comm.APPDecoder
Декодируйте сверточный код при помощи метода APP
Описание
APPDecoder Система object™ выполняет декодирование по опыту вероятности (APP) сверточного кода.
Декодировать сверточный код при помощи метода APP:
Создайте
comm.APPDecoderобъект и набор его свойства.Вызовите объект с аргументами, как будто это была функция.
Чтобы узнать больше, как Системные объекты работают, смотрите то, Что Системные объекты?
Создание
Синтаксис
Описание
appDec = comm.APPDecoder создает Системный объект декодера APP, appDec, это декодирует сверточный код с помощью метода APP.
appDec = comm.APPDecoder( свойства наборов с помощью одной или нескольких пар "имя-значение". Например, Name,Value)comm.APPDecoder('Algorithm','True APP') конфигурирует Системный объект, appDec, реализовывать верный по опыту декодирование вероятности. Заключите каждое имя свойства в кавычки.
appDec = comm.APPDecoder(trellis, создает объект декодера APP, Name,Value)appDec, с набором свойств TrellisStructure к trellis.
Свойства
Использование
Описание
[ выполняет декодирование APP на последовательности LLRs входных битов энкодера, LUD,LCD] = appDec(LU,LC)LU, и последовательность LLRs закодированных битов, LC. Системный объект возвращает LUD и LCD. Эти выходные значения являются обновленными версиями LU и LC, соответственно, и получены на основе информации об энкодере.
LUD = appDec(LU,LC)LCD выведите отключенный. Отключить LCD выведите, установите свойство CodedBitLLROutputPort на 0 ложь).
Входные параметры
Выходные аргументы
Функции объекта
Чтобы использовать объектную функцию, задайте Системный объект как первый входной параметр. Например, чтобы выпустить системные ресурсы Системного объекта под названием obj, используйте этот синтаксис:
release(obj)
Примеры
Декодируйте сверточный код Используя декодер APP
Задайте шумовое отклонение и длину системы координат в битах. Создайте сверточный энкодер, модулятор PSK и Системные объекты канала AWGN.
noiseVar = 2e-1; frameLength = 300; convEncoder = comm.ConvolutionalEncoder('TerminationMethod','Truncated'); pskMod = comm.PSKModulator('BitInput',true,'PhaseOffset',0); awgnChan = comm.AWGNChannel('NoiseMethod','Variance', ... 'Variance',noiseVar);
Создайте сверточный декодер APP, демодулятор PSK и Системные объекты коэффициента ошибок.
appDecoder = comm.APPDecoder(... 'TrellisStructure',poly2trellis(7,[171 133]), ... 'Algorithm','True APP','CodedBitLLROutputPort',false); pskDemod = comm.PSKDemodulator('BitOutput',true,'PhaseOffset',0, ... 'DecisionMethod','Approximate log-likelihood ratio', ... 'Variance',noiseVar); errRate = comm.ErrorRate;
Передайте модулируемый поток битов convolutionally закодированных 8 PSK через канал AWGN. Демодулируйте полученный сигнал с помощью мягкого решения. Декодируйте демодулируемый сигнал с помощью декодера APP.
for counter = 1:5 data = randi([0 1],frameLength,1); encodedData = convEncoder(data); modSignal = pskMod(encodedData); receivedSignal = awgnChan(modSignal); demodSignal = pskDemod(receivedSignal); % The APP decoder assumes a polarization of the soft inputs that is % inverse to that of the demodulator soft outputs. Change the sign of % demodulated signal. receivedSoftBits = appDecoder(zeros(frameLength,1),-demodSignal); % Convert from soft-decision to hard-decision. receivedBits = double(receivedSoftBits > 0); % Count errors errorStats = errRate(data,receivedBits); end
Отобразите информацию о коэффициенте ошибок.
fprintf('Error rate = %f\nNumber of errors = %d\n', ... errorStats(1), errorStats(2))
Error rate = 0.000000 Number of errors = 0
Сверточные коды высокого показателя для турбокодирования
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 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']);
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 Системный объект реализует мягкий вход мягкий алгоритм декодирования выхода APP согласно [1] и [2].
'True APP' опция Algorithm свойство реализует декодирование APP согласно уравнениям 20-23 в разделе V из [1]. Получать скорость, 'Max*' и 'Max' значения Algorithm свойство аппроксимированные выражения как другими количествами. 'Max' опция использует макс. (ai) в качестве приближения. 'Max*' опция использует макс. (ai) плюс термин коррекции, данный выражением .
Установка Algorithm свойство к 'Max*' включает NumScalingBits свойство этого Системного объекта. Это свойство обозначает количество битов, которыми этот Системный объект масштабирует данные, которые это обрабатывает (умножает вход на 2NumScalingBits и делит предварительный выход на тот же фактор). Используйте это свойство постараться не терять точность во время расчетов.
Ссылки
[1] Бенедетто, S., Г. Монторси, Д. Дивсэлэр и Ф. Поллара. "Модуль Мягкого Входа Мягкого Выхода Максимума следующего (MAP), чтобы декодировать параллельные и последовательные каскадные коды". Лаборатория реактивного движения отчет о выполнении работ TDA, 42–127, (ноябрь 1996).
[2] Viterbi, A.J. “Интуитивное Выравнивание и Упрощенное внедрение Декодера MAP для Сверточных кодов”. Журнал IEEE на Выбранных областях в Коммуникациях 16, № 2 (февраль 1998): 260–64. https://doi.org/10.1109/49.661114.
[3] Бенедетто, S. и Г. Монторси. “Эффективность Непрерывных и Blockwise Декодируемые Турбокоды”. Коммуникационные Буквы IEEE 1, № 3 (май 1997): 77–79. https://doi.org/10.1109/4234.585802.