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  • 信道编码与交织、脉冲成型

    千次阅读 2018-09-04 10:47:17
    3.信道编码与交织、脉冲成型 3.1信道编码与交织 3.1.1FEC(前向纠错)----重复码&分组码 重复码:将同一数据发送多次,到了接收端根据少数服从多次进行译码,传输效率很低 分组码:将k位信息比特氛围一组...

    3.信道编码与交织、脉冲成型

    3.1信道编码与交织

    3.1.1FEC(前向纠错)----重复码&分组码

    重复码:将同一数据发送多次,到了接收端根据少数服从多次进行译码,传输效率很低

    分组码:将k位信息比特氛围一组,增加少量码元,共计n位  (n,k)分组码,其中n-k位多余码元用于检错和纠错,称为监督码元或校验码元

    分组码之奇偶校验码:(3,2)偶校验码,监督码元只有1位,整个码字中1的个数为偶数。检错:所有码做异或,为1则出错,为0则没错(1的个数是偶数则没出错,为奇数则出错),但是不一定能保证检测出错误,对于奇数个码位出错的可以检测出来,对于偶数个码元出错的检测不出错误,无法纠错

    分组码之汉明码:可以检测两位错误,纠正1位错误

    (7,4)汉明码可以检测2位错误,纠正1位错误 ,分成三组(a6 a5 a4 a2),(a6 a5 a3 a1),(a6 a4 a3 a0),对三组分别异或,如果正确,结果应该为0

     

    3.1.2FEC---卷积码

    卷积码的输出除了与本次输入的信息码元有关外,还与之前输入的信息码元有关

    (n,k,K)n为每次输出的码元个数,k为编码器每次输入的信息码元个数、一般为1,K称为约束长度,在k=1的情况下,约束长度表示编码器的输出与本次以及之前输入的K个码元相关

    (2,1,3)卷积码:每次输入1个码元,输出2个码元,输出的两个码元与本次的2个和之前的1个码元 一共三个相关

    (n,1,K)卷积码:一般使用K-1级移位寄存器实现

    以(2,1,3)卷积码为例,需要两个移位寄存器,初始值为0,0

    编码器的网格图:以时间为横轴,把寄存器的状态和编码器的输出随时间和输入的变化画在图中,其中实线表示输入时0,虚线表示输入是1,实线和虚线旁的数字表示编码器的输出

    卷积码译码原理:最大似然译码,译码器遍历编码器的所有可能输出序列,找出与译码器输入序列最接近的序列,但是随着码数的增加指数增加,不可采取。

    维特比译码算法:结合译码器的网格图,实线和虚线旁的数字为接受序列与编码器输出序列的汉明距离,最终选择汉明距离最小的路径(两个节点之间有多种可能的路径,去除汉明距离大的路径,保留汉明距离最小的路径)

    汉明距离:两码字间对应位不同的个数总和(00和11是2,00和01是1)

    3.1.3交织&反馈重传

    交织和去交织通过对寄存器按行写入、按列读出

    交织:信道编码后的码字逐行写入交织寄存器,再逐列读出并发送出去

    去交织:接收到的数据逐行写入去交织寄存器,再逐列读出码字用于信道译码

    如果数据在传输中出现了连续误码,经过去交织后,每个码字只错了一位,属于零星错误,可以纠错

    反馈重传--ARQ:自动请求重传,发送端发送具有一定检错能力的码,接收端发现错误后,立即通知发送端重传,如果还是错,再次请求重传,直到正确为止。也称为后向纠错。

    反馈重传--HARQ(混合ARQ):FEC和ARQ的结合,发送端发送具有一定检错和纠错能力的码,接收端发现出错后尽其所能进行纠错,纠正不了,就重传,直到正确为止

    HARQ的性能高于ARQ,但如果单纯使用HARQ重传,会导致解调门限大大提高,移动通信系统一般结合ARQ和HARQ

     

    3.2脉冲成形

     

