交织码的MATLAB代码

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用matlab模拟FEC和交织两种方式培训资料

用m a t l a b模拟F E C 和交织两种方式用matlab模拟FEC和交织两种方式FEC（前向纠错方式）：交织>>s1=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30 ,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56]; >> x1=(reshape(s1,8,7))';>> x1(2,2)=0;x1(2,3)=0;>> x1(2,4)=0;x1(2,5)=0;>> s2=reshape(x1,1,56);>> x2=reshape(s2,7,8);>> x2(2,2)=10;x2(2,3)=11;>> s3=reshape(x2',1,56);>> a=[s1,s2,s3];>> plot(s1,s2);x1 =1 2 3 4 5 6 7 89 0 0 0 0 14 15 1617 18 19 20 21 22 23 2425 26 27 28 29 30 31 3233 34 35 36 37 38 39 4041 42 43 44 45 46 47 4849 50 51 52 53 54 55 56L=1000;M=4;%每个符号的比特数N=2^M-1;%编码后码字长度K=N-4;%信息长度MSG=randint(L,1);%随机产生L比特信号TP=gftuple([-1:N-1]',M);%产生加罗华域元素PG=rspoly(N,K);%产生生成式[CODE,ADDED]=rsenco(MSG,TP,K);%编码NOI=rand(length(CODE)/M,1)<03;%加入3%的噪声NOI=(NOI*ones(1,M))';%产生突发错误NOI=NOI(:);CODE_NOI=rem(CODE+NOI,2);%噪声加入信号[DEC,ERR,CCODE,ERR_C]=rsdeco(CODE_NOI,TP,K);%译码MSG=[MSG;zeros(ADDED,1)];%调整长度max(abs(DEC-MSG));%比较X=[1:length(NOI)];Z=[1:M*N:length(NOI)];Y=zeros(1,length(Z));Z=[Z;Z];Y=[Y+min(ERR_C);Y+max(ERR_C)];subplot(211);plot(X,NOI,'yo',X,ERR_C,'rx',Z,Y,'g-');title('Error Detection Record');xlabel('o--placed error;x--detected error;vertical bar: RS-DECO section.'); axis([1,length(NOI),min(ERR_C),max(ERR_C)]);X=[1:length(MSG)];Z=[1:M*K:length(MSG)];Y=zeros(1,length(Z));Z=[Z;Z];Y=[Y;Y+max(MSG)];subplot(212);plot(X,MSG,'yo',X,DEC,'rx',Z,Y,'g-');title('Message and Decoded Signal Comparison');xlabel('o--original message;x--decoded result.');axis([1,length(MSG),min(min(MSG)),max(max(MSG))]);st1 = 27221; st2 = 4831; % States for random number generatorn = 7; k = 4; % Parameters for Hamming codemsg = randint(k*500,1,2,st1); % Data to encodecode = encode(msg,n,k,'hamming/binary'); % Encoded data% Create a burst error that will corrupt two adjacent codewords. errors = zeros(size(code)); errors(n-2:n+3) = [1 1 1 1 1 1];% With Interleaving%------------------inter = randintrlv(code,st2); % Interleave.inter_err = bitxor(inter,errors); % Include burst error.deinter = randdeintrlv(inter_err,st2); % Deinterleave.decoded = decode(deinter,n,k,'hamming/binary'); % Decode.disp('Number of errors and error rate, with interleaving:');[number_with,rate_with] = biterr(msg,decoded) % Error statistics% Without Interleaving%---------------------code_err = bitxor(code,errors); % Include burst error.decoded = decode(code_err,n,k,'hamming/binary'); % Decode.disp('Number of errors and error rate, without interleaving:'); [number_without,rate_without] = biterr(msg,decoded) % Error statistics Number of errors and error rate, with interleaving:number_with =rate_with =Number of errors and error rate, without interleaving:number_without =4rate_without =0.0020>> msg=randint(k*500,1,2,st1);>> code = encode(msg,n,k,'hamming/binary');>> errors = zeros(size(code)); errors(n-2:n+3) = [1 1 1 1 1 1];>> inter = randintrlv(code,st2);>> inter_err = bitxor(inter,errors);>> deinter = randdeintrlv(inter_err,st2);>> decoded = decode(deinter,n,k,'hamming/binary');>> disp('Number of errors and error rate, with interleaving:');Number of errors and error rate, with interleaving:>> code_err = bitxor(code,errors);>> decoded = decode(code_err,n,k,'hamming/binary');>> disp('Number of errors and error rate, without interleaving:');Number of errors and error rate, without interleaving:>> [number_without,rate_without] = biterr(msg,decoded);L=1000;M=4;%每个符号的比特数N=2^M-1;%编码后码字长度K=N-4;%信息长度MSG=randint(L,1);%随机产生L比特信号TP=gftuple([-1:N-1]',M);%产生加罗华域元素PG=rsgenpoly(N,K);%产生生成式[CODE,ADDED]=rsenco(MSG,TP,K);%编码R=[0:0.01:1];%错误率for j=1:length(R) %循环修改错误率NOI=rand(length(CODE)/M,1)<R(j);%加入R%的噪声NOI=(NOI*ones(1,M))';%产生突发错误NOI=NOI(:);CODE_NOI=rem(CODE+NOI,2);%噪声加入信号[DEC,ERR,CCODE,ERR_C]=rsdeco(CODE_NOI,TP,K);%译码MSG=[MSG;zeros(ADDED,1)];%调整长度error=0;%错误码计数初值Q=length(DEC);%码长度for i=1:Q %循环寻找错误码if(MSG(i)~=DEC(i))error=error+1;endendp(j)=error/Q;%误码率。

Quartus实验报告和PN9,交织器

课程名称通信系统集成电路设计实验名称Quartus II实验二专业班级姓名学号日期 ______ 2012.12.16__________实验二：PN9序列，交织器1.实验目的a)了解伪随机序列的应用和产生原理、方法；b)掌握在FPGA上利用线性反馈移位寄存器实现伪随机码发生器的方法。

c)通过波形仿真验证此实现方法的正确性和伪随机序列的周期性。

2.实验环境a)Quartus II 9.1 (32-Bit)b)ModelSim-Altera 6.5a (Quartus II 9.1)c)WinXP操作系统3.实验要求1)PN9序列编写生成PN9的程序，用测试向量将结果写到txt文件中，用Matlab统计周期内的0和1数目。

2)分组交织器8*8 从文本中读出数据（0~255：用8bits表示）交织后写到另一个文本，交织采用分组RAM实现，分组RAM调用IP核实现（先写一个文本，然后按列写入，按行输出）。

