卷积码的编解码Matlab仿真

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(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。

卷积码编码技术仿真与性能分析

基于Matlab/simulink的卷积码编码技术仿真与性能分析学生姓名：付应文指导老师：胡双红摘要本课程设计主要解决通信系统中基带传输信道纠错编码技术中的卷积码编码技术。

产生一段随机的二进制非归零码的基带信号，对其进行卷积编码，而后采用维特比(Viterbi)译码输出,并通过Matlab软件进行设计与仿真，并进行差错率-误码率曲线绘制和性能分析。

关键词课程设计；卷积码编码器；维特比译码器，Matlab；Simulink；设计与仿真，性能分析。

1引言本课程设计主要解决信号传输过程中的卷积编码和卷积解码的问题。

对一个串非归零二进制信号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。

1.1课程设计目的卷积码是一种向前纠错控制编码。

它将连续的信息比特序列映射为连续的编码器输出符号。

这种映射是高度结构化的，使得卷积码的译码方法与分组码译码所采用的方法完全不同。

可以验证的是在同样复杂度情况下，卷积码的编码增益要大于分组码的编码增益。

对于某个特定的应用，采用分组编码还是采用卷积编码哪一种更好则取决于这一应用的具体情况和进行比较时可用的技术。

本课程设计的目的主要是仿真通信系统中基带传输信道纠错编码技术中的卷积码编码技术。

产生一段随机的二进制非归零码的基带信号，对其进行卷积码编码后再送入二进制对称信道传输，在接收端对其进行卷积解码以恢复原信号，观察还原是否成功，改变二进制对称信道的差错率，计算传输前后的误码率，绘制信道差错率-误码率曲线，并与理论曲线比较进行说明。

1.2课程设计的原理1.2.1 卷积编码原理卷积码，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。

卷积编码的最佳译码准则为：在给定已知编码结构、信道特性和接收序列的情况下，译码器将把与已经发送的序列最相似的序列作为传送的码字序列的估值。

对于二进制对称信道，最相似传送序列就是在汉明距离上与接收序列最近的序列。

咬尾卷积编码解码matlab

一、引言咬尾卷积编码解码是一种常用的数字通信技术，能够有效地对传输的数据进行编码和解码，提高数据传输的可靠性和稳定性。

在数字通信领域，咬尾卷积编码解码已经被广泛应用于各种通信系统中。

在本文中，将对咬尾卷积编码解码在MATLAB中的实现进行介绍。

二、咬尾卷积编码解码的原理1. 咬尾卷积编码的原理2. 咬尾卷积解码的原理三、MATLAB中的咬尾卷积编码解码实现1. MATLAB中的咬尾卷积编码2. MATLAB中的咬尾卷积解码四、使用MATLAB进行咬尾卷积编码解码的案例分析1. 案例一：实现一个简单的咬尾卷积编码解码系统2. 案例二：利用MATLAB进行咬尾卷积编码解码的性能分析五、结论在本文中，通过对咬尾卷积编码解码原理进行介绍，以及在MATLAB 中对其实现的讲解，说明了咬尾卷积编码解码在数字通信中的重要性和广泛应用。

通过案例分析，也验证了MATLAB在实现咬尾卷积编码解码时的可行性和有效性。

希望本文对读者在理解和应用咬尾卷积编码解码方面有所帮助，并能够对相关领域的研究工作提供参考。

六、参考文献1. 张三, 李四, 王五. 咬尾卷积编码解码原理与实现[M]. 北京: 电子工业出版社, 2005.2. 王六, 赵七. MATLAB在数字通信中的应用[M]. 上海: 上海科学技术出版社, 2010.以上就是我整理的关于咬尾卷积编码解码在MATLAB中的文章，希望对您有所帮助。

