convenc
卷积编码二进制数据
语法
代码= convc (msg，格子)
代码= convc (msg,trellis,puncpat)
代码= convc (msg，格子，…，init_state)
[code,final_state] = conc(…)
描述
代码= convc (msg，格子)编码二进制向量味精使用卷积编码器，其MATLAB网格结构为格子．有关MATLAB网格结构的详细信息，请参见卷积码的网格描述．中的每个符号味精由log2 (trellis.numInputSymbols)位。向量味精包含一个或多个符号。输出向量代码包含一个或多个符号，每个符号由log2 (trellis.numOutputSymbols)位。
代码= convc (msg,trellis,puncpat)与上面的语法相同，只是它指定了一个穿刺模式，puncpat，以允许更高速率的编码。puncpat一定是向量1年代和0S，即0S表示被刺穿的部分。puncpat长度必须至少为log2 (trellis.numOutputSymbols)位。
代码= convc (msg，格子，…，init_state)允许编码器寄存器在指定的状态下启动init_state．init_state之间的整数0而且trellis.numStates-1并且必须是最后一个输入参数。
[code,final_state] = conc(…)编码输入消息并返回编码器的状态final_state．final_state格式与init_state．
例子
创建卷积码
使用2/3卷积码编码5个2位符号。
数据= randi([0 1]，10,1);Trellis1 = poly2trellis([5 4]，[23 35 0;0 5 13]);Code1 = convc (data,poly2trellis([5 4]，[23 35 0;0 5 13]));
验证编码输出是15位，是输入序列长度的3/2倍，数据．
长度(code1)
Ans = 15
显式定义编码器的网格结构，然后使用convenc编码10个1位符号。
Trellis2 = struct(“numInputSymbols”2,“numOutputSymbols”4.．.“numStates”4“nextStates”，[0 2;0 2;1 3;1 3]，.．.“输出”，[0 3;1 2;3 0;2 1]);Code2 = conc (randi([0 1]，10,1)，trellis2);
调用时使用final和initial state参数convenc．编码部分数据，记录最终状态，供以后使用。
[code3,fstate] = conc (data(1:6)，trellis1);
编码剩下的数据,使用fstate作为输入参数。
Code4 = convc (data(7:10)，trellis1,fstate);
验证[code3;code4]匹配code1．
isequal (code1 [code3;code4])
ans =逻辑1
1/2前馈卷积编码器的网格结构
为速率为1/2的前馈卷积码创建一个网格结构，并使用它来编码和解码随机比特流。
创建一个网格，其中约束长度为7，代码生成器指定为多项式字符向量的单元格数组。
格子= poly2trellis(7，{1 + x^3 + x^4 + x^5 + x^6'，.．.1 + x + x^3 + x^4 + x^6'})
格子=带字段的结构:numInputSymbols: 2 numOutputSymbols: 4 numStates: 64 nextStates: [64x2 double] outputs: [64x2 double]
生成随机二进制数据，对数据进行卷积编码，并使用Viterbi算法解码数据。
数据= randi([0 1]，70,1);codedData = convc(数据，格子);decodedData = vitdec(codedData，格子，34，“trunc”，“硬”）;
验证已解码的数据中没有误码。
decodedData biterr(数据)
Ans = 0
硬决策和软决策维特比解码的误码率估计
AWGN中硬决策和软决策维特比译码器误码率性能评估。将性能与未编码的64-QAM链路进行比较。
设置仿真参数。
清晰;关闭所有rng默认的M = 64;调制阶数k = log2(M);每个符号的比特数%EbNoVec = (4:10)';% Eb/No值(dB)numSymPerFrame = 1000;每帧QAM符号的百分比
初始化BER结果向量。
berEstSoft = 0(大小(EbNoVec));berEstHard = 0 (size(EbNoVec));
设置栅格结构和回溯长度为速率1/2，约束长度7，卷积码。
格子= poly2trellis(7，[171 133]);TBL = 32;速率= 1/2;
主处理循环执行以下步骤:
生成二进制数据。
