(完整word版)卷积码的编译码MATLAB程序.doc

%survivor state 数 metric(x,y)

是一个矩阵，它显

给出。

T 了通过网格的最优路径，这个矩阵通过一个单独的函

%其中G 是一个矩阵，它的任一行决定了从移位寄存器到模 2 加法器的连接方式. 为生成矩阵

%这里，我们做了一个简单的(2,1,7) 卷积码编码器。

k=1;

G=[1 0 1 1 0 1 1;1 1 1 1 0 0 1]; %G1=133,G2=171

%以下 3 种输入序列，可任选一种%

%input=[0 0 0 0 0 0 0];%全0输入

%input=[1 1 1 1 1 1 1];%全1输入

input=[round(rand(1,7)*1)];%随机系列输入，也可用randint(1,7,[0 1])

figure;plot(input,'*r') %figure1：画图：目标input，红色（red，r），形状为* s=input;

g1=G(1,:);

g2=G(2,:);

c1=conv(s,g1);%作卷积

%disp(c1);

c2=conv(s,g2);

%disp(c2);

n=length(c1);%7 位输入时n=13

c=zeros(1,2*n);%生成全 0 矩阵， 1*26

%disp(c);

for i=1:n

c(2*i-1)=c1(i);c(2*i)=c2(i);%两个模 2 加法器分别输出卷积结果序列后，由旋转开关读取的结果（此时仅为卷积结果，非 2 进制0/1 ）

end

for i=1:2*n

if(mod(c(i),2)==0)

c(i)=0;

% mod(c(i),2)==0 意思：c(i) 除以 2 ，余数为0 else c(i)=1;

end

end

output=c;

channel_output=output; %输出矩阵

%disp(channel_output);

figure;plot(output, '*b' ) %画图：目标：卷积码编码输出，蓝色（blue ， b） * %————————————————以上为编码部分，以下为维特比译码————————————————

n=size(G,1); %取矩阵G 的行数，故n=2 。即得到输出端口，即 2 个模 2 加法器

%检验G 的维数

if rem(size(G,2),k)~=0%当矩阵error('Size of G and k do not agree' G 的列数不为k 的整数倍时，

) %报错

rem 为求余函数

end

if rem(size(channel_output,2),n)~=0

时。（注： size(channel_output,2)=26 ， 2 %当输出矩阵的列数不是输出端口

个模 2 加法器合成的输出）

n 的整数倍

error( 'channle output not of the right size' )

end

L=size(G,2)/k; %得出移位数，即寄存器个数，此例程为7

%由于L-1 个寄存器的状态即可表示出输出状态，所以总的状态数number_of_states 可由前L-1 个寄存器的状态组合来确定

number_of_states=2^((L-1)*k); %此例程中2^6 ，移位寄存器组的状态数为64 个

%产生状态转移矩阵，输出矩阵和输入矩阵

for j=0:number_of_states-1 %表示当前寄存器组的状态。因状态从0 开始，所以循环为

从0 到 number_of_states-1

for t=0:2^k-1 %k 位输入端的信号组成的状态，总的状态数为2^k ，所以循环为从0 到2^k-1

[next_state,memory_contents]=nxt_stat(j,t,L,k); %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

input(j+1,next_state+1)=t; %input 数组值是用于记录当前状态到下一个状态所

要的输入信号矢量

%input 数组的维数：一维坐标x=j+1 指当前状态的值，二维坐标y=next_state+1 指下一个状态的值

%由于Matlab 中数组的下标是从 1 开始的，而状态值是从0 开始的，所以以上坐标值为：状态值+1

branch_output=rem(memory_contents*G',2); %branch_output 用于记录在状

态j 下输入 1 时的输出

nextstate(j+1,t+1)=next_state; %nextstate 状态转移矩阵，记录了当前状态j 下输入 1 时的下一个状态

output(j+1,t+1)=bin2deci(branch_output); %output 记录了当前状态j 下输入1 时的输出（十进制）

end

end

input;

state_metric=zeros(number_of_states,2); %state_metric 数组用于记录译码过程

在每个状态时的汉明距离，大小为number_of_states,2

%（：， 1 ）为当前状态位置的汉明距离，

为确定值；（：， 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

depth_of_trellis=length(channel_output)/n; %depth_of_trellis 用于记录网

格图的深度

channel_output_matrix=reshape(channel_output,n,depth_of_trellis); %cha nnel_output_matrix 为输出矩阵，每一列为一个输出状态

%res

hape 改变原矩阵形状，将 channel_output 矩阵变为survivor_state=zeros(number_of_states,depth_of_trellis+1); n 行 depth_of_trellis 列矩阵

%survivor_s

tate描述译码过程中在网格图中的路径

[row_survivor col_survivor]=size(survivor_state);

%开始非尾信道输出的解码

%i 为段， j为何一阶段的状态，t为输入

for i=1:depth_of_trellis-L+1%i 指示网格图的深度