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  • 2006-05-14 12:08
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matlab卷积码编译程序,有详细的中文注释,希望对你有所帮助。
juanjimabiancheng.rar
  • 卷积码编程.txt
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内容介绍
卷积码 卷积码的编码器输入相同的符号时,输出可能不同,因为卷积码的编码不仅与当前的输入有关,而且与以前的输入有关。下面介绍一下卷积编码的编码器描述方式。 卷积码的多项式描述,描述了卷积码编码器中移位寄存器与模2加法器的连接关系。如图描述了一个输入、两个输出和两个移位寄存器的前馈卷积码编码器。 卷积码编码器的多项式描述包含3个组成部分,分别为: (1) 约束长度。 (2) 生成多项式。 (3) 反馈连接多项式。 1. 约束长度 编码器的约束长度形成一个向量,这个向量的长度为编码器的输入个数,向量的元素表示存储在每个移位寄存器中的比特数,包括前输入比特。如上图比特数为3。 2. 生成多项式 如果编码器在K个输入,N个输出,那么这个码的生成矩阵就是一个k×n的矩阵。在第i行,第j列的元素,表示第i个输入如何影响第j个输出的。对于一个系统反馈编码器的系统位,它生成矩阵的项与反馈连接矢量的相应元素匹配。 3. 反馈连接多项式 如果描述一个带反馈的编码器,用户需要一个反馈连接多项式向量。这个向量的长度为编码器的输入个数。向量的元素用八进制形式表示每个输入的反馈连接。 如果编码器具有反馈结构,而且是系统的,那么生成多项式和反馈连接多项式相应的系统位参数一定是相同值。下图是一个带反馈的卷积码编码器框图: 卷积码是一种有记忆的编码,在任意给定的时间单元处,编码器的n个输出不仅与此时间单元的k个输入有关,而且也与前m个输入有关。卷积码通常表示为:(n,k,m) 本次仿真采用(2,1,2)卷积码。 性能参数如下: 生成矩阵G: 1 0 1 1 1 1 编码个数: n=2 信息码个数: k=1 约束长度: N=m+1=3 卷积码的码率: =1/2 MATLAB源程序 %线性时不变系统的卷积运算仿真 function [y,ny]=conv_m(x,nx,h,nh) %modified convolution function %[y,ny]=conv_m(x,nx,h,nh) nyb=nx(1)+nh(1); %输出序列的开始位置 nye=nx(length(x))+nh(length(h)); %输出序列的结束位置 ny=[nyb:nye];y=conv(x,h); %卷积运算 %我们可以通过两种方法来计算系统的输出y(n),并比较两种输 %出是否相等来验证上述线性时不变特性。 %用MATLAB实现: n=[1:19]; hn=ones(1,19); hn=hn.*(power(0.8,n)); %生成序列 [xn1,n1]=2*impseq(0,0,20); [xn2,n2]=sigshift(xn1,n1,20); [xn3,n3]=sigshift(xn1,n1,40); xn2=2*xn2; xn3=4*xn3; [xn,nx]=sigadd(xn1,n1,xn2,n2); [xn,nx]=sigadd(xn,41,xn2,n2); %生成序列x(n) [yn1,ny1]=conv_m(hn,n,xn,n4); %同卷积方法求输出y(n) stem(ny1,yn1); [hn1,nh1]=sigshift(hn,n,20); %以下用LTI性质求y(n) hn1=2*hn1; [hn2,nh2]=sigshift(hn,n,40); hn2=4*hn2; [yn2,ny2]=sigadd(hn,n,hn1,nh1); [yn2,ny2]=sigadd(yn2,ny2,hn2,nh2); stem(ny2,yn2); 可以用以下语句来验证两种方法的等价: all(ny1==ny2) ans=1 all(yn1==yn2) ans=1 主要是对卷积特性的研究。 运行结果所下图所示: function output=convenc(G,k0,input) %output=convenc(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 %+ 0..0 if rem(length(input),k0)0 input=[input,zeros(size(1:k0-rem(length(input),k0)))]; end n=length(input)/k0; %G size if rem(size(G,2),k0)~=0 error('Error,g is not of the right size.') end %li L,n0 li=size(g,2)/k0; n0=size(g,1); %+ 0..0 u=[zeros(size(1:(li-1)*k0)),input,zeros(size(1:(li-1)*k0))]; %uu lie i*T,i=1,2... u1=u(li*k0:-1:1); for i=1:n+li-2 u1=[u1,u((i+li)*k0:-1:i*k0+1)]; end uu=reshape(u1,li*k0,n+li-1); %output reshape output=reshape(rem(g*uu,2),1,n0*(n+li-1)); %output=convenc(g,k0,input)卷积码编码函数 %卷积码的维特比译码函数 function [decoder_output,survivor_state,cumulated_metric]=viterbi(G,k,channel_output) %VITERBI 卷积码的维特比解码器 %[decoder_ouput,survivor_state,cumulated_metric]=viterbi(G,k,channel_output) % G是一个n*Lk矩阵,该矩阵的每一行确 % 定了从移位记错器到第n个输出间的连接, % 是码速率。 % survivor_state是表示通过网络的最佳路径的矩阵。 % 量度在另一个函数metric(x,y)中给出,而且可根据 % 硬判决和软判决来指定。 % 该算法最小化了量度而不是最大化似然 n=size(G,1); %取出矩阵G的一维大小,即得出输出端口 % 检查大小 if 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 end if 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') %发出出错信息 end L=size(G,2)/k; %得出移位数,即寄存器的个数 % 由于L-1个寄存器的状态即可表示出输出状态, % 所以总的状态数number_of_states可由前L-1个 % 寄存器的状态组合来确定 number_of_states=2^((L-1)*k); % 产生状态转移矩阵、输出矩阵和输入矩阵 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 l=0:2^k-1 %l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-11 % 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,l,L,k); % input数组值是用于记录当前状态到下一个状态所要的输入信号矢量 % input数组的维数: 一维坐标x=j+1指当前状态的值 % 二维坐标y=next_state+1指下一个状态的值 % 由于Matlab中数组的下标是从1开始的,而状态值 % 是从0开始的,所以以上坐标值为:状态值+1 input(j+1,next_state+1)=l; % branch_output用于记录在状态j下输入l时的输出 branch_output=rem(memory_contents*G',2); % nextstate数组记录了当前状态j下输入l时的下一个状态 nextstate(j+1,l+1)=next_state; % output数组记录了当前状态j下输入l时的输出(十进制) output(j+1,l+1)=bin2deci(branch_output); end end % 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_states2,(:,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用于记录网格图的深度 depth_of_trellis=length(channel_output)/n; % 输出矩阵,每一列为一个输出状态 channel_output_matrix=reshape(channel_output,n,depth_of_trellis); % survivor_state描述译码过程中在网格图中的路径 survivor_state=zeros(number_of_states,depth_of_trellis+1); %开始无尾信道输出的解码 for i=1:depth_of_trellis-L+1 %i指示网格图的深度 % flag矩阵用于记录网格图中的某一列是否被访问过 flag=zeros(1,number_of_states); if i=L step=2^((L-i)*k); %在网格图的开始处,并不是所有的状态都取 else %用step来说明这个变化 step=1; %状态数从1→2→4→...→number_of_states end for j=0:step:number_of_states-1 %j表示寄存器的当前状态 for l=0:2^k-1 %l为当前的输入 branch_metric=0; %用于记录码间距离 % 将当前状态下输入状态l时的输出output转为n位二进制,以便 % 计算码间距离(说明:数组坐标大小变化同上)。 binary_output=deci2bin(output(j+1,l+1),n); % 计算实际的输出码同网格图中此格某种输出的码间距离 for ll=1:n branch_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,l+1)+1,2)state_metric(j+1,1)... +branch_metric)|flag(nextstate(j+1,l+1)+1)==0) % 下一个状态的汉明距离(临时值)=当前状态的汉明距离(确定值)+ 码间距离 state_metric(nextstate(j+1,l+1)+1,2)=state_metric(j+1,1)+branch_metric; % survivor_state数组的一维坐标为下一个状态值,二维坐标为此状态 % 在网格图中的列位置,记录的数值为当前状态,这样就可以从网格图中 % 某位置的某个状态得出其对应上一个列位置的状态,从而能
评论
  • givememore 2009-06-09 22:43:23
    不能直接运行结果,需要修改
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