(n,k,N)卷积码的维特比译码算法实现#include
系统极化码的编译码算法研究 自Shannon有噪信道编码定理提出以来,信道编码技术飞速发展,以Turbo 码、LDPC码为代表的现代编码技术具有逼近Shannon限的误码性能,但是能够达到Shannon限的信道编码技术始终没有出现,极化码的出现打破了这一僵局。极化码由Arikan提出,且被证实其在二进制离散无记忆信道的渐进性能为Shannon 限。 根据构造方式的不同,极化码可分为非系统极化码与系统极化码,其中系统极化码具有更好的误码性能,但尚无明确的系统译码算法。当前大量的研究工作集中在非系统译码算法上,因此通常采用基于非系统译码与再编码的级联译码方案作为系统极化码的译码算法,这导致了系统极化码的译码延时较大。 针对系统极化码的译码问题,本文从编码及译码两个角度提出了改进算法,增强了系统极化码的通用性。在此基础上,本文考虑了资源有限型设备的情况,提出了一种低延时、低资源占用的系统译码方案。 本文的创新点如下:1、针对非系统译码的校验特性,提出了修正的系统编码方案。研究表明,该方案能简化再编码过程,其编码复杂度及误码性能与原系统编码方案一致,但能大幅度降低译码延时,增强了系统极化码的通用性。 2、针对尚无明确系统译码算法这一现状,提出了一种基于翻转序列校验的罗列连续消除系统译码方案。研究表明,该方案利用翻转序列校验消除了再编码过程,简化了译码流程,降低了译码时延,且其误码性能稍好于自适应的罗列连续消除算法。 3、针对低延时、低资源占用的微设备需求,提出了一种基于数组校验的罗列连续消除译码算法。研究表明,该方案利用数组校验实现了多重校验,解决了校验
滞后问题,降低了译码时延;使用了最佳路径剪枝策略,极大降低了空间资源占用;使用了直接映射方法,简化了系统编码前的数据预处理过程,并降低了信息获取的延时。 仿真表明,该方案能在性能损失较小的情况下极大降低译码延时、信息获取延时及资源占用。
运动目标检测之Lucas-Kanade 光流算法读书笔记 视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一，而在现实生活中大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能够快速的发现运动目标。随着计算机技术、通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热 点研究问题之一。而运动目标检测是计算机视觉研究的核心课题之一，融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制、计算机等众多领域的先进技术，在军事制导、视觉导航、视频监控、智能交通、医疗诊断、工业产品检测等方面有着重要的实用价值和广阔的发展 前景。 一目标检测 运动目标检测运动目标检测是指从序列图像中将运动的前景目标从背景图像中提取出 来。目前,已有的运动目标检测方法按照算法的基本原理可以分为三类:背景差分法，帧间差 分法和光流法。 1 背景差分法 背景差分法又称背景减除法，背景差分法的原理是将当前帧与背景图像进行差分来得到 运动目标区域，但是需要构建一幅背景图像，这幅背景图像必须不含运动目标，并且应该能不断的更新来适应当前背景的变化，构建背景图像的方法有很多，比较常用的有基于单个高 斯模型的背景构建，基于混合高斯模型的背景构建，基于中值滤波器的背景构造，基于卡尔曼滤波器的背景构造，基于核函数密度估计的背景模型构造。 缺点：因为要求背景是静止的，所以背景的变化，场景中有很多干扰，比如场景中 有树枝和叶子在风中晃动、水面的波动等等，还有照明的变化和天气的变化等都可能影响检 测的结果 2 帧间差分法 帧间差分法是一种通过对视频图像序列中相邻两帧作差分运算来获得运动目标轮廓的 方法，它可以很好地适用于存在多个运动目标和摄像机移动的情况。当监控场景中出现异常 物体运动时，帧与帧之间会出现较为明显的差别，两帧相减，得到两帧图像亮度差的绝对值，
数据结构课程设计评阅书
2011—2012学年第一学期 专业：信息管理与信息系统学号： 1021024016 姓名：万永馨 课程设计名称：数据结构课程设计 设计题目：哈夫曼编码与译码的实现 完成期限：自 2012 年 2 月 20 日至 2012 年 3 月 2 日共 2 周 设计依据、要求及主要内容（可另加附页）： 该设计题目将按以下要求完成： 哈夫曼编码与译码是信息传输中应用的经典算法，运用C或VC++结合数据结构等基础知识，按 以下要求编程实现各种进制的转换。 任务要求：1）阐述设计思想,画出流程图;2）需要对哈夫曼编码/译码的相关原理有所了解，设计数 据结构，建立必要的信息数据文件（最好存储成外部文件），并分析完成用户所需的基本操作功能；3）实现给定信息的编码和译码功能；4）应有较好的界面设计，说明程序测试方法；5）按照格式要 求完成课程设计说明书。 设计要求: 1）问题分析和任务定义：根据设计题目的要求，充分地分析和理解问题，明确问题要求做什么？（而不是怎么做？）限制条件是什么？确定问题的输入数据集合。 2）逻辑设计：对问题描述中涉及的操作对象定义相应的数据类型，并按照以数据结构为中心的 原则划分模块，定义主程序模块和各抽象数据类型。