3)汉明码（选做）将PN9 4个4个地输入到汉明码编码器中，得到（7,4）汉明码，然后按1%的比例加错。

然后进行译码，观察汉明码的纠错能力。

此部分一共包含3个模块：编码，译码和测试模块。

4.实验内容1）PN9伪随机码发生器在扩频通信、信息加密和系统测试等领域中有着广泛的应用。

伪随机序列的伪随机性表现在预先的可确定性、可重复产生与处理。

伪随机序列虽然不是真正的随机序列，但是当伪随机序列周期足够长时，它便具有随机序列的良好统计特性。

本报告给出了利用VHDL语言实现伪随机码发生器的设计，在FPGA 内利用线性反馈移位寄存器结构实现伪随机码的产生，该方法结构简单，易于实现，所产生的伪随机序列具有周期长和随机特性好的特点。

如图所示的一个n级线性移位寄存器可以用n次多项式来表征，称以此式为特征多项式的n级线性反馈移位寄存器所产生的序列，其周期p ≤2^n -1。

特征式：n级线性反馈移位寄存器（LSFR）的输出是一个周期序列。

matlab一些基础代码含义

MATLAB（Matrix Laboratory）是一个由MathWorks公司开发的商业数学软件，主要用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算。

下面是一些MATLAB基础代码及其含义：
1.x = 1:10;：这将创建一个从1到10的整数数组。

2.y = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];：这将创建一个3x3的矩阵。

3.z = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]';：这将创建一个3x3的转置矩阵。

4.plot(x, y);：这将绘制一个线图，其中x是x轴，y是y轴。

5.xlabel('X-axis');：这将为x轴添加标签。

6.ylabel('Y-axis');：这将为y轴添加标签。

7.title('My Plot');：这将为图形添加标题。

8.grid on;：这将打开网格线。

9.x = rand(1,10);：这将创建一个包含10个随机数的数组。

10.y = sin(x);：这将计算每个x值的正弦值。

11.y = y .^ 2;：这将把数组y的每个元素平方。

12.z = max(y);：这将找到数组y中的最大值。

13.z = min(y);：这将找到数组y中的最小值。

14.z = sum(y);：这将计算数组y的总和。

15.z = length(y);：这将返回数组y的长度（即元素数量）。

这只是MATLAB的一些基础代码，实际上MATLAB的功能远不止这些，还包括更复杂的数值计算、信号处理、图像处理等。

一、MATLAB之基础入门代码

⼀、MATLAB之基础⼊门代码序⾔本篇旨在列出matlab⼊门及在科研中必须掌握的⼀些基础代码，主要内容包括：matkab矩阵运算、绘图、函数流程控制、⽂件、图像、函数等基本操作，以便于随查随⽤，⾄于常⽤的算法本篇鲜有涉及。

