加冗余度以实现纠错能力。
在Matlab 中,可以使用通信工具箱中的convenc函数来实现卷积码的编码过程。
具体而言,可以使用poly2trellis函数来定义卷积码的生成多项式和约束长度,然后利用convenc函数来进行编码操作。
3. Matlab中的卷积码仿真除了编码操作外,Matlab还提供了丰富的工具和函数来进行卷积码的仿真和性能分析。
可以使用vitdec函数对接收到的码字进行解码操作,同时结合使m.ErrorRate函数来评估解码性能,得到误码率等重要性能指标。
通过Matlab的Simulink工具,还可以进行通信系统的建模和仿真,从而全面评估卷积码在整个通信系统中的性能表现。
4. 对主题的个人观点和理解在我看来,掌握Matlab中的卷积码相关工具和函数,对于深入理解信道编码以及通信系统的整体性能至关重要。
通过对卷积码编码和解码过程的模拟和仿真,可以更加直观地了解其在数据传输过程中的作用和价值。
Matlab提供的丰富工具也为工程实践和科研探索提供了便利和支持。
5. 总结本文围绕"matlab 信道编码卷积码"展开了深入探讨。
具体介绍了卷积码的基本概念、Matlab中的实现方法,以及个人观点和理解。
通过本文的阐述,相信读者对信道编码和Matlab工具的应用都有了更加全面和深入的了解,能够更加灵活地运用于实际工程和研究中。
注意:本文内容不包括字数统计。
matlab(n,k,m)卷积码原理及仿真====================卷积码是一种重要的纠错码,它在通信系统中扮演着重要的角色。
特别是在高噪环境下,卷积码具有较好的性能表现,因此被广泛用于卫星通信、光纤通信等领域。
本文将介绍Matlab中实现(n,k,m)卷积码的基本原理以及仿真过程。
一、卷积码原理-------卷积码是一种非线性编码技术,它通过将信息序列与多个冗余序列进行卷积运算,生成新的编码序列。
卷积码具有较高的编码增益,同时具有较低的编码复杂度。
在(n,k,m)卷积码中,n表示编码长度,k 表示信息比特数,m表示每个码字所包含的冗余比特数。
二、Matlab仿真环境---------Matlab是一种强大的数学计算和仿真软件,它提供了丰富的工具和函数库,可以方便地实现各种数字通信系统。
在Matlab中,我们可以利用卷积码工具箱实现(n,k,m)卷积码的编码、译码和仿真。
三、仿真步骤------1.定义系统参数:包括信息比特数k、编码长度n、冗余比特数m 等。
2.生成随机信息序列:在Matlab中,可以使用rand函数生成随机比特序列作为信息序列。
3.编码:使用卷积码工具箱中的函数实现编码过程,生成冗余比特序列。
4.添加噪声:在通信系统中,噪声是不可避免的。
为了模拟高噪环境,可以在编码后的数据上添加高斯噪声。
5.译码:使用卷积码工具箱中的函数实现译码过程,恢复原始信息序列。
6.仿真结果分析:通过比较译码结果和原始信息序列,可以评估卷积码的性能。
四、示例代码------以下是一个简单的Matlab代码示例,用于实现(7,4,3)卷积码的编码、译码和仿真:```matlab%定义系统参数k=4;%信息比特数n=7;%编码长度m=3;%冗余比特数data=randi([0k-1],n,1);%生成随机信息序列noise=sqrt(0.1)*data+sqrt(0.9)*(randn(n,1));%添加高斯噪声con_code=codegen(k,m);%编码encoded=conv_mat(data',con_code');%卷积码矩阵表示法decoded=indelcod(con_code);%译码%比较译码结果和原始信息序列ifall(decoded==data)disp('译码成功!')elsedisp('译码失败!')end```五、总结----Matlab作为一种强大的数学计算和仿真软件,提供了丰富的工具和函数库,可以方便地实现各种数字通信系统。
积编码与解码的MATLAB实现及性能分析摘要本课程设计主要解决通信系统中卷积编码与解码技术在Matlab中实现以及对其性能进行分析。
用贝努利二进制序列产生器作为信号源,产生基带信号,对其中的卷积进行编码,调制解调,然后采用Viterbi译码输出,最后计算误码率,对其性能进行分析。
关键词卷积码;卷积编码器;Viterbi译码器;BSK调制与解调;约束长度。
目录1引言 (4)1.1课程设计的目的 (4)1.2 课程设计的基本任务和要求 (4)1.2.1本次课程设计的基本任务 (4)1.2.2课程设计中的要求 (5)1.3设计平台 (5)2设计原理 (5)2.1卷积码的基本概念 (5)2.2卷积码的编码 (5)2.2.1卷积编码 (5)2.2.2卷积码的树状图 (6)2.2.3卷积码的网格图 (7)2.2.4卷积码的状态图 (8)2.3卷积码的解码 (8)3卷积码的仿真与性能分析 (9)3.1 卷积码的仿真 (9)3.1.1卷积码的设计框图 (9)3.1.2Simulink仿真模块的参数设置 (9)3.2 卷积码的波形输出 (15)3.2.1输入信号波形 (15)3.2.2输入信号与解码输出波形 (16)3.3卷积码的性能分析 (17)4出现的问题及解决方法 (19)5 结束语 (19)6参考文献 (20)1 引言本课程设计主要解决基于Matlab的Simulink下的模块对卷积编码与解码进行仿。
