Сверточное декодирование
output = lteConvolutionalDecode(input)output = lteConvolutionalDecode(input)input. Входные данные приняты, чтобы быть мягкими битными данными, которые были закодированы кусающим хвост сверточным кодом с продолжительностью ограничения 7, кодируя уровень 1/3, и восьмеричные полиномы G0 =133, G1 =171 и G2 =165. Поскольку код является кусанием хвоста, output будет 1/3 длины входа. Вектор входных данных принят, чтобы быть структурированным как три закодированных потока четности, конкатенированные мудрый блоком. Например, input является [D0 D1 D2], где D0, D1 и D2 являются отдельными потоками четности, следующими из исходного кодирования с отдельными полиномами G0, G1 и G2. Декодер использует мягкий алгоритм входа Viterbi без любого квантования.
Convolutionally декодируют мягкие биты.
Сгенерируйте случайные биты и convolutionally закодируйте их. QPSK модулирует закодированные биты и добавляет шум в полученные символы.
txBits = randi([0 1],1000,1);
codedData = lteConvolutionalEncode(txBits);
txSymbols = lteSymbolModulate(codedData,'QPSK');
noise = 0.5*complex(randn(size(txSymbols)),randn(size(txSymbols)));
rxSymbols = txSymbols + noise;
Покажите совокупность rxSymbols, установка txSymbols как ссылочная совокупность.
xylimits = [-2.5 2.5]; cdScope = comm.ConstellationDiagram('ReferenceConstellation',txSymbols,'XLimits',xylimits ,'YLimits',xylimits); cdScope(rxSymbols)
Демодулируйте шумные символы, чтобы получить мягкие биты. Convolutionally декодируют мягкие биты. Отобразите количество ошибочных битов.
softBits = lteSymbolDemodulate(rxSymbols,'QPSK','Soft'); rxBits = lteConvolutionalDecode(softBits); numberErrors = sum(rxBits ~= int8(txBits))
numberErrors =
0
lteBCHDecode | lteCQIDecode | lteCRCDecode | lteConvolutionalEncode | lteDCIDecode | lteRateRecoverConvolutional | lteTurboDecode