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卷积码viterbi译码ppt
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    PPT摘要

    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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    《卷积码viterbi译码ppt》是由用户梓桑于2017-10-15上传,属于仪器设备PPT。

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