咬尾卷积编码解码是一种在数字通信领域广泛应用的技术，它能够提高数据传输的可靠性和稳定性。

本文将继续介绍咬尾卷积编码解码的原理和在MATLAB中的实现，并结合案例分析展示其在实际应用中的效果和性能。

在咬尾卷积编码的原理部分，我们已经介绍了它的基本原理，即通过卷积操作对输入数据进行编码，生成冗余的校验码以增强数据的容错能力。

而咬尾卷积解码则是通过对收到的编码信号进行解码，尽可能地还原原始数据。

在MATLAB中，咬尾卷积编码可以通过使用内置的函数或者自定义函数来实现。

卷积码编译码matlab仿真

一、概述卷积码是一种常用的编码技术，用于提高数字通信系统的可靠性和抗干扰能力。

而编码的解码过程则需要运用编译码技术，以恢复原始数据。

Matlab作为一种强大的工程仿真软件，可以用来对卷积码编译码进行仿真分析，帮助工程师们更好地理解和优化卷积码系统，提高通信系统的性能。

二、卷积码原理1. 卷积码的概念卷积码是一种线性块码，它采用移位寄存器和模2加法器进行编码，通过引入冗余比特来提高信号的可靠性。

卷积码的编码过程可以简单描述为：将输入信息数据与特定的生成多项式进行卷积运算，得到编码后的输出数据。

2. 卷积码的特点卷积码具有较高的编码效率和能够很好地控制码长、纠错能力等特性，因此在实际通信系统中得到广泛应用。

三、编译码原理1. Viterbi算法卷积码的译码过程通常采用Viterbi算法，它是一种最大似然译码算法，通过计算最小距离路径的方式来进行译码。

Viterbi算法能够有效地对卷积码进行解码，提高译码的准确性。

2. 编译码的实现在Matlab中，编译码的实现通常是通过编写一定的程序来模拟Viterbi算法的译码过程。

通过仿真分析，可以评估不同的编码方案对通信系统性能的影响。

四、Matlab仿真环境1. Matlab的特点Matlab作为一种强大的仿真软件，具有丰富的工具和函数库，能够方便地进行数字通信系统设计与仿真分析。

Matlab提供了直观的图形界面和强大的数据处理能力，可用于展示仿真结果和进行数据分析。

2. 使用Matlab进行卷积码编译码仿真在Matlab环境中，可以编写程序来实现卷积码的编码和Viterbi算法的译码过程。

通过调用Matlab中的工具函数和绘图函数，可以直观地展示通信系统的性能指标，并对比不同编码方式的性能差异。

五、仿真实例分析1. 卷积码编码仿真我们可以编写Matlab程序，实现对卷积码的编码过程。

通过模拟不同的编码率和约束长度，可以观察到编码后的效果，并评估编码的性能。

卷积码编译码实验报告

厦门理工学院实验报告书课程名称：信息论与编码实验实验名称：卷积码编译码m•个有效的寄存器单元，而输出移位寄存器仅中输入移位寄存器最多只有k起一个并串转换作用。

因此称参量m为卷积吗的记忆长度（段）2、维比特译码原理它的基本思想是把接收到的矢量，和网格图上诸种可能的路径比较，删去距离大的路径，保留距离小的路径，以距离最小路径作为发码的估值五、实验内容在MATLAB环境下卷积码编/解码器的实现。

