comm.ConvolutionalEncoder

Сверточное кодирование двоичных данных

Описание

ConvolutionalEncoder объект кодирует последовательность векторов двоичного входа, чтобы произвести последовательность векторов двоичного выхода.

convolutionally кодировать двоичное сообщение:

Задайте и настройте свой сверточный объект энкодера. Смотрите Конструкцию.
Вызовите step закодировать последовательность векторов двоичного входа, чтобы произвести последовательность векторов двоичного выхода согласно свойствам comm.ConvolutionalEncoder. Поведение step характерно для каждого объекта в тулбоксе.

Примечание

Запуск в R2016b, вместо того, чтобы использовать step метод, чтобы выполнить операцию, заданную Системой object™, можно вызвать объект с аргументами, как будто это была функция. Например, y = step(obj,x) и y = obj(x) выполните эквивалентные операции.

Конструкция

H = comm.ConvolutionalEncoder создает Системный объект, H, то, что сверточные кодирования двоичных данных.

H = comm.ConvolutionalEncoder(Name,Value) создает сверточный объект энкодера, H, с каждым заданным набором свойств к заданному значению. Можно задать дополнительные аргументы пары "имя-значение" в любом порядке как (Name1, Value1..., NameN, ValueN).

H = comm.ConvolutionalEncoder(TRELLIS,Name,Value) создает сверточный объект энкодера, H Этот объект имеет TrellisStructure набор свойств к TRELLIS, и другой заданный набор свойств к заданным значениям.

Свойства

`TrellisStructure`	Структура решетки сверточного кода Задайте решетку как структуру MATLAB, которая содержит описание решетки сверточного кода. Используйте `istrellis` функционируйте, чтобы проверять, является ли структура допустимой структурой решетки. Значением по умолчанию является результат `poly2trellis(7, [171 133])`.
`TerminationMethod`	Метод завершения закодированной системы координат Задайте, как закодированная система координат отключена как один из `Continuous` \| `Truncated` \| `Terminated`. Значением по умолчанию является `Continuous`. Когда вы устанавливаете это свойство на `Continuous`, объект сохраняет состояния энкодера в конце каждого входного вектора для использования со следующим входным вектором. Когда вы устанавливаете это свойство на `Truncated`, объект обрабатывает каждый входной вектор независимо. Состояния энкодера сбрасываются в начале каждого входного вектора. Если вы устанавливаете `InitialStateInputPort` свойство к `false`, объект сбрасывает свои состояния ко все-нулевому состоянию. Если вы устанавливаете `InitialStateInputPort` свойство к `true`, объект сбрасывает состояния к значениям, вы задаете в начальных состояниях `step` метод вводится. Когда вы устанавливаете это свойство на `Terminated`, объект обрабатывает каждый входной вектор независимо. Для каждого входного вектора объект использует дополнительные биты, чтобы установить состояния энкодера на все-нулевые состояния в конце вектора. Для уровня K/N код, метод step выводит вектор с длиной $N \times \frac{(L + S)}{K}$ , где S = constraintLength –1 (или, в случае нескольких продолжительностей ограничения, S = сумма (constraintLength (i) –1)). L является длиной входа к `step` метод.
`ResetInputPort`	Включите вход сброса энкодера Установите это свойство на `true` включить дополнительный вход к `step` метод. Значением по умолчанию является `false`. Когда этот дополнительный вход сброса является ненулевым значением, внутренними состояниями сброса энкодера к их начальным условиям. Это свойство применяется, когда вы устанавливаете `TerminationMethod` свойство к `Continuous`.
`DelayedResetAction`	Задержите выходной сброс Установите это свойство на `true` задержать сброс объектного выхода. Значением по умолчанию является `false`. Когда вы устанавливаете это свойство на `true`, сброс внутренних состояний энкодера происходит после того, как объект вычисляет закодированные данные. Когда вы устанавливаете это свойство на `false`, сброс внутренних состояний энкодера происходит, прежде чем объект вычисляет закодированные данные. Это свойство применяется, когда вы устанавливаете `ResetInputPort` свойство к `true`.
`InitialStateInputPort`	Включите вход начального состояния Установите это свойство на `true` включить `step` вход метода, который позволяет спецификацию начального состояния энкодера для каждого входного вектора. Значением по умолчанию является `false`. Это свойство применяется, когда вы устанавливаете `TerminationMethod` свойство к `Truncated`.
`FinalStateOutputPort`	Включите конечному состоянию выход Установите это свойство на true, чтобы получить конечное состояние энкодера через `step` метод выводится. Значением по умолчанию является `false`. Это свойство применяется, когда вы устанавливаете `TerminationMethod` свойство к `Continuous` или `Truncated`.
`PuncturePatternSource`	Источник шаблона прокола Задайте источник шаблона прокола как один из `None` \| `Property`. Значением по умолчанию является `None`. Когда вы устанавливаете это свойство на `None` объект не применяет прокалывание. Когда вы устанавливаете это свойство на `Property`, объект прокалывает код. Это прокалывание основано на векторе шаблона прокола, который вы задаете в `PuncturePattern` свойство. Это свойство применяется, когда вы устанавливаете `TerminationMethod` свойство к `Continuous` или `Truncated`.
`PuncturePattern`	Проколите вектор шаблона Укажите, что шаблон прокола раньше прокалывал закодированные данные как вектор-столбец. Значением по умолчанию является `[1; 1; 0; 1; 0; 1]`. Вектор содержит `1`s и `0`s, где `0` указывает на проколотый, или исключенный, биты. Это свойство применяется, когда вы устанавливаете `TerminationMethod` свойство к `Continuous` или `Truncated` и `PuncturePatternSource` свойство к `Property`.

