Turbo碼的編譯碼算法仿真

1、電子信息類實踐課III通信系統(tǒng)仿真題 目 Turbo碼的編譯碼算法仿真專 業(yè) 學(xué) 號 姓 名 日 期 注：本報告僅供參考哈爾濱工業(yè)大學(xué) 電子信息類實踐課III 通信系統(tǒng)仿真1、課程設(shè)計目的（黑體小三，段前段后個一行）通過完成在在衰落信道下采用不同調(diào)制信號進行Turbo碼編譯碼的編程實現(xiàn)，進一步了解了Turbo碼的編碼解碼過程，以及在不同調(diào)制方式不同信道下的性能比見。通過對卷積和交織器的設(shè)計，深入了解卷積和交織的作用。以及熟悉了通信仿真的整體流程。 2、課程設(shè)計內(nèi)容l 具體敘述課程設(shè)計的主要內(nèi)容和原理。表1 主要課程設(shè)計內(nèi)容列表課程設(shè)計內(nèi)容負(fù)責(zé)人Turbo編碼譯碼過程、信道設(shè)計、各模塊整合肖雨桐

2、卷積、交織楊佳能不同調(diào)制信號的設(shè)計熊風(fēng)在進行本次Turbo仿真時，采用了兩種不同編程方式。在程序一中是直接調(diào)用matlab Communications System Toolbox中的Turbo編碼和解碼工具箱，通過配置參數(shù)進行仿真。而在程序二中則根據(jù)Turbo碼編譯碼原理編寫。如果程序一更像是一個黑匣子，只能知道通過編解碼模塊前、后的數(shù)據(jù)，而具體做了哪些則不得而知。a.編碼圖1 Turbo碼編碼器結(jié)構(gòu)典型的Turbo碼編碼器結(jié)構(gòu)框圖如圖所示：由兩個反饋的編碼器通過一個交織器并行連接而成。如果必要，由成員編碼器輸出的序列經(jīng)過刪余陣，從而可以產(chǎn)生一系列不同碼率的碼。例如，對于生成矩陣為g=g1

3、,g2的(2，1，2）卷積碼通過編碼后，如果進行刪余，則得到碼率為1/2的編碼輸出序列；如果不進行刪余，得到的碼率為1/3。一般情況下，Turbo碼成員編碼器是RSC編碼器。原因在于遞歸編碼器可以改善碼的比特誤碼率性能。通俗理解1/2碼率就是信號中有一半都是“無用信號”，這些“無用信號”就是兩個分量編碼器的生成的校驗碼，而刪余則是各刪除一部分校驗碼，把剩下的再和信息比特合在一塊，形成編碼好的矩陣。b.譯碼圖2 Turbo譯碼結(jié)構(gòu)Turbo碼獲得優(yōu)異性能的根本原因之一是使用了迭代譯碼，通過與分量編碼器對應(yīng)的分量譯碼器之間軟信息的交換來提高譯碼性能。對于 Turbo 碼這樣的并

4、行級聯(lián)碼，如果分量譯碼器的輸出為硬判決，則不可能實現(xiàn)分量譯碼器之間軟信息的交換，從而限制了系統(tǒng)性能的進一步提高。從信息論的角度來看，任何硬判決都會損失部分信息，因此，如果分量譯碼器能夠提供一個反映其輸出可靠性的軟輸出，則其他分量譯碼器也可以采用軟判決譯碼，從而系統(tǒng)的性能可以得到進一步提高。為此，人們提出了軟輸入軟輸出譯碼（SISO）的概念和方法。Turbo 碼的分量碼 SISO 譯碼算法總體上可分為MAP和SOVA 兩類主要算法。其中MAP算法是一種最佳后驗概率算法。SOVA類算法主要包括軟輸出的維特比算法（SOVA）和連續(xù)列表輸出維特比算法（SLVA）

5、。 SOVA算法實際上就是veterbi算法的擴展，保留的路徑數(shù)不是兩條而是和狀態(tài)數(shù)有關(guān)從所有可行的路徑中找最優(yōu)的是最大似然序列檢測。d.衰落信道由于多徑和移動臺運動等影響因素，使得移動信道對傳輸信號在時間、頻率和角度上造成了色散，如時間色散、頻率色散、角度色散等等。根據(jù)不同無線環(huán)境，接收信號包絡(luò)一般服從幾種典型分布，如瑞利分布、萊斯分布和Nakagami-m分布。在仿真衰落信道時，最重要的參數(shù)是多徑擴展和多普勒頻移。通常在離基站較遠(yuǎn)、反射物較多的地區(qū)，發(fā)射機和接收機之間沒有直射波路徑，存在大量反射波；到達接收天線的方向角隨機且在（02pi）均勻分布；各反射波的幅度和相位都統(tǒng)計獨立。

6、圖3 瑞利分布概率分布密度3、設(shè)計與實現(xiàn)過程圖4、程序一框圖 l 具體實現(xiàn)過程：按照流程圖中的各方面（模塊）內(nèi)容進行代碼級的詳細(xì)說明，例如：l 衰落信道的設(shè)計在進行仿真的過程中嘗試使用了兩種不同的編寫方式：a. Create Rayleigh fading channel object.chan_ray = rayleighchan(1/10000,100);fadedSig = filter(chan_ray,modSignal); % Apply the channel effectshChan = comm.AWGNChannel('NoiseMethod', '

