卷积交织和解交织原理简介

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卷积交织器原理及fpga实现

卷积交织器原理及fpga实现卷积交织器是一种用于数字信号处理的算法，它可以将输入信号与卷积核进行卷积运算，并输出卷积结果。

卷积交织器的原理是将输入信号分成多个子信号，每个子信号与卷积核进行卷积运算，然后将所有子信号的卷积结果交织在一起，得到最终的卷积结果。

卷积交织器的实现可以使用FPGA（Field Programmable Gate Array）技术。

FPGA是一种可编程逻辑器件，可以根据需要进行编程，实现各种数字电路。

使用FPGA实现卷积交织器可以提高运算速度和效率，同时也可以减少功耗和成本。

在FPGA实现卷积交织器时，需要进行以下步骤：1. 设计卷积交织器的电路结构。

根据卷积交织器的原理，设计出合适的电路结构，包括输入信号的分割、卷积核的存储、卷积运算和结果交织等模块。

2. 编写卷积交织器的Verilog代码。

Verilog是一种硬件描述语言，可以描述数字电路的行为和结构。

根据电路结构设计，编写Verilog代码实现卷积交织器的功能。

3. 进行仿真和验证。

使用仿真工具对Verilog代码进行仿真，验证卷积交织器的正确性和性能。

4. 进行综合和布局布线。

综合是将Verilog代码转换为FPGA可识别的逻辑网表，布局布线是将逻辑网表映射到FPGA芯片上的物理位置和连接关系。

5. 下载到FPGA芯片上运行。

将综合和布局布线后的设计文件下载到FPGA芯片上，进行实际运行测试。

使用FPGA实现卷积交织器可以提高运算速度和效率，同时也可以减少功耗和成本。

在实际应用中，卷积交织器可以用于图像处理、语音识别、信号处理等领域，具有广泛的应用前景。

卷积交织原理(二)

