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课程设计 卷积码的编译码
* * * * * 课程设计 ——卷积码的编译码 卷积码 编码:数据分组到数据分组的转换 信息位长: 码长: 码率: 记为 卷积码 称为码元, 称为码字。 只与当前k个码元有关 与当前k个码元和前mk个码元有关 (n, k, m)卷积编码器,m:记忆深度 卷积码编码器 (2,1,2)卷积码编码器结构 连接矢量: 编码输出: 卷积码的表示方法(1) 状态: 图中的椭圆内的值为移位寄存器的状态值。 实线表示输入值为0的情况,虚线表示输入值为1的情况。 括号内表示输入值,括号外表示输出值。 状态转移图 输出: 卷积码表示方法(2) 树状图 网格图 卷积码编码器 输入 1 1 1 0 1 0 0 输出 11 01 10 01 00 10 11 1/11 0/10 1/01 0/11 1/00 0/01 1/10 0/00 卷积码译码 网格图:把编码器的状态图沿时间轴展开 译码:译码器根据接收到的序列在 条编码路径中选 择一条路径作为译码输出。 最大似然译码 译码任务 译码器根据接收 产生给出与发端信息序列 最接近的估值序列 。 最大似然译码(ML):寻找似然函数最大的码字组成的序列,并让其作为发送序列。 L:输入信息序列组数(k比特1组) 最大似然译码 寻找似然函数最大值对应的路径 最大似然译码 为简化计算,取对数似然函数 从 条路径中选择对数似然函数值最大的一条路径? 复杂度太高! 维特比译码 路径度量 支路度量 Viterbi译码 译码过程中的最重要的操作:“加-比-选”度量值计算 取出两个分支在节点i的路径度量值PM(PathMerit); 计算两个分支在节点i+1改变的支路度量值BM(BranchMerit); 相加得到两个分支的新PM值; 比较两个PM值,选出似然函数值较大可能者; 11 00 2 0 00 3 11 3 10 2 01 0 00 4 11 4 10 3 01 5 11 3 00 3 01 2 10 0 接收序列: 11 01 10 Viterbi译码 硬判决译码 硬判决译码:对常用的二进制码来说, 就是由解调器输出供给译码器译码用的每个码元只限定于2个值0或1。 在使用硬判决译码时,支路度量值为码字间的汉明距离。 软判决译码 软判决:把解调器输出的抽样电压进行量化 ,从而由解调器输出供给译码器的值不止2个而有 个, 通常取值为8或者16。 在使用软判决译码时,支路度量值为码字间的欧式距离。 软判决译码 Viterbi译码算法的基本步骤 从某一时间单位 开始,对进入每一状态的所有长为 段分支的部分路径,计算部分路径度量。对每一状态,挑选并存贮一条有最大度量的部分路径及其部分度量值,称此部分路径为留选(幸存)路径。 增加1,把此时刻进入每一状态的所有分支度量,和同这些分支相连的前一时刻的幸存路径的度量相加,得到了此时刻进入每一状态的幸存路径,加以存贮并删去其他所有路径,因此幸存路径延长了一个分支。 若 ,则重复以上各步,否则停止,译码器得到了有最大路径度量的路径。 11 信息序列M:1 1 1 0 1 0 0 发送码字C:11 01 10 01 00 10 11 接收序列R:11 01 10 01 01 10 10 举例:维特比硬判决译码(1) 补零 00 2 0 11 信息序列M:1 1 1 0 1 0 0 发送码字C:11 01 10 01 00 10 11 接收序列R:11 01 10 01 01 10 10 举例:维特比硬判决译码(2) 00 2 0 00 3 11 3 10 2 01 0 11 信息序列M:1 1 1 0
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