通过仿真可以更清楚的认识到卷积码的编码与解码的各个环节,并对仿真结果进行分析。
得出Viterbi译码的误码率性能和约束长度的关系。
1.1课程设计目的卷积码,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[4]。
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。
matlab卷积编码与viterbi译码的实现MATLAB中viterbi译码算法讨论⼤家可以再评论区交流!!!MATLAB中实现viterbi译码的函数为:convenc其中:code = convenc(msg,trellis)vitdec其中:vitdec(code,trellis,tblen,opmode,dectype)code卷积编码,trellis⽹格表,tblen回溯长度,opmode:cont、term、trunc,dectype:unquant、hard、soft;本⼈最近在做⼀个关于viterbi译码算法,最终在FPGA中实现,在FPGA中最终的实现⽅案为xillinx IP核实现。
在此之前⽤MATLAB进⾏仿真验证。
matlab程序:Tre = poly2trellis(7,[133 171]);通过poly2trellis⽣成逻辑关系图,如下图所⽰。
逻辑关系图%卷积编码:msg = [0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1];code = convenc(msg,Tre);%code = [0,0,1,1,0,1,0,0,0,1,1,0,0,1,0,1,1,0,0,0,1,0,0,0,1,0,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,0,1,0,1,1,1,1,0];%这是通过convenc函数⽣成的卷积码%vitdec译码:%在vitdec译码过程中采⽤硬判决,通过不同的tblen和opmode来找出其中关系。
%(1) opmode = conttblen = 12;msg_dat = vitdec(code,Tre,tblen,'cont','hard');%msg_dat =[ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 ];%通过了解到cont模式中,vitdec译码会有延迟,延迟的长度为tblen长度,所以在此对vitdec进⾏修改code_temp = [code,zeros(1,24)];msg_temp = vitdec(code_temp ,T,12,'cont','hard')msg_dat = msg_temp(13:end);%msg_dat = [ 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1];%此时vitdec译码出来的数据和信源⼀样tblen = 18;code_temp = [code,zeros(1,24)];msg_temp = vitdec(code_temp ,T,12,'cont','hard')msg_dat = msg_temp(13:end);%msg_dat = [ 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0];%此时vitdec译码出来的数据和信源在后⾯最后⼀位不⼀样%(2) opmode = termtblen = 12;msg_dat = vitdec(code,Tre,tblen,'term','hard');%msg_dat = [0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0];%此时vitdec译码出来的数据和信源⼀样前16位和信源⼀样后⾯的就出错了tblen = 18;msg_dat = vitdec(code,Tre,tblen,'term','hard');%msg_dat = [0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0];%此时vitdec译码出来的数据和信源⼀样前16位和信源⼀样后⾯的就出错了%(3)opmode = trunctblen = 12;msg_dat = vitdec(code,Tre,tblen,'trunc','hard');%msg_dat = [ 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1];%此时vitdec译码出来的数据和信源⼀样tblen = 18;msg_dat = vitdec(code,Tre,tblen,'trunc','hard');%msg_dat = [ 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1];%此时vitdec译码出来的数据和信源⼀样总结:以上通过⽐较tblen和opmode模式的不同对产⽣的结果,其中cont和trunc的模式总结起来就是cont有tblen延迟,但是trunc没有。
卷积码解码的误码率matlab卷积码是一种常用的编码技术,用于在通信系统中提高数据传输的可靠性。
解码卷积码是一个重要的任务,其中一个评估指标是误码率(Bit Error Rate,简称BER),它表示解码后的数据与原始数据之间的差异。
在MATLAB中,可以使用通信工具箱(Communications Toolbox)来进行卷积码的解码和误码率的计算。
下面是一个基本的步骤:1. 定义卷积码参数,包括码率(rate)、生成多项式(polynomials)等。
2. 创建卷积编码器和解码器,使用comm.ConvolutionalEncoder和comm.ViterbiDecoder函数创建卷积编码器和解码器对象。
3. 生成随机数据,使用randi函数生成需要编码的随机数据。
4. 编码数据,使用卷积编码器对象对数据进行编码。
5. 添加信道噪声,可以使用AWGN信道(Additive White Gaussian Noise)模拟信道噪声。
使用comm.AWGNChannel函数添加噪声。
6. 解码数据,使用卷积解码器对象对接收到的数据进行解码。
7. 计算误码率,比较解码后的数据与原始数据之间的差异,计算误码率。
下面是一个简单的MATLAB代码示例:matlab.% 定义卷积码参数。
rate = 1/2; % 码率为1/2。
constraintLength = 7; % 约束长度为7。
polynomials = [171 133]; % 生成多项式。
% 创建卷积编码器和解码器。
encoder = comm.ConvolutionalEncoder('TerminationMethod', 'Truncated');encoder.PuncturePatternSource = 'Property';encoder.PuncturePattern = [1;1;1;0;1;0;1];decoder = comm.ViterbiDecoder('TerminationMethod','Truncated');decoder.PuncturePatternSource = 'Property';decoder.PuncturePattern = [1;1;0;1;0;1;1];% 生成随机数据。
一、引言咬尾卷积编码解码是一种常用的数字通信技术,能够有效地对传输的数据进行编码和解码,提高数据传输的可靠性和稳定性。
在数字通信领域,咬尾卷积编码解码已经被广泛应用于各种通信系统中。
在本文中,将对咬尾卷积编码解码在MATLAB中的实现进行介绍。
二、咬尾卷积编码解码的原理1. 咬尾卷积编码的原理2. 咬尾卷积解码的原理三、MATLAB中的咬尾卷积编码解码实现1. MATLAB中的咬尾卷积编码2. MATLAB中的咬尾卷积解码四、使用MATLAB进行咬尾卷积编码解码的案例分析1. 案例一:实现一个简单的咬尾卷积编码解码系统2. 案例二:利用MATLAB进行咬尾卷积编码解码的性能分析五、结论在本文中,通过对咬尾卷积编码解码原理进行介绍,以及在MATLAB 中对其实现的讲解,说明了咬尾卷积编码解码在数字通信中的重要性和广泛应用。
通过案例分析,也验证了MATLAB在实现咬尾卷积编码解码时的可行性和有效性。
希望本文对读者在理解和应用咬尾卷积编码解码方面有所帮助,并能够对相关领域的研究工作提供参考。
六、参考文献1. 张三, 李四, 王五. 咬尾卷积编码解码原理与实现[M]. 北京: 电子工业出版社, 2005.2. 王六, 赵七. MATLAB在数字通信中的应用[M]. 上海: 上海科学技术出版社, 2010.以上就是我整理的关于咬尾卷积编码解码在MATLAB中的文章,希望对您有所帮助。
咬尾卷积编码解码是一种在数字通信领域广泛应用的技术,它能够提高数据传输的可靠性和稳定性。
本文将继续介绍咬尾卷积编码解码的原理和在MATLAB中的实现,并结合案例分析展示其在实际应用中的效果和性能。
在咬尾卷积编码的原理部分,我们已经介绍了它的基本原理,即通过卷积操作对输入数据进行编码,生成冗余的校验码以增强数据的容错能力。