逻辑设计的结果应写出每个抽象数据类型的定 义（包括数据结构的描述和每个基本操作的功能说明），各个主要模块的算法，并画出模块之间的调 用关系图； 3）详细设计：定义相应的存储结构并写出各函数的伪码算法。在这个过程中，要综合考虑系统 功能，使得系统结构清晰、合理、简单和易于调试，抽象数据类型的实现尽可能做到数据封装，基 本操作的规格说明尽可能明确具体。详细设计的结果是对数据结构和基本操作做出进一步的求精， 写出数据存储结构的类型定义，写出函数形式的算法框架； 4）程序编码：把详细设计的结果进一步求精为程序设计语言程序。同时加入一些注解和断言， 使程序中逻辑概念清楚； 5）程序调试与测试：能够熟练掌握调试工具的各种功能，设计测试数据确保程序正确。调试正 确后，认真整理源程序及其注释，形成格式和风格良好的源程序清单和结果； 6）结果分析：程序运行结果包括正确的输入及其输出结果和含有错误的输入及其输出结果。算 法的时间、空间复杂性分析； 7）编写课程设计报告； 以上要求前三个阶段的任务完成后，将设计说明书的草稿交指导老师面审，审查合格方可进入 后续阶段的工作。设计工作结束，经指导老师验收合格后将设计说明书装订，并答辩。
基于Matlab的卷积码译码器的 设计与仿真 学生姓名：指导老师：** 摘要本课程设计主要解决对一个卷积码序列进行维特比(Viterbi)译码输出, 并通过Matlab软件进行设计与仿真，并进行误码率分析。在课程设计中，系统开发平台为Windows Vista Ultimate，程序设计与仿真均采用Matlab R2007a(7.4)，最后仿真详单与理论分析一致。 关键词课程设计；卷积码译码器；Matlab；Simulink；设计与仿真 1引言 本课程设计主要解决对一个卷积码序列进行维特比(Viterbi)译码输出,并通 过Matlab软件进行设计与仿真。卷积码的译码有两种方法——软判决和硬判决，此课程设计采用硬判决的维特比译码。 1.1课程设计目的 卷积码是一种向前纠错控制编码。它将连续的信息比特序列映射为连续的编码器输出符号。这种映射是高度结构化的，使得卷积码的译码方法与分组码译码所采用的方法完全不同。可以验证的是在同样复杂度情况下，卷积码的编码增益要大于分组码的编码增益。对于某个特定的应用，采用分组编码还是采用卷积编码哪一种更好则取决于这一应用的具体情况和进行比较时可用的技术[1]。 本课程设计便是通过Matlab设计一个硬判决维特比译码输出的完整电路，并进行误码率分析。
1.2 课程设计的原理 卷积码，又称连环码，是由伊莱亚斯(P.elias)于1955年提出来的一种非分组码。 卷积编码的最佳译码准则为：在给定已知编码结构、信道特性和接收序列的情况下，译码器将把与已经发送的序列最相似的序列作为传送的码字序列的估值。对于二进制对称信道，最相似传送序列就是在汉明距离上与接收序列最近的序列。 卷积码的译码方法有两大类：一类是大数逻辑译码，又称门限译码(硬判决，编者注)；另一种是概率译码(软判决，编者注)，概率译码又分为维特比译码和序列译码两种。门限译码方法是以分组码理论为基础的，其译码设备简单，速度快，但其误码性能要比概率译码法差[2]。 当卷积码的约束长度不太大时，与序列译码相比，维特比译码器比较简单，计算速度快。维特比译码算法是1967年由Viterbi提出，近年来有大的发展。目前在数字通信的前向纠错系统中用的较多，而且在卫星深空通信中应用更多，该算法在卫星通信中已被采用作为标准技术。 2维特比译码原理 采用概率译码的基本思想是：把已接收序列与所有可能的发送序列做比较，选择其中码距最小的一个序列作为发送序列。如果发送L组信息比特，那么对于(n,k)卷积码来说，可能发送的序列有2kL个，计算机或译码器需存储这些序列并进行比较，以找到码距最小的那个序列。当传信率和信息组数L较大时，使得译码器难以实现。维特比算法则对上述概率译码做了简化，以至成为了一种实用化的概率算法。它并不是在网格图上一次比较所有可能的2kL条路径(序列)，而是接收一段，计算和比较一段，选择一段最大似然可能的码段，从而达到整个码序列是一个最大似然值得序列。 下面以图2.1的(2，1，3)卷积码编码器所编出的码为例，来说明维特比解码的方法和运作过程。为了能说明解码过程，这里给出该码的状态图，如图2.2所
运动目标检测之Lucas-Kanade光流算法读书笔记 视觉是人类感知自身周围复杂环境最直接有效的手段之一，而在现实生活中大量有意义的视觉信息都包含在运动中，人眼对运动的物体和目标也更敏感，能够快速的发现运动目标。随着计算机技术、通信技术、图像处理技术的不断发展，计算机视觉己成为目前的热点研究问题之一。而运动目标检测是计算机视觉研究的核心课题之一，融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制、计算机等众多领域的先进技术，在军事制导、视觉导航、视频监控、智能交通、医疗诊断、工业产品检测等方面有着重要的实用价值和广阔的发展前景。 一目标检测 运动目标检测运动目标检测是指从序列图像中将运动的前景目标从背景图像中提取出来。目前,已有的运动目标检测方法按照算法的基本原理可以分为三类:背景差分法，帧间差分法和光流法。 1背景差分法 背景差分法又称背景减除法，背景差分法的原理是将当前帧与背景图像进行差分来得到运动目标区域，但是需要构建一幅背景图像，这幅背景图像必须不含运动目标，并且应该能不断的更新来适应当前背景的变化，构建背景图像的方法有很多，比较常用的有基于单个高斯模型的背景构建，基于混合高斯模型的背景构建，基于中值滤波器的背景构造，基于卡尔曼滤波器的背景构造，基于核函数密度估计的背景模型构造。 缺点：因为要求背景是静止的，所以背景的变化，场景中有很多干扰，比如场景中有树枝和叶子在风中晃动、水面的波动等等，还有照明的变化和天气的变化等都可能影响检测的结果 2帧间差分法 帧间差分法是一种通过对视频图像序列中相邻两帧作差分运算来获得运动目标轮廓的方法，它可以很好地适用于存在多个运动目标和摄像机移动的情况。当监控场景中出现异常物体运动时，帧与帧之间会出现较为明显的差别，两帧相减，得到两帧图像亮度差的绝对值，
