matlab 信道编码卷积码

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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');。

MATLAB OFDM卷积编码程序及代码

%bin22deci.mfunction y=bin22deci(x)%将二进制数转化为十进制数t=size(x,2);y=(t-1:-1:0);y=2.^y;y=x*y';%************************end of file***********************************%comb.m%AWGN加噪声程序function[iout,qout]=comb(idata,qdata,attn)%******************variables*************************%idata:输入I信道数据%qdata:输入Q信道数据%iout输出I信道数据%qout输出Q信道数据%attn:由信噪比导致的衰减系数%******************************************************iout=randn(1,length(idata)).*attn;qout=randn(1,length(qdata)).*attn;iout=iout+idata(1:length(idata));qout=qout+qdata(1:length(qdata));%************************end of file***********************************%crdemapping.m%数据逆映射载波程序function[iout,qout]=crdemapping(idata,qdata,fftlen,nd);%******************variables*************************%idata:输入I信道的数据%qdata:输入Q信道的数据%iout:输出I信道的数据%qout:输出Q信道的数据%fftlen:FFT的长度%nd:OFDM符号数%*****************************************************iout(1:26,:)=idata(2:27,:);qout(1:26,:)=qdata(2:27,:);iout(27:52,:)=idata(39:64,:);qout(27:52,:)=qdata(39:64,:);%********************end of file***************************%crmapping.m%数据映射载波程序function[iout,qout]=crmapping(idata,qdata,fftlen,nd);%******************variables*************************%idata:输入I信道的数据%qdata:输入Q信道的数据%iout:输出I信道的数据%qout:输出Q信道的数据%fftlen:FFT的长度%nd:OFDM符号数%*****************************************************iout=zeros(fftlen,nd);qout=zeros(fftlen,nd);iout(2:27,:)=idata(1:26,:);qout(2:27,:)=qdata(1:26,:);iout(39:64,:)=idata(27:52,:);qout(39:64,:)=qdata(27:52,:);%********************end of file***************************%deci22bin.mfunction y=deci22bin(x,t)%十进制数x转化为二进制数，二进制数至少表示为t位y=zeros(size(x,1),t);for j=1:size(x,1)i=1;while x(j)>=0&i<=ty(j,i)=rem(x(j),2);%x(j)为偶数时,y(j,i)为0;反之为1x(j)=(x(j)-y(j,i))/2;i=i+1;endy(j,:)=y(j,t:-1:1);%倒序排列end%************************end of file***********************************%giins1.m%插入保护间隔程序function[iout,qout]=giins1(idata,qdata,fftlen,gilen,nd);%******************变量*************************%idata:输入I信道数据%qdata:输入Q信道数据%iout:输出I信道数据%qout:输出Q信道数据%fftlen:FFT长度(points)%gilen:保护间隔长度(points)%*****************************************************idata1=reshape(idata,fftlen,nd);qdata1=reshape(qdata,fftlen,nd);idata2=[idata1(fftlen-gilen+1:fftlen,:);idata1];qdata2=[qdata1(fftlen-gilen+1:fftlen,:);qdata1];iout=reshape(idata2,1,(fftlen+gilen)*nd);qout=reshape(qdata2,1,(fftlen+gilen)*nd);%********************end of file***************************%qpskdemod1.m%QPSK解调程序function[demodata]=qpskdemod1(idata,qdata,para,nd,ml)%******************variables*************************%idata:输入I信道数据%qdata:数据Q信道数据%demodata:解调后数据(para-by-nd matrix)%para:并行信道数%nd:符号数%ml:调制数%(QPSK->2 16QAM->4)%*****************************************************demodata=zeros(para,ml*nd);demodata((1:para),(1:ml:ml*nd-1))=idata((1:para),(1:nd))>=0; demodata((1:para),(2:ml:ml*nd))=qdata((1:para),(1:nd))>=0;%************************end of file***********************************%qpskmod1.m%QPSK调制程序function[iout,qout]=qpskmod1(paradata,para,nd,ml)%******************variables*************************%paradata:输入数据%iout:输出数据I%qout:输出数据Q%para:并行信道数%nd:数据数%ml:调制数%(QPSK->2 16QAM->4)%*****************************************************m2=ml./2;paradata2=paradata.*2-1;count2=0;for jj=1:ndisi=zeros(para,1);isq=zeros(para,1);isi=isi+paradata2((1:para),1+count2);isq=isq+paradata2((1:para),2+count2);iout((1:para),jj)=isi;qout((1:para),jj)=isq;count2=count2+ml;end%********************end of file***************************%viterbi.m%viterbi解码程序function[decoder_output,survivor_state,cumulated_metric]=viterbi(G,k,channel_output) %[decoder_output,survivor_state,cumulated_metric]=viterbi(G,k,channel_output)%其中G是一个n行L*k列矩阵，它的每一行决定了从移位寄存器到输入码字的连接方式.%survivor_state是一个矩阵，它显示了通过网格的最优路径，这个矩阵通过一个单独%的函数metric(x,y)给出。

