信道编码与扩频通信

信道编码与扩频通信
信道编码与扩频通信

信道编码与扩频通信

直接扩频技术是二十一世纪通信的主要潮流之一。特别是在移动通信领域,码分多址已经成为公认的二十一世纪蜂窝式移动通信基本特征。故而通过仿真手段讨论扩频通信与信道编码的关系,具有相当重要的现实意义。从某种意义上说,直接扩频技术也可以看作一种信道编码的分组编码形式,编译码都是通过码序列分组和同一个PN码的乘运算实现。应用这一思想,可以进行二进制双极性扩频通信系统的蒙特卡罗仿真。

二进制双极性扩频通信系统的蒙特卡罗仿真

双用户二进制双极性扩频通信系统的蒙特卡罗仿真模型

双用户二进制双极性扩频通信系统的蒙特卡罗仿真流程图

为了简化二进制双极性扩频通信系统的蒙特卡罗仿真模型,使我们把主要精力真正集中于编码仿真本身,本次仿真用户数为2,PN码采用长度为30的gold码。如上图所示,双用户二进制双极性扩

频通信系统的蒙特卡罗仿真模型中还加入了正弦干扰序列发生器,以用来测试扩频技术对人为正弦干扰的抑制作用。在双用户二进制双极性扩频通信系统的蒙特卡罗仿真流程图中,正弦干扰被视做噪声的一部分置于叠加噪声模块。

MATLAB源程序

function [p1,p2]=ss_Pe94_2105(snr_in_dB,A,w)

%ss_Pe94_2105.m 双用户二进制双极性扩频通信系统的蒙特卡罗仿真

%snr_in_dB 信噪比

%p 误码率

%A 正弦干扰幅度

%w 正弦干扰角频率

%PN码采用长度Lc为30的gold码,Lc=length(gold)=30

snr=10^(snr_in_dB/10);

sgma=1;

Eb=2*sgma^2*snr;

N=10^5; %仿真序列长度10^5,运行时间约3分钟

p1=0;

p2=0;

gold1=[0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0];

gold2=[0 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1];

Lc=length(gold1); %Lc=30;

pn_seq1=2*gold1-1;

pn_seq2=2*gold2-1;

E_chip=Eb/Lc;

temp=0;

data1=0;

data2=0;

repeated_data1=zeros(1,Lc);

repeated_data2=zeros(1,Lc);

trans_sig1=zeros(1,Lc);

trans_sig2=zeros(1,Lc);

noise=zeros(1,Lc);

n=1:Lc;

interference=zeros(1,Lc);

rec_sig=zeros(1,Lc);

temp1=zeros(1,Lc);

temp2=zeros(1,Lc);

decision_variable1=0;

decision_variable2=0;

decision1=0;

decision2=0;

num_of_err_1=0;

num_of_err_2=0;

time=0;

for i=1:N

temp=rand;

if (temp<0.5)

data1=-1;

else

data1=1;

end

for j=1:Lc

repeated_data1(j)=data1;

end

trans_sig1=sqrt(E_chip)*repeated_data1.*pn_seq1;

temp=rand;

if (temp<0.5)

data2=-1;

else

data2=1;

end

for j=1:Lc

repeated_data2(j)=data2;

end

trans_sig2=sqrt(E_chip)*repeated_data2.*pn_seq2; noise=sgma*randn(1,Lc);

time=time+1,

n=(time-1)*Lc+1:time*Lc;

interference=A*sin(w*n);

rec_sig=trans_sig1+trans_sig2+noise+interference; temp1=rec_sig.*pn_seq1;

decision_variable1=sum(temp1);

if (decision_variable1<0)

decision1=-1;

else

decision1=1;

end

if (decision1~=data1)

num_of_err_1=num_of_err_1+1;

end

temp2=rec_sig.*pn_seq2;

decision_variable2=sum(temp2);

if (decision_variable2<0)

decision2=-1;

else

decision2=1;

end

if (decision2~=data2)

num_of_err_2=num_of_err_2+1;

end

end

num_of_err_1,

num_of_err_2,

p1=num_of_err_1/N;

p2=num_of_err_2/N;

%ss_Pe94_2105.m 双用户二进制双极性扩频通信系统的蒙特卡罗仿真

echo on

%cd94_2_030_105.m 双用户二进制双极性扩频通信系统的蒙特卡罗仿真绘图

%PN码采用长度Lc为30的gold码,Lc=length(gold)=30

%仿真序列长度10^5,运行时间约1小时

A1=3;A2=7;A3=12;A4=0;%A1 A2 A3 A4 正弦干扰幅度

w0=1;%w0 正弦干扰角频率

SNRindB=0:2:30;

for i=1:length(SNRindB)

[smld_err_prb11(i),smld_err_prb12(i)]=ss_Pe94_2105(SNRindB(i),A1,w0);

[smld_err_prb21(i),smld_err_prb22(i)]=ss_Pe94_2105(SNRindB(i),A2,w0);

[smld_err_prb31(i),smld_err_prb32(i)]=ss_Pe94_2105(SNRindB(i),A3,w0);

[smld_err_prb41(i),smld_err_prb42(i)]=ss_Pe94_2105(SNRindB(i),A4,w0);

end;

%绘图函数

semilogy(SNRindB,smld_err_prb11,'mx-');

title('双用户二进制双极性扩频通信系统的蒙特卡罗仿真')

axis([0,30,10^(-5),1])

hold on

semilogy(SNRindB,smld_err_prb12,'mo-');

semilogy(SNRindB,smld_err_prb21,'gx-');

semilogy(SNRindB,smld_err_prb22,'go-');

semilogy(SNRindB,smld_err_prb31,'kx-');

semilogy(SNRindB,smld_err_prb32,'ko-');

semilogy(SNRindB,smld_err_prb41,'rx-');

semilogy(SNRindB,smld_err_prb42,'ro-');

%绘图函数

SNRindB2=0:0.1:30;

theo_err_prb=zeros(1,length(SNRindB2));

for i=1:length(SNRindB2)

SNR=exp(SNRindB2(i)*log(10)/10);

theo_err_prb(i)=Qfunct(sqrt(2*SNR));

%Qfunct y=(1/2)*erfc(x/sqrt(2)); 理论误码率公式

end

semilogy(SNRindB2,theo_err_prb,'b:'); %绘图函数

%cd94_2_030_105.m 双用户二进制双极性扩频通信系统的蒙特卡罗仿真绘图

运行结果

下图(cd94_2_030_105的运行结果)给出了不同信噪比条件(0dB-30dB)和不同幅度(A1=3、A2=7、A3=12、A4=0)正弦干扰下,发送100000比特的双用户二进制双极性扩频通信系统的蒙特卡

罗仿真结果以及理论值曲线。

从仿真结果来看,无正弦干扰下的蒙特卡罗仿真结果与理论值曲线吻合程度好的令人惊叹,仿真中两用户在同一信道真正实现了和平共处,因此用蒙特卡罗仿真模型来模拟实际双用户二进制双极性扩频通信系统,是可以被接受的;同时可以看出,扩频技术对人为的正弦干扰具有抑制能力,并且对于同样的人为正弦干扰,不同gold码的抑制干扰能力相对来说也有高下之分,在本次仿真中,用户1使用的gold码抑制正弦干扰能力更强。