2010年12月（上） Viterbi 译码的Matlab 实现 张慧 （盐城卫生职业技术学院，江苏盐城 224006） ［摘要］本文主要介绍了Viterbi 译码是一种最大似然译码算法，是卷积编码的最佳译码算法。本文主要是以（2，1，2）卷积码为例，介 绍了Viterbi 译码的原理和过程，并用Matlab 进行仿真。［关键词］卷积码；Viterbi 译码 1卷积码的类型 卷积码的译码基本上可划分为两大类型：代数译码和概率译码，其中概率译码是实际中最常采用的卷积码译码方法。 2Viterbi 译码 Viterbi 译码是由Viterbi 在1967年提出的一种概率译码，其实质是最大似然译码，是卷积码的最佳译码算法。它利用编码网格图的特殊结构，降低了计算的复杂性。该算法考虑的是，去除不可能成为最大似然选择对象的网格图上的路径，即，如果有两条路径到达同一状态，则具有最佳量度的路径被选中，称为幸存路径（ surviving path ）。对所有状态都将进行这样的选路操作，译码器不断在网格图上深入，通过去除可能性最小的路径实现判决。较早地抛弃不可能的路径降低了译码器的复杂性。 为了更具体的理解Viterbi 译码的过程，我们以（2，1，2）卷积码为例，为简化讨论，假设信道为BSC 信道。译码过程的前几步如下：假定输入数据序列m ，码字U ，接收序列Z ，如图1所示，并假设译码器确知网格图的初始状态。 图１ 时刻t 1接收到的码元是11，从状态00出发只有两种状态转移方向，00和10，如图a 所示。状态转换的分支量度是2；状态转换的分支径量度是0。时刻t 2从每个状态出发都有两种可能的分支，如图b 所示。这些分支的累积量度标识为状态量度┎a ，┎b ，┎c ，┎d ，与各自的结束状态相对应。同样地，图c 中时刻t 3从每个状态出发都有两个分支，因此，时刻时到达每个状态的路径都有两条，这两条路径中，累积路径量度较大的将被舍弃。如果这两条路径的路径量度恰好相等，则任意舍弃其中一条路径。到各个状态的幸存路径如图d 所示。译码过程进行到此时，时刻t 1和t 2之间仅有一条幸存路径，称为公共支（com-mon stem ）。因此这时译码器可以判决时刻t 1和t 2之间的状态转移是00→10；因为这个状态转移是由输入比特1产生的，所以译码器输出1作为第一位译码比特。由此可以看出，用实线表示输入比特0，虚线表示输入比特1，可以为幸存路径译码带来很大的便利。注意，只有当路径量度计算进行到网格图较深处时，才产生第一位译码比特。在典型的译码器实现中，这代表了大约是约束长度5倍的译码延迟。 图２幸存路径选择 在译码过程的每—步，到达每个状态的可能路径总有两条，通过比较路径量度舍弃其中一条。图e 给出了译码过程的下一步：在时刻t 5到达各个状态的路径都有两条，其中一条被舍弃；图f 是时刻t 5的幸存路径。注意，此例中尚不能对第二位输入数据比特做出判决，因为在时刻t 2离开状态10的路径仍为两条。图g 中的时刻t 6同样有路径合并，图h 是时刻t 6的幸存路径，可见编码器输出的第二位译码比特是1，对应了时刻t 2和t 3之间的幸存路径。译码器在网格图上继续上述过程，通过不断舍弃路径直至仅剩一条，来对输入数据比特做出判决。 网格图的删减（通过路径的合并）确保了路径数不会超过状态数。对于此例的情况，可证明在图b 、d 、f 、h 中，每次删减后都只有4条路径。而对于未使用维特比算法的最大似然序列彻底比较法，其可能路径数（代表可能序列数）是序列长度的指数函数。对于分支字长为L 的二进制码字序列，共有2L 种可能的序列。下面我们用Matlab 函数viterbi （G,k,channel_output ）来产生输入序列经Viterbi 译码器得到的输出序列，并将结果与输入卷积码编码器的信息序列进行比较。在这里，G ＝g ，k=k0，channel_output=output 。用Matlab 函数得到的译码输出为10011100110000111，这与我们经过理论分析得出的结果是一致的。 我们用subplot 函数将译码器最终的输出结果与（下转第261页） 250