Методы

шаг	Сверточное кодирование двоичных данных

Характерный для всех системных объектов
`release`	Позвольте изменения значения свойства Системного объекта
`reset`	Сбросьте внутренние состояния Системного объекта

Примеры

свернуть все

Закодируйте и декодируйте 8-DPSK модулируемые данные

Скрипт Open Live Script

Передайте модулируемый поток битов convolutionally закодированного 8-DPSK через канал AWGN. Затем демодулируйте и декодируйте использование Декодера Витерби.

Создайте необходимые Системные объекты.

hConEnc = comm.ConvolutionalEncoder;
hMod = comm.DPSKModulator('BitInput',true);
hChan = comm.AWGNChannel('NoiseMethod', ...
    'Signal to noise ratio (SNR)',...
    'SNR',10);
hDemod = comm.DPSKDemodulator('BitOutput',true);
hDec = comm.ViterbiDecoder('InputFormat','Hard');
hError = comm.ErrorRate('ComputationDelay',3,'ReceiveDelay', 34);

Обработайте данные с помощью следующих шагов:

Сгенерируйте случайные биты
Convolutionally кодируют данные
Примените модуляцию DPSK
Передайте модулируемый сигнал через AWGN
Демодулируйте сигнал с шумом
Декодируйте данные с помощью алгоритма Viterbi
Соберите ошибочные статистические данные

for counter = 1:20
    data = randi([0 1],30,1);
    encodedData = step(hConEnc, data);
    modSignal = step(hMod, encodedData);
    receivedSignal = step(hChan, modSignal);
    demodSignal = step(hDemod, receivedSignal);
    receivedBits = step(hDec, demodSignal);
    errors = step(hError, data, receivedBits);
end

Отобразите количество ошибок.

errors(2)

ans = 3

Сверточное кодирование и Viterbi, декодирующий с матрицей шаблона прокола

Скрипт Open Live Script

Закодируйте и декодируйте последовательность битов с помощью сверточного энкодера и Декодера Витерби с заданным шаблоном прокола. Проверьте, что биты ввода и вывода идентичны

Задайте матрицу шаблона прокола и измените ее в векторную форму для использования с объектами Энкодера и Декодера.

pPatternMat = [1 0 1;1 1 0];
pPatternVec = reshape(pPatternMat,6,1);

Создайте сверточный энкодер и Декодер Витерби, в котором шаблон прокола задан pPatternVec.

ENC = comm.ConvolutionalEncoder(...
    'PuncturePatternSource','Property', ...
    'PuncturePattern',pPatternVec);

DEC = comm.ViterbiDecoder('InputFormat','Hard', ...
    'PuncturePatternSource','Property',...
    'PuncturePattern',pPatternVec);

Создайте коэффициент ошибок, отвечают соответствующим, получают задержку.

ERR = comm.ErrorRate('ReceiveDelay',DEC.TracebackDepth);

Закодируйте и декодируйте последовательность случайных битов.

dataIn = randi([0 1],600,1);

dataEncoded = step(ENC,dataIn);

dataOut = step(DEC,dataEncoded);

Проверьте, что нет никаких ошибок в выходных данных.

errStats = step(ERR,dataIn,dataOut);
errStats(2)

ans = 0

Сверточные коды высокого показателя для турбокодирования

Скрипт Open Live Script

Конкатенированные сверточные коды предлагают высокую надежность и получили в выдающемся положении и использовании как турбокоды. comm.TurboEncoder и comm.TurboDecoder Системные объекты поддерживают уровень 1/n сверточные коды только. Этот пример показывает параллельную конкатенацию двух уровней 2/3 сверточные коды, чтобы достигнуть эффективного уровня 1/3 турбокод при помощи comm.ConvolutionalEncoder и comm.APPDecoder Системные объекты.

