卷积码的编解码Matlab仿真
(完整word版)matlab卷积码程序
1、卷积码编码function [output]=cnv_encd(input)%output=cnv_encd(g,k0,input) 卷积码编码函数%g 生成矩阵%k0 输入码长%input 输入信源序列%output 输出卷积编码序列g=[1 1 1;1 0 1];编码矩阵k0=1;input=[1 1 0 1];if rem(length(input),k0)>0input=[input,zeros(size(1:k0-rem(length(input),k0)))]; endn=length(input)/k0;if rem(size(g,2),k0)>0error('Error,g is not of the right size.')endli=size(g,2)/k0;n0=size(g,1);u=[zeros(size(1:(li-1)*k0)),input,zeros(size(1:(li-1)*k0))];u1=u(li*k0:-1:1);for i=1:n+li-2u1=[u1,u((i+li)*k0:-1:i*k0+1)];enduu=reshape(u1,li*k0,n+li-1);output=reshape(rem(g*uu,2),1,n0*(n+li-1));2、Viterbi译码程序1）function y=bin2deci(x)l=length(x);y=(l-1:-1:0);y=2.^y;y=x*y';2）function y=deci2bin(x,l)y=zeros(1,l);i=1;while x>=0 & i<=ly(i)=rem(x,2);x=(x-y(i))/2;i=i+1;endy=y(l:-1:1);3）function distance=metric(x,y)if x==ydistance=0;elsedistance=1;end4）function [next_state,memory_contents]=nxt_stat(current_state,input,L,k)binary_state=deci2bin(current_state,k*(L-1));binary_input=deci2bin(input,k);next_state_binary=[binary_input,binary_state(1:(L-2)*k)];next_state=bin2deci(next_state_binary);memory_contents=[binary_input,binary_state];5）function [decoder_output,survivor_state,cumulated_metric]=viterbi(channel,snr_db)G=[1 1 1;1 0 1]; % G 卷积编码矩阵，如（2,1,3)卷积码生成矩阵[1 1 1;1 0 1],可以根据自己的需要输入编码矩阵k=1; % k 信息源输入端口数k=1channel=[1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 ]; %信源编码snr_db=6;%信噪比，可以通过调节信噪比大小观察viterbi译码的性能%bpsk调制channel_output=bpsk(channel,snr_db);%调用bpsk函数,得到信道编码n=size(G,1); % n 编码输出端口数量,(2,1,3)中n=2if rem(size(G,2),k)~=0 %当G列数不是k的整数倍时error('Size of G and k do not agree') %发出出错信息endif rem(size(channel_output,2),n)~=0 %当输出量元素个数不是输出端口的整数倍时error('channel output not of the right size')endN=size(G,2)/k; %得出移位数，即寄存器的个数M=2^k;number_of_states=2^(k*(N-1)); %状态数for j=0:number_of_states-1 %j表示当前寄存器组的状态因为状态是从零%开始的,所以循环从0到number_of_states-1 for m=0:M-1 %m为从k个输入端的信号组成的状态，总的状%态数为2^k，所以循环从0到2^k-1% nxt_stat完成从当前的状态和输入的矢量得出下寄存器组的一个状态[next_state,memory_contents]=nxt_stat(j,m,N,k);%调用nxt_stat函数input(j+1,next_state+1)=m;branch_output=rem(memory_contents*G',2);nextstate(j+1,m+1)=next_state;output(j+1,m+1)=bin2deci(branch_output);endend% state_metric数组用于记录译码过程在每状态时的汉明距离% state_metric大小为number_of_states 2，（:,1）当前% 状态位置的汉明距离，为确定值，而（:,2）为当前状态加输入% 得到的下一个状态汉明距离，为临时值state_metric=zeros(number_of_states,2);depth_of_trellis=length(channel_output)/n;channel_output_matrix=reshape(channel_output,n,depth_of_trellis);survivor_state=zeros(number_of_states,depth_of_trellis+1);for i=1:depth_of_trellis-N+1flag=zeros(1,number_of_states);if(i<=N)step=2^(k*(N-i));elsestep=1;endfor j=0:step:number_of_states-1for m=0:M-1branch_metric=0;binary_output=deci2bin(output(j+1,m+1),n);for ll=1:nbranch_metric=branch_metric+metric(channel_output_matrix(ll,i),binary_output(ll));end% 选择码间距离较小的那条路径% 选择方法：% 当下一个状态没有被访问时就直接赋值，否则，用比它小的将其覆盖if(( state_metric(nextstate(j+1,m+1)+1,2)>state_metric(j+1,1)+branch_metric) | flag(nextstate(j+1,m+1)+1)==0 )state_metric(nextstate(j+1,m+1)+1,2)=state_metric(j+1,1)+branch_metric;survivor_state(nextstate(j+1,m+1)+1,i+1)=j;flag(nextstate(j+1,m+1)+1)=1;endendendstate_metric=state_metric(:,2:-1:1);endfor i=depth_of_trellis-N+2:depth_of_trellisflag=zeros(1,number_of_states);% 状态数从number_of_states→number_of_states/2→...