信道编码-MATLAB仿真实验中的应用

⚫ 输入参数2——trellis，卷积码编码器的网格结构；
⚫ 输入参数3——tblen，a positive integer scalar，用于规定回溯深度。If the code rate is 1/2, a typical value for tblen is about five times the constraint length of the code；
⚫ 输入参数1——msg，未编码的信息符号序列，二进制矢量形式； ⚫ 输入参数2——trellis，卷积码编码器的网格结构； ⚫ 输出参数——code，编码后的卷积码符号序列，二进制矢量形式。
⚫ 卷积码译码的MATLAB函数为：
⚫ vitdec
卷积码的维特比译码（二进制数据）
⚫ 最常用的函数格式为：
⚫ 输入参数5—— dectype，指示译码器的判决类型。其取值不同，对应的输入参数1——code的数据类型也不同。其取值如下表：
Values of Meaning dectype Input
'unquant' 软判决，code的数据类型为实数（未量化），其中1表示逻辑‘0’，-1表示逻辑‘1’ 。
decoded = vitdec(code,trellis,tblen,opmode,dectype)；
decoded = vitdec(code,trellis,tblen,opmode,'soft',nsdec)
⚫ 输入参数1——code，维特比译码器的输入符号序列，矢量形式。以前述2/3码率的编码器结构为例，每个符号代表编码器输出的3个bit；
一、信道编码概述四、卷积码译码
二、卷积码的结构描述
三、卷积码编码
⚫ 信道编码又称检纠错编码，通过增加一定的冗余度以提高数字通信系统的可靠性。

MATLAB实现卷积码编译码

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----------------------------------------------------- 1 1. 纠错码基本理论---------------------------------------- 21.1纠错码基本理论 ----------------------------------------------- 21.1.1纠错码概念 ------------------------------------------------- 21.1.2基本原理和性能参数 ----------------------------------------- 21.2几种常用的纠错码 --------------------------------------------- 62. 卷积码的基本理论-------------------------------------- 82.1卷积码介绍 --------------------------------------------------- 82.1.1卷积码的差错控制原理----------------------------------- 82.2卷积码编码原理 ---------------------------------------------- 102.2.1卷积码解析表示法-------------------------------------- 102.2.2卷积码图形表示法-------------------------------------- 112.3卷积码译码原理---------------------------------------------- 152.3.1卷积码三种译码方式------------------------------------ 152.3.2V ITERBI译码原理---------------------------------------- 163. 卷积码编译码及MATLAB仿真---------------------------- 183.1M ATLAB概述-------------------------------------------------- 183.1.1M ATLAB的特点------------------------------------------ 193.1.2M ATLAB工具箱和内容------------------------------------ 193.2卷积码编码及仿真 -------------------------------------------- 203.2.1编码程序 ---------------------------------------------- 203.3信道传输过程仿真-------------------------------------------- 213.4维特比译码程序及仿真 ---------------------------------------- 223.4.1维特比译码算法解析------------------------------------ 233.4.2V ITERBI译码程序--------------------------------------- 253.4.3 VITERBI译码MATLAB仿真----------------------------------- 283.4.4信噪比对卷积码译码性能的影响 -------------------------- 283.4.5码率对卷积码译码性能的影响 ---------------------------- 303.4.6约束长度对卷积码误码性能的影响------------------------ 313.4.7回溯长度对卷积码误码性能的影响 ------------------------ 323.4.8判决方式对卷积码误码性能的影响------------------------ 324. 结论及展望------------------------------------------ 344.1结论-------------------------------------------------------- 344.2展望 -------------------------------------------------------- 355. 结束语----------------------------------------------- 36参考文献------------------------------------------------ 37致谢---------------------------------------------------- 38附录---------------------------------------------------- 39摘要在数字通信系统中，通常采用差错控制编码来提高系统的可靠性。