%% matlab总述% matlab中基本数据结构是矩阵，即使单独⼀个数也视为⼀个1*1的矩阵%%%% 矩阵创建&赋值操作a=5;b=[1 2 3];c=[1;2;3];d=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];x=[0:0.5:2]; % 0.5是步长x=zeros(4); % 4*4零矩阵x=zeros(2,3);% 2*3零矩阵x=ones(5,5); % 1矩阵x=eye(5); % 5阶单位阵，与Octave语法完全⼀致[r,c]=size(x); % 返回x矩阵的⼤⼩x=linspace(0,3,5); % 0到3间均匀⽣成5个点,⽣成函数的采样点[x,y,z]=meshgrid([],[],[]); % ⽤以⽣成函数的采样点%%%% matlab中的保留字piInf % ⽆穷⼤NaN % 未定式，0/0%%%% 数组计算a=a+b;a=a-b;% 数组加减a=b*c;a=b*inv(x)% 数组乘除 inversea=b.*c; % 对应位操作./ .* .^a=a';a=a(:);% 数组拉直%%%% 数组索引与操作% 括号是索引符号，如([],[])x=a(2,2);x=a(5);x=a(1:2,3:4); %([],[])x(x>72)=x(x>72)-72 % 数组的逻辑索引，x>72⾃⾝就是⼀个0/1⼆维数组，x(x>72)就是访问对应为1位置处的值% 数组赋值/改值a(2,2)=0a(5)=9a(1:2,3:4)=ones(2,2)a(1:2,[3,4,7,11])=ones(2,2) % matlab中[1:9],1:9是基本数据类型%%%% 数组的⽐较和逻辑运算,符合条件的同⼀位置为1，不符合则为0x=[1 2 3 4 5 6 7];y=[1 2 4 5 5 6 8];eq=(x==y); %上⾯说过了，x==y⾃⾝也是⼀个0/1⼆维数组eq=(x>2)&(y<5); % 与 &两边既可以是标量也可以是向量 VS. &&两边只能是标量eq=(x>2)|(y<5); % 或eq=xor(x>4,y<5); % 异或x(x<3)=-1; % (x<3)是⼀个0/1数组，x(x<3)就是把(x<3)数组中1对应位置的位置访问，再将访问到的位置赋值1，⽐较和逻辑运算与数组索引结合xy=[x,y]; xy=[x;y]; % ⽤已有数组构建新数组，数组融合img=cat(3,R,G,B); % ⾼级数组融合xy(:,xy(1,:)<4)=0 %逻辑运算结果矩阵也可以⽤来数组索引%%%% 数组操作函数x=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];x=flipud(x);%上下转x=fliplr(x);%左右转x=rot90(x);%逆时针旋转90度x=pinv(x);%数组求（伪）逆sum(x,1); % x每列求和sum(x,2); % x每⾏求和sum(x(:)); % 求全和，：表⽰将数组拉直maxn=max(x);% 返回每列最⼤值maxn=max(x);% 返回每列最⼤值maxn=max(x(:)); % 返回全局最⼤值min(); % ⽤法同max()%%%% 常⽤数学函数% 注意matlab中矩阵是基本数据结构，因此所有函数都是对矩阵中每个x_i操作y=sin(x);y=abs(x);%绝对值y=sqrt(x);%开⽅y=ceil(x);%向上取整y=floor(x);%向上取整y=round(x);%四舍五⼊取整y=rand(r,c);%⽣成随机矩阵b=sum(a,idm);%求和函数，dim=1 表⽰对每⼀列求和，dim=2 表⽰对每⼀⾏求和tabulate(detect_result)% detect_result是⼀个列向量，该函数⽤以频数、频率统计%%%% MATLAB函数基本语句for i=1:2:100 %endwhile 1if a<1breakendendfunction [output1,]=functionname(input1,) % 函数定义command1command2output1=%%%% 基本绘图%plotx=0:0.001*pi:2*pi;y=sin(x);z=cos(x);plot(x,y,'-ob','LineWidth',1.5) % 标出数据点的折线图hold onplot(x,z,'rs') % 散点图drawnow % 动画图xlabel('x')ylabel('y')title('图')axis equal % 两轴单位长度相等axis([-2,2,-2,2]) % 控制坐标轴范围set(gca,'XTick',0:pi/2:4*pi); % 设置坐标轴刻度间距，⼀般与下⼀⾏命令搭配set(gca,'XTickLabel',{'0','0.5*pi','pi','1.5*pi','2*pi','2.5*pi','3*pi','3.5*pi','4*pi'})% 设置坐标轴刻度标号xlim([-2,2]) % 控制坐标轴范围text(0,0,'(0,0)') % 在数据曲线上点(x,y)处，标出'(3,5)'legend('cos(x)','sin(x)','sin(x)-cos(x)') % 依照绘图的顺序依次标注图例saveas(gcf,strcat('ch',num2str(i),'.emf')) % 保存plot图⽚，gcf是plot的句柄plot(X)%绘制⼆维矩阵，以⾏号为横坐标，各列为纵坐标plot(X);% plot制作动图for k=1:10plot (fft(eye(k+10))) % eye()单位阵，fft()傅⾥叶变换，plot()绘制矩阵axis equalM(k)=getframe; % 截取当前窗⼝作为影⽚帧endmovie(M,50) %播放多帧图⽚，M 50次%极坐标plar(theta,r,LineSpec)t=0:0.1:3*pi;polar(t,abs(cos(5*t)));% 快速⽅程绘图fplot('x-cos(x^2)',[-4,4]);% 绘制y=x-cos(x^2)ezplot('y-f(x),[-6 6 -8 8]');% ezplot('⽅程式'，[xmin xmax ymin ymax])ezplot('cos(3*t)','sin(3*t)',[0:2*pi]);% ezplot('x参数式'，'y参数式'，[tmin,tmax])%%%% 参数⽅程作图（可以画出很有趣的⾮函数图像）t=0:pi/50:2*pi;x=sin(t);y=cos(t);plot(x,y)axis([-1.1,1.1,-1.1,1.1])axis equal%%%%x=sin(t)y=cos(t)z=tplot3(x,y,z) % 三维曲线参数⽅程作图grid on % 开⽹格%%%%三维曲⾯[x,y]=meshgrid(-pi:0.1:pi); % 画函数采样点z=sin(x).*cos(y);mesh(x,y,z) % 画三维曲⾯figure() % 开新画板surf(x,y,z) % 画中间插值的三维曲⾯(有渲染效果)%%%% ⽂件数据读取% .txt纯数据⽂件⽂件data=load('c:\desktop\score.txt')% .txt⽂本⽂件fid=fopen('score.txt','r')line1=fgetl(fid)%数据按分割%数据类型转换line2=fgetl(fid)fclose(fid);fid=fopen('score.txt','w')fprintf(fid,'会当凌绝顶’)fprintf(fid,'%d⽉⼯资 %6.1f\n',[1,2,3,4;20000,19999,20010,25000,23000])fclose(fid);% excel⽂件data=xlsread('filename.xls','Sheet1','A3:C6');data(isnan(data))=0;%空位补零xlswrite('filename.xls',{'t','w'},'Sheet1','B1:C1')%图⽚⽂件img=imread('leave.jpg')% 图⽚读取image(img) % 图⽚显⽰lip(234:435,112:300,:)%图⽚切⽚imshow(lip) % 图⽚显⽰imwrite(img,'c:\\desktop\\figure.emf')% UI交互式导⼊图⽚[FileName PathName FilterIndex]=uigetfile({'*.jpg','*.bmf'},'请导⼊图⽚','*.jpg','MultiSelect','on') if ~ FilterIndexreturnend%视频⽂件data=VideoReader('sport.avi')% data是⼀结构体frame=read(data,25)% 读取视屏中的某⼀帧，即图⽚imshow(frame)% 对视频处理就是循环处理每⼀帧%%%% 线性⽅程求解、拟合、回归x=A\B%⼀元线性拟合x=[2.410 2.468 2.529 2.571 2.618 2.662 2.715 2.747 2.907 2.959 2.997];y=[0 0.800 1.695 2.290 2.965 3.595 4.365 4.810 7.125 7.890 8.425];a=polyfit(x,y,1)%⼀阶拟合 y=a1 x+ a2y=polyval(a,x) % 获得拟合表达式%⾃定义拟合p=fittype('a*x+b*sin(x)+c');% 指定拟合模型f=fit(x,y,p)% 获得拟合函数,x和y必须为列向量plot(f,x,y)% 画出拟合图%差值 x=[1:10] y=[1:10],线性回归求xi对应的yiyi=interp1(x,y,xi,'linear');%线性回归 y=f(x1,x2,x3)%%%%微分⽅程求解%解析解syms y(x);ode=diff(y,x)-y==0;init=y(0)==1;dsolve(ode,init)%dsolve('D2y+4*Dy+24*y=0','y(0)=0,Dy(0)=15','x')%尤克—库塔数值解%%% 符号对象的创建，matlab中之前都是数值计算，这⾥是符号运算a=sym([1/2 sqrt(5)]);y=sym('2*sin(x)*cos(x)');y=simple(y);syms x y;z=cos(x)*sin(y);% 符号表达式及函数的创建, matlab默认是数值运算，符号运算需要提前声明。

MATLAB中的信号编码与解码技巧

MATLAB中的信号编码与解码技巧引言现代通信系统中，信号编码和解码是关键技术，它们在数据传输和存储中扮演着至关重要的角色。

MATLAB作为一种强大的数学计算软件和编程环境，提供了丰富的功能和工具，用于信号处理和通信系统建模。

本文将探讨MATLAB中的一些常见信号编码和解码技巧，以提供读者对这一主题的深入理解。

一、数字信号编码1. PCM编码脉冲编码调制（PCM）是一种常用的数字信号编码技术，在语音和音频传输中广泛应用。

MATLAB提供了丰富的函数，可以帮助我们实现PCM编码。

例如，使用`audioread`函数可以读取音频文件，并使用`pcmenco`函数进行PCM编码。

2. Huffman编码霍夫曼编码是一种无损数据压缩算法，可以根据数据的统计特性进行代码设计。

在MATLAB中，`huffmandict`函数可用于生成霍夫曼编码字典，`huffmanenco`函数用于对数据进行编码，`huffmandeco`函数用于解码。

