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
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
【水下图像增强融合算法】基于融合的水下图像与视频增强研究(Matlab代码实现)
【水下图像增强融合算法】基于融合的水下图像与视频增强研究(Matlab代码实现)
367 0
|
3月前
|
存储 机器学习/深度学习 编解码
双选择性信道下正交啁啾分复用(OCDM)的低复杂度均衡算法研究——论文阅读
本文提出统一相位正交啁啾分复用(UP-OCDM)方案,利用循环矩阵特性设计两种低复杂度均衡算法:基于带状近似的LDL^H分解和基于BEM的迭代LSQR,将复杂度由$O(N^3)$降至$O(NQ^2)$或$O(iNM\log N)$,在双选择性信道下显著提升高频谱效率与抗多普勒性能。
237 0
双选择性信道下正交啁啾分复用(OCDM)的低复杂度均衡算法研究——论文阅读
|
3月前
|
5G
基于IEEE 802.11a标准的物理层MATLAB仿真
基于IEEE 802.11a标准的物理层MATLAB仿真
233 0
|
3月前
|
算法
基于MATLAB/Simulink平台搭建同步电机、异步电机和双馈风机仿真模型
基于MATLAB/Simulink平台搭建同步电机、异步电机和双馈风机仿真模型
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
使用哈里斯角Harris和SIFT算法来实现局部特征匹配(Matlab代码实现)
使用哈里斯角Harris和SIFT算法来实现局部特征匹配(Matlab代码实现)
199 8
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 自动驾驶
基于导向滤波的暗通道去雾算法在灰度与彩色图像可见度复原中的研究(Matlab代码实现)
基于导向滤波的暗通道去雾算法在灰度与彩色图像可见度复原中的研究(Matlab代码实现)
214 8
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
基于MVO多元宇宙优化的DBSCAN聚类算法matlab仿真
本程序基于MATLAB实现MVO优化的DBSCAN聚类算法,通过多元宇宙优化自动搜索最优参数Eps与MinPts,提升聚类精度。对比传统DBSCAN,MVO-DBSCAN有效克服参数依赖问题,适应复杂数据分布,增强鲁棒性,适用于非均匀密度数据集的高效聚类分析。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 负载均衡
结合多种启发式解码方法的混合多目标进化算法,用于解决带工人约束的混合流水车间调度问题(Matlab代码实现)
结合多种启发式解码方法的混合多目标进化算法,用于解决带工人约束的混合流水车间调度问题(Matlab代码实现)
191 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【基于TTNRBO优化DBN回归预测】基于瞬态三角牛顿-拉夫逊优化算法(TTNRBO)优化深度信念网络(DBN)数据回归预测研究(Matlab代码实现)
【基于TTNRBO优化DBN回归预测】基于瞬态三角牛顿-拉夫逊优化算法(TTNRBO)优化深度信念网络(DBN)数据回归预测研究(Matlab代码实现)
178 0
|
3月前
|
数据采集 分布式计算 并行计算
mRMR算法实现特征选择-MATLAB
mRMR算法实现特征选择-MATLAB
242 2

热门文章

最新文章