级联码对双用户二进制双极性扩频系统误码性能的改善

无正弦干扰下的仿真结果和扩频理论都已经说明,从单个用户角度来看,双用户二进制双极性扩频通信系统和原来的单用户二进制双极性通信系统是相同的。于是我们可以推论,在双用户二进制双极性扩频通信系统中对上文各种信道编码性能测试结果,也将和前面的测试结果相同,即按照误码率性能指标,信道编码的最好方案是级联码。另外,考虑到实际应用信道编码时通常采用级联码,本次双用户二进制双极性扩频通信系统中的信道编码仿真采用了级联码。

在双用户二进制双极性扩频通信系统的蒙特卡罗仿真模型框图中加入级联码的编译码器,就构成了测试级联码对双用户二进制双极性扩频通信系统误码性能改善的蒙特卡罗仿真模型,系统框图如下:

双用户二进制双极性扩频级联码通信系统的蒙特卡罗仿真模型

双用户二进制双极性扩频级联码通信系统的蒙特卡罗仿真流程图

MATLAB源程序

function [p1,p2]=ss_Pe94_2(snr_in_dB,A,w)

%ss_Pe94_2.m 双用户二进制双极性扩频通信系统的蒙特卡罗仿真函数

%snr_in_dB 信噪比

%p 误码率

%A 正弦干扰幅度

%w 正弦干扰角频率

%PN码采用长度Lc为30的gold码,Lc=length(gold)=30

snr=10^(snr_in_dB/10);

sgma=1;

Eb=2*sgma^2*snr;

N=16; %N

loop=10^4; %loop

Ns=N*loop1*loop2; %仿真序列长度loop*N=16*10^4,运行时间约5分钟

p1=0;

p2=0;

gold1=[0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0]; gold2=[0 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1]; Lc=length(gold1); %Lc=30;

pn_seq1=2*gold1-1;

pn_seq2=2*gold2-1;

E_chip=Eb/Lc;

temp=0;

data1=0;

data2=0;

repeated_data1=zeros(1,Lc);

repeated_data2=zeros(1,Lc);

trans_sig1=zeros(1,Lc);

trans_sig2=zeros(1,Lc);

noise=zeros(1,Lc);

n=1:Lc;

interference=zeros(1,Lc);

rec_sig=zeros(1,Lc);

temp1=zeros(1,Lc);

temp2=zeros(1,Lc);

decision_variable1=0;

decision_variable2=0;

decision1=0;

decision2=0;

num_of_err_1=0;

num_of_err_2=0;

time=0;

for h=1:loop

for i=1:N

temp=rand;

if (temp<0.5)

data1=-1;

else

data1=1;

end

for j=1:Lc

repeated_data1(j)=data1;

end

trans_sig1=sqrt(E_chip)*repeated_data1.*pn_seq1; temp=rand;

if (temp<0.5)

data2=-1;

else

data2=1;

end

for j=1:Lc

repeated_data2(j)=data2;

end

trans_sig2=sqrt(E_chip)*repeated_data2.*pn_seq2; noise=sgma*randn(1,Lc);

time=time+1,

n=(time-1)*Lc+1:time*Lc;

interference=A*sin(w*n);

rec_sig=trans_sig1+trans_sig2+noise+interference;

temp1=rec_sig.*pn_seq1;

decision_variable1=sum(temp1);

if (decision_variable1<0)

decision1=-1;

else

decision1=1;

end

if (decision1~=data1)

num_of_err_1=num_of_err_1+1;

end

temp2=rec_sig.*pn_seq2;

decision_variable2=sum(temp2);

if (decision_variable2<0)

decision2=-1;

else

decision2=1;

end

if (decision2~=data2)

num_of_err_2=num_of_err_2+1;

end

end

end

num_of_err_1,

num_of_err_2,

p1=num_of_err_1/Ns;

p2=num_of_err_2/Ns;

%ss_Pe94_2.m 双用户二进制双极性扩频通信系统的蒙特卡罗仿真函数

function [p1,p2]=ss_Pe94_2_cnv_jz_74(snr_in_dB,A,w)

%ss_Pe94_2_cnv_jz_74.m 双用户二进制双极性扩频通信系统的蒙特卡罗仿真函数

%snr_in_dB 信噪比

%p 误码率

%A 正弦干扰幅度

%w 正弦干扰角频率

%PN码采用长度Lc为30的gold码,Lc=length(gold)=30

snr=10^(snr_in_dB/10);

sgma=1;

Eb=2*sgma^2*snr;

N=16; %N

loop=10^4; %loop

Ns=N*loop; %仿真序列长度Ns=loop*N=16*10^4,运行时间约15分钟dsource1=zeros(1,N); dsource2=zeros(1,N);

output1_h74=hamming74(dsource1);

output2_h74=hamming74(dsource2);

G=[1 0 1 1 ; 1 1 1 1 ];

k=1;

output_cnv_encd1=cnv_encd(G,k,output1_h74);

output_cnv_encd2=cnv_encd(G,k,output2_h74);

channel_output1=zeros(1,length(output_cnv_encd2));

channel_output2=zeros(1,length(output_cnv_encd2));

[decoder_output1,survivor_state1,cumulated_metric1]=viterbi(G,k,channel_output1) ;

[decoder_output2,survivor_state2,cumulated_metric2]=viterbi(G,k,channel_output2) ;

[h4output1,h7output1]=h47(decoder_output1);

[h4output2,h7output2]=h47(decoder_output2);

p1=0;

p2=0;

numoferr1=0;

numoferr2=0;

num_of_err_1=0;

num_of_err_2=0;

cnv_jz_74_time=0;

gold1=[0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0];

gold2=[0 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1];

Lc=length(gold1); %Lc=30;

pn_seq1=2*gold1-1;

pn_seq2=2*gold2-1;

E_chip=Eb/Lc;

temp=0;

data1=0;

data2=0;

repeated_data1=zeros(1,Lc);

repeated_data2=zeros(1,Lc);

trans_sig1=zeros(1,Lc);

trans_sig2=zeros(1,Lc);

noise=zeros(1,Lc);

n=1:Lc;

interference=zeros(1,Lc);

rec_sig=zeros(1,Lc);

temp1=zeros(1,Lc);

temp2=zeros(1,Lc);

decision_variable1=0;

decision_variable2=0;

decision1=0;

decision2=0;

for h=1:loop

for i=1:N

temp=rand;

if (temp<0.5)

dsource1(i)=0;

else

dsource1(i)=1;

end

temp=rand;

if (temp<0.5)

dsource2(i)=0;

else

dsource2(i)=1;

end

end

%length(dsource) 28

output1_h74=hamming74(dsource1);

output2_h74=hamming74(dsource2);

output1_jz28=jiaozhi(output1_h74,28);

output2_jz28=jiaozhi(output2_h74,28);

output_cnv_encd1=cnv_encd(G,k,output1_jz28);

output_cnv_encd2=cnv_encd(G,k,output2_jz28);