2018年6月图 学 学 报 June2018第39卷第3期JOURNAL OF GRAPHICS V ol.39No.3一种视频微表情检测的改进光流算法 李秋宇1，张玉明2，杨福猛3，詹曙1 (1. 合肥工业大学计算机与信息学院，安徽合肥 230009； 2. 芜湖职业技术学院电气工程学院，安徽芜湖 241000； 3. 安徽信息工程学院，安徽芜湖 241000) 摘要：微表情是人们在试图隐藏自己真实情感时表现出的不受自主神经控制、持续时间短暂，强度十分微弱的面部表情。由于微表情与谎言识别有着密切的联系，其公共安全、侦查讯问、临床医学等领域有很大的应用前景。针对人为识别微表情十分困难的问题，提出一种基于Horn-Schunck (HS)光流法改进并应用于微表情自动检测的方法。使用预条件Gauss-Seidel迭代方法改进了HS光流法，加快了收敛速度。通过在自发微表情数据库CASME中进行实验，该验证方法在微表情检测中有很好的效果。 关键词：微表情检测；光流法；预条件迭代 中图分类号：TP 391 DOI：10.11996/JG.j.2095-302X.2018030448 文献标识码：A 文章编号：2095-302X(2018)03-0448-05 An Improved Optical Flow Algorithm for Micro Expression Detection in the Video Sequence LI Qiuyu1, ZHANG Yuming2, YANG Fumeng3, ZHAN Shu1 (1. School of Computer and Information, Hefei University of Technology, Hefei Anhui 230009, China; 2. School of Electrical Engineering, Wuhu Institute of Technology, Wuhu Anhui 241000, China; 3. Anhui Institute of Information Technology, Wuhu Anhui 241000, China) Abstract: Micro-expression is a kind of short-duration subtle expression which is not controlled by the autonomic nervous system. Micro-expression appears when a person is attempting to conceal his true emotion. Micro-expression detection boasts great application prospects in many fields, such as public security, investigation and interrogation as well as clinical medicine due to its close relationship with lie detection. Automatic detection of micro-expressions has come to the fore in research, because it is of great difficulty to artificially identify micro-expression . This paper proposes an improved algorithm based on the Horn-Schunck (HS) optical flow for automatic micro-expression detection. In this study, the pre-conditioned Gauss-Seidel iterative method is employed to improve the HS optical flow method, which accelerates the convergence rate. Experiments in the spontaneous micro-expression database CASME show that the propounded method exerts an excellent effect on the detection of micro-expression. Keywords: micro-expression detection; optical flow; preconditioned iteration 第一作者：李秋宇(1993-)，男，安徽霍邱人，硕士研究生。主要研究方向为计算机视觉、深度学习。E-mail：lqy@https://www.doczj.com/doc/282684793.html, 通信作者：詹曙(1968-)，男，安徽合肥人，教授，博士。主要研究方向为三维人脸图像分析和识别、医学影像分析和医学成像系统。 E-mail：shu_zhan@https://www.doczj.com/doc/282684793.html, 万方数据