二、模拟信号编码1. AM编码幅度调制（AM）是一种传统的模拟信号编码技术，常用于广播和无线电通信。

在MATLAB中，我们可以使用`ammod`函数实现AM编码，并使用`amdemod`函数进行解调。

2. FM编码频率调制（FM）是另一种常见的模拟信号编码技术，广泛应用于音频和视频传输。

在MATLAB中，`fmmod`函数可用于FM编码，`fmdemod`函数可用于解调。

三、数字信号解码1. PCM解码PCM编码的逆过程是PCM解码，MATLAB中的`pcmdeco`函数可用于解码PCM信号并恢复原始信号。

2. Huffman解码通过使用霍夫曼编码表，我们可以对霍夫曼编码进行解码。

在MATLAB中，`huffmandeco`函数可用于解码数据，并使用`huffmanenco`函数所生成的编码字典。

四、应用实例：数字音频编码数字音频编码是一个实际应用领域，通过对音频信号进行编码和解码，可以实现音频数据的压缩和传输。

(完整word版)MatLab代码大全

第2章图像获取2.3.2 二维连续傅里叶变换例2.2figure(1); %建立图形窗口1[u,v] = meshgrid(-1:0.01:1); %生成二维频域网格F1 = abs(sinc(u.*pi));F2 = abs(sinc(v.*pi));F=F1.*F2; %计算幅度频谱F=|F(u,v)|surf(u,v,F); %显示幅度频谱，如图2.3(b)shading interp; %平滑三维曲面上的小格axis off; %关闭坐标系figure(2); %建立图形窗口2F1=histeq(F); %扩展F的对比度以增强视觉效果imshow(F1); %用图像来显示幅度频谱，如图2.3(c)第3章图像变换3.4.4 二维FFT的MATLAB实现例3.2 简单图像及其傅里叶变换MATLAB程序：%建立简单图像d并显示之d = zeros(32,32); %图像大小32⨯32d(13:20,13:20) = 1; %中心白色方块大小为8⨯8figure(1); %建立图形窗口1imshow(d,'notruesize')；%显示图像d如图3.5(a)所示%计算傅里叶变换并显示之D = fft2(d); %计算图像d的傅里叶变换，fft2(d) = fft(fft(d).').'figure(2); %建立图形窗口2imshow(abs(D),[-1 5],'notruesize'); %显示图像d的傅里叶变换谱如3.5(b)所示例3.3 MATLAB图像及其傅里叶变换谱MATLAB程序：figure(1);load imdemos saturn2; %装入MA TLAB图像saturn2imshow(saturn2); %显示图像saturn2如图3.6(a)所示figure(2);S= fftshift(fft2(saturn2)); %计算傅里叶变换并移位imshow(log(abs(S)),[ ]); %显示傅里叶变换谱如3.6(b)所示例3.4 真彩图像及其傅里叶变换谱MATLAB程序：figure(1);A=imread('image1.jpg'); %装入真彩图像，见图1.1(b)B=rgb2gray(A); %将真彩图像转换为灰度图像imshow(B); %显示灰度图像如图3.7(a)所示C=fftshift(fft2(B)); %计算傅里叶变换并移位figure(2);imshow(log(abs(C)),[ ]); %显示傅里叶变换谱如3.7(b)所示3.5.4 离散余弦变换的MATLAB实现例3.5 计算并显示真彩图像余弦变换的MATLAB程序如下：RGB=imread('image2.jpg'); %装入真彩图像figure(1);imshow(RGB); %显示彩色图像GRAY=rgb2gray(RGB); %将真彩图像转换为灰度图像figure(2);imshow(GRAY); %显示灰度图像如图3.10(a)所示DCT=dct2(GRAY); %进行余弦变换figure(3);imshow(log(abs(DCT)),[ ]); %显示余弦变换如图3.10(b)所示。

比特交织编码8PSK调制的符号映射研究的开题报告

比特交织编码8PSK调制的符号映射研究的开题报告一、研究背景比特交织编码是一种通信系统中常用的方法，其主要作用是减小误码率，提高信号传输质量。

同时，调制方式是通信系统中的另一个关键因素，可以通过调制方式来提高信号传输速率和抗干扰能力。

因此，研究比特交织编码与调制方式的组合，对于改善通信系统性能具有重要意义。

本研究将探讨比特交织编码技术结合8PSK调制的符号映射方法，并对其性能进行分析和比较。

二、研究目的和意义本研究旨在实现一种高性能、高可靠性的比特交织编码与8PSK调制结合的符号映射方法，并通过仿真实验来验证其有效性。

本研究的主要贡献有：1. 实现一种可靠的通信系统符号映射方案，能够提高信号传输速率和抗干扰能力。

2. 对比现有的符号映射方案，分析比特交织编码与8PSK调制方案的性能差异，提出优化建议。

3. 拓展本研究的成果，为通信系统的设计和实现提供实用参考。

三、研究内容1. 比特交织编码与8PSK调制原理的介绍。

2. 8PSK调制符号映射方法的默认方案与优化方案的设计，包括星座图的设计和调制符号的生成。

3. 比特交织编码的实现方式，包括交织器的设计和编码器的实现。

4. 采用MATLAB工具对比特交织编码与8PSK调制结合的符号映射方案进行仿真实验，比较不同参数下的性能并作出结论。

5. 对符号映射方案的性能进行分析与比较，提出优化建议。

四、预期结果1. 实现一种高可靠性、高效率的比特交织编码与8PSK调制结合的符号映射方法。

2. 经过仿真实验，对该方案的性能进行评估，比较不同参数下的差异。

3. 对现有符号映射方案进行分析与比较，提出优化建议。

四、研究进度安排1. 第一阶段（1周）：完成比特交织编码与8PSK调制基础原理的学习和掌握。

2. 第二阶段（2周）：完成8PSK调制符号映射方法的默认方案与优化方案的设计和实现。

3. 第三阶段（2周）：完成比特交织编码的实现，包括交织器的设计和编码器的实现。

通信中的交织编码及其MATLAB仿真

第３期
刘吉超等
通信中的交织编码及其ＭＡＴＡＢ仿真Ｌ
７７
如果交织时是按单个比特进行的，称为比特交织；就如果交织时是按多个比特组成的符号进行的，交此织就称为符号交织。在实际应用中，用的交织方式有块交织和卷积交织。常
关键词：交织编码；织器；交仿真
中图分类号：Ｔ７０３Ｎ１。
文献标识码：Ａ
文章编号：１０９５（００００７００８６９１）３０６５２ — —
在数字通信系统中，从源自码和译码的角度看编码信道的范围是从编码器的输出端至译码器的输入端。
交织器系统仿真程序如下一原始输入序列位置?表示输入的交织矩阵一表示出错的码元一一表示交织后输出序列解交织的输入矩阵一一将错误码元改正一解交织的输出序列还原成原输入序列三种输出序列的比较原始序列与出现错误码元的交织后序列关系假定给了长度为码元的输入序列用数字到分别表示这个码元的位置输入序列的交织矩万方数据第期刘吉超等通信中的交织编码及其仿真阵如图所示图交织矩阵当受到干扰码元传输时发生错误在矩阵发生错误即在的位置上发生错误我们用表示错误的码元
摘要：文章介绍交织器性能及交织器在ＭＴＡ中的仿真，ＡＬＢ主要讲述交织编码的基本思想和原理，并根据交织编码
的思想利用ＭＡＴＬＢ进行仿真，后根据结果分析了仿真结果的性能及交织深度对系统传输质量的影响。Ａ最
１１交织编码．