%length(output_cnv_encd),pause

for m=1:length(output_cnv_encd1)%=length(output_cnv_encd2) data1=2*output_cnv_encd1(m)-1;

data2=2*output_cnv_encd2(m)-1;

for j=1:Lc

repeated_data1(j)=data1;

repeated_data2(j)=data2;

end

trans_sig1=sqrt(E_chip)*repeated_data1.*pn_seq1;

trans_sig2=sqrt(E_chip)*repeated_data2.*pn_seq2;

noise=sgma*randn(1,Lc);

cnv_jz_74_time=cnv_jz_74_time+1;

n=(cnv_jz_74_time-1)*Lc+1:cnv_jz_74_time*Lc;

interference=A*sin(w*n);

rec_sig=trans_sig1+trans_sig2+noise+interference;

%

temp1=rec_sig.*pn_seq1;

decision_variable1=sum(temp1);

if (decision_variable1<0)

decision1=-1;

else

decision1=1;

end

if (decision1~=data1)

num_of_err_1=num_of_err_1+1;

end

%

temp2=rec_sig.*pn_seq2;

decision_variable2=sum(temp2);

if (decision_variable2<0)

decision2=-1;

else

decision2=1;

end

if (decision2~=data2)

num_of_err_2=num_of_err_2+1;

end

%

channel_output1(m)=(decision1+1)/2;

channel_output2(m)=(decision2+1)/2;

%

end

[decoder_output1,survivor_state1,cumulated_metric1]=viterbi(G,k,channel_output1) ;

[decoder_output2,survivor_state2,cumulated_metric2]=viterbi(G,k,channel_output2) ;

[decoder_output1_jjz28]=jiejiaozhi(decoder_output1,28);

[decoder_output2_jjz28]=jiejiaozhi(decoder_output2,28);

[h4output1,h7output1]=h47(decoder_output1_jjz28);

[h4output2,h7output2]=h47(decoder_output2_jjz28);

for i=1:N%=length(dsource1)=length(dsource2)

if(h4output1(i)~=dsource1(i))

numoferr1=numoferr1+1;

end

if(h4output2(i)~=dsource2(i))

numoferr2=numoferr2+1;

end

end

end

num_of_err_1,

numoferr1,

num_of_err_1-numoferr1,

num_of_err_2,

numoferr2,

num_of_err_2-numoferr2,

p1=numoferr1/Ns;

p2=numoferr2/Ns;

%ss_Pe94_2_cnv_jz_74.m 双用户二进制双极性扩频通信系统的蒙特卡罗仿真函数

echo on

%cd94_2_0216_jz.m 双用户二进制双极性扩频通信系统的蒙特卡罗仿真绘图

%仿真序列长度Ns=loop*N=16*10^4,运行时间约12小时

A1=3;A2=7;A3=12;A4=0;

%A1 A2 A3 A4 正弦干扰幅度

w0=1;

%w0 正弦干扰角频率

SNRindB=0:2:16;

smld_err_prb110=zeros(1,length(SNRindB));

smld_err_prb120=zeros(1,length(SNRindB));

smld_err_prb210=zeros(1,length(SNRindB));

smld_err_prb220=zeros(1,length(SNRindB));

smld_err_prb310=zeros(1,length(SNRindB));

smld_err_prb320=zeros(1,length(SNRindB));

smld_err_prb410=zeros(1,length(SNRindB));

smld_err_prb420=zeros(1,length(SNRindB));

smld_err_jz_prb11=zeros(1,length(SNRindB));

smld_err_jz_prb12=zeros(1,length(SNRindB));

smld_err_jz_prb21=zeros(1,length(SNRindB));

smld_err_jz_prb22=zeros(1,length(SNRindB));

smld_err_jz_prb31=zeros(1,length(SNRindB));

smld_err_jz_prb32=zeros(1,length(SNRindB));

smld_err_jz_prb41=zeros(1,length(SNRindB));

smld_err_jz_prb42=zeros(1,length(SNRindB));

for i=1:length(SNRindB)

i,SNRindB(i),

[smld_err_prb110(i),smld_err_prb120(i)]=ss_Pe94_2(SNRindB(i),A1,w0);

[smld_err_prb210(i),smld_err_prb220(i)]=ss_Pe94_2(SNRindB(i),A2,w0);

[smld_err_prb310(i),smld_err_prb320(i)]=ss_Pe94_2(SNRindB(i),A3,w0);

[smld_err_prb410(i),smld_err_prb420(i)]=ss_Pe94_2(SNRindB(i),A4,w0);

end;

for i=1:length(SNRindB)

i,SNRindB(i),

[smld_err_jz_prb11(i),smld_err_jz_prb12(i)]=ss_Pe94_2_cnv_jz_74(SNRindB(i),A1,w0 );

[smld_err_jz_prb21(i),smld_err_jz_prb22(i)]=ss_Pe94_2_cnv_jz_74(SNRindB(i),A2,w0 );

[smld_err_jz_prb31(i),smld_err_jz_prb32(i)]=ss_Pe94_2_cnv_jz_74(SNRindB(i),A3,w0 );

[smld_err_jz_prb41(i),smld_err_jz_prb42(i)]=ss_Pe94_2_cnv_jz_74(SNRindB(i),A4,w0 );

end;

%绘图函数

figure;

semilogy(SNRindB,smld_err_jz_prb42,'r>:');

axis([0,16,1e-5,1]);

xlabel('Eb/N0 in dB');

ylabel('Pe');

title('双用户级联编码及未编码扩频系统仿真误比特率曲线比较');

hold on

semilogy(SNRindB,smld_err_jz_prb11,'m<:');

semilogy(SNRindB,smld_err_jz_prb12,'m>:');

semilogy(SNRindB,smld_err_jz_prb21,'g<:');

semilogy(SNRindB,smld_err_jz_prb22,'g>:');

semilogy(SNRindB,smld_err_jz_prb31,'k<:');

semilogy(SNRindB,smld_err_jz_prb32,'k>:');

semilogy(SNRindB,smld_err_jz_prb41,'r<:');

semilogy(SNRindB,smld_err_jz_prb42,'r>:');

semilogy(SNRindB,smld_err_prb110,'mx-');

semilogy(SNRindB,smld_err_prb120,'mo-');

semilogy(SNRindB,smld_err_prb210,'gx-');

semilogy(SNRindB,smld_err_prb220,'go-');

semilogy(SNRindB,smld_err_prb310,'kx-');

semilogy(SNRindB,smld_err_prb320,'ko-');

semilogy(SNRindB,smld_err_prb410,'rx-');

semilogy(SNRindB,smld_err_prb420,'ro-');

%绘图函数

SNRindB2=0:0.1:16;

theo_err_prb=zeros(1,length(SNRindB2));

for i=1:length(SNRindB2)

SNR=exp(SNRindB2(i)*log(10)/10);

theo_err_prb(i)=Qfunct(sqrt(2*SNR));