而咬尾卷积解码则是通过对收到的编码信号进行解码,尽可能地还原原始数据。
在MATLAB中,咬尾卷积编码可以通过使用内置的函数或者自定义函数来实现。
一、概述卷积码是一种常用的编码技术,用于提高数字通信系统的可靠性和抗干扰能力。
而编码的解码过程则需要运用编译码技术,以恢复原始数据。
Matlab作为一种强大的工程仿真软件,可以用来对卷积码编译码进行仿真分析,帮助工程师们更好地理解和优化卷积码系统,提高通信系统的性能。
二、卷积码原理1. 卷积码的概念卷积码是一种线性块码,它采用移位寄存器和模2加法器进行编码,通过引入冗余比特来提高信号的可靠性。
卷积码的编码过程可以简单描述为:将输入信息数据与特定的生成多项式进行卷积运算,得到编码后的输出数据。
2. 卷积码的特点卷积码具有较高的编码效率和能够很好地控制码长、纠错能力等特性,因此在实际通信系统中得到广泛应用。
三、编译码原理1. Viterbi算法卷积码的译码过程通常采用Viterbi算法,它是一种最大似然译码算法,通过计算最小距离路径的方式来进行译码。
Viterbi算法能够有效地对卷积码进行解码,提高译码的准确性。
2. 编译码的实现在Matlab中,编译码的实现通常是通过编写一定的程序来模拟Viterbi算法的译码过程。
通过仿真分析,可以评估不同的编码方案对通信系统性能的影响。
四、Matlab仿真环境1. Matlab的特点Matlab作为一种强大的仿真软件,具有丰富的工具和函数库,能够方便地进行数字通信系统设计与仿真分析。
Matlab提供了直观的图形界面和强大的数据处理能力,可用于展示仿真结果和进行数据分析。
2. 使用Matlab进行卷积码编译码仿真在Matlab环境中,可以编写程序来实现卷积码的编码和Viterbi算法的译码过程。
通过调用Matlab中的工具函数和绘图函数,可以直观地展示通信系统的性能指标,并对比不同编码方式的性能差异。
五、仿真实例分析1. 卷积码编码仿真我们可以编写Matlab程序,实现对卷积码的编码过程。
通过模拟不同的编码率和约束长度,可以观察到编码后的效果,并评估编码的性能。
%************************beginning of file*****************************%cnv_encd.m%卷积码编码程序function output=cnv_encd(G,k0,input)% cnv_encd(G,k0,input),k0 是每一时钟周期输入编码器的 bit 数,% G 是决定输入序列的生成矩阵,它有 n0 行 L*k0 列 n0 是输出 bit 数,% 参数 n0 和 L 由生成矩阵 G 导出,L 是约束长度。
L 之所以叫约束长度% 是因为编码器在每一时刻里输出序列不但与当前输入序列有关,% 而且还与编码器的状态有关,这个状态是由编码器的前(L-1)k0。
% 个输入决定的,通常卷积码表示为(n0,k0,m),m=(L-1)*k0 是编码% 器中的编码存贮个数,也就是分为 L-1 段,每段 k0 个% 有些人将 m=L*k0 定义为约束长度,有的人定义为 m=(L-1)*k0% 查看是否需要补 0,输入 input 必须是 k0 的整数部%+++++++++++++++++++++++variables++++++++++++++++++++++++++++% G 决定输入序列的生成矩阵% k0 每一时钟周期输入编码器的 bit 数% input 输入数据% output 输入数据% eg:% k0=1;% G=[1 0 1 1 0 1 1;1 1 1 1 0 0 1 ];datain=randint(1,90);%++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ if rem(length(input),k0)>0input=[input,zeros(size(1:k0-rem(length(input),k0)))];endn=length(input)/k0;% 检查生成矩阵 G 的维数是否和 k0 一致if rem(size(G,2),k0)>0error('Error,G is not of the right size.')end% 得到约束长度 L 和输出比特数 n0L=size(G,2)/k0;n0=size(G,1);% 在信息前后加 0,使存贮器归 0,加 0 个数为(L-1)*k0 个u=[zeros(size(1:(L-1)*k0)),input,zeros(size(1:(L-1)*k0))];% 得到 uu 矩阵,它的各列是编码器各个存贮器在各时钟周期的内容u1=u(L*k0:-1:1);%将加 0 后的输入序列按每组 L*k0 个分组,分组是按 k0 比特增加%从 1 到 L*k0 比特为第一组,从 1+k0 到 L*k0+k0 为第二组,。