一条序列的交织序列矩阵matlab

一条序列的交织序列矩阵matlab一、引言序列交织是一种常见的信号处理技术，用于在传输或存储数据时提高系统的可靠性和效率。

在序列交织中，输入数据序列被分成多个子序列，并以交织的方式进行排列，以便在接收端或存储介质上进行解交织操作。

本文将以MATLAB为工具，探讨序列交织的原理和实现方式，以及如何使用MATLAB进行交织序列的生成和解交织操作。

二、序列交织的原理序列交织的原理是将输入的数据序列划分成多个子序列，并将这些子序列按照一定的规则进行排列。

这种排列方式可以使得原始数据序列中相邻的数据不再相邻，从而增加了数据传输或存储的可靠性。

在接收端或解交织操作时，将交织后的序列重新排列成原始数据序列。

三、序列交织的应用序列交织在通信系统和存储介质中广泛应用。

在通信系统中，序列交织可以用于纠错编码、频谱扩展和多天线传输等技术中，提高数据传输的可靠性和效率。

在存储介质中，序列交织可以用于磁盘存储、闪存存储等领域，提高数据的读写速度和数据存储密度。

四、MATLAB中的序列交织实现在MATLAB中，可以使用矩阵操作来实现序列交织。

首先，将输入数据序列划分成多个子序列，并将其存储在一个矩阵中。

然后，使用交织矩阵将子序列按照一定的规则进行排列。

最后，将交织后的矩阵重新排列成序列交织后的数据序列。

五、序列交织的生成在MATLAB中，可以使用randperm函数来生成交织矩阵。

randperm函数可以生成一个指定长度的随机排列向量，用于确定交织后的子序列的排列顺序。

然后，可以使用索引操作将子序列按照交织矩阵进行排列。

最后，将排列后的子序列按照行或列进行连接，得到交织后的数据序列。

六、序列交织的解交织在MATLAB中，可以使用逆交织矩阵来进行解交织操作。

逆交织矩阵是交织矩阵的逆矩阵，用于将交织后的数据序列重新排列成原始数据序列。

首先，将交织后的数据序列按照交织矩阵进行排列。

然后，使用逆交织矩阵将排列后的数据序列重新排列成原始数据序列。

如何用Matlab进行数据编码与解码

如何用Matlab进行数据编码与解码引言：数据编码与解码是信息传输中的重要环节。

在如今信息爆炸的时代，我们需要有效地处理和传输大量的数据。

Matlab作为一种强大的数学计算软件，可以帮助我们实现数据编码与解码的过程。

本文将介绍如何用Matlab进行数据编码与解码的实践方法和技巧。

一、了解数据编码与解码的基本概念数据编码是将原始数据转换成特定的编码形式，以便在传输或存储中使用。

解码是将编码后的数据恢复为原始数据的过程。

在数据编码与解码中，常用的方法包括二进制编码、ASCII编码、压缩编码等。

二、二进制编码与解码二进制编码是将数据转换成由0和1组成的串。

Matlab中可以使用bitget函数将数据转换为二进制码，如下所示：```matlabdata = 123;binary_code = dec2bin(data);```二进制解码是将二进制码恢复为原始数据。

可以使用bin2dec函数将二进制码转换为十进制数，如下所示：```matlabbinary_code = '1111011';data = bin2dec(binary_code);```三、ASCII编码与解码ASCII编码是将字符转换成对应的数值。

在Matlab中可以使用double函数将字符转换为对应的ASCII码，如下所示：```matlabcharacter = 'A';ascii_code = double(character);```ASCII解码是将ASCII码恢复为对应的字符。

可以使用char函数将ASCII码转换为字符，如下所示：```matlabascii_code = 65;character = char(ascii_code);```四、压缩编码与解码压缩编码是将冗余的数据进行压缩以减少存储或传输的空间。

Matlab中可以使用Huffman编码进行压缩编码与解码。

首先需要通过统计频率建立Huffman树，然后根据Huffman树生成编码，并将数据编码为位流。

matlab基本代码解读

matlab基本代码解读Matlab（Matrix Laboratory）是一种高级的数学计算软件，广泛用于科学、工程、数据分析和其他领域。

下面是一些基本的Matlab代码片段，并提供了简要的解读：### 示例1：矩阵运算```matlabA = [1 2; 3 4];B = [5 6; 7 8];C = A * B;disp(C);```**解读：**- 创建了两个2x2的矩阵A和B。

- 通过矩阵乘法计算得到矩阵C。

- 使用`disp`函数显示结果。

### 示例2：绘制图形```matlabx = linspace(0, 2*pi, 100);y = sin(x);plot(x, y);```**解读：**- 通过`linspace`生成从0到2π的100个等间隔点作为x。

- 计算这些点的sin值作为y。

- 使用`plot`函数绘制x和y之间的关系图。

### 示例3：条件语句```matlabnum = 15;if num > 10disp('Number is greater than 10');elsedisp('Number is not greater than 10');end```**解读：**- 设置变量num的值为15。

- 使用`if`语句检查num是否大于10。

- 如果条件成立，显示'Number is greater than 10'，否则显示'Number is not greater than 10'。

### 示例4：循环语句```matlabfor i = 1:5disp(['Iteration ', num2str(i)]);end```**解读：**- 使用`for`循环从1迭代到5。

- 在每次迭代中，使用`disp`显示当前迭代的信息。

这些是Matlab中一些基本代码片段的简单解读。

循环码matlab程序

以下是一个用MATLAB编写的循环码编码和解码的程序示例：```matlab# 循环码编码函数function encoded_bits = encode_cyclic_code(bits, generator_polynomial) n = length(generator_polynomial) - 1;k = length(bits);appended_bits = [bits, zeros(1, n-k)];# 计算循环冗余校验位（CRC）remainder = appended_bits;for i = 1 : kif remainder(i) ~= 0remainder(i:i+n) = xor(remainder(i:i+n), generator_polynomial);endend# 循环码编码结果encoded_bits = [bits, remainder(k+1:end)];end# 循环码解码函数function decoded_bits = decode_cyclic_code(received_bits, generator_polynomial) n = length(generator_polynomial) - 1;k = length(received_bits) - n;# 计算余数remainder = received_bits;for i = 1 : kif remainder(i) ~= 0remainder(i:i+n) = xor(remainder(i:i+n), generator_polynomial);endend# 检查余数是否全为0if any(remainder ~= 0)fprintf('Error detected! The received bits may be corrupted.\n');elsefprintf('No error detected. The received bits are likely correct.\n');end# 解码结果decoded_bits = received_bits(1:k);end# 示例使用bits = [1 0 1 1 0 1]; # 原始数据位generator_polynomial = [1 0 1 1]; # 生成多项式fprintf('原始数据位：');disp(bits);encoded_bits = encode_cyclic_code(bits, generator_polynomial);fprintf('编码结果：');disp(encoded_bits);# 模拟传输，加入错误received_bits = encoded_bits;received_bits(4) = 0;decoded_bits = decode_cyclic_code(received_bits, generator_polynomial);fprintf('解码结果：');disp(decoded_bits);```这是一个简单的循环码编码和解码的示例程序。