Системные параметры

blkLength = 1024;          % Block length
EbNo = 0:5;                % Eb/No values to loop over
numIter = 3;               % Number of decoding iterations
maxNumBlks = 1e2;          % maximum number of blocks per Eb/No value

Сверточные Параметры Энкодера/Декодера

trellis = poly2trellis([5 4],[23 35 0; 0 5 13]);
k = log2(trellis.numInputSymbols);      % number of input bits
n = log2(trellis.numOutputSymbols);     % number of output bits
intrIndices = randperm(blkLength/k)';   % Random interleaving
decAlg = 'True App';                    % Decoding algorithm
modOrder = 2;                           % PSK-modulation order

Инициализируйте системные объекты

Инициализируйте объект Systems для сверточного кодирования, Декодирования APP, модуляции BPSK и демодуляции, канала AGWN и расчета коэффициента ошибок. Демодуляция вывела мягкие биты с помощью метода отношения логарифмической правдоподобности.

cEnc1 = comm.ConvolutionalEncoder('TrellisStructure',...
        trellis,'TerminationMethod','Truncated');
cEnc2 = comm.ConvolutionalEncoder('TrellisStructure',...
        trellis,'TerminationMethod','Truncated');
cAPPDec1 = comm.APPDecoder('TrellisStructure',trellis,...
            'TerminationMethod','Truncated','Algorithm',decAlg);
cAPPDec2 = comm.APPDecoder('TrellisStructure',trellis,...
            'TerminationMethod','Truncated','Algorithm',decAlg);

bpskMod = comm.BPSKModulator;
bpskDemod = comm.BPSKDemodulator('DecisionMethod','Log-likelihood ratio', ...
    'VarianceSource','Input port');

awgnChan = comm.AWGNChannel('NoiseMethod','Variance', ...
    'VarianceSource','Input port');

bitError = comm.ErrorRate; % BER measurement

Структурируйте цикл обработки

Цикл через область значений $E_{b} / N_{0}$ значения, чтобы сгенерировать результаты для эффективности BER. helperTurboEnc и helperTurboDec функции помощника выполняют турбо кодирование и декодирование.

ber = zeros(length(EbNo),1); 
bitsPerSymbol = log2(modOrder);
turboEncRate = k/(2*n);

for ebNoIdx = 1:length(EbNo)
    % Calculate the noise variance from EbNo
    EsNo = EbNo(ebNoIdx) + 10*log10(bitsPerSymbol);
    SNRdB = EsNo + 10*log10(turboEncRate); % Account for code rate
    noiseVar = 10^(-SNRdB/10);

    for  numBlks = 1:maxNumBlks 
        % Generate binary data
        data = randi([0 1],blkLength,1);

        % Turbo encode the data
        [encodedData,outIndices] = helperTurboEnc(data,cEnc1,cEnc2, ...
            trellis,blkLength,intrIndices);

        % Modulate the encoded data
        modSignal = bpskMod(encodedData);

        % Pass the modulated signal through an AWGN channel
        receivedSignal = awgnChan(modSignal,noiseVar);

        % Demodulate the noisy signal using LLR to output soft bits
        demodSignal = bpskDemod(receivedSignal,noiseVar);

        % Turbo decode the demodulated data
        receivedBits = helperTurboDec(-demodSignal,cAPPDec1,cAPPDec2, ...
            trellis,blkLength,intrIndices,outIndices,numIter); 
        
        % Calculate the error statistics
        errorStats = bitError(data,receivedBits);        
    end
    
    ber(ebNoIdx) = errorStats(1);
    reset(bitError);
end

Отображение результатов

В то время как практические беспроводные системы, такие как LTE и CCSDS, задают основу rate-1/n сверточные коды для турбокодов, результаты показывают, что использование более высоких сверточных кодов уровня как турбокоды жизнеспособно.

figure; 
semilogy(EbNo, ber, '*-');
grid on; 
xlabel('E_b/N_0 (dB)'); 
ylabel('BER'); 
title('High Rate Convolutional Codes for Turbo Coding'); 
legend(['N = ' num2str(blkLength) ', ' num2str(numIter) ' iterations']);

Figure contains an axes. The axes with title High Rate Convolutional Codes for Turbo Coding contains an object of type line. This object represents N = 1024, 3 iterations.