河北工业大学本科毕业设计（论文）前期报告 毕业设计（论文）题目: LDPC信道编译码算法研究 专业（方向）:通信工程 学生信息: 学号:112198 姓名:杨昌兆班级:通信112 指导教师信息: 姓名:高军萍职称:副教授 报告提交日期:2015年3月11日 文献综述 通信系统最基本目的就是将信息从信源高效、可靠、以及安全地传送到信宿，所以有噪声干扰的通信信道不可避免地会对信道中传输的信息产生一定程度的干扰，这就可能降低通信的可靠性。以前人们认为通信系统的可靠性与有效性是一对无法调和的矛盾，一方的改善总会导致另一方受到损害，直到Shannon 信息和编码理论的奠基性论文“通信的数学理论”于1948年发表之后，人们才逐渐改变了这一观点。他在论文中首次提出了在有扰信道上实现可靠通信的一些方法，这就是通过信源信道的编码。 目前广泛使用的信道编码技术有，奇偶校验码、行列监督码、恒比码、汉明码、循环码（CRC）等编码技术。信道编码的本质是增加通信的可靠性，或者说增加整个系统的抗干扰性。对信道编码有以下要求：1.透明性：要求对所传消息的内容不加任何限制；2.有纠错能力；3.效率高：为了与信道频谱匹配和具有纠错能力，通常要向原信号添加一些码，要求加入最少的比特数而得到最大的利益；4.包含适当的定时信息。LDPC码就是其中的一种方式，它具有很多优势和特点。 根据 Shannon 提出的信道编码理论[1]，他指出只要信息的传输速率低于信道容量C，就必然会存在一种编码方法，能使得信息出现差错的概率趋于0；这就是著名的信道编码定理。但遗憾的是Shannon 信道编码理论并没有指出具体的那一种编码方式能够实现码元传输速率逼近信道容量。 直到1962 年，Gallager在他的博士论文中提出了LDPC编码[2][3]，但由于当时的计算能力，人们认为LDPC码不实用。直到Turbo码的出现,LDPC码才重新受到了人们的重视[5][6]。Tanner在他的一篇的文章中正式提出了用图模型来描述码字的概念，从而将LDPC码的校验矩阵对应到被称为Tanner图[7][8]的双向二部图上。采用Tanner图构造的LDPC码，通过并行译码可以显著地降低译码复杂度。Turbo码的发现重新引发了众多学者对LDPC码的研究兴趣。 后来MacKay和Neal利用随机构造的Tanner图研究了LDPC码的性能，发现采用和积译码算法的正则LDPC码具有和Turbo码相似的译码性能，在长码时甚至超过了Turbo码[9][10]，这一结果引起了信道编码界的极大关注。此后，Davey和MacKay从减少Tanner图上小环路的概念出发提出了基于GF （q),q >2的LDPC码[11][12]，进一步提高了LDPC码的译码性能。
No.15 (2,1,3)卷积码的编码及译码 摘要： 本报告对于（2,1,3）卷积码原理部分的论述主要参照啜刚教材和课件，编程仿真部分绝对原创，所有的程序都是在Codeblocks 8.02环境下用C语言编写的，编译运行都正常。完成了卷积码的编码程序，译码程序，因为对于短于3组的卷积码，即2 bit或4 bit纠错是没有意义的，所以对正确的短序列直接译码，对长序列纠错后译码，都能得到正确的译码结果。含仿真结果和程序源代码。 如果您不使用Codeblocks运行程序，则可能不支持中文输出显示，但是所有的数码输出都是正确的。
一、 卷积码编码原理 卷积码编码器对输入的数据流每次1bit 或k bit 进行编码，输出n bit 编码符号。但是输出的分支码字的每个码元不仅于此时可输入的k 个嘻嘻有关，业余前m 个连续式可输入的信息有关，因此编码器应包含m 级寄存器以记录这些信息。 通常卷积码表示为 (n,k,m). 编码率 k r n = 当k=1时，卷积码编码器的结构包括一个由m 个串接的寄存器构成的移位寄存器（成为m 级移位寄存器、n 个连接到指定寄存器的模二加法器以及把模二加法器的输出转化为穿行的转换开关。 本报告所讲的（2,1,3）卷积码是最简单的卷积码。就是2n =，1k =，3m =的卷积码。每次输入1 bit 输入信息，经过3级移位寄存器，2个连接到指定寄存器的模二加法器，并把加法器输出转化为串行输出。 编码器如题所示。 二、卷积码编码器程序仿真 C 语言编写的仿真程序。 为了简单起见，这里仅仅提供数组长度30 bit 的仿真程序，当然如果需要可以修改数组大小。为了更精练的实现算法，程序输入模块没有提供非法字符处理过程，如果需要也可以增加相应的功能。 进入程序后，先提示输入数据的长度，请用户输入int （整型数）程序默认用户输入的数据小于30，然后提示输入01数码，读入数码存储与input 数组中，然后运算输出卷积码。经过实验仿真，编码完全正确。 以下是举例： a.课件上的输入101 输出11 10 00 的实验
动态规划:卷积码的Vitｅrｂi译码算法 学院:网研院?姓名:ｘxx 学号：xxｘ一、动态规划原理 动态规划（dynamｉc programminｇ)是运筹学的一个分支,是求解决策过程(decｉsioｎ procｅsｓ）最优化的数学方法。动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。在这类问题中，可能会有许多可行解，每一个解都对应于一个值，我们希望找到具有最优值的解。动态规划算法与分治法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解。与分治法不同的是,适合于用动态规划求解的问题，经分解得到子问题往往不是互相独立的。若用分治法来解这类问题，则分解得到的子问题数目太多，有些子问题被重复计算了很多次。如果我们能够保存已解决的子问题的答案，而在需要时再找出已求得的答案,这样就可以避免大量的重复计算,节省时间。 