→2→1%程序说明同上，只不过输入矢量只为0last_stop=number_of_states/(2^(k*(i-depth_of_trellis+N-2)));for j=0:last_stop-1branch_metric=0;binary_output=deci2bin(output(j+1,1),n);for ll=1:nbranch_metric=branch_metric+metric(channel_output_matrix(ll,i),binary_output(ll));endif( (state_metric(nextstate(j+1,1)+1,2)>state_metric(j+1,1)+branch_metric) | flag(nextstate(j+1,1)+1)==0 )state_metric(nextstate(j+1,1)+1,2)=state_metric(j+1,1)+branch_metric;survivor_state(nextstate(j+1,1)+1,i+1)=j;flag(nextstate(j+1,1)+1)=1;endendstate_metric=state_metric(:,2:-1:1);end% 从最佳路径中产生解码% 译码过程可从数组survivor_state的最后一个位置向前逐级译码state_sequence=zeros(1,depth_of_trellis+1);state_sequence(1,depth_of_trellis)=survivor_state(1,depth_of_trellis+1);for i=1:depth_of_trellisstate_sequence(1,depth_of_trellis-i+1)=survivor_state((state_sequence(1,depth_of_trellis+2-i)+1), depth_of_trellis-i+2);enddecoder_output_matrix=zeros(k,depth_of_trellis-N+1);for i=1:depth_of_trellis-N+1% 根据数组input的定义来得出从当前状态到下一个状态的输入信号矢量dec_output_deci=input(state_sequence(1,i)+1,state_sequence(1,i+1)+1);dec_output_bin=deci2bin(dec_output_deci,k);% 将一次译码存入译码输出矩阵decoder_output_matrix相应的位置decoder_output_matrix(:,i)=dec_output_bin(k:-1:1)';enddecoder_output=reshape(decoder_output_matrix,1,k*(depth_of_trellis-N+1));cumulated_metric=state_metric(1,1);3、卷积码译码误码性能分析clear all;clc;cycl = 50;snr_db = 0:1:10;% 输入信息msg = randint(1,1024);ber0 = zeros(cycl,length(snr_db));ber1 = zeros(cycl,length(snr_db));ber2 = zeros(cycl,length(snr_db));% Trellisestrel = poly2trellis(3,[5 7]); %Define trellis for rate 1/2 code. for n = 1:cyclfor x = 1:length(snr_db)% Code wordscode = convenc(msg,trel); % Encode.% Interleaverstate = 20;inter = randintrlv(code,state);% BPSK 调制s0 = sign(msg - 0.5);s1 = sign(inter-0.5);s2 = sign(code-0.5);% AWGN Channeladd_noise0=awgn(s0,snr_db(x),'measured');add_noise1=awgn(s1,snr_db(x),'measured');add_noise2=awgn(s2,snr_db(x),'measured');% Deinterleaver with noise for soft decodingdeinter_noise = randdeintrlv(add_noise1,state);% 解调r_0 = 0.5*sign(add_noise0) + 0.5;r_1 = 0.5*sign(add_noise1) + 0.5;r_2 = 0.5*sign(add_noise2) + 0.5;% Deinterleaverdeinter_1 = randdeintrlv(r_1,state);% Traceback lengthtblen = 5;% vitdec 硬判决decoded1 = vitdec(deinter_1,trel,tblen,'cont','hard');% vitdec 软判决[y,qcode] = quantiz(deinter_noise,[-.75 -.5 -.25 0 .25 .5 .75],7:-1:0); decoded2 = vitdec(qcode,trel,tblen,'cont','soft',3);% 比较误码率[num0,rat0] = biterr(r_0,msg);[num1,rat1] = biterr(double(decoded1(tblen+1:end)),msg(1:end-tblen)); [num2,rat2] = biterr(double(decoded2(tblen+1:end)),msg(1:end-tblen)); ber0(n,x) = rat0;ber1(n,x) = rat1;ber2(n,x) = rat2;endendber0 = mean(ber0);ber1 = mean(ber1);ber2 = mean(ber2);semilogy(snr_db,ber0,'b-o',snr_db,ber1,'r-s',snr_db,ber2,'k-p');xlabel('SNR (dB)');ylabel('BER');legend('Uncoded','Hard Coded','Soft Coded');title('Performance of convolutional code with rate 1/2');。
cycbd解卷积matlab代码
cycbd解卷积matlab代码
在MATLAB中进行循环卷积的解卷积操作可以使用MATLAB内置
的函数进行实现。
首先，你需要使用MATLAB的conv函数进行卷积
操作。
然后，可以使用MATLAB的deconv函数进行解卷积操作。
下
面我会详细解释这两个函数的使用方法。
首先，让我们来看一下如何使用conv函数进行卷积操作。
假设
你有两个信号x和y，你可以使用以下代码进行卷积操作：
matlab.