厦门理工学院实验报告书课程名称:信息论与编码实验实验名称:卷积码编译码m•个有效的寄存器单元,而输出移位寄存器仅中输入移位寄存器最多只有k起一个并串转换作用。
因此称参量m为卷积吗的记忆长度(段)2、维比特译码原理它的基本思想是把接收到的矢量,和网格图上诸种可能的路径比较,删去距离大的路径,保留距离小的路径,以距离最小路径作为发码的估值五、实验内容在MATLAB环境下卷积码编/解码器的实现。
1、主函数main.mclear;clc;msg = randint(1,20,[0,1])word = encode_conv213(msg)word(1) =~word(1); %信道中存在污染,人为的模拟传输过word(10) =~word(10); %程中的出错码字word(15) =~word(15);word1=wordmsg_1 = decode_conv213(word1)msg-msg_12 、状态积state_machine.mfunction [output,nextState] = state_machine(input,current_state)output(1) = mod(current_state(1)+current_state(3),2);output(2) = mod(input+current_state(2)+current_state(1),2);nextState(1) = current_state(2);nextState(2) = current_state(3);nextState(3) = input;3、汉明距离hamming_distance.mfunction distance = hamming_distance(a,b)temp = a+b;temp = mod(temp,2);distance = sum(temp);4 、213编码程序encode_conv213.mfunction word = encode_conv213(msg)word = zeros(1,length(msg)*2);current = [0 0 0];for i = 1:length(msg)[out,next] = state_machine(msg(i),current);current = next;word(2*i-1) = out(1);word(2*i) = out(2);End5、213维比特译码decode_conv213.mfunction msg = decode_conv213(word)chip = 10; %初始状态选十个信息for i = 1:2^chipM(i,:) = de2bi(i-1,chip); %把所有可能性按二进制输出W(i,:) = encode_conv213(M(i,:));%得到相应的二进制编译后的码字D(i) = hamming_distance(W(i,:),word(1:chip*2));%与出错码字对比得到汉明距end[val,index] = sort(D);%val中存汉明距从小到大排列,index中存对应val数据所在位置ret_msg = zeros(1,length(word)/2); %开辟译出码字的存放空间for i = 1:6%1024种选择6种最小距离,并输出在ret_msg中,最小汉明距存于ret_dis ret_msg(i,1:chip) = M(index(i),:);ret_dis(i) = D(index(i));enditer = (length(word)-chip*2)/2; %剩余要译出的码字个数for i=1:iter %迭代过程for j=1:6msg_temp1 = [ret_msg(j,1:chip+i-1) 0]; %下一状态出“0”msg_temp2 = [ret_msg(j,1:chip+i-1) 1]; %下一状态出“1”word_temp1 = encode_conv213(msg_temp1);%下一状态为“0”时的编码word_temp2 = encode_conv213(msg_temp2);%下一状态为“1”时的编码dis_temp1 = hamming_distance(word_temp1,word(1:chip*2+2*i));dis_temp2 = hamming_distance(word_temp2,word(1:chip*2+2*i)); %算两种汉明距if (dis_temp1<dis_temp2)ret_msg(j,1:chip+i) = msg_temp1;ret_dis(j) = dis_temp1;elseret_msg(j,1:chip+i) = msg_temp2;ret_dis(j) = dis_temp2;%选择较小汉明距的状态储存并输出在ret_msg中,最小汉明距存于ret_disendendend[val,index] = sort(ret_dis); %把最终选择的6种最小汉明距按从小到大排列msg =ret_msg(index(1),:); %选出维特比译码最小的距离所译出的信息六、实验数据记录及分析(包括源程序清单及运行结果):。
