卷积码编译码原理精要.ppt

卷积码编译码实现 (1)在实际应用中怎样去建立网格图？ (2)怎样计算最小汉明距离？ (3)在找到最优路径后怎样去译出原始的信息码？ 内容简介 卷积码简单介绍 卷积码编码实现 卷积码译码实现 总结 卷积码简单介绍 卷积码(convolutional code)是由伊利亚斯(p.Elias)发明的一种非分组码。在前向纠错系统中，卷积码在实际应用中的性能优于分组码，并且运算较简单。 卷积码在编码时将k比特的信息段编成n个比特的码组，监督码元不仅和当前的k比特信息段有关，而且还同前面m=(N-1)个信息段有关。 通常将N称为编码约束长度，将nN称为编码约束长度。一般来说，卷积码中k和n的值是比较小的整数。将卷积码记作(n,k,N)。 卷积码编码实现 以(2,1,4)为例，如图(1)所示，详细介绍卷积码的编码流程。 图1 (2,1,4)卷积码编码器方框图 (1) (2) 由(1)式和(2)式可以看出：输出的数据位V1,V2和寄存器D0,D1,D2,D3之间的关系。 根据模2加运算特点可以得知奇数个1模2运算后结果仍是1，偶数个1模2运算后结果是0。在实际应用中，根据模2加的特点，将所要处理的数据直接相加后除2求余，这样得到的结果和模2 运算结果相同。这样可以得到： （3） （4） 编码程序流程图 卷积码译码实现 (1)译码原理 卷积码译码方法主要有两类：代数译码和概率译码。代数译码主要根据码本身的代数特性进行译码，而信道的统计特性并没有考虑在内。目前，代数译码的主要代表是大数逻辑解码。该译码方法对于约束长度较短的卷积码有较好的效果，并且设备较简单。概率译码，又称最大似然译码，是基于信道的统计特性和卷积码的特点进行计算。在现代通信系统中，维特比译码是目前使用最广泛的概率译码方法。 维特比译码算法基本原理是：将接收到的信号序列和所有可能的发送信号序列比较，选择其中汉明距离最小的序列认为是当前发送序列。 具体步骤如下： 从时间单元j=m开始，计算进入每个状态的路径的汉明距离。存储每个状态的路径（即幸存路径）以及最小汉明距离。这里存储的路径通常是该状态所对应的幸存路径上的前一状态值。 j增加1。计算进入每一个状态所有路径的汉明距离。这个汉明距离是进入该状态的分支度量加上在与该分支相连的前一步的幸存路径的度量值。对于每个状态，共有 个这样的度量值，从中选出并存储最优路径（汉明距离最小的路径）并保存最小汉明距离。 如果jL+m.重复步骤2，知道结束。在整个过程中，这样就可以得到一条汉明距离最小的最优路径。 同样以(2,1,4)为例,具体分析维特比译码过程。 维特比译码的前提是建立合适的网格图，以便寻找最优路径。或者可以认为，维特比译码的关键是寻找最优路径。在实际的译码操作过程中，怎样建立网格以及建立网格后的路径的选择是译码的关键问题。 如所示，图3为(2,1,4)码的状态转移图，图5为 (2,1,4)码的网格图。 注意：由于D1D2D3表示的顺序不同，所产生的网格图和状态转移图也不同，并且译码过程是根据网格图实现，所以本文所以涉及的维特比译码方法具有一定的特殊性，但是整体过程还是具有研究价值。 图3 (2,1,4)码状态转移图 图4译码流程图 维特比译码可分为网格图建立，寻找最优路径，译码这三部分。译码程序流程如图4所示： ①网格图建立 图5 (2,1,4)码网格图 ②寻找最优路径 网格图建立之后，根