z = conv(x, y);
这将会对信号x和y进行卷积操作，并将结果存储在z中。
接下来，让我们来看一下如何使用deconv函数进行解卷积操作。
假设你有卷积后的结果z和原始信号y，你可以使用以下代码进行
解卷积操作：
matlab.
x_recovered = deconv(z, y);
这将会对卷积后的结果z和信号y进行解卷积操作，并将恢复
的信号存储在x_recovered中。
需要注意的是，解卷积操作可能会受到噪声和舍入误差的影响，因此解卷积的结果可能不是完全准确的。
在实际应用中，你可能需
要对解卷积的结果进行进一步处理以提高准确性。
除了使用内置函数外，你还可以编写自定义的解卷积算法来实
现解卷积操作。
这通常涉及到使用傅里叶变换或其他信号处理技术
来实现。
然而，在大多数情况下，使用MATLAB内置的函数已经能够
满足大部分解卷积的需求。
希望以上信息能够帮助你理解在MATLAB中进行解卷积操作的方法。
如果你有任何进一步的问题，欢迎随时向我提问。
卷积码(或者Turbo码)的交织与解交织的仿真编程和仿真实验
卷积码（或者Turbo码）的交织与解交织的仿真编程和仿真实验一、实验目的实现卷积码（或者Turbo码）的交织与解交织的仿真编程和仿真实验，观察交织编码分别在白噪声信道和衰落信道下系统误码率的影响，分析原因。
二、实验原理信道编码中采用交织技术，可打乱码字比特之间的相关性，将信道中传输过程中的成群突发错误转换为随机错误，从而提高整个通信系统的可靠性。
交织编码根据交织方式的不同，可分为线性交织、卷积交织和伪随机交织。
其中线性交织编码是一种比较常见的形式。
所谓线性交织编码器，是指把纠错编码器输出信号均匀分成m个码组，每个码组由n段数据构成，这样就构成一个n×m的矩阵。
这里把这个矩阵称为交织矩阵。
如图1所示，数据以a11，a12，…，a1n，a21，a22，…，a2n，…，aij，…，am1，am2，…，amn(i=1，2，…，m;j=1，2，…，n)的顺序进入交织矩阵，交织处理后以a11，n21，…，am1，a12，a22，…，am2，…，a1n，a2n，…，amn的顺序从交织矩阵中送出，这样就完成对数据的交织编码，如图1所示。
还可以按照其他顺序从交织矩阵中读出数据，不管采用哪种方式，其最终目的都是把输入数据的次序打乱。
如果aij只包含1个数据比特，称为按比特交织;如果aij包含多个数据比特，则称为按字交织。
接收端的交织译码同交织编码过程相类似。
图 1 交织编码矩阵一般来说，如果有n个(m，k)码，排成，n×m矩阵，按列交织后存储或传送，读出或接收时恢复原来的排列，若(m，k)码能纠t个错误，那么交织后就可纠m个错误。
对纠正信道传输过程中出现的突发错误效果明显，如图2所示。
图2 交织编码示例GSM中使用这种比特交织器。
其交织方式为将信道编码后的每20ms的数据块m=456b拆分到8组中，每组57b，然后这每组57 b分配到不同的Burst中三、实验流程卷积交织解卷积交织四、源程序1、交织程序1）卷积交织function [aa]=jiaozhi(bb,n)%jiaozhi.m 卷积交织函数n=28; %分组长度%bb 卷积交织前原分组序列%aa 卷积交织后分组序列%序号重排方式：cc=[ 1 23 17 11 5 17 21; 8 2 24 18 12 6 28; 15 9 3 25 19 13 7; 22 16 10 4 26 20 14 ];%交织矩阵bb=[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28];for i=1:naa(i)=bb(cc(i));end（2）循环等差交织function [aa]=jiaozhi_nocnv(bb,n)%jiaozhi_nocnv.m 循环等差交织函数n=28; %分组长度%bb 循环等差交织前原分组序列%aa 循环等差交织后还原分组序列%序号重排方式：bb=[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 ]; j=1;for i=1:nj=rem(j+5-1,n)+1; %序号重排方式迭代算法aa(n+1-i)=bb(j);end2、解交织程序（1）解卷积交织function [bb]=jiejiaozhi(aa,n)%jiejiaozhi.m 解卷积交织函数n=28;% 分组长度%aa 解卷积交织前原分组序列%bb 解卷积交织后分组序列%序号重排方式：cc=[ 1 23 17 11 5 27 21; 8 2 