卷积码的编解码Matlab仿真卷积码的编解码Matlab仿真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。
得出了以下三个结论:(1)当改变卷积码的码率时,系统的误码性能也将随之发生变化。
(2)对于码率一定的卷积码,当约束长度N 发生变化时,系统的误码性能也会随之发生变化。
(3)回溯长度也会不同程度上地影响误码性能。
关键词:卷积码;码率;约束长度;回溯长度Simulation and Research on Encoding and Decoding ofConvolution CodeAbstractConvolution code has a superior performance of the channel code. It is easy to coding and decoding. And it has a strong ability to correct errors. As correcting coding theory has a long development, the practice of convolution code is more and more extensive. In this thesis, the principle of convolution coding and decoding is introduced simply firstly. Then the whole simulation module process of encoding, decoding and the Error Rate Calculation is completed in this design. Finally, in order to understand their performances of error rate, many changes in parameters of convolution code are calculated in the simulation process. After simulation and measure, an analysis of test results is presented. The following three conclusions are draw:(1) When the rate of convolution Code changes, BER performance of the system will change.(2) For a certain rate of convolution code, when there is a change in the constraint length of N, BER performance of the system will change.(3) Retrospective length will affect BER.Key words:convolution code; rate; constraint length; retrospective length;目录论文总页数:21页1 引言 (1)1.1 课题背景 (1)1.2 国内外研究现状 (1)1.3 本课题的意义 (1)1.4 本课题的研究方法 (1)2 卷积码的基本概念 (2)2.1 信道 (2)2.2 纠错编码 (2)2.3 卷积码的基本概念 (2)2.4 卷积码编码的概念 (2)2.4.1 卷积编码 (2)2.4.2 卷积码的树状图 (3)2.4.3 卷积码的网格图 (4)2.4.4 卷积码的解析表示 (5)3 卷积码的译码 (7)3.1 卷积码译码的概述 (7)3.2 卷积码的最大似然译码 (7)3.3 VITEBI 译码的关键步骤 (8)3.3.1 输入与同步单元 (8)3.3.2 支路量度计算 (8)3.3.3 路径量度的存储与更新 (8)3.3.4 信息序列的存储与更新 (9)3.3.5 判决与输出单元 (9)4 结论 (10)4.1 卷积码的仿真 (10)4.1.1 SIMULINK仿真模块的参数设置以及重要参数的意义 (10)4.2 改变卷积码的参数仿真以及结论.. 144.2.1 不同回溯长度对卷积码性能的影响 (15)4.2.2 不同码率对卷积码误码性能的响 (16)4.2.3 不同约束长度对卷积码的误码性能影响 (17)结论 (20)参考文献 (21)致谢............... 错误!未定义书签。
维特比(Viterbi)译码是一种用于解码卷积码的算法,常用于通信和数据存储系统。