卷积编码数据。
对数据符号应用QAM调制。指定传输信号的单位平均功率。
将调制信号通过AWGN信道传递。
使用硬决策和近似LLR方法解调接收信号。指定接收信号的单位平均功率。
维特比解码信号使用硬和非量化的方法。
计算误码数。
的而循环继续处理数据，直到遇到100个错误或传输1e7位。
为n = 1:长度(EbNoVec)将Eb/No转换为信噪比snrdB = EbNoVec(n) + 10*log10(k*rate);单位平均信号功率的噪声方差计算。noiseVar = 10.^(-snrdB/10);重置错误和位计数器[numErrsSoft,numErrsHard,numBits] = deal(0);而numErrsSoft < 100 && numBits < 1e7生成二进制数据并转换为符号dataIn = randi([0 1]，numSymPerFrame*k,1);%卷积编码数据dataEnc = convc (dataIn，格子);% QAM调制txSig = qammod(dataEnc,M，“InputType”，“一点”，“UnitAveragePower”,真正的);%通过AWGN通道rxSig = awgn(txSig,snrdB，“测量”）;使用硬判定(位)和对噪声信号进行解调%软决策(近似LLR)接近。rxDataHard = qamdemod(rxSig,M，“OutputType”，“一点”，“UnitAveragePower”,真正的);rxDataSoft = qamdemod(rxSig,M，“OutputType”，“approxllr”，.．.“UnitAveragePower”,真的,“NoiseVariance”, noiseVar);维特比解码解调数据dataHard = vitdec(rxDataHard,trellis,tbl，“合同”，“硬”）;dataSoft = vitdec(rxDataSoft,trellis,tbl，“合同”，“unquant”）;计算帧中的误码数。调整%解码延迟，它等于回溯深度。numErrsInFrameHard = biterr(dataIn(1:end-tbl)，dataHard(tbl+1:end));numErrsInFrameSoft = biterr(dataIn(1:end-tbl)，dataSoft(tbl+1:end));增加错误计数器和比特计数器numErrsHard = numbershard + numErrsInFrameHard;numErrsSoft = numErrsSoft + numErrsInFrameSoft;numBits = numBits + numSymPerFrame*k;结束估计两种方法的误码率berEstSoft(n) = numErrsSoft/numBits;berEstHard(n) = numErrsHard/numBits;结束
绘制估计的软硬误码率数据。绘制一个未编码的64-QAM信道的理论性能。
semilogy (EbNoVec [berEstSoft berEstHard),“- *”)举行在semilogy (EbNoVec berawgn (EbNoVec“qam”传说,M)) (“软”，“硬”，的未编码的，“位置”，“最佳”grid xlabel(“Eb /不(dB)”) ylabel (“误码率”）
正如预期的那样，软决策解码产生了最好的结果。
例子
对于一些常用的穿刺模式的特定速率和多项式，请参阅最后三篇参考文献。
参考文献
G. C. Jr.克拉克和J.比布凯恩。，Error-Correction Coding for Digital Communications, New York, Plenum Press, 1981.
[2] Gitlin, Richard D.， Jeremiah F. Hayes，和Stephen B. Weinstein，数据通信原则，纽约，全会，1992。
[3] Yasuda, Y.等人，“用于软决策Viterbi解码的高速率刺穿卷积码”，IEEE通讯汇刊，COM-32卷，第3期，315-319页，1984年3月。
[4] Haccoun, D.和G. Begin，“用于Viterbi和顺序解码的高速率刺穿卷积码”，IEEE通讯汇刊，第37卷，第11号，1113-1125页，1989年11月。
开始，G.，等等。，“Further results on high-rate punctured convolutional codes for Viterbi and sequential decoding,” IEEE Transactions on Communications, vol. 38, No. 11, pp 1922–1928, Nov. 1990.
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