【通信仿真】基于matlab信道编码和交织【含Matlab源码 1685期】

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海神之光 发表于 2022/05/28 22:37:01 2022/05/28
【摘要】 一、获取代码方式(附实验题目说明) 获取代码方式1: 完整代码已上传我的资源:【通信仿真】基于matlab信道编码和交织【含Matlab源码 1685期】 获取代码方式2: 通过订阅紫极神光博客付费专...

一、获取代码方式(附实验题目说明)

获取代码方式1:
完整代码已上传我的资源:【通信仿真】基于matlab信道编码和交织【含Matlab源码 1685期】

获取代码方式2:
通过订阅紫极神光博客付费专栏,凭支付凭证,私信博主,可获得此代码。

备注:
订阅紫极神光博客付费专栏,可免费获得1份代码(有效期为订阅日起,三天内有效);

二、部分源代码

clear; close all; clc;   
  
EbN0=0:10;           %信噪比  
nsymbol=1000000;     %随机信号长度
M=2;
L=7;                 %约束长度 
k=log2(M);           %每个字符的bit数
tblen=6*L;           %维特比算法回溯长度
rate=1/2;            %1/2码率


trellis=poly2trellis(L,[133,171]);  %生成卷积码网格表
commcnv_plotnextstates(trellis.nextStates);%卷积码网格表可视化
data=randi([0,1],1,nsymbol);        %消息源
data1=convenc(data,trellis);        %卷积编码
tx=pskmod(data1,M);                 %2PSK调制

parfor i=1:length(EbN0)
    snrdB = EbN0(i) + 10*log10(k*rate);                            %SNR与Eb/N0的转换
    rx=awgn(tx,snrdB,'measured');
    data_out=pskdemod(rx,M);                                       %2PSK解调
    hard=vitdec(data_out,trellis,tblen,'cont','hard');             %硬判决,硬判决使用的汉明距离丢失了更多信息
    soft=vitdec(real(rx),trellis,tblen,'cont','unquant');          %软判决,使用几何距离
  
end
%维特比算法类似于寻求最短路径
errbN=berawgn(EbN0,'psk',2,'nodiff');                              %不使用卷积码的2PSK误码率

figure()
semilogy(EbN0,errbH,'-*');hold on;
semilogy(EbN0,errbS,'-x');hold on;
semilogy(EbN0,errbN,'-');
legend('硬判决译码误码率','软判决译码误码率','不使用卷积码误码率');
title('BPSK调制在AWGN信道下卷积码的性能');
grid on
xlabel('Eb/N0');ylabel('BER');

function commcnv_plotnextstates(nextStates)
% Utility function to display nextStates matrix for Convolutional Encoder
% with Uncoded Bits and Feedback example. To open the model, type
% commcnvencoder.

%   Copyright 2003-2011 The MathWorks, Inc.
%   $Revision: 1.1.6.2 $  $Date: 2011/12/11 07:38:29 $

%-- Create a new figure to plot NextStates
figure;

%-- Declare and initialize intermediate variables
[numStates,numIn] = size(nextStates); 
yplot = NaN*ones(3*numIn,numStates);
yplot([1:3:end],:) = ones(numIn,1)*[0:numStates-1];
yplot([2:3:end],:) = nextStates';
xplot = repmat([1 numStates NaN]',numIn,numStates);

%-- Plot NextStates matrix
plot(xplot,yplot,'o-','MarkerSize',6,'MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','k');
grid on; 
title('Plot of {\itNextStates} Matrix');
xlabel('State Transition');                      
set(gca,'yTick',[0:numStates-1],'YDir','Reverse',... 
    'YTickLabel',...
[dec2base([0:numStates-1],2) repmat('/',numStates,1) dec2base([0:numStates-1],8)], ...
    'YLim', [-1 numStates], 'Xlim',[0 numStates+1],'xTick',[1 numStates], ...
    'xTickLabel','N|N+1','Position',[.11 .1 .78 .8]);
ylabel('Initial State (Binary/Octal representation)',...
    'HorizontalAlignment','center','VerticalAlignment','Bottom');

  
 
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三、运行结果

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 沈再阳.精通MATLAB信号处理[M].清华大学出版社,2015.
[2]高宝建,彭进业,王琳,潘建寿.信号与系统——使用MATLAB分析与实现[M].清华大学出版社,2020.
[3]王文光,魏少明,任欣.信号处理与系统分析的MATLAB实现[M].电子工业出版社,2018.

文章来源: qq912100926.blog.csdn.net,作者:海神之光,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:qq912100926.blog.csdn.net/article/details/122658999

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