动态规划程序设计是对解最优化问题的一种途径、一种方法，而不是一种特殊算法。不象搜索或数值计算那样，具有一个标准的数学表达式和明确清晰的解题方法。动态规划程序设计往往是针对一种最优化问题，由于各种问题的性质不同,确定最优解的条件也互不相同,因而动态规划的设计方法对不同的问题,有各具特色的解题方法，而不存在一种万能的动态规划算法，可以解决各类最优化问题。 二、卷积码的Ｖｉterbi译码算法简介 在介绍维特比译码算法之前，首先了解一下卷积码编码，它常常与维特比译码结合使用。(2,１，3)卷积码编码器是最常见的卷积码编码器,在本次实验中也使用了(2,1，３)卷积码编码器,下面介绍它的原理。 （2,１,３)卷积码是把信源输出的信息序列，以1个码元为一段,通过编码器输出长为2的一段码段。该码段的值不仅与当前输入码元有关，而且也与其之前的２个输入码元有关。如下图所示,输出out1是输入、第一个编码器存储的值和第二个编码器存储的值逻辑加操作的结果，输出ouｔ２是输入和第二个编码器存储的值逻辑加操作的结果。 （２,1,３)卷积码编码器
编号： 《DSP技术与应用》课程论文卷积码的维特比译码的分析与实现 论文作者姓名：______ ______ 作者学号：___ ______ 所在学院： 所学专业：_____ ___ 导师姓名职称：__ _ 论文完成时间： _
目录 摘要： (1) 0 前言 (2) 1 理论基础 (2) 1.1信道理论基础 (2) 1.2差错控制技术 (3) 1.3纠错编码 (4) 1.4线性分组码 (5) 2 卷积码编码 (7) 2.1 卷积码概要 (7) 2.2 卷积码编码器 (8) 2.3卷积码的图解表示 (8) 2.4 卷积码的解析表示 (11) 3 卷积码的译码 (14) 3.1 维特比译码 (15) 3.2 代数译码 (17) 3.3 门限译码 (18) 4 维特比译码器实现 (18) 4.1 TMS320C54 系列DSP概述 (18) 4.2 Viterbi译码器的DSP实现 (19) 4.3 实现结果 (21) 5 结论 (21) 参考文献 (22) II
卷积码的维特比译码的分析与实现 摘要： 针对数据传输过程中的误码问题，本文论述了提高数据传输质量的一些编码及译码的实现问题。自P.Elias 首次提出卷积码编码以来，这一编码技术至今仍显示出强大的生命力。在与分组码同样的码率R 和设备复杂性的条件下，无论从理论上还是从实际上均己证明卷积码的性能至少不比分组码差，且实现最佳和准最佳译码也较分组码容易。目前，卷积码已广泛应用在无线通信标准中，其维特比译码则利用码树的重复性结构，对最大似然译码算法进行了简化。本文所做的主要工作： 首先对信道编码技术进行了研究，根据信道中可能出现的噪声等问题对卷积码编码方法进行了主要阐释。 其次，对卷积码维特比译码器的实现算法进行了研究，完成了译码器的软件设计。 最后，结合实例，采用DSP芯片实现卷积码的维特比译码算法的仿真和运行。 关键词： 卷积码维特比译码DSP Convolutional codes and Viterbi decoding analysis and realization Zhang Yi-Fei (School of Physics and Electronics, Henan University, Henan Kaifeng 475004, China) Abstract: Considering the error bit problem during data transmission,this thesis discussed some codings and decoders,aiming at enhancing transmission performance. From P.Elias first gave the concept of convolutional code, it has show its’ great advantage. Under the same condition and the same rate of block code, the performance of convolutional code is better than block code, and it’s easier to implement the best decoding.Convolutional codes have been widely used in wireless communication standards, the V iterbi decoding using the repetitive structure of the code tree, the maximum likelihood decoding algorithm has been simplified. Major work done in this article: First, the channel coding techniques have been studied, the main interpretation of the convolutional code encoding method according to the channel may be noise and other issues. Secondly, the convolutional code V iterbi decoder algorithm has been studied, the software design of the decoder. Finally, with examples, simulation and operation of the DSP chip convolutional codes, Viterbi decoding algorithm. 1