7、Signal to noise ratio (SNR)');hChan.SNR = EbNo_db(n);fadedSig = filter(chan_ray,modSignal); % Apply the channel effectsreceivedSignal = step(chan,fadedSig); % Apply the channel effectsb.調(diào)用改進JAKES模型產(chǎn)生單徑平坦型瑞利衰落信道子程序nsamp = 8;%脈沖抽樣點數(shù)ts = 1/(num*nsamp);%抽樣時間間隔t = (0:num*nsamp-1)*ts;%抽樣時間序列·

8、3;·h = rayleigh(10,t);%調(diào)用瑞利衰落子程序，輸入為（最大多普勒頻移，抽樣時間序列）···modSignal = rectpulse(modSignal,nsamp);%矩形脈沖形成modSignal = h'.*modSignal;%通過瑞利信道receivedSignal = intdump(receivedSignal,nsamp); %匹配濾波相干解調(diào)使用matlab函數(shù)rayleighchanl 程序一：a.調(diào)用turbo編碼器 解碼器 encoder = comm.TurboEncoder('Interle

9、averIndicesSource','Input port');decoder = comm.TurboDecoder('InterleaverIndicesSource','Input port', . 'NumIterations',4);b.調(diào)用AWGN信道chan = comm.AWGNChannel('EbNo',EbNo_db,'BitsPerSymbol',log2(M);c. 進行編碼解碼Turbo編碼：encodedData = step(encoder,msg,inde

10、x);···調(diào)制編碼···過信道receivedSignal = step(chan,modSignal);···解調(diào)···Turbo譯碼：receivedBits = step(decoder,-demodSignal,index);l 程序二code_length = 1024;%碼長rate = 1/2;%碼率niter = 4;%迭代次數(shù)a.信道：AWGNEbN0_db = 2:6;en = 10(EbN0_db(nEN)/10);L_c = 4*en*rate;%信

11、道置信度sigma = 1/sqrt(2*rate*en);%AWGN信道標(biāo)準(zhǔn)差過信道：r = encoder_out + sigma*randn(1,code_length*(2);b.Turbo編碼器%第一個分量RSC編碼output1 = rsc_encode(G,msg,1);%1*2048y(1,:) = output1(1:2:2*code_length);%系統(tǒng)比特y(2,:) = output1(2:2:2*code_length);%校驗比特%第二個分量RSC編碼a = reshape(y(1,:),32,32);y_inv = reshape(a',1,1024);

12、output2 = rsc_encode(G,y_inv,-1);%輸入1024 輸出1*2048y(3,:) = output2(2:2:2*code_length);%校驗比特輸出刪余生成碼率為1/2的碼encoder_out(1:2:end) = y(1,:);encoder_out(2:4:end) = y(2,1:2:end);encoder_out(4:4:end) = y(3,2:2:end);%刪余，奇為系統(tǒng)比特c.Turbo譯碼器通過解復(fù)用生成每個分量譯碼器的譯碼輸入數(shù)據(jù)；初始化外部信息L_e(1:code_length)后。根據(jù)迭代次數(shù)，循環(huán)依次進行第一分量譯碼、第二分量譯

13、碼。%第一分量譯碼器L_a(index) = L_e; %先驗信息 L_all = sova(rec_s(1,:),G,L_a,1);L_e = L_all-2*rec_s(1,1:2:2*code_length)-L_a;%計算外部信息%第二分量譯碼器L_a = L_e(index);L_all = sova(rec_s(2,:),G,L_a,2);L_e = L_all-2*rec_s(2,1:2:2*code_length)-L_a;最后再估計信息比特值。d.軟輸入Viterbi算法 初始化時，建立網(wǎng)格圖，網(wǎng)格中的零狀態(tài)初始化度量為0，其他為負(fù)無窮。輸入先驗信息L_a、RSC碼生成矩陣以

14、及數(shù)據(jù)；前向跟蹤計算所有路徑度量值；第一分量譯碼器，從零狀態(tài)開始向后跟蹤；第二分量譯碼器從最可能的狀態(tài)開始后向跟蹤；后向跟蹤獲得估計比特及最大似然路徑；找到相應(yīng)于不同信息比特估計的競爭路徑的最小delta值，得到軟輸出。（具體可參看劉向東、向良軍編著的信道編碼與matlab仿真，除SOVA算法外里面還給出了Log_MAP算法）。 4、結(jié)論在進行仿真時，發(fā)現(xiàn)上述兩種衰落信道誤碼率基本都是50%左右，也就意味著基本上全部都是錯的。在進行了分析之后發(fā)現(xiàn)，在不加其他模塊進行仿真的時候，光對比經(jīng)過衰落信道前后的比特流基本就能錯一半左右。圖5 衰落信道下程序1仿真結(jié)果圖6 仿真得出ber值因無法仿真出較好的衰落信道，因此兩個程序都放棄衰落信道改用