卷积交织原理(二)卷积交织原理什么是卷积交织原理？卷积交织原理是一种常见的信号处理技术，广泛应用于图像处理、音频处理和视频处理等领域。

它基于卷积运算和交织操作，通过对输入信号进行多次卷积和交织，从而实现信号的分析和处理。

卷积运算卷积是信号处理中的一种重要运算方式，其基本思想是将输入信号与一个卷积核进行计算，得到输出信号。

卷积核可以看作是一个包含了特定权值的窗口，它在输入信号上滑动，并将窗口内的值与卷积核的权值进行相乘，然后求和得到输出信号的对应位置的值。

交织操作交织是一种对信号进行重排的操作，可以将输入信号按照一定规则重新排列，从而改变信号的分布和结构。

交织操作可以分为水平交织和垂直交织两种方式，分别对应着对输入信号的行和列进行重排。

卷积交织原理的应用卷积交织原理在图像处理中的应用尤为广泛。

通过卷积运算，可以实现图像的平滑、锐化和边缘检测等功能。

而通过交织操作，可以改变图像的分辨率和大小，实现图像的缩放和裁剪。

在音频处理和视频处理领域，卷积交织原理同样发挥着重要作用。

通过对音频信号进行卷积运算，可以实现音频的降噪和均衡处理。

而对视频信号进行卷积交织操作，则可以实现视频的去抖动和运动补偿等功能。

实例分析：卷积交织在图像超分辨率重建中的应用图像超分辨率重建是一种通过对低分辨率图像进行处理，从而得到高分辨率图像的方法。

其中，卷积交织原理被广泛应用于图像超分辨率重建算法中。

具体而言，图像超分辨率重建算法首先通过卷积运算对低分辨率图像进行特征提取，然后利用交织操作将提取到的特征进行重新排列，从而得到更丰富的图像特征。

最后，通过进一步的卷积运算，结合先前提取到的特征，可以重建出高分辨率的图像。

总结卷积交织原理是一种重要的信号处理技术，通过卷积运算和交织操作，可以实现对信号的分析和处理。

在图像处理、音频处理和视频处理领域，卷积交织原理发挥着重要作用。

通过不断探索和研究，相信卷积交织原理在未来会有更广泛的应用和发展。

卷积码交织网格编码

交织器有两种结构，一种为伪随机交织器，一般应用于扩频通信系统中，设计比较复杂，但性能较好。另一种为周期性交织，周期性交织又可分为矩阵交织和卷积交织。本文主要介绍矩阵交织结构矩阵交织器是最早应用于信道编码中的，他是行读列出或列读行出的交织器。解交织的操作与交织相反，接收端接收到交织帧后，按列写入按行读出。交织与解交织是一个互逆的过程。交织器的设计要考虑数据的长度，因为交织不可避免的会引入延时，所以在满足系统延迟的前提下，交织矩阵的规划是重中之重。
C1 1 0 1 ， C2 1 0 0 1 C1 0 ， C2 1 C1 0 ， C2 0
11
10
3 4 5 6 7 8 9
0 1 1 1 0 0 0
01 00 10 01 10 11 00
01 10 11 11 01 00 00
4
C1 1 ， C2 0
7
（2）卷积译码卷积码的译码方式基本上分为两大类：代数译码和概率译码。此处主要介绍概率译码，它是实际应用中最常采用的译码方法。 Viterbi 引入了一种卷积码的译码算法，就是 1967年，著名的 Viterbi 算法，之后被证明此算法等价于通过一个加权图的最短路径问题的动态规划解，实际上就是卷积码的最大似然译码算法。即译码器的输出总是能给出对数似然函数值为最大码的码字。依照上文的思想，论述 Viterbi 译码过程。假设输入序列 U 1011100 ，输出码字 C 11,10,00,01,10,01,11 ，经过信道传输之后出现了两个误码，送到译码器的序列变为 R 10,10,00,01,11,01,11 ，下面就用 Viterbi 算法来纠正错误。
8
从初始状态 S0 开始接收第一个码元，栅格图往后延伸到下一个节点时有两条路径，输入0到 S1 和输入1 到 S0 ，然后比较接受到的码元序列与状态转移时的估 S0 到 S0 状态的估计序列是00，计序列，本例中接收到10， S0 到 S1 的估计序列是11，然后求出两个序列的最小汉明距离 d ，保留一条具有最大似然值的路径。如果到达同一节点的两条路径具有相同的最大似然值，则选择任意一条路径均可，不影响最后的译码。第一个码元译码结束后开始比较第二个码元，同样按照“比较-保留舍弃”的算法找出最优路径，依次接收完毕全部码元信息。如图 1-4 所示，展示了译码的完整过程。

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。

实验三扰码、卷积编码及交织

= 1+x +x2 +x4 +x7
卷积编码技术简介（续）
y3(x)= m(x)g2(x) =(1+x+x3+x4+x5)(1+x+x2) = 1+x+x3+x4+x5+ x+x2+x4+x5+x6+ x2+x3+x5+x6+ x7 =1+ x5 + x7
卷积编码技术简介（续）
y1=1 1 0 1 1 1 0 0 y2=1 1 1 0 1 0 0 1 y3=1 0 0 0 0 1 0 1
S(x) x7 x4 1
为了进行正确有效的解扰，加扰发送数据和解扰接收数据使用同一个扰码器。发送时，加扰器初始状态设置为伪随机非 0态。为了能估计接收端解扰器的初始状态，在加扰前， SERVI CE字段的7个低有效比特置0，这样在接收端解扰时就可以以7个0被扰后的结果作为收端扰码器的初始状态，从而进行有效正确的解扰。
总的输出序列为 Y=[y11,y21,y31,y12,y22,y32, …
= 1 1 1, 1 1 0, 0 1 0, 1 0 0, 1 1 0, 1 0 1, 0 0 0, 0 1 1, …
卷积编码技术简介（续）
由SERVICE，PSDU、尾比特及填充比特组成的 DATA字段按照要求的数据速率，以R=1/2、2/3或 3/4的编码率进行卷积编码。
信息有关。常将N称为约束长度；把卷积码记为：（n，k，N）
其编码效率为：k/n
卷积编码技术简介（续）
卷积码编码器的实例方框图：
(n, k, N) =（3, 1, 3）