比特交织编码调制及迭代检测技术的研究的开题报告

比特交织编码调制及迭代检测技术的研究的开题报告一、研究背景及意义比特交织编码调制（BIT-ICM）是一种优秀的数字通信技术，通过将交织、编码和调制技术有机结合，可以提高通信系统的性能，特别是在信道质量较差的情况下，其优势更加明显。

BIT-ICM技术的应用范围非常广泛，例如在卫星通信、无线通信、移动通信等领域都有广泛的应用。

和其他数字通信技术相比，BIT-ICM技术有许多优点，如抗干扰能力强、可靠性高、可扩展性好等。

然而，在BIT-ICM技术中，数据传输过程中会受到多种干扰因素的影响，导致误码率增加，从而影响数据传输的可靠性和传输速率。

为了解决这一问题，迭代检测技术可以用于改进BIT-ICM系统性能，提高其抗干扰能力和误码率。

因此，研究BIT-ICM技术和迭代检测技术的应用，具有非常重要的意义。

二、研究内容和目标本文将研究BIT-ICM技术和迭代检测技术的应用，主要内容包括以下几个方面：1. BIT-ICM技术的原理和特点：阐述BIT-ICM技术的发展历程、技术原理和技术特点。

2. BIT-ICM技术的改进方法：将交织、编码和调制技术有机结合，改进BIT-ICM 技术，提高信道质量和数据传输速率。

3. 迭代检测技术的原理和应用：研究迭代检测技术的原理和应用，并分析其在BIT-ICM系统中的应用效果。

4. 模拟实验和仿真分析：通过模拟实验和仿真分析，验证BIT-ICM系统和迭代检测技术的应用效果，并比较不同系统的性能差异。

通过以上研究，本文旨在实现以下目标：1. 深入了解BIT-ICM技术和迭代检测技术的原理和特点，探讨二者的结合应用可能达到的效果。

2. 建立BIT-ICM系统和迭代检测系统的数学模型，进行仿真实验和分析，评估性能。

3. 探索新的方法和技术改进BIT-ICM系统，提高其抗干扰能力和可靠性。

三、研究方法和技术路线本文将采用以下方法和技术路线进行研究：1. 文献综述法：通过查阅相关文献，深入了解BIT-ICM技术和迭代检测技术的研究进展和应用现状。

Quartus实验报告和PN9,交织器

c)通过波形仿真验证此实现方法的正确性和伪随机序列的周期性。

3)汉明码（选做）将PN9 4个4个地输入到汉明码编码器中，得到（7,4）汉明码，然后按1%的比例加错。

然后进行译码，观察汉明码的纠错能力。

此部分一共包含3个模块：编码，译码和测试模块。

4.实验内容1）PN9伪随机码发生器在扩频通信、信息加密和系统测试等领域中有着广泛的应用。

伪随机序列的伪随机性表现在预先的可确定性、可重复产生与处理。

伪随机序列虽然不是真正的随机序列，但是当伪随机序列周期足够长时，它便具有随机序列的良好统计特性。

如图所示的一个n级线性移位寄存器可以用n次多项式来表征，称以此式为特征多项式的n级线性反馈移位寄存器所产生的序列，其周期p ≤2^n -1。

特征式：n级线性反馈移位寄存器（LSFR）的输出是一个周期序列。

OFDM技术仿真(MATLAB代码)..

第一章绪论1.1简述OFDM是一种特殊的多载波传输方案，它可以被看作是一种调制技术，也可以被当作一种复用技术。

多载波传输把数据流分解成若干子比特流，这样每个子数据流将具有低得多的比特速率，用这样的低比特率形成的低速率多状态符号再去调制相应的子载波，就构成多个低速率符号并行发送的传输系统。

正交频分复用是对多载波调制（MCM，Multi-Carrier Modulation）的一种改进。

它的特点是各子载波相互正交，所以扩频调制后的频谱可以相互重叠，不但减小了子载波间的干扰，还大大提高了频谱利用率。

符号间干扰是多径衰落信道宽带传输的主要问题，多载波调制技术包括正交频分复用(OFDM)是解决这一难题中最具前景的方法和技术。

利用OFDM技术和IFFT方式的数字实现更适宜于多径影响较为显著的环境，如高速WLAN 和数字视频广播DVB等。

OFDM作为一种高效传输技术备受关注，并已成为第4代移动通信的核心技术。

如果进行OFDM系统的研究，建立一个完整的OFDM 系统是必要的。

本文在简要介绍了OFDM 基本原理后，基于MATLAB构建了一个完整的OFDM动态仿真系统。

1.2 OFDM基本原理概述1.2.1 OFDM的产生和发展OFDM的思想早在20世纪60年代就已经提出，由于使用模拟滤波器实现起来的系统复杂度较高，所以一直没有发展起来。

在20世纪70年代，提出用离散傅里叶变换（DFT）实现多载波调制，为OFDM的实用化奠定了理论基础；从此以后，OFDM在移动通信中的应用得到了迅猛的发展。

OFDM系统收发机的典型框图如图1.1所示，发送端将被传输的数字信号转换成子载波幅度和相位的映射，并进行离散傅里叶变换（IDFT）将数据的频谱表达式变换到时域上。

IFFT变换与IDFT变换的作用相同，只是有更高的计算效基于MATLAB实现OFDM的仿真率，所以适用于所有的应用系统。

其中，上半部分对应于发射机链路，下半部分对应于接收机链路。

matlab代码大全

MATLAB主要命令汇总MATLAB函数参考附录1。

1 管理用命令函数名功能描述函数名功能描述addpath 增加一条搜索路径 rmpath 删除一条搜索路径demo 运行Matlab演示程序 type 列出.M文件doc 装入超文本文档 version 显示Matlab的版本号help 启动联机帮助 what 列出当前目录下的有关文件lasterr 显示最后一条信息 whatsnew 显示Matlab的新特性lookfor 搜索关键词的帮助 which 造出函数与文件所在的目录path 设置或查询Matlab路径附录1。

2管理变量与工作空间用命令函数名功能描述函数名功能描述clear 删除内存中的变量与函数 pack 整理工作空间内存disp 显示矩阵与文本 save 将工作空间中的变量存盘length 查询向量的维数 size 查询矩阵的维数load 从文件中装入数据 who,whos 列出工作空间中的变量名附录1.3文件与操作系统处理命令函数名功能描述函数名功能描述cd 改变当前工作目录 edit 编辑。

M文件delete 删除文件 matlabroot 获得Matlab的安装根目录diary 将Matlab运行命令存盘 tempdir 获得系统的缓存目录dir 列出当前目录的内容 tempname 获得一个缓存(temp）文件！执行操作系统命令附录1.4窗口控制命令函数名功能描述函数名功能描述echo 显示文件中的Matlab中的命令 more 控制命令窗口的输出页面format 设置输出格式附录1。

5启动与退出命令函数名功能描述函数名功能描述matlabrc 启动主程序 quit 退出Matlab环境startup Matlab自启动程序附录2 运算符号与特殊字符附录2.1运算符号与特殊字符函数名功能描述函数名功能描述+ 加 .。

