信道编码—级联码.ppt

第十一讲 级联码 回顾 信道编码的研究在主线上就是好码的构造和译码算法的研究 在码的构造上，给出了线性的约束，进而又分为分组码和卷积码。 在线性分组码中引入了近世代数，得到了一系列的好码构造准则。 卷积码在一定的约束下，也可通过对参数的遍历性有哪些信誉好的足球投注网站来找到好码。 回顾（续） 现在找到的好的线性分组码一般都有好的代数结构，因此可以用代数译码，而概率译码较为困难。 目前的卷积码虽也可以进行代数译码，但性能很差，一般要用概率译码，维特比译码是一种全局最优的最大似然译码算法。 信道编码的任务 检错和纠错 充分利用资源，达到信道容量 长期以来，达到信道容量的作用被忽视了 总体而言，目前的各种单一的构造性很强的编译码方法，其性能都很有限，与信道容量之间的差距是很大的，这也就是为什么信息论提出半个世纪了，但人们关心的容量仍不是信息论意义上的容量。 通过随机编码达到信道容量 从信息论的角度看，不论是什么信道，只要用随机编码，长度足够长，就可以无限逼近信道容量。 而实际的编码长度是很有限的，前面提到的各种编码码都谈不上随机，其码长更不能做得太大，否则根本没法译出来。 现有编码的应用 随机编码难以设计和分析 现在能做的，只是将现有的各种编译码方法在实际工程环境中用好。 在工程应用上，或从系统的角度出发，在应用编码时需要考虑许多实际的因素，如效率、性能、延时等等。特别要注意的是要与信道特性相适应。 有突发错误的信道 干扰、衰落、均衡等等都会引入突发错。 经过信道编译码后，其译码输出的错误也将呈现突发性，无论是分组码，还是卷积码都是如此。 信道编译码的门限效应 现有编码的纠突发错能力 卷积码抗突发错能力很差 卷积码是靠相邻符号间的相关性提供保护的，而此相关性的维系时间一般较短 分组码对突发错和随机错的纠错能力基本相当，但码长较短，稍长一些的突发也无能为力 也有专门针对突发错设计的分组码，但纠随机错的能力相应降低 抗突发错的有效手段——交织 交织（interleaving）就是一种将数据序列的顺序进行变换的一种处理方法。又可称为置换（permutation）。 交织器的一般表示方法 交织表：j=T(i)，表示输出序列的第个符号取自输入序列的第j个符号。即当输入序列为x1, x2, … ，输出序列为y1, y2, … 时，yi = xT(i) 。 交织器的三个重要参数 交织延迟 交织前相邻的符号在交织后的最小距离称为交织深度 交织后相邻的符号在交织前的最小距离称为交织宽度 交织宽度和交织深度对抗突发错编码的影响 交织宽度应不小于编码的约束长度，或相应的参数，否则突发错仍不能彻底打散 交织深度应不小于信道上可能的突发错长度，否则解交织后仍可能存在一定的突发错误 块交织（block interleaver） 将数据流分成长度为W*L的块，将数据逐行写入一个L行W列的矩阵形缓冲区，写满后再逐列读出。 深度为L，宽度为W，延时为WL。交织和解交织的延时总和为2WL。 块交织的矩阵表示 输入序列为x1, x2, … , xRC 。 输出序列为y1, y2, … , yRC 。 卷积交织（convolutional interleaver） 交织器 解交织器 卷积交织的几个参数 延时：交织和解交织总延时为(W-1)WL。 交织深度：WL 交织宽度：W 分级交织（staged interleaver） 一般由多次交织共同完成 举例： 数据流分成R*C大小的块，每块先按逐行写入的方式写入一个R行C列的矩阵 对每一行分别进行行内交织，各自可用不同的交织表 将R行数据整体交织 再按逐列读出 随机交织（random interleaver) 在每一次使用交织器时，使用完全不同的交织器，每次的交织图案完全随机 一般在不知哪一种确知交织方法最好的情况下，为了分析系统性能而作的一种平均交织的假设 可以得到一个平均性能，事实上说明至少有一种交织方法可以获得比随机交织更好的性能。 理想交织 交织后的序列完全打散，即原有的突发错可以变成彻底的随机错 理想交织是不可能实现的，但有时为了分析方便，可以做此假设 级联码 我们也可将编码、信道、译码整体看成一个广义的信道。这个信道也存在错误，因此对它还可作进一步的纠错编译码。 对于有多次编码的系统，对各级编码，看成一个整体编码，就是级联码。 级联码的最初想法是为了进一步降低残余误码率（改善渐近性能），但事实上它同样可以提高较低信噪比下的性能。 这是由较好构造的短码进一步构造性能更好的长码（近随机码）的一种途径。 内码、外码和码距 当由两个编码串联起来构成一个级联码时 作为广义信道中的编码称为内码 以广义信道为信道的信道编码称为外码 由于内码译码结果不可避免地会产生突发错误。因此内外码之间一般都要有一层交织器。 常见的级联方式 卷积码为内码，R