    矩形脉冲信号:非周期信号的频谱是无限宽的,而信道的带宽一般都是有限的,无法让频谱是无限宽的信号无失真的通过

    Sinc脉冲信号:当码元速率为1000Baud时 1/t=0.001s,频谱带宽为t/2=500Hz。一方面保证频谱不超过信道带宽,另一方面实现了无码间串扰(每一个采样时刻,当前码元幅度极大,其他码元幅度为0.缺点是拖尾幅度比较大,衰减慢,如果脉冲时钟出现偏差,会导致很大的码间串扰)

    矩形脉冲因为频谱无限宽,不适合在信道上传输,Sinc脉冲信号可以实现无码间串扰,但由于拖尾幅度大,衰减慢,也不适合,其他信号有的拖尾幅度小,衰减块,适合做脉冲信号,但是频谱宽度大

     

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  • #信道编码与交织 ##差错控制方式 在数字同通信控制系统中,利用纠错码或检错码进行差错控制的方式有三种:前向纠错、纠错重发、和混合纠错,它们的系统构成如下图所示: ###1、前向纠错控制方式 前向纠错方式(FEC...

    信道编码与交织

    差错控制方式

    \qquad在数字同通信控制系统中,利用纠错码或检错码进行差错控制的方式有三种:前向纠错、纠错重发、和混合纠错,它们的系统构成如下图所示:
    差错控制方式

    1、前向纠错控制方式

    \qquad前向纠错方式(FEC)是指发端信息经纠错编码后实现传送,接收端通过纠错编码通过纠错译码器不仅能够自动地发现错误,而且能够自动地纠正接受码传输中的错误。优点是不需要反馈信道,能进行一个用户对多个用户的同播通信,译码器实时性较好。缺点是译码设备比较复杂。应用领域:语音、图像处理,计算机存储系统、磁盘光盘、激光唱机等。

    2、检错重发控制方式

    \qquad检错重发控制方式也称为反馈重发(ARQ)。发送端发出能够发现(检测)错误的码,接收端收到通过信道传来的码后,在译码器根据该码的编码规则,判决收到的码序列中有无错误产生,如果发现错误,则通过反向信道把判决结果反馈回发送端。优点是编译码设备简单,在同样冗余度下检错码的检错能力比纠错码的纠错能力要高得多。缺点是需要一条反馈信道来传输反馈信息,并要求发送和接收端装备有大容量的存储器以及复杂的控制设备。应用领域:计算机局域网、分组交换网、7号信令网等。

    3、混合纠错控制方式

    \qquad混合纠错控制方式(HEC)是前向纠错(FEC)和反馈重发(ARQ)的结合,发送端发送的码元兼有检错和纠错的能力。优点:这种控制方式具有自动纠错和检错重发的优点,并可达到较低的误码率,应用领域也非常广泛。

    纠错码的分类

    1、线性码与非线性码

    \qquad根据纠错码各码组信息和监督元的函数关系,可分为线性码和非线性码。如果函数关系为线性的,即满足一组线性方程式,则称为线性码,否则称为非线性码。

    2、分组码与卷积码

    \qquad根据码组中监督码元与信息码元相互的关联的长度,可分为分组码和卷积码。分组码的各码元仅与本组的信息元有关;卷积码中的码元不仅与本组的信息码元相关,而且还与前面若干组的信息码元有关。
    \qquad分组码把信息序列以k个码元分组,通过编码器将每组的k元信息按一定的规律产生r个多余码元(称为校验元或监督元)输出长为n=k+r的一个码字(码组)。分组码用(n,k)表示,n表示码长,k代表信息位的数目。
    \qquad卷积码将信息序列以k0k_0个码元分段,通过编码器输出长为为n0n_0的一段码组。但是该码的n0n_0 - k0k_0个校验元不仅与本段的信息源有关,而且也与其前m_0段的信息源有关,故卷积码用(n0n_0k0k_0m0m_0)表示。