%Qfunct y=(1/2)*erfc(x/sqrt(2)); 理论误码率公式

end

hold on

semilogy(SNRindB2,theo_err_prb,'b:'); %绘图函数

%cd94_2_0216_jz.m 双用户二进制双极性扩频通信系统的蒙特卡罗仿真绘图

运行结果

下图(cd94_2_0216_jz的运行结果)给出了不同信噪比条件(0dB-16dB)和不同幅度(A1=3、A2=7、A3=12、A4=0)正弦干扰下,发送160000比特的双用户二进制双极性扩频级联码( 外编码采用(7,4)HAMMING码,交织编码采用(7,4)卷积交织编码,内编码采用(2,1,3)卷积码) 通信系统和未编码的双用户二进制双极性扩频通信系统蒙特卡罗仿真结果以及理论值曲线。

从仿真结果来看,无正弦干扰下,级联码能够很好的降低扩频通信系统误码率性能指标;在人为正弦干扰下,级联码能够很好的提高扩频技术的抑制正弦干扰能力,但是,信噪比过低或者正弦干扰幅度太大都不利于级联码作用的发挥,甚至出现误码率性能指标稍有下降的情况。此外,如前所述,

对于同样的人为正弦干扰,不同gold码的抑制干扰能力相对来说有高下之分,在本次仿真中,用户1使用的gold码抑制正弦干扰能力更强,特别是下图中正弦干扰幅度为3,信噪比为8dB时,代表级联码系统的点和未编码的双用户二进制双极性扩频通信系统理论值点重合,这意味着,此时级联码与正弦干扰完全相互抵销,对用户1来说级联码实现了屏蔽人为正弦干扰的作用。

总之,仿真结果说明,在二进制双极性扩频通信系统中采用级联码,能够实现信道复用和误码性能的双赢。

信源信道编码

青岛农业大学 本科生课程论文 论文题目联合信源信道编码的原理及其在通信中的应用学生专业班级信息与计算科学09级1班 学生姓名(学号)董晨晨(20093991) 指导教师吴慧 完成时间 2012年6月27日 2012 年 6 月 27 日

课程论文任务书 学生姓名董晨晨指导教师吴慧 论文题目联合信源信道编码的原理及其在通信中的应用 论文内容(需明确列出研究的问题):由于通信的根本目的是将消息有效而可靠地从信源传到信宿,信源编码的目的在于提高系统的有效性,信道编码理论核心是提高系统的可靠性,因此在编码时应在一定的传信率条件下,通过有规律的增加冗余度保证信息以尽可能小的差错概率从信源传到信宿,并且充分利用系统资源。基于这种情况下,提出了信源信道联合编码,可以跟随信道的变化充分利用通信系统的资源,达到最好的端对端的通信效果。本文主要研究了以下几个方面的问题:(1)信源信道联合编码的原理;(2)信源信道联合编码的研究方向;(3)信源信道联合编码的关键技术;(4)联合编码在通信系统方面的应用。 资料、数据、技术水平等方面的要求:通过书籍报刊杂志、网络等各种渠道广泛搜集资料,充分利用现有文献,借鉴他人的学术成果,做到了资料翔实,数据准确,引用规范,论证充分。论文符合一般学术论文的写作规范,具备学术性、科学性和一定的创造性。文字流畅、语言准确、要点清楚,有独立的观点和见解。内容理论联系实际,计算数据准确,涉及到他人的观点、统计数据或计算公式标明出处,结论写的概括简短。 发出任务书日期2012.6.20完成论文日期2012.6.27 教研室意见(签字) 院长意见(签字)

课程论文成绩评定表

信道编码的发展

信道编码发展概述 摘要:信道编码为了与信道的统计特性相匹配,并区分通路和提高通信的可靠性,而在信源编码的基础上,按一定规律加入一些新的监督码元,以实现纠错的编码。本文主要介绍几种主要的信道编码和译码原理和它们实现方法和性能和各种编码的优缺点,并介绍其在现代通信技术中的应用如WCDMA和3G通信技术。 关键词:分组码; 卷积码; 级联码; Turbo码;通信技术; 中图分类号:TP91811 Development of Channel Codes Abstract: Channel coding in order to match the statistic properties of channel, and to distinguish the pathway and improve the reliability of communication, and on the basis of the source code, add some new oversight element according to certain rule, in order to realize the error correction coding. This paper mainly introduces several main channel coding and decoding principle and their implementation methods and properties and the advantages and disadvantages of all kinds of coding, and introduces its application in the modern communication technologies such as WCDMA and 3G communications technology. Key words:block codes; convolution code; concatenation codesturbo code; communication technology; 0引言 一个完整的通信系统,在从信源至接收的全过程中,对信号进行的编码包括信源编码、信道编码以及加密与解密,其中信源编码与信道编码是对信号进行处理的重要步骤,而加密与解密则主要用于接收系统中。 信道编码又称为纠错编码,是指将信号进行编码处理,以使编码后的传送码流与信道传输特性相匹配,其根本目的是为了提高信息传输的可靠性,即提高系统的抗干扰能力。信道编码是数字通信区别于模拟通信的显著标志,其主要实现方法是通过增大码率或频带,即增大所需的信道容量。这一点恰好与信源编码为适应存储及信道传输要求而进行压缩码率或频带而相反。信道编码在当今的通信系统中有这至关重要的地位,TD-SCDMA中主要采用了卷积码和CRC检错码,而Turbo码在WCDMA的差错控制技术中和4G通信中起着至关重要的作用。 1分组码 将信源的信息序列按照独立的分组进行处理和编码,称为分组码。编码时将每k个信息位分为一组进行独立处理,变换成长度为n(n>k)的二进制码组。 简单实用编码包括奇偶监督码、二维奇偶监督码、恒比码、正反码,其中奇偶监督码和分组码又同属于代数码。分组码一般用符号(n,k)表示,其中n是码组的总位数,又成为码组的长度(码长),k是码组中信息码元的数目,– n k r 为码组中的监督码元数目。在分组码中,把码组中“1”的个数目称为码组的重量,简称码重。把两个码组中对应位上数字不同的位数称为码组的距离,简称码距又称海明距离。分组码线性是指码组中码元的约束关系是线性的, 而分组则是对编码而言。他可以用近似代数理论中有限维有限域的矩阵来描述。线性分组码实际上是利用线性空间的扩展, 即由原来的k维扩展到n 维, 利用被扩展的(n - k ) 维来发现、纠正信道传输中的差错。 1.1 循环码 循环码是一种无权码,每位代码无固定权值,任何相邻的两个码组中,仅有一位代码不同。而纠错码的译码是该编码能否得到实际应用的关键所在。译码器往往比编码较难实现,对于纠错能力强的纠错码更复杂。根据不同的纠错或检错目的,循环码译码器可分为用于纠错目的和用于检错目的的循

数字通信中的信源编码和信道编码.(优选)