卷积编码译码通信原理课程设计MATLAB

elseif j==3
set(h,'color','y');
end
hold on
end
title('卷积编码译码');
legend('灾难编码器','1/2编码器','1/3编码器')
xlabel('信道信噪比');
ylabel('误码率');
六．实验结果及分析
编码器灾难性编码系统结果
对比三个仿真结果可知：灾难性编后果十分严重，在实际应用中必须编码，另外1/3编码器比1/2编码器性能要好。
d．网格图（研究卷积码最大似然译码维特比算法的工具）
纵坐标表状态，横坐标表时间。
从图中我们可看出编码过程中使用K-1个冲洗比特使得编码器恢复初始状态是有必要的。
三、卷积码的译码
Viterbi译码（最大似然译码）
先验概率条件下，后验概率最大者似然函数最大，最值MAP即最大似然(ML)译码。而最大对数似然函数即计算最小汉明距，如此，比较接受序列和发送序列汉明距，选出最小汉明距序列作为最佳译码即可。
如图：
状态表为：
ui
ui-1
si
0
0
a
1
0Байду номын сангаас
b
0
1
c
1
1
d
有如下状态图：
b．树图（将状态图按时间展开）
设初始状态s0=00为树根，对每个时刻的可能输入进行分支，分数级数L表示，L=0时，u0=0向上，u0=1向下，依次向后无限延伸，分支上数字表示相应输出，a，b，c，d表示状态。（优点：时序关系清晰）
四、卷积灾难性错误（Catastrophic error）

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。

基于MATLAB的信道编码仿真毕设汇总

4 卷积码 .......................................................... 17 4.1 卷积码基本理论 .............................................. 17 4.1.1 卷积码的基本概念......................................... 17
In this paper, the linear block codes and convolutional codes are compiled and analyzed, and the simulation is carried out with MATLAB. Linear block code to (7,4) Hamming code as an example, using MATLAB to the over a binary symmetric channel (BSC), additive white Gaussian noise (AWGN) simulation, the bit error rate curve to analyze performance of Hamming code. The convolutional code is verified by MATLAB for simulation and error correction, and the error rate is analyzed under different SNR and different decision modes.Simulation results show that the Hamming code with increase of the signal to noise ratio, bit error rate is getting smaller and smaller, and for convolutional codes, signal-to-noise ratios were slightly higher will greatly reduce the bit error rate (BER) and using a soft decision decoding error rate is lower, a better effect. Keywords: channel coding MATLAB bit error rate

不同调制编码方式的信道容量matlab

不同调制编码方式的信道容量matlab【不同调制编码方式的信道容量matlab】1. 引言调制编码是数字通信系统中非常重要的一部分，它将数字信号转换为模拟信号，以便在信道中传输。

不同的调制编码方式具有不同的性能和信道容量。

信道容量是指在给定传输条件下，最大可支持的数据传输速率。

本文将使用Matlab来分析不同调制编码方式的信道容量。

2. 信道容量的定义和计算在理想的情况下，信道容量由香农公式给出，其计算公式为：C = B * log2(1 + SNR)其中，C是信道容量，B是信道带宽，SNR是信噪比。