循环,卷积,交织编码理论概述

Ik
检错编码
存储
发
收
ˆ Ik
检错译码
收
发
3. 前向纠错（FEC）前向纠错（）
不需要双向信道不会引入停顿靠纠错编码
9.1.2 差错控制编码的基本原理
如用三位二进制编码来代表八个字母
000 001 010 011 A B C D 100 101 110 111 E F G H
不管哪一位发生错误，都会使传输字母错误不管哪一位发生错误，如用三位字母传四个字母
循环码例子
码组
A(D) = a6 D6 + a5 D5 +⋯a1D + a0
左移 3 位 D3 A(D) = a6 D9 + a5 D8 +⋯a1D4 + a0 D3 去除 D7 −1 得余式
a3 D + a2 D +⋯a5 D + a4
上界：汉明界，上界：汉明界，普洛特金界下界：下界：吉尔伯特界问题：给定码长与编码效率，问题：给定码长与编码效率，寻找 dmin 码长=63 的分组码设计例： dmin=5, 码长
从汉明界得，从汉明界得， r = 2n−k ≥ 2 Ci (d = 5,纠个误 2 2 错 ) ∑ 63 min
码多项式表示
A = (an−1−i an−2−i ⋯an+1−i an−i ) 码组码多项式 A(D) = (a D + a D +⋯+ a D + a ) A = (1011100) 码组 A(D) = D6 + D4 + D3 + D2 码多项式 A = (a a ⋯ a ) a 左移一位
n−1 n−1 n−2 n−2 1 0

交织与解解交织

交织与解解交织
我们知道编码的意义是通过加入冗余位信息的方法，从而在接收端能够发现和纠正由于信道影响而产生的随机错码。

那么如果信码在信道中传输时由于信道或者认为的影响而使一段连续的码元产生大量错误，由于编码长度的有限，通过编码的方法是无法达到纠错的功能的，这就需要我们通过其它方法来解决。

目前比较常用的方法是交织（In terleav e）。

交织本质上是一个将数据序列“扰乱”的过程，这里的“扰乱”实际上是按照一定的人为方式进行重新排列，交织主要由交织器完成。

它的逆过程就是解交织，将重排过的序列恢复到原来的序列顺序。

可以理解的是通过交织以后，原来可能出现的大量连续错误被分散开，成为随机错误，而随机错误我们可以通过编码来解决。

交织器/解交织器的加入将大大提高系统的纠错能力。

但是随之而来的是增加了传输延时，降低了信码的传输效率。

这是因为信号的打乱一般是通过矩阵的读入和读出采用不同的方式而实现的，这样必然带来时间上的损失，而且不同的交织方法对信号的“扰乱”程度是不同的，如果“扰乱”的程度不够的话将得不到很好的交织效果。

所以，高“扰乱”低硬件复杂度和低延时成为设计交织器的关键。

这里我们介绍两种比较常用的交织器的设计。

块交织及解交织实验精选全文完整版

可编辑修改精选全文完整版实验五、块交织及解交织实验一、实验目的通过本实验掌握块交织的特性、产生原理及方法，掌握块交织对译码性能的影响。

二、实验内容1、观察经交织后的卷积编码信号。

2、观察随机差错经解交织后的差错分布，观察突发差错经解交织后的差错分布。

3、观察交织对卷积编码突发差错信号纠错的性能改善。

三、基本原理当移动通信信道出现深衰落时，数字信号的传输可能出现成串的突发差错。

一般的差错编码（如卷积码）只能纠正有限个错误，对于大量的突发误码无能为力。

通信系统采用交织编码和卷积码结合的方式来纠正突发差错。

交织的目的是把一个较长的突发差错离散成随机差错，使得纠错编码技术更容易纠正。

常用的交织技术主要有两类：块交织和卷积交织。

块交织通常在数据分块分帧的情况下使用，卷积交织对连续的数据流来说比较使用。

在码分多址系统中，基于数据分帧的情况采用了块交织的形式，所以这里我们仅介绍块交织的有关内容。

描述交织器性能的几个参数如下：①突发长度：突发错误的长度，用B表示。

②最小间隔：突发连续错误分布的最小距离，用S表示。

③交织时延：由于交织和解交织引起的编码时延，用D表示。

④存储要求：交织或解交织过程需要的存储单元的大小，用M表示交织器的性能通常用S/D以及S/M来描述，最小间隔S越大越好，交织时延D和存储要求M越小越好交织器的实现框图如图18-1所示图18-1 分组（块）交织器实现框图由图18-1可见，交织、解交织由如下几步构成： ⑴若发送数据（块）U 经信道编码后为：()112325X x x x x =；⑵发送端交织存储器为一个行列交织矩阵存储器1A ，它按列写入，按行读出，即16111621271217223813182349141924510152025x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦(18-1)⑶交织器输出后并送入突发信道的信号为()216111621222525,,,X x x x x x x x x x =(18-2)⑷假设在突发信道中受到两个突发干扰：第一个突发干扰影响5位，即产生于1x 至21x ；第二个突发干扰影响4位，即产生于13x 至4x 。