Функции помощника

function [yEnc,outIndices] = helperTurboEnc(data,hCEnc1,hCEnc2,trellis,blkLength,intrIndices)
% Turbo encoding using two parallel convolutional encoders.
% No tail bits handling and assumes no output stream puncturing.

    % Trellis parameters
    k = log2(trellis.numInputSymbols);
    n = log2(trellis.numOutputSymbols);
    cLen = blkLength*n/k;

    punctrVec = [0;0;0;0;0;0];      % assumes all streams are output
    N = length(find(punctrVec==0));

    % Encode random data bits
    y1 = step(hCEnc1, data);
    y2 = step(hCEnc2, reshape(intrlv(reshape(data, k, [])',intrIndices)', [], 1));
    y1D = reshape(y1(1:cLen), n, []);
    y2D = reshape(y2(1:cLen), n, []);
    yDTemp = [y1D; y2D];
    y = yDTemp(:);

    % Generate output indices vector using puncturing vector
    idx = 0 : 2*n : (blkLength - 1)*2*(n/k);
    punctrVecIdx = find(punctrVec==0);
    dIdx = repmat(idx, N, 1) + punctrVecIdx;
    outIndices = dIdx(:);
    yEnc = y(outIndices);
end

function yDec = helperTurboDec(yEnc,cAPPDec1,cAPPDec2,trellis,blkLength,intrIndices,inIndices,numIter)
% Turbo decoding using two a-posteriori probability (APP) decoders

    % Trellis parameters
    k = log2(trellis.numInputSymbols);
    n = log2(trellis.numOutputSymbols);
    rCodLen = 2*(n/k)*blkLength;
    typeyEnc = class(yEnc);

    % Re-order encoded bits according to outIndices
    x = zeros(rCodLen, 1);
    x(inIndices) = yEnc;

    % Generate output of first encoder
    yD = reshape(x(1:rCodLen), 2*n, []);
    lc1D = yD(1:n, :);
    Lc1_in = lc1D(:);

    % Generate output of second encoder
    lc2D   = yD(n+1:2*n, :);
    Lc2_in = lc2D(:);

    % Initialize unencoded data input
    Lu1_in = zeros(blkLength, 1, typeyEnc);

    % Turbo Decode
    out1 = zeros(blkLength/k, k, typeyEnc);
    for iterIdx = 1 : numIter
        [Lu1_out, ~] = step(cAPPDec1, Lu1_in, Lc1_in);
        tmp = Lu1_out(1:blkLength);
        Lu2_in = reshape(tmp, k, [])';
        [Lu2_out, ~] = step(cAPPDec2, ...
            reshape(Lu2_in(intrIndices, :)', [], 1), Lc2_in);
        out1(intrIndices, :) = reshape(Lu2_out(1:blkLength), k, [])';
        Lu1_in = reshape(out1', [], 1);
    end
    % Calculate llr and decoded bits for the final iteration
    llr = reshape(out1', [], 1) + Lu1_out(1:blkLength);
    yDec = cast((llr>=0), typeyEnc);
end

Алгоритмы

Этот объект реализует алгоритм, входные параметры и выходные параметры, описанные на странице с описанием блока Convolutional Encoder. Свойства объектов соответствуют параметрам блоков, кроме:

Режим работы параметры блоков Reset on nonzero input via port соответствует ResetInputPort свойство.

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Указания и ограничения по применению:

Смотрите системные объекты в Генерации кода MATLAB (MATLAB Coder).

Представленный в R2012a

Документация

comm.ConvolutionalEncoder

Описание

Конструкция

Свойства

Методы

Примеры

Закодируйте и декодируйте 8-DPSK модулируемые данные

Сверточное кодирование и Viterbi, декодирующий с матрицей шаблона прокола

Сверточные коды высокого показателя для турбокодирования

Алгоритмы

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Смотрите также

Документация Communications Toolbox

Поддержка

Документация

comm.ConvolutionalEncoder

Описание

Конструкция

Свойства

Методы

Примеры

Закодируйте и декодируйте 8-DPSK модулируемые данные

Сверточное кодирование и Viterbi, декодирующий с матрицей шаблона прокола

Сверточные коды высокого показателя для турбокодирования

Алгоритмы

Расширенные возможности

Генерация кода C/C++ Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.

Смотрите также

Документация Communications Toolbox

Поддержка

Генерация кода C/C++
Генерация кода C и C++ с помощью MATLAB® Coder™.