3. QAM调制正交幅度调制（QAM）是一种常见的调制方式，它通过同时改变信号的振幅和相位来携带信息。

QAM调制的信道容量可以通过计算等价的高斯信道容量来估计，即：C = B * log2(1 + SNR)这里，SNR是等效高斯信道的信噪比。

4. PSK调制相位移键控（PSK）是另一种常见的调制方式，它通过改变信号的相位来传输信息。

PSK调制的信道容量也可以通过计算等效高斯信道容量来估计。

5. QPSK调制正交相移键控（QPSK）是一种常用的PSK调制方式，其采用4个不同的相位来携带信息。

QPSK调制的信道容量可以通过计算等效的高斯信道容量来估计。

6. 信道编码除了调制方式外，信道编码也可以提高数字通信系统的性能和信道容量。

常见的信道编码方式有卷积码和低密度奇偶检验码（LDPC码）。

这些编码技术可以有效地纠正传输过程中的错误，提高系统的可靠性和信道容量。

7. 基于Matlab的信道容量计算使用Matlab可以方便地计算不同调制编码方式的信道容量。

首先，可以通过生成不同调制方式的调制信号，并在AWGN信道中传输来模拟信道传输的过程。

然后，可以使用Matlab中的信道容量计算函数来计算信道容量。

这个函数通常可以根据信噪比和信道带宽计算信道容量。

8. 结论本文介绍了不同调制编码方式的信道容量计算，并使用Matlab来进行信道容量的计算。

MATLAB实现卷积码编译码要点总结计划

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：年代日聊城大学本科毕业论文（设计）目录序言-----------------------------------------------------11 .纠错码基本理论----------------------------------------2纠错码基本理论-----------------------------------------------2纠错码观点-------------------------------------------------2基来源理和性能参数-----------------------------------------2几种常用的纠错码---------------------------------------------62 .卷积码的基本理论--------------------------------------8卷积码介绍---------------------------------------------------8卷积码的差错控制原理-----------------------------------8卷积码编码原理----------------------------------------------10卷积码分析表示法--------------------------------------10卷积码图形表示法--------------------------------------11卷积码译码原理----------------------------------------------15卷积码三种译码方式------------------------------------15V ITERBI译码原理----------------------------------------163.卷积码编译码及MATLAB仿真----------------------------18M概括--------------------------------------------------18ATLABM ATLAB的特色------------------------------------------19M工具箱和内容------------------------------------19ATLAB卷积码编码及仿真--------------------------------------------20编码程序----------------------------------------------20信道传输过程仿真--------------------------------------------21维特比译码程序及仿真----------------------------------------22维特比译码算法分析------------------------------------23V ITERBI译码程序---------------------------------------25VITERBI 译码仿真-----------------------------------28 MATLAB信噪比对卷积码译码性能的影响--------------------------282聊城大学本科毕业论文（设计）码率对卷积码译码性能的影响----------------------------30拘束长度对卷积码误码性能的影响------------------------31回溯长度对卷积码误码性能的影响------------------------32裁决方式对卷积码误码性能的影响------------------------324.结论及展望------------------------------------------34结论--------------------------------------------------------34展望--------------------------------------------------------355.结束语-----------------------------------------------36参照文件------------------------------------------------37道谢----------------------------------------------------38附录----------------------------------------------------393聊城大学本科毕业论文（设计）纲要在数字通讯系统中，往常采纳差错控制编码来提升系统的靠谱性。

卷积码编码(matlab)11

%************************beginning of file*****************************%cnv_encd.m%卷积码编码程序function output=cnv_encd(G,k0,input)% cnv_encd(G,k0,input),k0 是每一时钟周期输入编码器的 bit 数，% G 是决定输入序列的生成矩阵，它有 n0 行 L*k0 列 n0 是输出 bit 数，% 参数 n0 和 L 由生成矩阵 G 导出，L 是约束长度。

L 之所以叫约束长度% 是因为编码器在每一时刻里输出序列不但与当前输入序列有关，% 而且还与编码器的状态有关，这个状态是由编码器的前(L-1)k0。

% 个输入决定的,通常卷积码表示为(n0,k0,m)，m=(L-1)*k0 是编码% 器中的编码存贮个数，也就是分为 L-1 段，每段 k0 个% 有些人将 m=L*k0 定义为约束长度，有的人定义为 m=(L-1)*k0% 查看是否需要补 0，输入 input 必须是 k0 的整数部%+++++++++++++++++++++++variables++++++++++++++++++++++++++++% G 决定输入序列的生成矩阵% k0 每一时钟周期输入编码器的 bit 数% input 输入数据% output 输入数据% eg:% k0=1;% G=[1 0 1 1 0 1 1;1 1 1 1 0 0 1 ];datain=randint(1,90);%++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ if rem(length(input),k0)>0input=[input,zeros(size(1:k0-rem(length(input),k0)))];endn=length(input)/k0;% 检查生成矩阵 G 的维数是否和 k0 一致if rem(size(G,2),k0)>0error('Error,G is not of the right size.')end% 得到约束长度 L 和输出比特数 n0L=size(G,2)/k0;n0=size(G,1);% 在信息前后加 0，使存贮器归 0，加 0 个数为(L-1)*k0 个u=[zeros(size(1:(L-1)*k0)),input,zeros(size(1:(L-1)*k0))];% 得到 uu 矩阵,它的各列是编码器各个存贮器在各时钟周期的内容u1=u(L*k0:-1:1);%将加 0 后的输入序列按每组 L*k0 个分组，分组是按 k0 比特增加%从 1 到 L*k0 比特为第一组，从 1+k0 到 L*k0+k0 为第二组，。