交织器解交织器设计

交织器/解交织器设计卷积交织: 交织深度I=12，形成相互交迭的误码保护数据包，以抵抗信道中突发的干扰。

1 卷积交织和解交织的原理交织过程可算作一个编码过程,他把经过纠错编码的数据进行一定的排列组合,提高原有纠错编码的纠突发错误的能力。

数字通信中一般采取的同步交织有2 种:(1) 块交织也叫矩阵行列转置法。

可以表述为一个二维存储器阵列( N ×B ) 。

交织过程是数据先按行写入,再按列读出;解交织过程则相反，是数据先按列写入,再按行读出。

块交织结构简单, 但数据延时时间长而且所需的存储器比较大。

(2) 卷积交织交织器的输入端的输入符号数据按顺序分别进入 B 条支路延时器,每一路延时不同的符号周期。

第一路无延时,第二路延时M个符号周期,第三路延时2M个符号周期,…,第B路延时( B - 1 )M 个符号周期。

交织器的输出端按输入端的工作节拍分别同步输出对应支路经延时的数据。

卷积交织每条支路符号数据的延时节拍为di = ( i - 1)M B , i = 1,2, …, B 。

解交织器的延时数与交织器相反。

在仔细对比块交织和卷积交织两种方法之后，考虑到缩短延时和减小器件体积，小组决定采用卷积交织的方法来设计。

然而实现卷积交织的延时方法有多种，一是采用移位寄存器法，直接利用FIFO实现每条支路的延时，这种方法实现简单，但是当B与M值较大时，需要消耗大量的寄存器(图2所示)；二是利用RAM来实现移位寄存器的功能，通过控制读／写地址来实现每条支路延迟。

第一种方法，因为其设计思路和做法都相对简单，但是当需要较大的延时数时，移位寄存器变得很大，占用大量的编译时间和芯片空间，实际中并不可取，最终采用了RAM来实现移位，合理地设计读写地址按规律变化，即可实现所要的延时。

下面将阐述设计细节设计要求，交织深度B=12,M=17,即有12 条数据通路。

采用RAM 来实现输入数据的时延，按照一定的读写地址规律同时读写RAM 中。

卷积交织技术原理及其FPGA实现

ｓａｔｄｒｓｎｆｓｔａｄｅｓｔｂａｎｔｅｄｌｙｎｆｉｔｒｄｅｓａｄｏｆｅｄｒｓＯｏｔｉｈｅａｉｇｏｍｅ。ｈａｃｉｖｓｔｅｆｎｔｏｆｉｔｒｅｖｒｔｅｍｅｈｄｈａｈｅａｔｔｔａｈｅｅｈｕｃｉｎｏｎｅｌａｅ．ｈｔｏｓｔ
ａｖｎａｅｆｅｓｅｌａｉｎａｄｌｓｅｏｒｅｃｎｕｄｄａｔｇｓｏａｙｒａｉｔｎｅｓｒｓｕｃｏｓｍｅ．ｚｏ
Ｋｅｗｏｄ：ｉｔｒｅｖｒｙｒｓｎｅｌａｅ；ＦＩＯ；ＦＲＡＭ；ＦＰＧＡ
Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＣｏｖｌｔｏａｎｅｌａｅｆｅｓｄｉｉｉａｏｍｕｉａｉｎｓｓｅＴｈｔｒｅｖｒｕｅｔｒｏｏｒｃｎｏｕｉｎ１ｉｔｒｅｖｒｉｏｔｎｕｅｎｄｇｔｌｃｍｓｎｃｔｙｔｍ．ｏｅｉｅｌａｅｓｄｗｉｈｅｒｒｃｒｅ — ｎ
２Ｄｅｒｍｅ．ｐａｔｎｔｏｆＯｐｔｃｌａｅｔｉａｕｐｅ，ｔｃｄｍｙｏｆＥｑｕｐｅｍｍａｉａｎｄＥｌｃｒｃｌＥｑｉｍｎｔｈｅａａｅｉｍｎｔＣｏｎｄ
＆Ｔｅｈｏｏｙｃｎｌｇ，Ｂｅｉｇ１１１，Ｃｈｎ）ｉｎ０４６ｊｉａ
０引言
在数字通信中，由于信道固有的噪声特性以及衰落特性，信息在有干扰信道传输时，可避免的会发生差错，不为