数字通信中的信源编码和信道编码 摘要:如今社会已经步入信息时代,在各种信息技术中,信息的传输及通信起着支撑作用。而对于信息的传输,数字通信已经成为重要的手段。本论文根据当今现代通信技术的发展,对信源编码和信道编码进行了概述性的介绍. 关键词:数字通信;通信系统;信源编码;信道编码 Abstract:Now it is an information society. In the all of information technologies, transmission and communication of information take an important effect. For the transmission of information, Digital communication has been an important means. In this thesis we will present an overview of source coding and channel coding depending on the development of today’s communica tion technologies. Key Words:digital communication; communication system; source coding; channel coding 1.前言 通常所谓的“编码”包括信源编码和信道编码。编码是数字通信的必要手段。使用数字信号进行传输有许多优点, 如不易受噪声干扰, 容易进行各种复杂处理, 便于存贮, 易集成化等。编码的目的就是为了优化通信系统。一般通信系统的性能指标主要是有效性和可靠性。所谓优化,就是使这些指标达到最佳。除了经济性外,这些指标正是信息论研究的对象。按照不同的编码目的,编码可主要分为信源编码和信道编码。在本文中对此做一个简单的介绍。 2.数字通信系统 通信的任务是由一整套技术设备和传输媒介所构成的总体——通信系统来完成的。电子通信根据信道上传输信号的种类可分为模拟通信和数字通信。最简单的数字通信系统模型由信源、信道和信宿三个基本部分组成。实际的数字通信系统模型要比简单的数字通信系统模型复杂得多。数字通信系统设备多种多样,综合各种数字通信系统,其构成如图2-l所示。 图2-1 数字通信系统模型 信源编码是以提高通信有效性为目的的编码。通常通过压缩信源的冗余度来实现。采用的一般方法是压缩每个信源符号的平均比特数或信源的码率。 信道,通俗地说是指以传输媒质为基础的信号通路。具体地说,信道是指由有线或无线电线路提供的信号通路。信道的作用是传输信号,它提供一段频带让信号通过,同时又给信号加以限制和损害。 信道编码是以提高信息传输的可靠性为目的的编码。通常通过增加信源的冗余度来实现。采用的一般方法是增大码率或带宽。与信源编码正好相反。在计算机科学领域,信道编

COFDM信道编码与同步技术的研究

武汉理工大学 宽带网络技术论文COFDM信道编码与同步技术的研究

目录 摘要 (2) ABSTRACT (3) 1. COFDM概述 (4) 1.1 COFDM简介 (4) 1.2 COFDM基本原理简介 (4) 2. COFDM的编码 (6) 2.1 RS码 (6) 2.2卷积码 (7) 2.3 交织 (7) 3. COFDM中的同步技术 (9) 3.1 COFDM中采样钟同步的实现 (9) 3.2符号同步和载波同步 (10) 4. 总结 (12) 5. 参考文献 (13)

摘要 编码正交频分复用(COFDM)是一种多载波数字通信调制技术,它具有频谱利用率高和可对抗多径时延扩展等特点,因此通常被认为是超3代移动通信系统中的核心技术。其基本原理是将频域中的一个宽带信道划分成多个重叠的子信道进行窄带传输。在接收端,虽然频谱相互重叠,但是只要保证各子信道上信号的正交性,就可以将各信道上的信号正确分离。 本文重点研究了COFDM通信系统中的编码技术,包括RS码、卷积码、交织码。还研究了COFDM通信系统中的同步技术,详细分析了钟同步、符号同步和载波同步的原理和实现方法。 关键词:编码正交频分复用、编码、同步、频谱

ABSTRACT Coded orthogonal frequency division multiplexing (COFDM) is a multi-carrier modulation digital communication technology, combined with high spectrum efficiency, combat multi-path delay spread and other characteristics, which is generally considered over the 3rd generation mobile communication system core technology. The basic principle is the frequency domain, a broadband channel into multiple overlapping narrowband sub channels for transmission. At the receiving end-device, the channel's signal can be properly separated while the orthogonal of sub-channel can be ensured despite of the spectral overlap. This paper introduces the COFDM coding techniques in communications systems, including RS codes, convolution codes, interleaved code. COFDM, and studied synchronization in communication systems, introduce a detailed analysis of clock synchronization, symbol synchronization and carrier synchronization of the principle and method. KEYWORDS: COFDM, code, synchronization, spectrum

信道编码技术研究开题报告

毕业设计开题报告 题目信道编码技术研究 一、研究背景 近些年来,数字通信领域尤其是移动通信,卫星通信和计算机通信有了巨大的增长。在这些系统中,信息被表示成一个二进制的码元序列。然后这些二进制的码经过调制并被送到传输信道中传输。 由于环境干扰和传输介质的物理缺陷,数据在传输中可能损坏并发生错误。因此为了确保一个可靠的传输,信息在传输过程中需要增加保护措施。差错控制编码就是这样的一种应用,在数字通信中用于保护信息不被噪声低干扰和检错纠错上,以此来减少误码数,进而提高通信的质量。 二、国内外研究现状 随着现代通信技术和计算机技术的迅速发展,每天都在不断涌现新的通信业务和信息业务,同时用户对通信质量和数据传输速率的要求也在不断提高。1948年,数学家Shannon 提出了嫡及了信道容量的概念,同时他还提出了著名的信道编码定理从而奠定了信息理论的基础.当今社会,信道编码技术的纠错码包含有RS编码、卷积码、和Turbo码等。RS编码即里德-所罗门码,它能够纠正多个错误的纠错码。卷积码非常适用于纠正随机错误,但是,解码算法本身的特性却是:如果在解码过程中发生错误,解码器可能会导致突发性错误。为此在卷积码的上部采用RS码块,RS码适用于检测和校正那些由解码器产生的突发性错误。所以卷积码和RS码结合在一起可以起到相互补偿的作用。Turbo码是一种先进的信道编码技术,由于其不需要进行两次编码,所以其编码效率比传统的RS+卷积码要好。在现今社会,信道编码广泛使用于卫星通信、无人机测控、深空通信、移动通信、水声通信等数字通信系统,甚至被采纳到某些无线通信的标准之中,如GSM、IS-95和CDMA2000的标准。随着信道编码理论和数字通信技术不断发展,信道编码技术会在通信工程领域得到越来越广泛的应用。 三、论文进行的主要工作 1.信道编码:为了与信道的统计特性相匹配,并区分通路和提高通信的可靠性,而在信源编码的基础上,按一定规律加入一些新的监督码元,以实现纠错的编码。 数字信号在传输中往往由于各种原因,使得在传送的数据流中产生误码,从而使接收端产生图象跳跃、不连续、出现马赛克等现象。所以通过信道编码这一环节,对数码流进行相应的处理,使系统具有一定的纠错能力和抗干扰能力,可极大地避免码流传送中误码的发生。 2.卷积码: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。卷积码编码器以二元码为例,输入信息序列为u=(u0,u1,…),其多项式表示为u(x)=u0+u1x+…+ulxl+…。编码器的连接可用多项式表示为g(1,1)(x)=1+x+x2和g(1,2)(x)=1+x2,称为码的子生成多项式。它们的系数矢量g(1,1)=(111)和g(1,2)=(101)称作码的子生成元。以子生成多项式为阵元构成的多项式矩阵G(x)=[g(1,1)(x),g(1,2)(x)],称为码的生成多项式矩阵。由生成元构成的半无限矩阵。