卷积码是1955年由Elias 等人提出的，是一种非常有前途的编码方法。我们在一些资料上可以找到关于分组码的一些介绍，分组码的实现是将编码信息分组单独进行编码，因此无论是在编码还是译码的过程中不同码组之间的码元无关。卷积码和分组码的根本区别在于，它不是把信息序列分组后再进行单独编码，而是由连续输 入的信息序列得到连续输出的已编码序列。即进行分组编码时，其本组中的n-k 个校验元仅与本组的k 个信息元有关，而与其它各组信息无关；但在卷积码中，其编 码器将k 个信息码元编为n 个码元时，这n 个码元不仅与当前段的k 个信息有关，而且与前面的（m －1）段信息有关（m 为编码的约束长度）。同样，在卷积码译码过程中，不仅从此时刻收到的码组中提取译码信息，而且还要利用以前或以后各时刻收到的码组中提取有关信息。而且卷积码的纠错能力随约束长度的增加而增强，差错率则随着约束长度增加而呈指数下降 。卷积码(n,k,m) 主要用来纠随机错误，它的码元与前后码元有一定的约束关系，编码复杂度可用编码约束长度m*n 来表示。一般地，最小距离d 表明了卷积码在连续m 段以内的距离特性，该码可以在m 个连续码流内纠正(d-1)/2个错误。卷积码的纠错能力不仅与约束长度有关，还与采用的译码方式有关。总之，由于n ，k 较小，且利用了各组之间的相关性，在同样的码率和设备的复杂性条件下，无论理论上还是实践上都证明：卷积码的性能至少不比分组码差。 编码原理[回目录] 以二元码为例，编码器如图。输入信息序列为u ＝(u 0， u 1，…)，其多项式表示为u (x )＝u 0+u 1x ＋…＋u l x l ＋…。 编码器的连接可用多项式表示为g (1,1)(x )＝1+x +x 2和 g (1,2)(x )＝1+x 2，称为码的子生成多项式。它们的系数矢 量g (1,1)=(111)和g (1,2)=(101)称作码的子生成元。以子生成多项式为阵元构成的多项式矩阵G (x )＝ [g (1,1)(x ),g (1,2)(x )]，称为码的生成多项式矩阵。由生成元构成的半无限矩阵 称为码的生成矩阵。其中(11,10,11)是由g (1,1)和g (1,2)交叉连接构成。编码器输出序列为c ＝u ·G ，称为码序 列，其多项式表示为c (x )，它可看作是两个子码序列c (1)(x )和c (2)(x )经过合路开关S 合成的，其中c (1)(x )＝u (x )g (1,1)(x )和c (2)(x )＝u (x )g (1,2)(x ),它们分别是信息序列和相应子生成元的卷积，卷积码由此得名。 在一般情况下，输入信息序列经过一个时分开关被分成k 0个子序列,分别以u (x )表示,其中i =1，2,…k 0，即u (x )＝[ u (x ),…, u (x )]。编码器的结构由k 0×n 0阶生成多项式矩阵给定。输出码序列由n 0个子序列组成，即c (x )＝[ c (x ), c (x )，…，c (x )]，且c (x )=u (x )·G (x )。若m 是所有子生成多项式 g (x )中最高次式的次数，称这种码为(n 0，k 0，m ) 卷积码。 表示方法[回目录] 描述卷积码编码器过程的方法有很多，如矩阵法、多项式、码树和网格图等，这里我们主要介绍和卷积码编码器结构密切相关的多项式法，以及与卷积码译码密切相关的网格图法。 一种卷积码编码器 卷积码编码器
BUPT 卷积码编码及Viterbi译码 班级：07114 学号：070422 姓名：吴希龙 指导老师：彭岳星 邮箱：FusionBupt@https://www.doczj.com/doc/282684793.html,
1. 序言 卷积码最早于1955年由Elias 提出，稍后，1957年Wozencraft 提出了一种有效地译码方法即序列译码。1963年Massey 提出了一种性能稍差但是比较实用的门限译码方法，使得卷积码开始走向实用化。而后1967年Viterbi 提出了最大似然译码算法，它对存储级数较小的卷积码很容易实现，被称作Viterbi 译码算法，广泛的应用于现代通信中。 2. 卷积码编码及译码原理 2.1 卷积码编码原理 卷积码是一种性能优越的信道编码，它的编码器和解码器都比较易于实现，同时还具有较强的纠错能力，这使得它的使用越来越广泛。卷积码一般表示为(n,k,K)的形式，即将k 各信息比特编码为n 个比特的码组，K 为编码约束长度，说明编码过程中相互约束的码段个数。卷积码编码后的n 各码元不经与当前组的k 个信息比特有关，还与前K-1个输入组的信息比特有关。编码过程中相互关联的码元有K*n 个。R=k/n 是编码效率。编码效率和约束长度是衡量卷积码的两个重要参数。典型的卷积码一般选n,k 较小，但K 值可取较大(>10)，以获得简单而高性能的卷积码。 