交织器

《数字系统设计》课程设计题目：交织器解交织器一、实验任务卷积交织: 交织深度I=12 ，形成相互交迭的误码保护数据包，以抵抗信道中突发的干扰。

二、实验要求1. 请设计一个交织器和解交织器，完成二进制比特流的交织/ 解交织功能。

2. 设计测试基准，验证设计的功能是否正确。

三、设计卷积交织器目的在数字传输系统中，因为存在噪声，信道衰落等干扰因素，会使传输的信号发生错误，产生误码。

虽然数字信号的传输为了防止误码而会进行信道编码，增加传输码的冗余，例如增加监督位等来克服信号在信道传输过程中的错误，但这种检错纠错能力是有限的。

例如当出现突发错误，出现大片误码时，这时信道的纠错是无能为力的。

而卷积交织器可以将原来的信息码打乱，这时尽管出现大面积突发性错误，这些可以通过解交织器来进行分散，从而将大面积的错误较为平均地分散到不同的码段，利于信道纠错的实现。

四、卷积交织的原理卷积交织的原理其实是利用了延时的原理。

例如总延时是T,交织器延时t1,解交织器延时为t2，则有T=t1+t2.本次设计的交织器的交织深度为12，故交织器总共有12路，要进行卷积处理的数据分别循环的进入每一路，每一路延时不同的时间而后输出。

不难想象，如果每一路都延时相同的时间，输入序列肯定跟输出序列一模一样，但交织器因为每一路延时的时间不同，从而将序列打乱了，看上去会很乱，例如你输入1,2,3,4…….20,输出就是1,0，0,0，…..13…….25…..。

那么经过交织器处理后打乱的数据如何恢复原状呢？很简单，因为每一个数据的总延时都是T，如果一个数据A在交织器中延时了t1，那么数据A只需在解交织器中延时T-t1即可。

五、设计过程1.设计思路以上讨论的是交织器与解交织器的算法，那么在硬件电路上如何实现呢？由上讨论，交织器与解交织器都是利用了延时来实现的，而在硬件上实现延时一种很自然的想法就是利用移位寄存器来实现，延时T只需要T级的移位寄存器，在每个时钟的到来，将数据移位，例如数据‘1’经过5级的移位寄存器，经过5个时钟后，数据就经历了寄存器每个寄存单元而输出。

卷积码+交织+网格编码

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（2）卷积译码卷积码的译码方式基本上分为两大类：代数译码和概率译码。此处主要介绍概率译码，它是实际应用中最常采用的译码方法。
1967年，Viterbi 引入了一种卷积码的译码算法，就是著名的 Viterbi 算法，之后被证明此算法等价于通过一个加权图的最短路径问题的动态规划解，实际上就是卷积码的最大似然译码算法。即译码器的输出总是能给出对数似然函数值为最大码的码字。
信道编码
主讲人：李赛赛专业：电子与通信工程导师：杨尚明
要点概述一、卷积码编码二、交织码编码三、网格码编码
2
1、卷积码
（1）卷积编码卷积码最初由 Elias 1955年提出,是一种前向纠错非
线性分组码。卷积码在现代通信系统中的应用非常广泛。
卷积码通常用 n,k,m 表示，n 是输出比特，k 是输入比
（注：1011101 与 1001001 之间的汉明距离是 2）
10
图1-4 Viterbi 译码器译码
11
但是这种方法需要存储大量的信息，包括每个节点的幸存信息，以及需要与前一时刻的幸存信息相比较，硬件开销很大，不适合高速译码。
12
2、交织
2.1 交织技术的基本理论交织其实是通信系统中进行数据处理而采用的一种技术，交织器从本质上来说就是一种实现最大限度的改变信息结构而不改变信息内容的器件。从传统上来讲就是使信道传输过程中所产生的突发错误最大限度的分散化。例如：在移动通信中，信道的干扰、衰落等产生较长的突发误码，采用交织就可以使误码离散化，接收端用纠正随机差错的编码技术消除随机差错，能够改善整个数据序列的传输质量。
交织器有两种结构，一种为伪随机交织器，一般应用于扩频通信系统中，设计比较复杂，但性能较好。另一种为周期性交织，周期性交织又可分为矩阵交织和卷积交织。本文主要介绍矩阵交织结构