基于Huffman信源编码和LDPC信道编码的联合译码算法

Joint Source-Channel Decoding of Huffman Codes with LDPC Codes Zhonghui Mei and Lenan Wu Abstract In this paper, we present a joint source-channel decoding algorithm (JSCD) for LDPC codes by exploiting the redundancy of the Huffman coded sources.When the number of Huffman codes increases, just a moderate complexity is added for our algorithm by increasing the size of the lookup table, which is used to estimate the information bit probability based on the source redundancy. Key words - LDPC, Variable length codes (VLC), Huffman code, sum-product algorithm (SPA), joint source-channel decoding (JSCD) I. INTRODUCTION Recently in [1]-[4] several joint source-channel decoding algorithms for variable length codes (VLC) have been proposed. All of these algorithms consider the overall sequence of variable length codeword to exploit the source redundancy. The drawback is that the symbols have to be synchronized in order to limit error propagating. Furthermore, when the number of VLC increases, the decoding complexity of these algorithms explodes. In this paper we present a JSCD algorithm for LDPC codes in combination with Huffman coded sources. The error correcting property of our JSCD algorithm mainly depends on channel codes rather than source redundancy. In order to exploit the source redundancy, we estimate the information bit probability with just some corresponding bits before it, which simplifies the decoding algorithm significantly. The rest of the paper is organized as follows. Section II presents the Huffman coded source model. The JSCD algorithm for LDPC codes is described in section III. Section IV provides the simulation results. Section V concludes this paper. II. HUFFNAN CODED SOURCE MODEL Let denotes a sequence of information bits coded by VLC (e.g. a Huffman code). In [1], [3] and [4], they consider the overall sequence and express the source redundancy with . In order to compute , [3] and [4] design a trellis to illustrate statistics of the source sequence. When the number of the trellis states increases, the computational complexity of will rise explosively. ],......,,,[321n s s s s S =),......,,,()(21n s s s s p S p =)(S p )(S p In this paper, we make use of the source redundancy with , as is illustrated in Fig.1 and table 1. k is chose to be larger than the maximum length of Huffman codes. When the number of VLC increases, we only need to expand the lookup table. In addition, for we just estimate one bit probability with a small part bit of the information sequence every time, the error propagation phenomenon has been avoided successfully. ]),......,,[|(11?+??i k i k i i s s s s p

通信系统中的信道编码方法

通信系统中的信道编码方法 Xx (xx大学信息工程学院,湖北武汉430070) 摘要:目前,中国固定和移动两大网络的规模都已位居世界第2位,上网用户也在不断增加,中国的信息通信制造业也得到很大的发展。中国将加快建设新一代信息通信网络技术、生产体系。在信息通信网络的高速发展下,要有效地提高传输速率,然而在实际信道上传输数字信号时,由于信道特性的不理想以及加性噪声和人为干扰的影响,系统输出的数字信息不可避免地会出现差错。因此,为了保证通信内容的可靠性和准确性,每一个数字通信系统对输出信息码的差错概率即误码率都有一定的要求。 为了降低误码率,常用的方法有两种:一种是降低数字信道本身引起的误码,可采取的方法有:选择高质量的传输线路、改善信道的传输特性、增加信号的发送能量、选择有较强的抗干扰能力的调制解调方案等;另一种方法就是采用差错控制措施,使用信道编码。在许多情况下,信道的改善是不可能的或是不经济的,这时只能采用信道编码方法。因此实现信道编码方法具有重要的意义。 关键词:信道,误码率,信道编码 Abstract:At present, the scale of the fixed and mobile network are ranked 2 in the world, the Internet users are always growing, China’s information and communication industry has got a lot of development. China will speed up the construction of a new generation of information and communications network technology and production system. Under the fast development of information and communication network, we should improve the transmission rate effectively, however, when transmitting digital signals in actual channels, there are mistakes in the system outputs of digital signals inevitably due to not ideal characteristics of the channels and additive noise as well as man-made interference. Though, in order to ensure dependability and accuracy of communication contents, a digital communications system for each output code error probability of bit error rate that has certain requirements. To reduce the error rate, there are commonly two ways: one is to reduce the number of channel bit error caused by its own, the following methods: Select high-quality transmission lines, to improve the transmission characteristics of the channel ,to increase signal transmission power, Select a strong anti-interference ability of modulation and demodulation programs; the other method is to use error-control measures , to use channel coding. In many cases, the improvement of the channel is not possible or not economical, then we can only use channel coding. Therefore, implementing channel coding method is significant. Keywords:channel,code errorrate,channel coding,

WCDMA技术的信源编码和信道编码

WCDMA技术的信源编码和信道编码 WCDMA网络是全球商用时间最长,技术成熟、可演进性最好的,全球第一个3G商用网络就是采用WCDMA制式。我国采用了全球广泛应用的WCDMA 3G技术,目前已全面支持HSDPA/HSUPA,网络下载理论最高速率达到14.4Mbps。2G无线宽带的最高下载速度约为150Kbps,我国的WCDMA网络速度几乎是2G网络速度的100倍。支持业务最广泛,基于WCDMA成熟的网络和业务支撑平台,其所能实现的3G业务非常丰富。无线上网卡、手机上网、手机音乐、手机电视、手机搜索、可视电话、即时通讯、手机邮箱、手机报等业务应用可为用户的工作、生活带来更多的便利和美妙享受。终端种类最多,截至2008年底,支持WCDMA商用终端的款式数量超过2000款,全球主要手机厂商都推出了为数众多的WCDMA手机。国内覆盖广泛,截至2009年9月28日,联通3G网络已成功在中国大陆285个地市完成覆盖并正式商用,新覆盖的城镇数量还在不断增长中,联通3G网络和业务已经覆盖了中国绝大部分的人口和地域。开通国家最广,可漫游的国家和地区最多,截至2008年底,全球已有115个国家开通了264个WCDMA网络,占全球3G商用网络的71.3%。截至2009年9月28日,中国联通已与全球215个国家的395个运营商开通了。 WCDMA的优势明显,技术成熟,在WCDMA物理层来看,信源编码和信道编码是WCDMA技术的基础,信源编码是采用语音编码技术,AMR语音编码技术是由基于变速率多模式语音编码技术发展而来,主要原理在于:语音编码器模型由一系列能提供多种编码输出速率与合成质量的声码器构成AMR支持八种速率。鉴于不同信源比特对合成语音质量的影响不同AMR 语音编码器输出的话音比特在传输之前需要按照它们的主观重要性来排序分类,分别采用不同保护程度的信道编码对其进行编码保护。 信源编码AMR模式自适应选择编码器模式以更加智能的方式解决信源和信道编码的速率匹配问题,使得无线资源的配置和利用更加灵活和高效。实际的语音编码速率取决于信道条件,它是信道质量的函数。而这部分工作是解码器根据信道质量的测量参数协助基站来完成,选择编码模式,决定编码速率。原则上在信道质量差时采用低速率编码器,就能分配给信道编码更多的比特冗余位来实现纠错,实现更可靠的差错控制。在信道质量好、误比特率较低时采用高速率编码器,能够提高语音质量。在自适应过程中,基站是主要部分,决定上下行链路采用的速率模式。 信源编码AMR编码器原理,WCDMA系统的AMR声码器共有八种编码模式,它们的输出比特速率不同。为了降低成本和复杂度,八种模式都采用代数码本激励线性预测技术,它们编码的语音特征参量和参量提取方法相同,不同的是参量的量化码本和量化比特数。AMR语音编码器根据实现功能大致可分为LPC分析、基音搜索、代数码本搜索三大部分。其中LPC分析完成的主要功能是获得10阶LPC滤波器的-.个系数,并将它们转化为线谱对参数,并对LSF进行量化;基音搜索包括了开环基音分析和闭环基音分析两部分,以获得基音延迟和基音增益这两个参数;代数码本搜索则是为了获得代数码本索引和代数码本增益,还包括了码本增益的量化。