续行标志—减，分行符(该行结果不显示）＊矩阵乘；分行符（该行结果显示)。

matlab交叉验证代码

matlab交叉验证代码在Matlab中进行交叉验证可以使用一些内置的函数和工具箱。

下面是一种常见的交叉验证方法的示例代码：matlab.% 假设你有一组数据 X 和对应的标签 y.load('data.mat'); % 加载数据。

% 设置交叉验证的参数。

k = 5; % 设置折数。

% 创建一个交叉验证分区对象。

cvp = cvpartition(length(y), 'KFold', k);% 定义模型和评估指标。

model = fitlm; % 这里使用线性回归模型作为示例。

mse = zeros(k, 1); % 用于保存每折的均方误差。

% 进行交叉验证。

for i = 1:k.% 获取训练集和测试集的索引。

trainIdx = training(cvp, i);testIdx = test(cvp, i);% 从数据中获取训练集和测试集。

X_train = X(trainIdx, :);y_train = y(trainIdx);X_test = X(testIdx, :);y_test = y(testIdx);% 训练模型。

model = fitlm(X_train, y_train);% 在测试集上进行预测。

y_pred = predict(model, X_test);% 计算均方误差。

mse(i) = mean((y_pred y_test).^2);end.% 计算平均均方误差。

avg_mse = mean(mse);上述代码中，首先加载数据，然后设置交叉验证的参数，包括折数 k。

接下来，创建一个交叉验证分区对象 cvp，该对象将数据集划分为 k 个互斥的子集。

然后，定义模型和评估指标，这里使用线性回归模型和均方误差作为示例。

接下来，使用 for 循环进行交叉验证，每次迭代中，获取训练集和测试集的索引，并从数据中获取对应的子集。

然后，使用训练集训练模型，并在测试集上进行预测。

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【注】（3）监督码长（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。

改写为其中称为生成矩阵，它的各行是线性无关的。

为阶单位矩阵；为阶矩阵。

由生成矩阵可以产生整个码组，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。

turbo码matlab仿真设计原理

Turbo码在通信领域被广泛应用，其在减小误码率、提高通信系统性能方面取得了显著成效。

而通过Matlab仿真设计，可以更好地理解和掌握Turbo码的原理和实现方法。

本文将从Turbo码的基本原理、编码与译码过程、Matlab仿真设计步骤等方面进行详细介绍，希望能对读者有所帮助。

一、Turbo码的基本原理Turbo码是一种基于串行联合译码的误差校正码，由法国学者Claude Berrou等人于1993年提出。

其基本原理是通过引入两个独立的编码器和一个交织器，将信息分别编码成两个互补的部分，然后进行交织处理，最终经过调制发送。

接收端收到信号后，进行译码、反交织处理，经过迭代译码和反馈得到最终的译码结果。

Turbo码的这种结构可以大大提高通信系统的可靠性和性能。

二、Turbo码的编码与译码过程1. 编码过程Turbo码的编码过程包括两个编码器和一个交织器。

信息经过第一个编码器进行编码，得到一个部分编码序列；将该序列经过交织器进行交织处理，得到交织后的序列；将交织后的序列经过第二个编码器进行编码，得到另一个部分编码序列。

最终将两个部分编码序列进行交替排列，形成最终的Turbo码序列。

2. 译码过程Turbo码的译码过程是一种迭代的译码算法，一般采用最大后验概率（MAP）译码算法。

接收到信号后，首先进行硬决策，将接收到的信号转换为硬判决值；将硬判决值输入到第一个译码器中进行译码，得到一组译码输出；接着反交织处理，再将得到的结果输入到第二个译码器中进行译码，得到另一组译码输出；将两组译码输出进行交替排列，再次得到硬判决值，一直迭代至满足停止条件为止。

三、Matlab仿真设计步骤1. 生成Turbo码在Matlab中，可以使用Turbo码编码器进行Turbo码的生成，编码器通常可以设置为不同的参数，如迭代次数、交织器类型、编码器类型等。

通过调用Matlab中的相关函数，可以很方便地生成所需的Turbo码序列。

matlab turbo码译码程序

在撰写关于“matlab turbo码译码程序”这一主题的文章之前，让我们先来深入了解一下什么是Turbo码和它的译码流程。

1. Turbo码是一种高效的纠错码，由法国学者Claude Berrou和Alain Glavieux于1993年提出，其纠错性能接近信道容量极限。

Turbo码是指采用串行拼接的两个卷积码，中间加插交织后形成的编码结构。

2. Turbo码的译码过程采用迭代译码算法，经过反复迭代的结果，可以逼近码字的最大似然解码。

这种迭代译码算法又称为“Turbo译码”。

3. 在MATLAB中，实现Turbo码译码程序的方法通常包括以下几个步骤：编码器设计、信道模拟、译码算法实现和性能评估。

接下来，让我们深入探讨如何在MATLAB中实现Turbo码译码程序，并分析其性能表现。

我们需要设计Turbo码的编码器。

Turbo码由两个线性分组循环码串联组成，因此我们可以借助MATLAB内置的编码器设计工具，如poly2trellis和convenc函数，来实现Turbo码的编码器设计。