交织的定义及原理介绍

交织的定义与原理简介交织器在陆地移动通信这种变参信道上，比特差错经常是成串发生的.这是由于持续较长的深衰落谷点会影响到相继一串的比特。

然而,信道编码仅在检测和校正单个差错和不太长的差错串时才有效。

为了解决这一问题，希望能找到把一条消息中的相继比特分散开的方法，即一条消息中的相继比特以非相继方式被发送。

这样，在传输过程中即使发生了成串差错，恢复成一条相继比特串的消息时，差错也就变成单个(或长度很短），这时再用信道编码纠错功能纠正差错，恢复原消息.这种方法就是交织技术。

在通信中，传输信息比特差错经常是成串发生的。

这是由于持续较长的深衰落谷点会影响到相继一串的比特.然而，信道编码仅在检测和校正单个差错和不太长的差错串时才有效。

为了解决这一问题，希望能找到把一条消息中的相继比特分散开的方法，即一条消息中的相继比特以非相继方式被发送。

这样，在传输过程中即使发生了成串差错,恢复成一条相继比特串的消息时，差错也就变成单个（或长度很短），这时再用信道编码纠错功能纠正差错，恢复原消息。

这种方法就是交织技术。

假定由一些4比特组成的消息分组，把4个相继分组中的第1个比特取出来，并让这4个第1比特组成一个新的4比特分组，称作第一帧,4个消息分组中的比特2～4，也作同样处理,如图3—30所示。

然后依次传送第1比特组成的帧，第2比特组成的帧，…….在传输期间，帧2丢失，如果没有交织，那就会丢失某一整个消息分组，但采用了交织，仅每个消息分组的第2比特丢失，再利用信道编码, 全部分组中的消息仍能得以恢复,这就是交织技术的基本原理。

概括地说,交织就是把码字的b个比特分散到n 个帧中,以改变比特间的邻近关系，因此n值越大，传输特性越好,但传输时延也越大，所以在实际使用中必须作折衷考虑。

基本原理交织原理交织原理交织其实是通信系统中进行数据处理而采用的一种技术，交织器从其本质上来说就是一种实现最大限度的改变信息结构而不改变信息内容的器件.从传统上来讲就是使信道传输过程中所突发产生集中的错误最大限度的分散化。

线性分组码,卷积码,交织码原理

线性分组码,卷积码,交织码原理MATLAB第六次预习报告研五队李振坤S201301104线性分组码1. 基本概念●系统码：编码后，信息码元本身不变，只在信息码元后加入监督码元。

●线性码：监督码元和信息码元成线性关系的码型。

●分组码：将信息码分组，并为每组信息码附加若干监督码的编码。

分组码一般用表示，为实际传送的码长，是信息码长，是监督码长。

●线性分组码：分组码的信息码元和监督码元，由一些线性代数方程联系起来。

分组是指编、译码过程是按分组进行的，而线性是指分组码中的监督码元按线性方程生成的。

【注】线性分组码的编码问题，就是要建立一组线性方程组，已知k个系数（即信息码），要求n－k个未知数（即监督码）。

2. 线性分组码的主要性质（1）封闭性封闭性是指码中任意两许用码组之和(逐位模2和)仍为一许用码组，这就是说，若A1和A2为码中的两个许用码组，则A1+A2仍为其中的一个许用码组。

（2）码的最小距离等于非零码的最小重量因为线性分组码具有封闭性，因而两个码组之间的距离（模2减）必是另一码组的重量。

为此，码的最小距离也就是码的最小重量，当然，除全“0”码组外。

3. 汉明码汉明码是用于纠正单个错误的线性分组码，其特点为：（1）最小码距（2）纠错能力（3）监督码长【注】（4）总码长（）（5）信息码长（）（6）编码效率（当r很大时，R趋向于1，效率高）因此，当r＝3，4，5，6??时，分别有（7，4）、（15，11），（31，26），（63，57）等汉明码。

4. （7，4）汉明码在（7，4）汉明码中，码组为，其中为4个信息元，为3个监督码元。

监督码元与信息元之间的关系为：（9－4）生成矩阵G：编码时使用，用于产生整个码组，包括信息码和监督码。

改写为其中为阶单位矩阵；由生成矩阵为阶矩阵。

称为生成矩阵，它的各行是线性无关的。

可以产生整个码组，码组C是系统码（即信息码保持不变，监督码附加其后）。

【注】（1）上述生成矩阵为典型形式，保证能产生系统码。

第六章信道编码与调制技术( 交织、卷积、Turbo)

