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内容介绍服务器托管网
在现代通信系统中,卷积码编解码是一种重要的错误控制技术。它被广泛应用于无线通信、卫星通信和数字电视等领域。卷积码通过在发送端对数据进行编码,然后在接收端对接收到的码字进行解码,来提高通信系统的可靠性和容错能力。在本篇博文中,我们将深入探讨卷积码编解码的仿真过程。
卷积码编码的基本原理是通过将输入数据与一个或多个滑动窗口的系数进行异或运算,生成输出码字。这些系数被称为卷积码器的权重。卷积码的编码过程可以用一个状态机来表示,其中每个状态对应一个输出码字。编码器的状态转移是根据输入数据和当前状态来确定的。卷积码的解码过程则是通过使用一个解码器来尝试恢复发送端发送的原始数据。
卷积码的主要特点是具有较高的编码效率和较好的纠错性能。它可以在相对较低的信噪比下实现接近信道容量的传输效果。卷积码的解码过程比较复杂,通常使用最大似然译码算法或迭代译码算法来实现。这些算法需要对码字进行反向传播,并通过计算码字的概率分布来确定最可能的原始数据。
为了进行卷积码编解码的仿真,我们需要使用一些工具和技术。首先,我们需要选择一个合适的编程语言来实现仿真算法。常用的选择包括MATLAB、Python和C++等。其次,我们需要定义卷积码的参数,如编码率、约束长度和生成多项式等。然后,我们可以使用编程语言中的矩阵运算和逻辑运算来实现卷积码编解码的算法。最后,我们可以通过生成一些测试数据,并对编码器和解码器进行仿真来评估系统的性能。
在进行卷积码编解码仿真时,我们可以考虑以下几个方面。首先,我们可以通过改变编码率和约束长度来研究不同参数对系统性能的影响。其次,我们可以引入不同的信道模型和信噪比水平,以评估系统在不同环境下的性能。此外,我们还可以比较不同的解码算法,并研究它们的性能差异。
卷积码编解码仿真不仅可以帮助我们理解卷积码的基本原理和性能特点,还可以指导实际通信系统的设计和优化。通过仿真,我们可以评估系统在不同条件下的性能,并提出改进方案。此外,仿真还可以用于教学和研究目的,帮助学生和研究人员更好地理解卷积码编解码的原理和应用。
总结起来,卷积码编解码是一种重要的错误控制技术,广泛应用于现代通信系统中。通过仿真,我们可以深入研究卷积码的编解码过程和性能特点。这有助于我们理解卷积码的原理,并指导实际系统的设计和优化。卷积码编解码仿真是通信工程领域中的一个重要研究方向,希望本篇博文能为读者提供一些有用的信息和思路。
部分代码
function [K, M, nu, n, k, coderate, StateTableDecimal]=getcodeparameters(Gpoly)
% [K, M, nu, n, k, coderate, StateTable]=getcodeparameters(Gpoly,)
% for hard decision decoding
%
% Gpoly : matrix containing code generator polynomials in octal format
%
% K constraint length of the code
% M maximum No of shift register (per input bits)
% k number of bits in into encoder
% n number of bits out of encoder
% coderate=k/n
% StateTable State Table of code (decimal format)
% State is composed of the following
% 1st columm: input bits
% 2nd column: current state
% 3rd column: next state
% 4th column: output bits
% (c) Dr Boris Gremont,2007
%=======================服务器托管网========================================
% Find code rate and constraint length K of code
% constraint length refers to the maximum number of input bits
% that can affect the output of the encoder
%===============================================================
[k,n]=size(Gpoly); % k No of bits in
% n No of bits out
coderate=k./n;
Gmax=Gpoly(Gpoly==max(max(Gpoly)));
NoBits=length(oct2bin(Gmax(1)));
K=zeros(k,1);
for i=1:k, % for each row of Gpoly
firstbit=999;
lastbit=0;
for j=1:n %for each colum of Gpoly
if Gpoly(i,j)~=0,
binval=oct2bin(Gpoly(i,j));
else
binval=zeros(1,NoBits);
end
I=find(binval==1);
if isempty(I)==0, % if non-zero
bitstart=I(1);
if bitstartlastbit,
lastbit=bitstop;
end
end
end
K(i)=lastbit-firstbit+1;
end
% Max No of input shift registers needed for each input bit
M=K-1;
%===============================================================
% Build the trellis for this code
%===============================================================
NoOfStates=2.^(sum(M));
NoOfBitsPerState=log2(NoOfStates);
NoInputSymbols=2.^k;
NoOfOutputSymbols=2.^n;
nu=max(M);
% Note:
% first k bits are input bits
% next NoOfBitsPerState are state bits
% StateTable has NoOfStates.*NoInputSymbols entries
NoOfEntriesInStateTable=NoOfStates.*NoInputSymbols;
StateTable=[];
BitInputs=[];
startcols=cumsum(M)-M+1;
endcols=cumsum(M);
% endcolumns-startcolumns+1 %must be equal to M
for i=0:NoOfEntriesInStateTable-1,
InputBits=deci2bin(i,log2(NoOfEntriesInStateTable));
CurrentStates=InputBits(k+1:end);
NextStates=zeros(1,sum(M));
for j=1:length(M),
StateSize=M(j);
NextStates(startcols(j):endcols(j))=[InputBits(j) CurrentStates(startcols(j):endcols(j)-1)];
end
StateTable=[StateTable; InputBits NextStates];
end
% StateTable % uncomment to see state table in binary format
% Transform State Table into decimal format
[A,B]=size(StateTable);
StateTableDecimal=zeros(A,1+(B-k)./NoOfBitsPerState);
for i=1:A,
StateTableDecimal(i,1)=bin2deci(StateTable(i,1:k));
end
for i=1:A,
for j=1:(B-k)./NoOfBitsPerState,
StateTableDecimal(i,j+1)= bin2deci(StateTable(i,k+1+(j-1).*sum(M):k+j.*sum(M)));
end
end
names=['bits CurrentState NextState'];
%StateTableDecimal;
% Get the outputs codebits in binary format
% The following is for hard decision
c=zeros(A,n); % codebits
for i=1:A, % for each row in state table
for i1=1:n,
y=0;
for j=1:k, % for eachinput bit
x=[StateTable(i,j) StateTable(i,(startcols(j):endcols(j))+k)]; % get input bits
%get polynomial
g=oct2bin(Gpoly(j,i1)); % to to be replaced by n in a for 1:n inner loop
g=g(1:1+M(j));
y=rem(y+rem(sum(x.*g),2),2);
end
c(i,i1)=y;
end
end
%outputs codebits in decimal format
c_deci=zeros(A,1);
for i=1:A,
c_deci(i)=bin2deci(c(i,:));
end
StateTableDecimal=[StateTableDecimal c_deci];
⛳️ 运行结果
参考文献
[1] 曹亚陆.基于Matlab的卷积码译码器的设计与仿真[J].硅谷, 2011(15):1.DOI:10.3969/j.issn.1671-7597.2011.15.030.
[2] 吴亚婷.卷积码编译码的Matlab仿真及其性能研究[J].电脑知识与技术, 2010.DOI:JournalArticle/5af5bd69c095d718d8289d77.
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生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
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