matlab 卷积码码率

matlab 卷积码码率
卷积码（Convolutional Code）是一种用于错误纠正的编码技术，广泛应用于通信系统中。

在MATLAB中，可以使用`convenc`函数来生成卷积码。

卷积码的码率（Code Rate）是指输入数据比特数与输出数据比特数之间的比率。

一般来说，码率越高，纠错能力越强，但传输效率越低。

在MATLAB中，可以通过设置`convenc`函数的参数来指定卷积码的码率。

例如，以下代码生成一个码率为1/2的卷积码：```matlab
% 生成一个码率为1/2的卷积码
c = convenc(data, 2);
```
其中，`data`是输入数据，`2`表示码率为1/2。

需要注意的是，卷积码的码率并不是一个固定的值，而是一个范围。

这是因为卷积码在编码过程中会引入冗余比特，这些冗余比特的数量取决于具体的编码参数。

因此，在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的编码参数来获得最佳的纠错性能和传输效率。

卷积码的编解码Matlab仿真

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。

信道编码与译码matlab

信道编码与译码matlab1.引言1.1 概述概述信道编码与译码是信息传输中重要的技术手段之一。

在无线通信系统中，由于信道噪声、干扰和传输损耗等因素的存在，信号在传输过程中容易发生误码。

为了提高传输的可靠性和效率，人们采用信道编码与译码技术来减小误码率，提高系统的性能。

信道编码的主要目标是通过在发送端增加冗余信息，使得接收端能够检测和纠正传输中出现的误码。

它通过在原始数据上附加冗余编码，增加冗余度以提高传输可靠性。

常见的信道编码技术包括前向错误纠正码（FEC）和卷积码等。

译码是信道编码的一个重要环节，它是指接收端根据接收到的编码信息，恢复出原始数据的过程。

译码算法的设计和性能评估对于提高系统的可靠性和效率至关重要。

常见的译码算法包括硬判决译码、软判决译码和迭代译码等。

MATLAB作为一种强大的数学计算和仿真工具，在信道编码与译码中有着广泛的应用。

它提供了丰富的函数库和工具箱，可以实现对不同类型信道编码方案的设计、仿真和性能分析。

通过MATLAB，我们能够方便地研究各种信道编码与译码算法，并对其性能进行评估和优化。

本文将介绍信道编码与译码的基本概念，包括信道编码的原理、应用场景以及常见的编码方案；译码算法的分类和性能评估方法；MATLAB在信道编码与译码中的应用及实现步骤；以及通过实验结果与分析来验证不同编码方案的性能优劣。

最后，我们将总结本文的主要内容，并对未来研究进行展望。

通过本文的阅读，读者将能够全面了解信道编码与译码的基本原理和应用，掌握MATLAB在信道编码与译码中的实现方法，并对不同编码方案的性能进行评估和优化，为无线通信系统的设计和优化提供一定的参考和指导。

文章结构的部分是用来说明本篇文章的组成和安排，以帮助读者更好地理解文章的内容和架构。

本文的结构如下：1. 引言1.1 概述1.2 文章结构- 本节1.3 目的2. 信道编码2.1 信道编码的基本概念2.2 信道编码的应用3. 译码3.1 译码算法的分类3.2 译码性能评估4. 实现与分析4.1 MATLAB在信道编码与译码中的应用4.2 实验结果与分析5. 结论5.1 总结5.2 对未来研究的展望引言部分提供了本文研究领域的概述、文章结构和目的。

信道编码matlab

信道编码在通信系统中是为了提高通信系统的可靠性和性能而采用的一种技术。

常见的信道编码包括奇偶校验码、循环冗余校验码（CRC）、卷积码和纠错码等。

在 MATLAB 中，你可以使用内置的函数或者通信工具箱来实现信道编码。

以下是使用 MATLAB 进行一些常见信道编码的示例：
1. 奇偶校验码：
2. 卷积码：
3. 纠错码（Reed-Solomon 码）：
4. Turbo 码：
这只是一些常见信道编码的示例。

实际上，信道编码的选择取决于通信系统的要求和特定的应用场景。

你可以根据需要选择适当的编码方案，并使用 MATLAB 中相关的函数或工具箱进行实现。

基于matlab的卷积码调制

一、设计内容一卷积码由生成矩阵⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=1111101101101101G ，若K=1，当输入序列是110010101010010111101011111010 ，编写M 文件实现编码，若K=2时，编写M 文件实现编码。

二、设计目的通过对数字通信系统的仿真，了解数字通信系统的仿真实现方法，掌握各种数字调制解调系统的性能，包括了解数字信号的时域表示、掌握数字信号的频带传输，数字通信系统的信道编码，学会用傅立叶变换方法分析信号的频域成分。

三、设计要求1）独立完成课题设计题目；2）对所设计的课题原理要有较深入的了解，画出原理框图； 3）提出设计方案；4）通过编写程序完成设计方案；5）中间各个过程的仿真过程给出仿真结果；6）提交详细的课程设计报告；同一题目设计报告雷同率达40%，双方均视为不合格。