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3、举例
设交织器的L=3（分成3行），S=3（延时3个码周期），d（k）为
发送数据序列。
D（k）经码间隔开关后将位号分成三组分别送入第1，2，3行。
-2 –1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
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3、纠错能力
假如码字中的码（即图4-51b中的一列）适合于纠正单个错误。
那么当传输的码流中发生突发差错持续l个相邻码元时（例如从
a出11现a一12…个…误a码1l都，出于现是错可误以）纠，正由。于在每个码字（即每列）中只
这就使本来只具有一位纠错能力，而经交织编码后可以纠正连续l位误码的突发性错误，相当于把纠错能力提高了l倍。
单关位，时而间且内与所以输前出一的段n时0个间码内元输不入仅的与信此息时码输元入有的关k。0个信息元有特点：编码实现要比分组码简单（在同等编码率和相似的纠错能力
情况下）；译码方法较为复杂。约束关系N——用约束长度表示：所有参与编码过程（在某一时刻）
的码元总数，用N表示，N = m + 1。注:(约束长度:编码输出的n比特的码组值不仅与当前码字中的k个
数字为相应转移的输出。
知道每个输入码元就很容易找到相应的路径，从路
径的数字读出相应的输出。
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编码步骤
从S0开始，根据输入选择路径；读出所选线上的数字即得到编码输出码元。例：对10111编码为使编码路径从格形图上的S0开始，最后回到S0，在后面增加