我们需要进行信道模拟。

在MATLAB中，我们可以利用AWGN（加性白噪声信道）信道模型，通过awgn函数添加高斯白噪声，来模拟信道中的干扰和噪声。

我们将实现Turbo码的译码算法。

MATLAB提供了多种译码算法的实现方式，包括迭代译码算法和软输出译码算法。

我们可以根据需要选择合适的算法，并优化译码性能。

在实现完Turbo码译码程序之后，我们还需要进行性能评估。

通过比较译码前后的误码率和误比特率，以及观察BER曲线和时域波形图等指标，来评估Turbo码的纠错性能。

经过一系列的实现和评估步骤，我们可以得出基于MATLAB的Turbo 码译码程序的性能表现，并进行深入分析和总结。

总结来说，MATLAB是一个功能强大的工具，可以帮助我们实现高效的Turbo码译码程序，并进行性能评估。

通过深入研究和实践，我们可以更好地理解Turbo码的原理和实现方式，丰富自己的知识体系并提高编程技能。

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numoferr_cnv_jz_74=numoferr_cnv_jz_74+1;
end
end
numoferr_cnv_jz_74,
p=numoferr_cnv_jz_74/Ns;%length(decoder_output),pause
%smldPe55_cnv_jz_74.m 二进制双极性级联码（卷积交织）通信系统蒙特卡罗仿真函数 %ce55_cnv_ja_74.m二进制双极性级联码（卷积交织）通信系统的蒙特卡罗仿真绘图 %外编码采用（7，4）HAMMING码 %内编码采用（2，1，3）卷积码 %交织编码采用（7，4）卷积交织编码 %仿真序列长度10^5，运行时间约3.5小时 echo on SNRindB1=0:1:16; smld_err_prb=zeros(length(SNRindB1));
级联码
在许多实际信道中，出现的误码既不是单纯随机独立差错，也不是明显的单个突发差错，而是混合型差错。级联码就是最常用于纠正这类混合型差错的一种性能优良，高效的编码方式。按照 NASA 1984 年给出的标准级联码系统，级联码的编码被分成外编码、交织编码和内编码三部分，其中外编码采用分组线性码，内编码采用卷积码。标准级联码系统框图如下：
MATLAB 源程序
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 %序号重排方式： %j[n]=[ 1 2 21 25 16 20 11
%aa 循环等差交织后还原分组序列 24 6 19 ] 14 5 9 4 27 22 17 8 12 3 7
temp=rand;
if (temp<0.5) else end
dsource(i)=0; dsource(i)=1;
end
%length(dsource)
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
output_h74=hamming74(dsource);
output_h74_jz28=jiaozhi(output_h74,28); %卷积交织 output_cnv_encd=cnv_encd(G,k,output_h74_jz28); %length(output_cnv_encd),pause if(output_cnv_encd(i)==0) else end r=-E+gngauss(sgma); r=E+gngauss(sgma); for i=1:length(output_cnv_encd)
output_h74=hamming74(dsource);
output_h74_jz28=jiaozhi(output_h74,28);
output_cnv_encd=cnv_encd(G,k,output_h74_jz28);
channel_output=zeros(1,length(output_cnv_encd)); output);
MATLAB 源程序
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 ];
MATLAB 源程序
function [p]=smldPe55_cnv_jz_74(snr_in_dB) %外编码采用（7，4）HAMMING码 %内编码采用（2，1，3）卷积码 %snr_in_dB 信噪比 %p 误码率% E=1;
%smldPe55_cnv_jz_74.m 二进制双极性级联码（卷积交织）通信系统蒙特卡罗仿真函数 %交织编码采用（7，4）卷积交织编码
15
10
28
23
18
13
26
j=1;
for i=1:n
end
j=rem(j+5-1,n)+1; %序号重排方式迭代算法 aa(n+1-i)=bb(j);
%jiaozhi_nocnv.m 循环等差交织函数 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 %序号重排方式： %j[n]=[ 1 2 21 25 16 20 11
标准级联码系统框图
编码器
输入
外编码器（分组线性码）
交织器
内编码器（卷积码）
信道输出外译码器（分组线性码）内译码器（卷积码）
去交织器
译码器事实上，我们可以把系统框图中外编码器、交织器和内编码器三部分级联后的总体，看作一个级联码的编码器，同理，外译码器、去交织器和内译码器三部分级联后的总体构成了级联码的译码器。本次仿真外编码采用（7，4）HAMMING 码，内编码采用（2，1，3）卷积码。交织编码采用（7，4）卷积交织编码或循环等差交织编码。除特别说明外，交织编码采用前者即（7，4）卷积交织编码。各编码性能参数如前所述。仿真时，首先进行了级联码和仅内码时的性能比较，接着还比较了上文交织码部分两种交织方式的性能，同时还在最后对（7，4）HAMMING 码、（2，1，3）卷积码、级联码各仿真结果进行了综合比较。 1. 级联码和仅内码时的性能比较：
smld_err_prb_cnv=zeros(length(SNRindB1)); SNRindB2=0:0.1:16;
%bb 解循环等差交织后还原分组序列 24 6 19 ] 14 5 9 4 27 22 17 8 12 3 7
15
10
28
23
18
13
26
j=1;
for i=1:n
end
j=rem(j+5-1,n)+1; %序号重排方式迭代算法 bb(j)=aa(n+1-i);
%jiaozhi_nocnv.m 解循环等差交织函数
SNR=exp(snr_in_dB*log(10)/10);%Eb/N0 sgma=E/sqrt(2*SNR); N=16;
loop=10^5/N; %仿真序列长度10^5，运行时间约8分钟; Ns=N*loop;
G=[1 0 1 1; 1 1 1 1]; %（2，1，3）卷积码编码矩阵 k=1; numoferr_cnv_jz_74=0; temp=0; dsource=zeros(1,N);
for i=1:n end
aa(i)=bb(cc(i));
%jiaozhi.m 卷积交织函数 function [bb]=jiejiaozhi(aa,n) %jiejiaozhi.m 解卷积交织函数 %n=28 %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 17 21 8 2 24 18 12 6 28 15 9 3 25 19 13 7 22 16 10 4 26 20 14 ]; for i=1:n end
1 23 17 11 5 27 21 8 2 24 18 12 6 28 交织矩阵： 15 9 3 25 19 13 7 22 16 10 4 26 20 14
分组卷积交织前序号： [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 ]；卷积交织后序号重排： [ 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 ]; 性能分析： 1. 任何长度小于等于 M = 7 的突发差错，经交织、去交织后成为独立差错。 2. 任何长度大于 M = 7 的突发差错，经交织、去交织后有可能变成短突发差错。 3. 特殊的，间隔为 M = 7 的独立差错，经交织、去交织后会变成长度为 N = 4 的突发差错。
bb(cc(i))=aa(i);
%jiejiaozhi.m 解卷积交织函数
特别的，本次仿真还采用了一种循环等差交织编码。所谓循环等差，是指将序号从大到小顺时针排成一圈，从 1 开始等间隔逆时针取 28 个数，间隔为 4，这样依次取的 28 个数即序号重排方式。性能参数如下：
1 24 19 14 9 4 27 22 17 12 7 2 25 20 交织矩阵： 15 10 5 28 23 18 13 8 3 26 21 16 11 6
if (r<0) else end
channel_output(i)=0; channel_output(i)=1;
end
[decoder_output,survivor_state,cumulated_metric]=viterbi(G,k,channel_ output);
[decoder_output_jjz28]=jiejiaozhi(decoder_output,28); %解卷积交织 %length(decoder_output),pause [h4output,h7output]=h47(decoder_output_jjz28); for i=1:N%length(h4output) if(h4output(i)~=dsource(i)) end
分组交织前序号： [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 ]；循环等差交织后序号重排： [ 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]; 性能分析： 1. 任何长度小于等于 M + 3 = 7 + 3 =10 的突发差错，经交织、去交织后成为独立差错。 2. 任何长度大于 M + 3 = 7 + 3 =10 的突发差错，经交织、去交织后有可能变成短突发差错。 3. 特殊的，间隔为 M + 3 = 7 + 3 =10 的独立差错，经交织、去交织后会变成长度为 N - 1= 4 – 1 =3 的突发差错。 4. 特殊的，间隔为…4、5、4、5…的独立差错，经交织、去交织后会变成长度为 5 或 6 的突发差错。从前 3 条性能分析的比较看，循环等差交织比卷积交织更好。但是从第 4 条看，循环等差交织比卷积交织又差了。因此，只能通过实际仿真来比较两种交织方式的性能（见下文级联码部分）。