四、实验条件计算机，matlab 软件五、系统设计1、系统原理简介卷积码，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。

卷积码的译码方法有两大类：一类是大数逻辑译码，又称门限译码(硬判决，编者注)；另一种是概率译码(软判决，编者注)，概率译码又分为维特比译码和序列译码两种。

门限译码方法是以分组码理论为基础的，其译码设备简单，速度快，但其误码性能要比概率译码法差[2]。

当卷积码的约束长度不太大时，与序列译码相比，维特比译码器比较简单，计算速度快。

维特比译码算法是1967年由Viterbi提出，近年来有大的发展。

目前在数字通信的前向纠错系统中用的较多，而且在卫星深空通信中应用更多，该算法在卫星通信中已被采用作为标准技术。

2、设计方案3、方案实施具体程序如下：clear all;close all;g=[1 0 1 1;0 1 1 0;1 1 0 1;1 1 1 1];input=[1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0];cnv_encd(g,1,input)cnv_encd(g,2,input)function[out]=cnv_encd(g,k0,input)if mod(length(input),k0)>0input=[input,zero(size(1:k0-mod(length(input),k0)))];endn=length(input)/k0;if mod(size(g,2),k0)>0error('Error,g is not of the right size');endL=size(g,2)/k0;n0=size(g,1);u=[zeros(size(1:(L-1)*k0)),input,zeros(size(1:(L-1)*k0))];u1=u(L*k0:-1:1);for i=1:n+L-2u1=[u1,u((i+L)*k0:-1:i*k0+1)];enduu=reshape(u1,L*k0,n+L-1);out=reshape(mod(g*uu,2),1,n0*(n+L-1));4、仿真结果分析ans =Columns 1 through 171 0 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0Columns 18 through 340 0 0 0 1 1 1 0 1 1 01 1 0 0 0 1Columns 35 through 511 0 1 1 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0Columns 52 through 681 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 1 1 1Columns 69 through 850 0 0 1 1 0 1 0 0 0 01 1 1 0 1 1Columns 86 through 1021 0 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0Columns 103 through 1191 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0Columns 120 through 1320 1 1 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0ans =Columns 1 through 171 1 0 0 0 1 1 0 0 1 11 1 1 0 0 1Columns 18 through 341 0 0 1 1 0 0 0 0 0 00 1 1 0 0 0Columns 35 through 510 1 0 0 0 1 1 1 0 0 01 1 1 1 0 1Columns 52 through 640 0 0 0 1 1 1 0 0 1 01 1六、设计心得在这学期的实验中，在收获知识的同时，还收获了阅历，收获了成熟，在此过程中，我们通过查找大量资料，请教老师，以及不懈的努力，不仅培养了独立思考、动手操作的能力，在各种其它能力上也都有了提高。

matlab卷积码程序

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)))]; end n=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(c hannel,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_matr ix(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)+bra nch_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_o f_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_sequen ce(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*(dept h_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');。