24 18 12 6 28; 15 9 3 25 19 13 7 ;22 16 10 4 26 20 14 ]; aa=[ 1 8 15 22 23 2 9 16 17 24 3 10 11 18 25 4 5 12 19 26 27 6 13 20 21 28 7 14 ]; for i=1:nbb(cc(i))=aa(i);end（2）解循环等差交织function [bb]=jiejiaozhi_nocnv(aa,n)%jiaozhi_nocnv.m 解循环等差交织函数n=28;% 分组长度%aa 解循环等差交织前原分组序列%bb 解循环等差交织后还原分组序列%序号重排方式：aa=[ 1 24 19 14 9 4 27 22 17 12 7 2 25 20 15 10 5 28 23 18 13 8 3 26 21 16 11 6];j=1;for i=1:nj=rem(j+5-1,n)+1; %序号重排方式迭代算法bb(j)=aa(n+1-i);End交织码通常表示为（M，N），分组长度L=MN，交织方式用M行N列的交织矩阵表示。
卷积码实验报告
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?X2多项式中的最低阶项对应于寄存器的输入级。
matlab 信道编码卷积码
【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。
卷积码的维特比译码原理及仿真
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： 346134562()1()1g D D D D D g D D D D D=++++=++++其卷积编码器为：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。
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 (6)3.1 卷积码译码的概述 (6)3.2 卷积码的最大似然译码 (6)3.3 VITEBI 译码的关键步骤 (7)3.3.1 输入与同步单元 (7)3.3.2 支路量度计算 (7)3.3.3 路径量度的存储与更新 (7)3.3.4 信息序列的存储与更新 (8)3.3.5 判决与输出单元 (8)4 结论 (9)4.1 卷积码的仿真 (9)4.1.1 SIMULINK仿真模块的参数设置以及重要参数的意义 (9)4.2 改变卷积码的参数仿真以及结论 (12)4.2.1 不同回溯长度对卷积码性能的影响 (12)4.2.2 不同码率对卷积码误码性能的响 (14)4.2.3 不同约束长度对卷积码的误码性能影响 (15)结论 (17)参考文献 (18)致谢..................................................... 错误!未定义书签。
matlab(n,k,m)卷积码原理及仿真
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。
声明............... 错误!未定义书签。
1 引言1.1 课题背景随着现代通信的发展，高速信息传输和高可靠性传输成为信息传输的两个主要方面，而可靠性尤其重要。
卷积码以其高速性和可靠性在实际应用中越来越广泛。
1967年Viterbi译码算法的提出，使卷积码成为信道编码中最重要的编码方式之一[1]。
1.2 国内外研究现状在对卷积码的研究中，其中编码器较简单，模式也很统一。
主要是研究提高卷积码的译码速度和可靠度。
译码算法中最重要的卷积码的Viterbi算法问世以来，软件仿真和实现都得到了迅速发展。
目前，利用计算机仿真Viterbi算法，模拟在各种不同情况下（使用不同码率、不同约束度等）卷积编码时的译码性能，寻找Viterbi算法的最佳适用信道和不同要求(如误码率)下最优编码。
1.3 本课题的意义在卷积码中，因为Viterbi算法效率高，速度快，结构相对简单等特点，被广泛应用于各种数据传输系统。
特别是深空通信、卫星通信系统中。
在现代信息处理系统中，需要处理的信息量越来越大，实时性要求越来越高。
为减少对主处理器各种资源的占用，要求通信模块方面的大部分工作能独立完成。
因此采用Viterbi译码算法具有非常现实的意义。
1.4 本课题的研究方法本文通过基于MATLAB的SIMULINK下的模块对卷积编码，解码进行仿真。
通过仿真可以更清楚的认识到卷积码的编码，解码的各个环节，并对仿真结果进行了分析。