ofdm的交织与解交织原理

ofdm的交织与解交织原理
OFDM（正交频分复用）是一种多载波调制技术，它将高速数据流分成多个低速数据流，每个低速数据流分配给不同的子载波进行传输。

这种技术在无线通信和宽带接入等领域得到了广泛的应用。

交织是一种在通信系统中用来减小信号受到干扰和衰落影响的技术。

在OFDM系统中，交织被用来打乱数据，使得发送的数据在频域和时域上更加均匀地分布，从而增加系统的容错性。

交织可以通过不同的方式实现，比如时间交织和频率交织。

时间交织是指将数据分成若干段，然后按照一定的规则重新排列数据的顺序。

这样做可以使得在信道上连续发送的数据不会集中在一起，从而减小了因信道衰落引起的比特错误率。

频率交织则是将数据映射到不同的子载波上，这样即使某些子载波受到干扰，也不会对整个数据造成严重影响。

通过交织，可以使得接收端在解调时能够更好地恢复原始数据。

解交织则是在接收端对接收到的交织数据进行逆操作，将交织后的数据重新排列成原始数据。

这样可以恢复原始数据的顺序，从
而进行后续的解调和解码操作。

总的来说，交织和解交织技术在OFDM系统中起到了重要作用，
可以有效地提高系统的抗干扰能力和容错性，保证数据的可靠传输。

交织技术实验原理

交织技术实验原理交织技术是一种将多个相同或不同的信号插入到一个时间间隔内的技术。

该技术可以有效地提高系统的传输效率和频率利用率，并减少信号传输过程中的误码率。

交织技术的原理主要包括信号的分割、交织、复用和解交织四个步骤。

第一步是信号的分割。

将输入的信号分割成多个小的片段，每个片段分别进行处理。

这样可以提高信号的传输效率和频率利用率，同时也可以减少信号传输过程中产生的误码率。

第二步是交织。

将分割后的信号片段按照一定的规则进行交错排列。

交织可以使不同的信号片段之间互相穿插，这样可以充分利用信道传输资源，减少信号之间的互相干扰，提高系统的抗干扰能力。

第三步是复用。

将交织后的信号片段按照一定的规则进行复用。

复用可以将多个信号进行合并，通过复用技术可以实现多个信号之间的共享传输资源，从而提高系统的传输效率和频率利用率。

第四步是解交织。

将复用后的信号进行解交织，恢复到原始信号。

解交织可以将交织后的信号片段按照相应的规则进行解码，恢复到原始的信号。

解交织可以减少信号传输过程中的误码率，提高信号的传输质量。

交织技术在通信系统中有广泛的应用。

其中最典型的应用是在码分多址（CDMA）系统中，利用交织技术可以将不同用户的信号进行交错排列，从而实现多用户之间的共享传输资源，提高系统的容量和频谱利用率。

此外，交织技术还可以应用在多天线技术中，通过将多个天线接收到的信号进行交织，可以提高系统的抗干扰能力和传输质量。

总之，交织技术通过将信号分割、交织、复用和解交织等步骤，可以提高系统的传输效率和频率利用率，降低信号传输过程中的误码率，是一种重要的通信技术。

随着通信技术的不断发展和进步，交织技术将有更广泛的应用前景。

卷积的数学原理及其应用

卷积的数学原理及其应用一、卷积的数学原理卷积是一种重要的数学运算，在信号处理、图像处理和机器学习等领域有着广泛的应用。

卷积的数学原理基于线性时不变系统的理论，它可以将输入信号和系统的脉冲响应进行数学运算，得到输出信号。

卷积的数学定义如下：\[ (f*g)(t) = \int_{-\infty}^{\infty} f(\tau)g(t-\tau) d\tau \]其中，\(f(t)\)和\(g(t)\)是两个输入信号，\(\)表示卷积运算符，\((f g)(t)\)表示卷积结果。

卷积运算可以理解为将一个函数在时间或空间上翻转，与另一个函数进行叠加求积分。

卷积的性质包括交换律、结合律和分配律。

其中，交换律表示卷积运算的输入函数可以交换位置，即\(f g = g f\)；结合律表示多个函数进行卷积运算的顺序可以改变，即\((f g)h = f(g h)\)；分配律表示卷积运算对加法和乘法具有分配性质，即\((f+g)h = f h + g h\)和\(a(f+g) = a f + a g\)。

二、卷积的应用卷积在信号处理、图像处理和机器学习等领域有着广泛的应用。

以下是卷积的几个常见应用：1. 信号滤波卷积在信号处理中常用于滤波操作。

通过选择合适的滤波器函数进行卷积运算，可以实现不同频率的信号分离和降噪。

常见的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器等。

2. 图像处理卷积在图像处理中可以用于图像增强、边缘检测和图像分割等任务。

通过选择不同的卷积核函数进行卷积运算，可以实现对图像的特征提取和图像处理操作。

3. 特征提取卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于计算机视觉领域。

CNN通过卷积操作提取输入图像的特征，并通过后续的池化、激活函数和全连接层等操作实现对输入数据的分类或回归预测。

4. 语音识别卷积神经网络在语音识别领域也有着重要的应用。

交织技术的原理

交织技术的原理交织技术是一种通过将多个线程或进程在时间上交替执行的技术，以提高系统的并发性和响应速度。

这种技术的原理是通过快速切换线程或进程的执行，使得它们在时间上交替运行，给用户一种同时执行的感觉。

在计算机领域，交织技术被广泛应用于操作系统、编程语言和网络通信等方面。

交织技术的核心思想是将系统中的任务分解成多个子任务，然后通过交替执行这些子任务来实现并发运行。

这种方式可以充分利用计算资源，提高系统的处理能力。

在操作系统中，交织技术被用于实现多线程和多进程的并发执行。

通过将任务分为多个线程或进程，操作系统可以在不同的时间片内轮流执行它们，从而提高系统的响应速度。

在编程语言中，交织技术被用于实现异步编程。

通过将任务分为多个协程或异步函数，编程语言可以在执行过程中不断切换执行不同的任务，从而提高程序的并发性和响应能力。

这种方式在网络通信中得到了广泛应用，例如在Web开发中，可以使用交织技术来处理多个并发请求，提高系统的吞吐量。

交织技术的实现依赖于操作系统的调度算法和硬件的支持。

在操作系统中，调度算法决定了线程或进程之间的切换顺序和时间片的分配，以实现公平和高效的任务调度。

而硬件的支持则包括多核处理器、并行计算等技术，可以提供更多的计算资源和并发执行的能力。

交织技术的应用领域非常广泛。

在操作系统中，交织技术被用于实现多任务处理、实时系统和分布式计算等方面。

在编程语言中，交织技术被用于实现并发编程、事件驱动编程和函数式编程等模式。

在网络通信中，交织技术被用于实现负载均衡、反向代理和分布式存储等技术。

虽然交织技术可以提高系统的并发性和响应速度，但也存在一些问题。

首先，多线程或多进程的并发执行可能导致资源竞争和死锁等问题，需要合理设计和管理。

其次，交织技术的实现需要消耗额外的计算资源和内存空间，可能会增加系统的负担。

最后，交织技术的调试和测试比较困难，因为线程或进程的执行是非确定性的，可能出现难以复现的错误。