在MATLAB中实现维特比译码主要涉及以下步骤:定义模型参数:首先,你需要定义卷积码的生成矩阵和转移概率。
初始化路径:为每个可能的起始状态初始化一个路径。
递归计算:对于每个时间步,根据转移概率和接收信号,递归地计算每条路径的概率。
选择最佳路径:在每个时间步,选择具有最大概率的路径作为当前状态。
生成输出:根据最佳路径,生成输出序列。
终止条件:当达到终止状态或达到最大迭代次数时,停止计算。
下面是一个简单的MATLAB代码示例,演示了如何实现维特比译码:matlabfunction [decoded, decoded_path] = viterbi_decoder(received, G, num_states, init_state_prob) % received: 接收信号% G: 生成矩阵% num_states: 状态数% init_state_prob: 初始状态概率num_time_steps = length(received);transition_prob = zeros(num_states, num_states); % 转移概率矩阵% 初始化路径和概率矩阵path = zeros(num_time_steps, num_states);path(:, 1) = init_state_prob;path(:, 1) = path(:, 1) .* ones(size(path(:, 1))); % 设置初始路径prob = zeros(num_time_steps, 1); % 概率矩阵prob(1) = path(1,:) .* log2(init_state_prob); % 初始化概率矩阵% 递归计算for t = 2:num_time_stepsfor i = 1:num_statesfor j = 1:num_statestransition_prob(i,j) = G(:,j) * received(t) .* path(t-1,i); % 计算转移概率endend[~, max_state] = max(prob(t-1) + log2(transition_prob)); % 选择最佳状态path(t,:) = zeros(1, num_states); % 重置路径矩阵path(t, max_state) = 1; % 设置当前路径为最佳状态prob(t) = max_state + log2(prob(t-1) + log2(transition_prob)); % 更新概率矩阵end% 选择最佳路径和生成输出[~, max_time] = max(prob); % 选择具有最大概率的时间步作为终止状态decoded = path(:, max_time); % 生成输出序列end请注意,这只是一个基本的示例,可能需要根据您的具体应用和需求进行调整。
%survivor state是一个矩阵,它显T了通过网格的最优路径,这个矩阵通过一个单独的函数metric(x,y)给出。
%其中G是一个矩阵,它的任一行决定了从移位寄存器到模2加法器的连接方式.为生成矩阵%这里,我们做了一个简单的(2,1,7)卷积码编码器.k=1;G=[1 0 1 1 0 1 1;1 1 1 1 0 0 1];%G1=133,G2=171%以下3种输入序列,可任选一种%%input=[0 0 0 0 0 0 0];%全0输入%input=[1 1 1 1 1 1 1];%全1输入input=[round(rand(1,7)*1)];%随机系列输入,也可用randint(1,7,[0 1])figure;plot(input,'*r')%figure1:画图:目标input,红色(red,r),形状为*s=input;g1=G(1,:);g2=G(2,:);c1=conv(s,g1);%作卷积%disp(c1);c2=conv(s,g2);%disp(c2);n=length(c1);%7位输入时n=13c=zeros(1,2*n);%生成全0矩阵,1*26%disp(c);for i=1:nc(2*i-1)=c1(i);c(2*i)=c2(i);%两个模2加法器分别输出卷积结果序列后,由旋转开关读取的结果(此时仅为卷积结果,非2进制0/1)endfor i=1:2*nif(mod(c(i),2)==0)% mod(c(i),2)==0意思:c(i)除以2,余数为0c(i)=0;else c(i)=1;endendoutput=c;channel_output=output;%输出矩阵%disp(channel_output);figure;plot(output,'*b’) %画图:目标:卷积码编码输出,蓝色(blue,b)* %——-————————-——--以上为编码部分,以下为维特比译码-——-—-————-——-——n=size(G,1);%取矩阵G的行数,故n=2。