卷积码viterbi译码ppt

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这是卷积码viterbi译码ppt，包括了卷积码的概念，卷积码的表示方法，多项式表示法，状态图表示法，网格图表示法码编码电路解析，维特比译码的描述，卷积码收尾的实现，维特比译码的复杂度，维特比译码的特点，吞吐量与存储量，状态数对维特比译码的影响，序列译码与维特比译码的比较等内容，欢迎点击下载。

卷积码的表示方法
矩阵表示
当m=2,A0=(1 1)T，A1=(0 1)T，A2=(1 1)T时，如前3个输入为110，则前6个输出为111010
树形图表示
码树由分支和节点组成，各连续的分支称为路径，他们对应了不同的码序列。以m=2，A0=(1 1)T，A1=(0 1)T，A2=(1 1)T为例，如前3个输入为110，则前6个输出为111010
网格图表示法
状态流图展示了状态转移的去向,但不能记录状态转移的轨迹，网格图可与以弥补这一缺点,使编码的全过程跃然纸上。网格图以状态为纵轴，将状态转移按时间顺序展开，用于描述从第k时刻的编码器状态到第k+1时刻的编码状态的转移情况，以及在转移过程中的输出情况。状态与状态转移的定义画法与流图法一样 (图见下页)。
维特比译码的描述
从第1时刻的全零状态开始(零状态初始度量为0，其它状态初始度量为负无穷）
在任一时刻t，对每一个状态只记录到达路径中度量最大的一个(残留路径）及其度量(状态度量）
在向t+1时刻前进过程中，对t时刻的每个状态作延伸，即在状态度量基础上加上分支度量，得到M*2k条路径
对所得到的t+1时刻到达每一个状态的2k条路径进行比较，找到一个度量最大的作为残留路径
直到码的终点，如果确定终点是一个确定状态，则最终保留的路径就是译码结果
维特比译码——收尾
最大似然序列译码要求序列有限，因此对卷积码来说，要求能收尾。
收尾的原则：在信息序列输入完成后，利用输入一些特定的比特，使M个状态的各残留路径可以到达某一已知状态(一般是全零状态）。这样就变成只有一条残留路径，这就是最大似然序列。
卷积码收尾的实现
非递归卷积码：约束长度为m+1的卷积码，只要在信息序列输入完成后连续送入m个0，即可使任一路径都到达最终的状态0。
递归卷积码：也可通过将输入值置成反馈值的负值，而使m个时钟后的状态到达0。
卷积码收尾
非系统非递归码
递归系统码
维特比译码的复杂度
对信息序列长度为L，信息符号取自GF(p)，R=k/n，约束长度为m+1的卷积码。状态数为pkm，因此对每个时刻要做pkm次加比选得到pkm个状态的残留路径，每次加比选包括pk次加法和pk-1次比较。因此总运算量约为Lpkm次加比选。同时要能保存pkm条残留路径，因此需要Lpkm个存贮单元。
维特比译码的特点
维特比算法是最大似然的序列译码算法
译码复杂度与信道质量无关
运算量与码长呈线性关系
存贮量与码长呈线性关系
运算量和存贮量都与状态数呈线性关系
状态数随分组大小k及编码深度m呈指数关系
吞吐量与存储量
运算量与码长呈线性关系意味着平均吞吐量与码长无关。
存贮量与码长呈线性关系意味着对无限码长(流的情况）要求有无限的存贮量。
状态数对维特比译码的影响
由于运算量与k和m呈指数关系，因此维特比译码算法一般只适合于k和m较小的场合。大多数情况下k=1，m<10。
对状态数很大的卷积码，维特比算法要经一定的修正后才可能实用，常用的算法是缩减状态的维特比译码，即在每一时刻，只处理部分的状态。
序列译码与维特比译码的比较
信道质量对前者运算量影响较大，而对后者运算量没有影响
前者是次优的，后者是最优的
前者运算量与约束长度无关，而后者运算量与约束长度呈指数关系
前者会有译码失败，而后者只有译码错误
在不同场合有不同用途

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