水声通信系统中的信道编码技术研究

水声通信系统中的信道编码技术研究 信道编码定理为人们探索信道的最佳编码方案提供了理论依据,但并没有指明如何获得好码。目前,出现了多种信道编码方案,如RS 码、卷积码、级联码等。本文简要介绍了RS 码和卷积码的基本原理,并进行了相应的计算机仿真,并给出了加入了RS 码和卷积码水声通信系统的水池实验数据,结果表明利用信道编码技术能够提高水声通信系统的误码性能。 (一)Reed -Solomon 码 1960 年I.S Reed 和G .Solomond 提出RS 码,又称Reed -Solomon 码,RS 码是一类纠错能力很强的多进制BCH 码。 RS 码是在GF(q)上长度为N=q-1的本原BCH 码。冗余根据可纠正错误确定,通常等于2t 个字符。这样,编码具有k=q-2t-1个信息字符。这种码具有N 个信息字符,可纠正t 个错误。长度为N ,设计距离为=q-k δ的RS 码的生成多项式为: )())()(()(1321-----=δααααx x x x x g (1) 本论文系统中实现的编码器按图1工作。开始编码前,向A0~A13或A0~A11单元写入信息字符(分别对应1个或2个可纠错码)。P0~P15单元记载类构造器算出的校验多项式的系数值。然后校验多项式系数和信息字相乘并相加,如图所示。运算的结果得出校验字符,存入A0(此时,信息字符向左移位)。生成过程继续,直到A15出现信息字高位元素。这样,在编码中,为纠正1个错误,必须进行2次迭代;为纠正2个错误,必须进行4次。 ∑ 图1 RS 码编码器的结构 纠错码的译码问题,一直是编码理论中最感兴趣的课题之一。RS 在短和中的码长下,具有很好的纠错性能,构造容易,故得到广泛应用。 RS 的译码基本上分为3步:第一步是由接收到的R(x)计算出伴随式;第2步由伴随式找出错误图样E(x);第3步由R(x)- E(x)得到可能发送的码字C(x)。 记q(x)为信息多项式,则发送码字C(x)=q(x)g(x),接收到的码字:

以香农编码为信源编码、(7,4)循环码为信道编码的2FSK信号的调制解调

目录 1 课程设计目的 (1) 2 课程设计正文 (1) 2.1 调制原理 (1) 2.2 解调原理 (3) 2.3 程序分析 (3) 3 课程设计总结 (9) 4 参考文献 (9)

1 课程设计目的 通过我们对这次CDIO 二级项目的学习和理解,综合运用课本中所学到的理论知识完成一个以香农编码为信源编码、(7,4)循环码为信道编码的2FSK 信号调制解调的课程设计。以及锻炼我们查阅资料、方案比较、团结合作的能力。学会了运用MA TLAB 编程来实现2FSK 调制解调过程,并且输出其调制及解调过程中的波形,并且讨论了其调制和解调效果,增强了我们的动手能力,为以后学习和工作打下了基础。 2 课程设计正文 本次课程设计我们所做的课题是一个以香农编码为信源编码、(7,4)循环码为信道编码的2FSK 信号调制解调的CDIO 项目,这就要求我们需要完成信源编码、信道编码、信号的调制解调以及误码率分析等问题。 图1 数字通信系统模型 数字信号的传输方式分为基带传输和带通传输,在实际应用中,大多数信道具有带通特性而不能直接传输基带信号。为了使数字信号在带通信道中传输,必须使用数字基带信号对载波进行调制,以使信号与信道的特性相匹配。这种用数字基带信号控制载波,把数字基带信号变换为数字带通信号的过程称为数字调制。 2.1 调制原理 用基带信号)(t f 对高频载波的瞬时频率进行控制的调制方式叫做调频,在数字调制系统中则称为频移键控(FSK)。频移键控在数字通信中是使用较早的一种调制方式,这种方式实现起来比较容易,抗干扰和抗衰落的性能也较强。其缺点是占用频带较宽,频带利用串不够高,因此,额移键控主要应用于低、中速数据的传输,以及衰落信道与频带较宽

数字通信系统中信道编码技术的研究

数字通信系统中信道编码技术的研究 xx (xx,湖北武汉,xx) 摘要:目前,中国固定和移动两大网络的规模都已位居世界第2位,上网用户也在不断增加,中国的信息通信制造业也得到很大的发展。中国将加快建设新一代信息通信网络技术、生产体系。在信息通信网络的高速发展下,要有效地提高传输速率,然而在实际信道上传输数字信号时,由于信道特性的不理想以及加性噪声和人为干扰的影响,系统输出的数字信息不可避免地会出现差错。因此,为了保证通信内容的可靠性和准确性,每一个数字通信系统对输出信息码的差错概率即误码率都有一定的要求。 为了降低误码率,常用的方法有两种:一种是降低数字信道本身引起的误码,可采取的方法有:选择高质量的传输线路、改善信道的传输特性、增加信号的发送能量、选择有较强的抗干扰能力的调制解调方案等; 另一种方法就是采用差错控制措施,使用信道编码。在许多情况下,信道的改善是不可能的或是不经济的,这时只能采用信道编码方法。因此实现信道编码方法具有重要的意义。 关键词:信道;误码率;信道编码 1. 信道编码 在数字电视和通信系统中,为提高信息传输可靠性,广泛使用了具有一定纠错能力的信道编码技术,如奇偶校验码、行列监督码、恒比码、汉明码、循环码(CRC)等编码技术。信道编码的本质是增加通信的可靠性,或者说增加整个系统的抗干扰性。对信道编码有以下要求:1.透明性:要求对所传消息的内容不加任何限制;2.有纠错能力;3.效率高:为了与信道频谱匹配和具有纠错能力,通常要向原信号添加一些码,要求加入最少的比特数而得到最大的利益;4.包含适当的定时信息。在这些要求中,除编码的必须信息外,所作的处理主要有两条:一是要求码列的频谱特性适应通道的频谱特性从而使传输过程中能量损失最小,提高信噪比。减少发生差错的可能性;二是增加纠错能力,使得即便出现差错,也能得到纠正。 2.三种不同系统的无线信道 (1)数字微波中继通信系统中的无线信道 一般意义下的数字微波中继系统主要用于固定站点之间的无线通信,通常使用1GHZ以上的频段,采用视距通信。为了能够传输更远的距离,需要微波站建设在海拔较高的地方,通常在站点设计时使用微波链路满足自由空间传播条件,即视线距离地面有足够的余隙,此时信号的衰减近似看作只有由于距离的增加而带来的信号能量的扩散,信道条件比较稳定。 (2)短波电离层信道 对于短波电离层信道,电离层随机扰动和多径效应是最主要的特点。电离层扰动本质上决定了短波电离层反射通信的特点,即信道不稳定,信号的起伏和衰落较大。多径效应是指无线信号经过