基于MATLAB的卷积码的分析与应用

基于MATLAB的卷积码的分析与应用毕业设计（论文）任务书基于MATLAB的卷积码的分析与应用摘要随着现代通信的发展，特别是在未来4G通信网络中，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。

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。

因此差错控制编码得到了广泛应用。

介绍了多种信道编码方式，着重介绍了卷积码的编码方法和解码方式。

介绍了MATLAB的使用方法、编程方法、语句、变量、函数、矩阵等。

介绍了TD-SCDMA通信系统和该系统下的卷积码，搭建了系统通信模型。

编写卷积码的编码和解码程序。

用MATLAB仿真软件对TD-SCDMA系统的卷积码编解码进行仿真。

对其纠正错码性能进行验证，并且对误码率进行仿真和分析。

卷积码的编码解码方式有很多，重点仿真Viterbi算法。

Viterbi算法就是利用卷积码编码器的格图来计算路径度量，选择从起始时刻到终止时刻的惟一幸存路径作为最大似然路径。

沿着最大似然路径回溯到开始时刻，所走过的路径对应的编码输出就是最大似然译码输出序列。

它是一种最大似然译码方法，当编码约束长度不大、或者误码率要求不是很高的情况下，Viterbi译码器设备比较简单，计算速度快，因而Viterbi译码器被广泛应用于各种领域。

关键词：卷积码；信道编码；TD-SCDMA；MATLAB目录毕业设计（论文）任务书 (I)摘要 (II)Abstract......................................................................................... 错误!未定义书签。

第1章绪论 . (1)1.1课题研究的背景和来源 (1)1.2主要内容 (2)第2章相关理论介绍 (3)2.1信道编码 (3)2.1.1 信道编码的分类 (3)2.1.2 编码效率 (3)2.2线性分组码 (3)2.3循环码 (5)2.4卷积码 (6)2.4.1 卷积码简介 (7)2.4.2 卷积码的编码 (7)2.4.3 卷积码的解码 (13)第3章MATLAB应用 (21)3.1数和算术的表示方法 (21)3.2向量与矩阵运算 (21)3.2.1 通过语句和函数产生 (21)3.2.2 矩阵操作 (22)3.3矩阵的基本运算 (22)3.3.1 矩阵乘法 (22)3.3.2 矩阵除法 (23)3.4MATLAB编程 (23)3.4.1 关系运算 (23)3.4.2 控制流 (25)第4章卷积码的设计与仿真 (27)4.1TD-SCDMA系统 (27)4.1.1 系统简介 (27)4.1.2 仿真通信系统模型 (27)4.2卷积编码设计 (28)4.3编解码程序实现 (29)4.3.1 卷积码编解码设计 (29)4.3.2 卷积码编解码程序设计 (32)4.4卷积码实现 (34)4.4.1 (2,1)卷积码的仿真研究 (34)4.4.2 (3,1)卷积码的仿真研究 (36)4.5卷积码误码率 (38)第5章结论 (41)5.1总结 (41)5.2展望 (41)参考文献 (43)致谢 (45)第1章绪论1.1课题研究的背景和来源纠错编码己有五十几年历史，早在1948年，香农(Shannon)在他的开创性论文“通信的数学理论”中，首次阐明了在有扰信道中实现可靠通信的方法，提出了著名的有扰信道编码定理，奠定了纠错码的基石。

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【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。

【声明】本文仅代表个人观点，如有不当之处，还请指正。

信道编码在通信系统中扮演着非常重要的角色，它可以提高数据传输的可靠性和抗干扰能力。

而卷积码作为一种常见的信道编码方式，具有纠错能力强、运算复杂度低的特点，在通信系统中得到了广泛的应用。

在Matlab中，有丰富的信道编码相关函数和工具箱，能够帮助工程师和研究人员更好地理解和应用卷积码。

接下来，我们将进一步探讨信道编码和卷积码在通信系统中的应用和实现。

在通信领域中，卷积码是一种经典的线性码，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。

这些函数和工具能够帮助用户快速构建和实现卷积码，提高了编码过程的效率和可靠性。

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。

通过vitdec函数可以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。