m常用信道编译码算法matlab对比仿真,包括RS,BCH,turbo,LDPC以及RSBCH级联等

简介: m常用信道编译码算法matlab对比仿真,包括RS,BCH,turbo,LDPC以及RSBCH级联等

1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:

image.png
08ce37b5d11486ba202f2b603e858dab_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg

2.算法涉及理论知识概要
编码和解码是数字通信系统中的关键技术,用于提高数据传输的可靠性。RS码(Reed-Solomon码)、BCH码(Bose-Chaudhuri-Hocquenghem码)、Turbo码、LDPC码(Low-Density Parity-Check码)以及RSBCH级联码是常见的编码方案,每种编码都有其独特的原理和特点。

2.1. RS码(Reed-Solomon码):
RS码是一种纠错码,能够在数据中包含多个冗余位,从而实现差错检测和纠正。它基于有限域理论,将数据分块并在每个块末尾添加一些冗余位。当接收到受损数据时,RS码可以检测出错误的位置并进行纠正。RS码适用于各种信道条件,尤其在存在突发错误的信道中表现出色。

2.2. BCH码(Bose-Chaudhuri-Hocquenghem码):
BCH码是一种广义的RS码,也是一种纠错码。与RS码类似,BCH码通过在数据中添加一些冗余位来实现差错检测和纠正。它适用于高比特率和高噪声信道,具有更好的纠错性能。BCH码能够处理多比特错误,因此在存储介质和无线通信领域得到广泛应用。

2.3. Turbo码:
Turbo码是一种迭代编码方案,由两个分量编码器和一个交织器构成。它通过交织器将输入数据分成多个块,然后交替使用两个分量编码器进行编码。接收端采用迭代译码算法进行解码,迭代地更新估计信息,从而提高纠错性能。Turbo码在无线通信系统中被广泛使用,具有出色的性能,尤其在高信噪比和深衰落信道中。

2.4. LDPC码(Low-Density Parity-Check码):
LDPC码是一种分布式图形码,采用图论的方法来设计。LDPC码通过在编码图中使用稀疏校验矩阵,从而降低解码复杂度。它在现代通信系统中得到广泛应用,具有出色的性能和低解码复杂度。LDPC码特别适用于高容量通信系统,如卫星通信和光纤通信。

2.5. RSBCH级联码:
RSBCH级联码是一种混合编码方案,将RS码和BCH码级联使用。它综合了RS码和BCH码的优点,既具有RS码的纠错能力,又具有BCH码的高纠错性能。RSBCH级联码适用于要求高纠错性能的应用场景,如存储介质和高可靠通信系统。

总之,不同的编码方案在不同的应用场景中具有不同的优势。选择适合特定应用需求的编码方案,可以显著提高数据传输的可靠性和性能。

3.MATLAB核心程序

%%
%开始循环,进行误码率仿真
for i=1:length(SNR)
    i
    Bit_err(i)    = 0; %设置误码率参数
    Num_err       = 0; %蒙特卡洛模拟次数
    Numbers       = 0; %误码率累加器
    %信道参数
    Hsd = 1;
    Hsr = 1;
    Hrd = 1;

    while Num_err <= 5000    
        fprintf('Eb/N0 = %f\n', SNR(i));
        Num_err
        N0  = 2*10^(-EbN0(i)/10);
        Trans_data             = round(rand(N-M,1));           %产生需要发送的随机数
        [ldpc_code,newH]       = func_Enc(Trans_data,H1);      %LDPC编码
        u                      = [ldpc_code;Trans_data];       %LDPC编码
        Trans_BPSK             = 2*u-1;                        %BPSK
        %S->D 
        Rec_sd                 = Hsd*Trans_BPSK+sqrt(N0/2)*randn(size(Trans_BPSK));
        %接收端
        [vhatsd,nb_itersd,successsd] = func_Dec(Rec_sd,newH,N0,Max_iter);
        [nberr,rat] = biterr(vhatsd(M+1:N)',Trans_data);
        %LDPC译码 
        Num_err              = Num_err+nberr;
        Numbers              = Numbers+1;
    end
    Bit_err(i) = Num_err/(N*Numbers);
end
figure;
semilogy(SNR,Bit_err,'o-');
xlabel('Es/N0(dB)');
ylabel('BER');
grid on;
相关文章
|
2天前
|
算法
基于小波变换和峰值搜索的光谱检测matlab仿真,带GUI界面
本程序基于小波变换和峰值搜索技术,实现光谱检测的MATLAB仿真,带有GUI界面。它能够对CO2、SO2、CO和CH4四种成分的比例进行分析和提取。程序在MATLAB 2022A版本下运行,通过小波分解、特征提取和峰值检测等步骤,有效识别光谱中的关键特征点。核心代码展示了光谱数据的处理流程,包括绘制原始光谱、导数光谱及标注峰值位置,并保存结果。该方法结合了小波变换的时频分析能力和峰值检测的敏锐性,适用于复杂信号的非平稳特性分析。
|
1天前
|
传感器 算法
基于GA遗传算法的多机无源定位系统GDOP优化matlab仿真
本项目基于遗传算法(GA)优化多机无源定位系统的GDOP,使用MATLAB2022A进行仿真。通过遗传算法的选择、交叉和变异操作,迭代优化传感器配置,最小化GDOP值,提高定位精度。仿真输出包括GDOP优化结果、遗传算法收敛曲线及三维空间坐标点分布图。核心程序实现了染色体编码、适应度评估、遗传操作等关键步骤,最终展示优化后的传感器布局及其性能。
|
1天前
|
监控 算法 数据安全/隐私保护
基于扩频解扩+turbo译码的QPSK图传通信系统matlab误码率仿真,扩频参数可设置
本项目基于MATLAB 2022a实现图像传输通信系统的仿真,涵盖QPSK调制解调、扩频技术和Turbo译码。系统适用于无人机图像传输等高要求场景,确保图像质量和传输稳定性。通过仿真,验证了系统在不同信噪比下的性能,展示了图像的接收与恢复效果。核心代码实现了二进制数据到RGB图像的转换与显示,并保存不同条件下的结果。
16 6
|
6月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
272 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
6月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
162 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
6月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
138 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
|
9月前
|
数据安全/隐私保护
耐震时程曲线,matlab代码,自定义反应谱与地震波,优化源代码,地震波耐震时程曲线
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
|
9月前
|
算法 调度
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)
|
9月前
|
Serverless
基于Logistic函数的负荷需求响应(matlab代码)
基于Logistic函数的负荷需求响应(matlab代码)

热门文章

最新文章