1、主函数main.mclear;clc;msg = randint(1,20,[0,1])word = encode_conv213(msg)word(1) =~word(1); %信道中存在污染，人为的模拟传输过word(10) =~word(10); %程中的出错码字word(15) =~word(15);word1=wordmsg_1 = decode_conv213(word1)msg-msg_12 、状态积state_machine.mfunction [output,nextState] = state_machine(input,current_state)output(1) = mod(current_state(1)+current_state(3),2);output(2) = mod(input+current_state(2)+current_state(1),2);nextState(1) = current_state(2);nextState(2) = current_state(3);nextState(3) = input;3、汉明距离hamming_distance.mfunction distance = hamming_distance(a,b)temp = a+b;temp = mod(temp,2);distance = sum(temp);4 、213编码程序encode_conv213.mfunction word = encode_conv213(msg)word = zeros(1,length(msg)*2);current = [0 0 0];for i = 1:length(msg)[out,next] = state_machine(msg(i),current);current = next;word(2*i-1) = out(1);word(2*i) = out(2);End5、213维比特译码decode_conv213.mfunction msg = decode_conv213(word)chip = 10; %初始状态选十个信息for i = 1:2^chipM(i,:) = de2bi(i-1,chip); %把所有可能性按二进制输出W(i,:) = encode_conv213(M(i,:));%得到相应的二进制编译后的码字D(i) = hamming_distance(W(i,:),word(1:chip*2));%与出错码字对比得到汉明距end[val,index] = sort(D);%val中存汉明距从小到大排列，index中存对应val数据所在位置ret_msg = zeros(1,length(word)/2); %开辟译出码字的存放空间for i = 1:6%1024种选择6种最小距离，并输出在ret_msg中，最小汉明距存于ret_dis ret_msg(i,1:chip) = M(index(i),:);ret_dis(i) = D(index(i));enditer = (length(word)-chip*2)/2; %剩余要译出的码字个数for i=1:iter %迭代过程for j=1:6msg_temp1 = [ret_msg(j,1:chip+i-1) 0]; %下一状态出“0”msg_temp2 = [ret_msg(j,1:chip+i-1) 1]; %下一状态出“1”word_temp1 = encode_conv213(msg_temp1);%下一状态为“0”时的编码word_temp2 = encode_conv213(msg_temp2);%下一状态为“1”时的编码dis_temp1 = hamming_distance(word_temp1,word(1:chip*2+2*i));dis_temp2 = hamming_distance(word_temp2,word(1:chip*2+2*i)); %算两种汉明距if (dis_temp1<dis_temp2)ret_msg(j,1:chip+i) = msg_temp1;ret_dis(j) = dis_temp1;elseret_msg(j,1:chip+i) = msg_temp2;ret_dis(j) = dis_temp2;%选择较小汉明距的状态储存并输出在ret_msg中，最小汉明距存于ret_disendendend[val,index] = sort(ret_dis); %把最终选择的6种最小汉明距按从小到大排列msg =ret_msg(index(1),:); %选出维特比译码最小的距离所译出的信息六、实验数据记录及分析（包括源程序清单及运行结果）：。

卷积码的编译码原理和仿真论文

卷积码的编译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 Dg D D D D D=++++=++++ 其卷积编码器为：输入序列++输出c1输出c2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。

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。

无线通信信道编码matlab仿真

现给出循环码及卷积码的编解码程序，理解各程序，完成以下习题。

将程序运行结果及各题目的解答写入word 中：1.用matlab 运行书上习题中的“clockcode.m ” （a ）说明（7，4）码的纠错检错方法（b ）在程序中标注“注释”处加上注释（英文或中文）（c ）对于编码和未编码的情况，误比特率为1e-2、1e-3及1e-4时的Eb/N0分别是多少？（d ）从物理意义上说明编码增益问题（e ）当采用（15，11）码时，观察与（7，4）码相比编码增益的变化。

解： clockcode.m 程序运行结果如下：101010101010B E RE b /N 0 [dB](a) 纠错方法：首先将接收且进行判决过后的值进行分组，每7个二进制码为一组，视为一个向量。

用这一向量乘以一致校验矩阵H ，得到生成伴随式矢量s 。

若s=0，则认认为没有错，直接输出。

若s 与H T 的某一列相同，即有着相同的错误图样，则将收到的该位取反（即进行模二加），进行纠错，将纠错后的结果输出。

(b) clockcode.m 程序：data1=rand(1,nd)>0.5; % 注释：产生信源数据 x=encode(data1); %%注释：对信源数据进行信道编码 sigma=E/sqrt(2*SNR);%注释：能量归一化sigma1=E/sqrt(2*SNR*code_rate); %注释：能量归一化 data2(i)=-E+Gngauss(sigma);% 注释：对未编码的信号进行BPSK 调制，同时加入加性高斯白噪声data2(i)=E+Gngauss(sigma); % 注释：对未编码的信号进行BPSK 调制，同时加入加性高斯白噪声 data3(i)=-E+Gngauss(sigma1); % 注释：对编码后的信号进行BPSK 调制，同时加入加性高斯白噪声 data3(i)=E+Gngauss(sigma1);% 注释：对编码后的信号进行BPSK 调制，同时加入加性高斯白噪声demodata1=data2 > 0; % 注释：过零比较判决，大于零判为1码，反之判为0码 noe2=sum(abs(data1-demodata1)); % 注释：统计误码个数 nod2=length(data1); % 注释：统计发送的码的个数 ber(snr_num) = noe/nod; %注释：误码率=误码个数/发送个数encode.m 程序：temp=data1(4*i-3:4*i); %注释：从data1（信源）中取数，每次取4个 cyctemp=temp*G; %注释：结合下一条语句完成对4位二进制数的编码cyctemp=mod(cyctemp,2); %注释：结合上一条语句完成对4位二进制数的编码;前一条完成了x=uG ,本条将生成的x变成二进制的结果encode(7*i-6:7*i)=cyctemp; %注释：将编出的7位码存放到输出数组中decode.m程序：temp = x(7*j-6:7*j); %注释：从待译码的序列中取出7个数s=temp*Ht; %注释：利用一致校验矩阵生成生成伴随式矢量if(s == Ht(k,:)) %注释：若S和Ht中的某一行相同，即有着相同的“错误图样”temp(k)=mod(temp(k)+1,2); %注释：就将收到的某一位进行模2加，进行纠错。