信源编码与信道编码解析

信源编码与信道编码解析 摘要:衡量一个通信系统性能优劣的基本因素是有效性和可靠性,有效性是指信道传输信息的速度快慢,可靠性是指信道传输信息的准确程度。在数字通信系统中,信源编码是为了提高有效性,信道编码是为了提高可靠性,而在一个通信系统中,有效性和可靠性是互相矛盾的,也是可以互换的。我们可以用降低有效性的办法提高可靠性,也可以用用降低可靠性的办法提高有效性。本文对信源编码和信道编码的概念,作用,编码方式和类型进行了解析,以便于更好的理解数字通信系统的各个环节。 关键字:信源编码信道编码 Abstract: the measure of a communication system the basic factor is quality performance efficiency and reliability, effectiveness refers to channel to transfer information machine speed, reliability is to point to the accuracy of the information transmission channel. In digital communication system, the source coding is in order to improve the effectiveness, channel coding is in order to improve the reliability, and in a communication system, effectiveness and reliability is contradictory, is also can be interchanged. We can use to reduce the availability of improving the reliability, also can use to improve the effectiveness of reduces reliability. In this paper, the source coding and channel coding concept, function, coding mode and the types of analysis, in order to better understand all aspects of digital communication systems. Key words: the source coding channel coding 中图分类号:TN911.21 文献标识码:A 文章编号: 1引言 数字通信系统: 信源是把消息转化成电信号的设备,例如话筒、键盘、磁带等。 信源编码的基本部分是压缩编码。它用于减小数字信号的冗余度,提高数字信号的有效性,如果是模拟信源,则它还包括数模转换功能,在某些系统中,信源编码还包括加密功能。

编码调制原理

在通信原理中把通信信号按调制方式可分为调频、调相和调幅三种。数字传输的常用调制方式主要分为: 正交振幅调制(QAM):调制效率高,要求传送途径的信噪比高,适合有线电视电缆传输。 键控移相调制(QPSK):调制效率高,要求传送途径的信噪比低,适合卫星广播。 残留边带调制(VSB):抗多径传播效应好(即消除重影效果好),适合地面广播。 编码正交频分调制(COFDM):抗多径传播效应和同频干扰好,适合地面广播和同频网广播。 世广数字卫星广播系统的下行载波的调制技术采用TDM QPSK调制体制。它比编码正交频分多路复用(COFDM)调制技术更适合卫星的大面积覆盖。 摘要:由于数字电视系统采用数字传输,而在传输系统中都使用到了数字调制技术,本文就对ASK、FSK、PSK、QAM等数字调制方法进行详细的介绍。 1934年美国学者李佛西提出脉冲编码调制(PCM)的概念,从此之后通信数字化的时代应该说已经开始了,但是数字通信的高速发展却是20世纪70年代以来的事情。随着时代的发展,用户不再满足于听到声音,而且还要看到图像;通信终端也不局限于单一的电话机,而且还有传真机和计算机等数据终端。现有的传输媒介电缆、微波中继和卫星通信等将更多地采用数字传输。而这些系统都使用到了数字调制技术,本文就数字信号的调制方法作一些详细的介绍。 一数字调制 数字信号的载波调制是信道编码的一部分,我们之所以在信源编码和传输通道之间插入信道编码是因为通道及相应的设备对所要传输的数字信号有一定的限制,未经处理的数字信号源不能适应这些限制。由于传输信道的频带资源总是有限的,因此提高传输效率是通信系统所追求的最重要的指标之一。模拟通信很难控制传输效率,我们最常见到的单边带调幅(SSB)或残留边带调幅(VSB)可以节省近一半的传输频带。由于数字信号只有"0"和"1"两种状态,所以数字调制完全可以理解为像报务员用开关电键控制载波的过程,因此数字信号的调制方式就显得较为单纯。在对传输信道的各个元素进行最充分的利用时可以组合成各种不同的调制方式,并且可以清晰的描述与表达其数学模型。所以常用的数字调制技术有2ASK、4ASK、8ASK、BPSK、QPSK、8PSK、2FSK、4FSK等,频带利用率从1bit/s/Hz~3bit/s/Hz。更有将幅度与相位联合调制的QAM技术,目前数字微波中广泛使用的256QAM的频带利用率可达8bit/s/Hz,八倍于2ASK或BPSK。此外,还有可减小相位跳变的MSK等特殊的调制技术,为某些专门应用环境提供了强大的工具。近年来,四维调制等高维调制技术的研究也得到了迅速发展,并已应用于高速MODEM中,为进一步提高传输效率奠定了基础。总之,数字通信所能够达到的传输效率远远高于模拟通信,调制技术的种类也远远多于模拟通信,大大提高了用户根据实际应用需要选择系统配置的灵活性。 1、基带传输 传输信息有两种方式:基带传输和调制传输。由信源直接生成的信号,无论是模拟信号还是数字信号,都是基带信号,其频率比较低。所谓基带传输就是把信源生成的数字信号直接送入线路进行传输,如音频市话、计算机间的数据传输

北邮大三通信系统仿真与实现信道编码作业

多径信道模型及其对调制信号的影响 信息与通信工程学院2013211108班2013210218号姓名 曹明辉 1. 目的 a) 掌握多径衰落信道模型 b) 通过信道估计的数值仿真实验,验证信道对系统的影响 2. 内容 a) 3GPP 中典型应用场景的多径信道模型的时延功率谱; b) 多径信道模型的实现,采用MATLAB 中自带的Rayleighchan/Ricianchan 函数产生; c) 分析信号经过信道前后的功率谱(不同信噪比下) d) 通过数值仿真方法获得调制信号经过多径衰落信道后的解调性能曲线 3. 多径衰落信道模型说明 根据ITU-R M.2135信道模型标准,本次实验我采用的是Rural Macro (RMa)信道。 从上图表中可见,其有两种典型信道模型的参数设置。一种为带有直射路径的莱斯分布信道参数,一种为不带有主信号功率的瑞利分布信道参数的设置。下面,分别对两者进行介绍 。 4. 调制信号经过多径衰落信道的实现说明 我们已经知道,多径信道具有频率选择性,在调制信号经过N 条路径的情况下,信道的输出为() t y = ()()[]t t x t a n n n τ-∑=N 1 ,式中,()()t t a n n τ和表示与第N 条多径分量相关的衰减和传播延迟,延 迟和谁见都表现为时间的函数。 前面已经说过,由于大量散射分量导致接收机输入信号的复包络是一个复高斯过程,在该过程均值为零的情况下,幅度满足瑞利分布,如果存在直射路径,幅度则变为莱斯分布。 在调制信号通过多径信道时,由于存在多径扩展和多普勒频移,所以,会在输出端产生多个输出,正如前面公式中所提到的,从而导致接收端的信号之间存在干扰,在此,我们假设,京御景之间是不相关的,每一径的多普勒形状相同,但功率不同。 利用上述参数公式,结合所查阅资料,得到如下的信道两个仿真图表。

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