得出卷积码Viterbi译码的误比特性能和回溯长度，码率，约束长度的关系。
2 卷积码的基本概念2.1 信道信道是任何一个通信系统所必不可少的组成部分。
由于信道中可能存在着各种干扰，通信设备中也可能存在种种造成错码的因素。
随着数据处理、计算机通信、卫星通信以及高速数据通信网的飞速发展，用户对数据传输的可靠性提出了越来越高的要求。
因此如何在保证数据传输速率的前提下，提高传输数据的可靠性，就成为一个迫切需要解决的问题。
根据干扰对数据传输影响可分为随机干扰和突发干扰。
其中，电子热噪声产生的干扰可以看作是随机的高斯白噪声，它对信道主要的影响是产生码元的随机错误[6]。
2.2 纠错编码因为信道状况的恶劣，信号不可避免会受到干扰而出错。
为实现可靠性通信，主要有两种途径:一种是增加发送信号的功率，提高接收端的信号噪声比;另一种是采用编码的方法对信道差错进行控制。
前者常常受条件限制，不是所有情况都能采用。
编码理论可以解决这个问题，使得成本降低，实用性增强。
2.3 卷积码的基本概念卷积码是一种性能优越的信道编码。
(n ,k ,N) 表示把k个信息比特编成n 个比特，N 为编码约束长度,说明编码过程中互相约束的码段个数。
卷积码编码后的n 个码元不仅与当前组的k 个信息比特有关,而且与前N - 1 个输入组的信息比特有关[6]。
编码过程中相互关联的码元有N ×n 个。
R = k/ n 是卷积码的码率,码率和约束长度是衡量卷积码的两个重要参数[1]。
2.4 卷积码编码的概念卷积码的编码描述方法有5 种:冲激响应描述法、生成矩阵描述法、多项式乘积描述法、状态图描述法和网格图描述法[1]。
卷积码的纠错能力随着N的增加而增大，而差错率随着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。
分组码有严格的代数结构，但卷积码至今尚未找到如此严密的数学手段。
分组码的译码算法可以由其代数特性得到。
卷积码虽然可以采用适用于分组码的门限译码(即大数逻辑译码)，但性能不如维特比译码和序列译码[6]。
2.4.1 卷积编码卷积码的编码器一般都比较简单。
1222K ...1...K .........1K++++NK12...n ...输入输出图2-1 卷积码编码器框图图2-1是一般情况下的卷积码编码器框图。
它包括NK 级的输入移位器，一组n 个模2和加法器和n 级的输出移位寄存器 [6]。
对应于每段k 比特的输入序列，输出n 个比特。
由图可知，n 个输出比特不但与当前的k 个输入比特有关，而且与以前的(N-1)k 个输入信息比特有关。
整个编码过程可以看成是输入信息序列与由移位寄存器和模2加法器的连接方式所决定的另一个序列的卷积，卷积码由此得名。
本文采用的是冲击响应描述法编码思想。
123++n=2输入输出图2-2 （2，1，3）卷积编码器如图2-2是卷积码（2，1，3）卷积编码器的一个框图[6]。
左边是信息的输入。
下面分别是系统位输出和校验位输出。
其中间是3个移位寄存器和一个模2加法器。
简单的说就是信息位经过移位寄存器和一个模2加法器产生一个系统位和校验位加在一起输出。
可以看出：每输入一个比特，移位寄存器中就向右移动一个位子。
原来的第三个寄存器就被移出。
可见卷积编码不只与现在的输入比特有关还与前面的3-1个比特有关。
所以约束长度是3。
在这里，其中K=1 ，n=2所以码率R=K/ n=1/2。
2.4.2 卷积码的树状图对于图2-2所示的(2,1,3 )卷积码编码电路，其树状图如下图3-3所示。
这里，分别用a,b,c 和d 表示寄存器的4种状态:00, 01, 10，和11，作为树状图中每条支路的节点。
以全零状态a 为起点，当输入位信息位为0时，输出码元c1c2= 00，寄存器保持状态a 不变，对应图中从起点出发的上支路;当输入位为1时，输出码元c1c2 =11，寄存器则转移到状态b,对应图中的下支路;然后再分别以这两条支路的终节点a 和b 作为处理下一位输入信息的起点，从而得到4条支路.以此类推，可以得到整个树状图。
如下图2-3[6]状态A=00B=01C=10D=1101信息起点a 0011a 0011ab 0011a b 00a c d 1001c 110001101110d 01b 1001c 1100a 0011b 1001d 1001c 110010d 01a b c d a b c d b a b c d 图2-3（2，1，3）树状图2.4.3 卷积码的网格图如下图2—4是（2，1，3）卷积编码的网格图[6]。