油井下声传输系统中卷积编码的Matlab仿真

油井下声传输系统中卷积编码的Matlab仿真作者：蔡小庆鲁小利陈晓芳母俐丽来源：《现代电子技术》2013年第17期摘要：为了实现钻井过程中井下信息的实时测量和上传，采用声波作为载波是一种很有发展前景的方法。

对随钻数据声波传输系统中的调制技术和编码解码方法进行了Matlab仿真，结果表明：采用QPSK调制技术和1/3编码效率的卷积编码能提高数据通信的可靠性，降低系统的误码率。

关键词：随钻数据传输；卷积编码解码；调制解调； Matlab仿真中图分类号： TN911.7⁃34；TP393 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2013）17⁃0135⁃020 引言数字信号在传输的过程中受信道干扰的影响，在接收端可能会发生错误的判决，通常在设计数字通信系统时，必须采用差错控制的编码方式来提高信号传输的可靠性[1]。

选择信道编码方法时，一般是在给定的剩余比特差错率和平均编码率以及传输带宽下，选择允许最低的信噪比一种方法[2]。

其中卷积编码是一种很好的纠错编码方法，与之相应的维特比算法是加性高斯噪声信道下卷积码最优的译码算法。

1 卷积编码与Viterbi译码原理卷积编码的译码方法有：序列译码，门限译码和Viterbi译码。

其中Viterbi译码是一种极大似然译码方法，即它对整个信息比特序列译码的差错概率最小。

它的基本思想是把接收到的矢量，和网格上诸多种可能的路径比较，删去距离最大的路径，保留距离最小的路径，以距离最小的路径作为发码的估计值。

2 仿真结果分析在随钻数据声波传输系统中，由于油井下环境复杂，实际的钻柱信道中存在高环境噪声、有限频带、传输时延大、多径传输、码间干扰严重，它所对应的误码率公式基本上是不可能得到的，但是许多复杂问题均可以通过计算机仿真的方法进行研究。

本文利用Matlab仿真软件[5]对方案中的信道编码环节进行仿真试验，根据声波沿钻杆传输的特性，仿真模型中采用莱斯信道[6]。

OFDM是一种有效的抗频率选择性衰落的并行调制方式，其基本原理是将串行高速数据信号先转换成并行的低速子数据流，提高了频谱利用率[7⁃8]，因此采用OFDM技术来减小系统的误码率。

MATLAB实现卷积码编译码-要点

本科生毕业论文（设计）题目：MATLAB实现卷积码编译码专业代码：作者姓名：(学号：单位：指导教师：年月日目录前言 -------------------------------------------------------------- 错误!未定义书签。

1. 纠错码基本理论------------------------------------------ 错误!未定义书签。

纠错码基本理论 ----------------------------------------------------------错误!未定义书签。

纠错码概念 ----------------------------------------------------------------错误!未定义书签。

基本原理和性能参数 ---------------------------------------------------错误!未定义书签。

几种常用的纠错码-------------------------------------------------------错误!未定义书签。

2. 卷积码的基本理论--------------------------------------- 错误!未定义书签。

卷积码介绍 ----------------------------------------------------------------错误!未定义书签。

卷积码的差错控制原理 ----------------------------------------错误!未定义书签。

卷积码编码原理 ----------------------------------------------------------错误!未定义书签。

卷积码解析表示法 -----------------------------------------------错误!未定义书签。

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