卷积码的编码描述方式有很多种：冲激响应描述法、生成矩阵描述法、多项式乘积描述法、状态图描述，树图描述，网格图描述等。 2.1.1 卷积码解析表示法 卷积码的解析表示发大致可以分为离散卷积法，生成矩阵法，码多项式法。下面以离散卷积为例进行说明。 卷积码的编码器一般比较简单，为一个具有k 个输入端，n 个输出端，m 级移位寄存器的有限状态有记忆系统。下图所示为(2,1,7)卷积码的编码器。 若输入序列为u =(u 0u 1u 2u 3……), 则对应两个码字序列c ①=(c 0①c 1①c 2①c 3①……)和c ②=(c 0②c 1②c 2②c 3② ……) 相应的编码方程可写为c ①=u ?g ①，c ②=u ?g ②，c=(c ①,c ②)。 “?” 符号表示卷积运算，g ①，g ②表示编码器的两个冲激响应，即编码器的输出可以由输入序列和编码器的两个冲击响应卷积而得到，故称为卷积码。这里的冲激响应指：当输入为[1 0 0 0 0 … … ]序列时，所观察到的两个输出序列值。由于上图K 值为7，故冲激响应至
Polar码译码算法的分析与研究 Arikan于2008年提出的Polar码是第一类从理论上被证明能够达到Shannon容量限的码。Polar码具有编译码算法复杂度低、无错误平层及容量可达等特性,使得Polar码一经提出,便成为信道编码领域的研究热点。 Polar码在码长趋于无穷大时性能能达到Shannon容量限,然而对于实际的通信系统,中短码长的Polar码在SC译码算法下的性能却不太理想。并行的BP 译码算法的引入解决了SC译码算法的高延迟性的缺点。 但是译码算法中,降低BP译码算法的复杂度,改善SC译码算法的性能等问题都需要进一步的理论研究。本文对中短码长的Polar码的译码进行了深入的研究,在以下几个方面取得了创新性的研究成果:针对Polar码的BP译码算法的复杂度高的问题,提出了两种新的低复杂度的BP译码算法。 首先,在BP译码算法的更新公式中,利用等间距的线性近似函数来代替算法中的双曲函数,简化了BP译码算法的迭代更新公式,并详细分析比较了改进的算法与BP译码算法的复杂度。改进的算法中的线性近似函数仅仅需要乘法和加法运算,在不损失BP译码算法的性能的情况下有效的降低了算法的计算复杂度。 其次,我们还尝试利用等误差的线性近似函数来代替算法中的双曲函数,提出了基于等误差的BP译码算法,并比较了两种方案的差异,仿真结果表明提出的两种改进的算法在达到同样的性能时,基于等误差的BP译码算法所需的存储空间更少,更适用于存储受限的情况。针对最小和译码算法性能较差的问题,提出了一种修正的最小和译码算法。 相比于最小和译码算法,改进的最小和译码算法增加了少许计算复杂度,但是提高了译码性能,可以更好的逼近BP译码算法。仿真结果表明其译码性能曲线
实验九 (2,1,5）卷积码编码译码技术 一、实验目的 1、掌握(2,1,5）卷积码编码译码技术 2、了解纠错编码原理。 二、实验内容 1、(2,1,5）卷积码编码。 2、(2,1,5）卷积码译码。 三、预备知识 1、纠错编码原理。 2、(2,1,5）卷积码的工作原理。 四、实验原理 卷积码是将发送的信息序列通过一个线性的，有限状态的移位寄存器而产生的编码。通常卷积码的编码器由K级（每级K比特）的移位寄存器和n个线性代数函数发生器（这里是模2加法器）组成。 若以（n,k,m）来描述卷积码，其中k为每次输入到卷积编码器的bit数，n 为每个k元组码字对应的卷积码输出n元组码字，m为编码存储度，也就是卷积编码器的k元组的级数，称m+1= K为编码约束度m称为约束长度。卷积码将k 元组输入码元编成n元组输出码元，但k和n通常很小，特别适合以串行形式进行传输，时延小。与分组码不同，卷积码编码生成的n元组元不仅与当前输入的k元组有关，还与前面m-1个输入的k元组有关，编码过程中互相关联的码元个数为n*m。卷积码的纠错性能随m的增加而增大，而差错率随N的增加而指数下降。在编码器复杂性相同的情况下，卷积码的性能优于分组码。 编码器 随着信息序列不断输入，编码器就不断从一个状态转移到另一个状态并同时输出相应的码序列，所以图3所示状态图可以简单直观的描述编码器的编码过程。因此通过状态图很容易给出输入信息序列的编码结果，假定输入序列为110100，首先从零状态开始即图示a状态，由于输入信息为“1”，所以下一状态为b并输出“11”，继续输入信息“1”，由图知下一状态为d、输出“01”……其它输入信息依次类推，按照状态转移路径a->b->d->c->b->c->a输出其对应的编码结果“110101001011”。 译码方法 ⒈代数 代数译码是将卷积码的一个编码约束长度的码段看作是[n0(m+1），k0(m+1)]线性分组码，每次根据（m+1）分支长接收数字，对相应的最早的那个分支上的信息数字进行估计，然后向前推进一个分支。上例中信息序列 =(10111），相应的码序列 c=(11100001100111）。若接收序列R=(10100001110111），先根据R 的前三个分支（101000）和码树中前三个分支长的所有可能的 8条路径(000000…）、（000011…）、（001110…）、（001101…）、（111011…）、（111000…）、（110101…）和（110110…）进行比较，可知（111001）与接收