卷积码的译码ppt课件

1、第八讲卷积码的译码回想 卷积码是对信息流进展编码的一种有记忆分组的编码方法 记忆有很多种，典型的为线性有限记忆和线性无限记忆 当记忆为线性时，等效于输入信息流与冲激呼应之间的卷积 可分别用FIR和IIR滤波器来描画 矩阵描画、树图描画和网格图表示卷积码的概率译码 概率译码：结合信道符号统计特性的译码方法 一种简单的译码方法：逐分支译码 在码树图中每向前走一步，在决议走哪一个分支时根据该分支子码与该时辰接纳子码之间的类似程度来判别逐分支译码举例 编码符号为1时发+1，编码符号为0时发-1 当接纳符号为：0.8, 0.7, -0.2, -0.3, 0.5, -0.3时，虽然第二次分支为两个负数，但

2、更象分支“1，因此判信息序列为110001101101100100100001101101101000000111111逐分支译码的局限 没有利用卷积码的记忆性 例：当接纳符号为：0.8, 0.7, -0.2, 0.1, 0.5, -0.3时，判信息序列为101 但从整体序列来看，更像110 因此不是最大似然序列译码001101101100100100001101101101000000111111译码准那么：对数似然度量 log P(R|C)=logiP(ri|ci)=ilog(p(ri|ci) 当在码树中沿正确途径行进时，对数度量的整体趋势呈线性变化。 当在码树中沿完全错误随机途径行进时，

3、对数度量的整体趋势也呈线性变化，但斜率要低于正确途径。对数似然度量图示 正确途径与随机途径度量时间度量时间正确途径与错误途径 由于信道干扰的缘由，错误途径并不总是比正确途径的度量低，但普通情况下沿错误途径走下去总会导致度量的下降度量时间错误路径正确路径部分错误 不过由于卷积码的记忆有限，可以会出现一条错误途径最终与正确途径会合的情况，这样就会出现一段部分错误度量时间两条路径在此有相同状态误码译码错误 当由于度量的起伏呵斥将部分错误的途径看成正确途径时，就发生误码。对译码算法的要求 能以很大约率发现当前走在错误途径上 能以很大约率回到正确途径 运算量和存贮量要适中费诺度量 为便于译码，要求正确途

4、径的度量变化斜率大于0，而错误途径的度量变化斜率要小于0，因此要对分支度量加以调整 同样也是为了不同长度的途径能进展比较 费诺度量：二进制输入的DMC信道：log(p(ri|ci)/p(ri)-Rc 部分错误与判别门限 对卷积码来说，普通比较容易出现的错误都是较小的码距，而较小码距的过失图案普通都是集中在一些序列段中，即由一些部分错误组成。序列译码就是要尽早发现这些部分错误，由于过了这些部分错误之后两个序列的内容就一样了，因以后面的斜率也是一样的。 部分错误在途径度量变化中的表达应是一段下垂后继续按正确斜率上升。因此要随时调整判别门限。费诺算法开始向前试探最佳节点大于门限？向前移动树的终点？首

5、次访问？门限提高降低门限结束向后观测大于门限？向后移动来自最坏节点？向前观察下一个最佳节点YesNoYesNoYesNoYesNoYesNo费诺算法的几种情形 在向前试探时，假设发现度量值大于当前门限，那么向前挪动到所试探的节点；假设这次试探是第一次，那么可将门限作一定的提高；假设不是第一次，阐明曾因门限太高而倒退过，因此不提高门限，以便后面的比较费诺算法的另一些情形 向前试探时，假设发现度量小于当前门限，阐明比试探节点还要坏的节点度量更不可以超越门限，因此在此节点上不用再向前试探下去，而应思索向回作反向试探。假设反向试探结果是也小于门限，阐明当前门限太高需求降低门限，再作向前试探；假设反向试

6、探结果大于门限，阐明反向试探节点度量门限前向试探节点，因此应思索从反向试探节点另一个方向衍生一个试探节点，因此要回到反向试探节点，以便向前察看下一个最正确节点。先找一个最正确节点大于门限，那么前进并提高门限再向前找一个最正确节点大于门限，那么前进并提高门限再向前找一个最正确节点小于门限堆栈算法 中心：存贮一组可以的途径，但每次只对当时以为的最正确途径进展延伸，然后再重新排序。 从码树图起始节点开场 将堆栈第一行中途径向各分支延伸，计算新度量 删去第一行原存贮内容 将延伸后的各途径在堆栈中重新排序，找出度量量大的途径放在第一行 假设第一行中的途径已达码树终点，那么终了，否那么回到步骤2堆栈算法的

7、本质 存贮一组可以途径 每次只需最可以的度量最大的途径可以繁衍，同时删去父途径 繁衍出的子途径与其它未繁衍的途径一同排序 堆栈满时最坏途径被丢弃序列译码的特点 运算量与信道质量有关 需求输入缓冲器，其长度也与信道质量有关，有溢出景象 计算量与约束长度无关维特比译码 卷积码的网格图描画：将外形转移图按时间展开，用于描画从第k时辰的编码器外形到第k+1时辰的编码外形的转移情况，以及在转移过程中的输出情况。有限外形编码的最大似然译码 当编码器的外形数有限时，不同编码途径必然会有会合的情况。例：一个信息长度为L的编码，一切可以途径数为2L个，而对于一个4外形码而言，任一时辰途径只能经过4个外形，因此大

8、量的途径当用外形转移来描画时是有重合的。 由于码的马氏特性，从某一时辰开场的后续编码只与该时辰的外形有关，而与之前如何到达该外形无关。分段译码与残留途径 一个长度为L的码，在时辰k分为两段，之前的称为A，之后的称为B。最大似然序列必存在于从k时辰的M个外形出发或在时辰k经过M个外形的的M*2L-k条途径之中。 而第k时辰到达每个外形都有2k/M条A途径，显然，从第k时辰外形S出发的最正确途径的前半段必然是到达该外形的2k/M条A途径中的最正确A途径。称此最正确A途径为第k时辰外形S的残留途径。推行到每时辰一段 因此在任一时辰，只需求思索M个外形的残留途径的延伸即可。 换句话说，就是每走一步，就

9、对到达每一外形的途径进展比较，只记下残留途径的有关信息输入及度量。 这样就可以保证后续序列的最大似然译码只与当前时辰各外形的残留途径有关QeNbJ8G5D1A-w*t$qYnVkSgPdMaI7F3C0z)v&s!pXmUiRfOcK9H6E2B+x(u%rZoWlThQeMbJ8G4D1A-w*t!qYnVjSgPdLaI6F3C0y)v&s#pXlUiRfNcK9H5E2A+x(u$rZoWkThQeMbJ7G4D1z-w*t!qYmVjSgOdLaI6F3B0y)v%s#pXlUiQfNcK8H5E2A+x*u$rZnWkThPeMaJ7G4C1z-w&t!pYm

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