    3、检错码与纠错码

    \qquad根据码的用途,可分为检错码和纠错码。检错码以检错为目的,不一定能纠错;而纠错码以纠错为目的,一定能检错。

    4、Hamming码、循环码、BCH码、RS码、CRC校验码

    \qquadHamming码具有的共同特点是:
    \qquad\qquad\qquad(n,k)=(2m2^m-1,2m2^m-1-m)
    式中,m是大于等于3的正整数。
    \qquadMATLAB提供了生成Hamming码的函数hammgen,以及用Hamming码编码、解码的code和decode函数。
    \qquad 1、h = hammgen(m)
    \qquadh = hammgen(m)产生一个m×nm\times n的Hamming校验矩阵h,其中,n= 2m2^m -1.
    \qquad2、[h.g]=hammgen(m)
    \qquad[h.g]=hammgen(m)产生一个m×nm\times n的Hamming校验矩阵h和与h相对应的生成矩阵g。其中,n= 2m2^m -1。h = [I P], I是一个m×mm\times m的单位矩阵。而g=[p I],其中,I是一个(nm)×(nm)(n-m)\times (n-m)的单位矩阵。

    Himming编码案例:
    1)仿真(7,4)Hamming码的编码及硬判决译码过程。
    2)仿真未编码和进行(7,4)Hamming码的编码的QPSK调制通过AWGN信道后的误比特性能比较。
    程序代码如下所示:

    %仿真(7,4)Hamming码的编码及硬判决译码过程
    clear all
    N = 10;          %信息比特行数
    n = 7;           %Hamming码组长度n=2^m-1
    m = 3;           %监督位长度
    [H,G] = hammgen(m);            %产生一个(n,n-m)Hamming码的校验矩阵和生成矩阵
    x = randi([0,1],N,n-m);        %产生比特数据
    y = mod(x*G,2);                %Hamming编码
    y1 = mod(y+randerr(N,n),2);    %在每一个编码码组中引入一个随机比特错误
    mat1 = eye(n);                 %生成n*n的单位矩阵,其中每一行的1代表错误比特位置
    errvec = mat1*H';              %校验结果对应的所有错误矢量
    y2 = mod(y1*H',2);             %译码
    %根据译码结果对应的错误矢量找出错误比特位置,并纠错
    for index = 1:N
        for index1 = 1:n
            if(y2(index,:) == errvec(index1,:))
                y1(index,:) = mod(y1(index,:)+mat1(index1,:),2);
            end
        end
    end
    x_dec = y1(:,m+1:end);         %恢复原始信息比特
    s = find(x ~= x_dec)           %纠错后的信息比特与原始信息比特对比
    
    %仿真未编码和进行(7,4)Hamming码的编码的QPSK调制通过AWGN信道后的误比特性能比较
    clear all
    N = 100000;               %信息比特行数
    M = 4;                    %QPSK调制
    n = 7;                    %Hamming编码码组长度
    m = 3;                    %Hamming码监督位长度
    graycode = [0,1,3,2];     %格雷编码规则
    
    msg = randi([0,1],N,n-m);      %信息比特序列
    msg1 = reshape(msg',log2(M),N*(n-m)/log2(M))';    %重塑信息比特序列
    msg1_de = bi2de(msg1,'left-msb');                 %信息比特序列转换位十进制形式
    msg1 = graycode(msg1_de+1);                       %格雷编码
    msg1 = pskmod(msg1,M);                            %4QPSK调制
    Eb1 = norm(msg1).^2/(N*(n-m));                    %计算比特能量
    msg2 = encode(msg,n,n-m,'hamming/binary');        %Himming编码
    msg2 = reshape(msg2',log2(M),N*n/log2(M))';       %重塑编码后序列
    msg2 = bi2de(msg2,'left-msb');                    %比特序列转换位十进制形式
    msg2 = graycode(msg2+1);                          %格雷编码
    msg2 = pskmod(msg2,M);                            %Himming编码数据进行4PSK调制
    Eb2 = norm(msg2).^2/(N*(n-m));                    %计算比特能量
    EbNo = 0:10;                                      %信噪比
    EbNo_lin = 10.^(EbNo/10);                         %转换为线性值
    for index = 1:length(EbNo)
        sigma1 = sqrt(Eb1/(2*EbNo_lin(index)));       %未编码的噪声标准差
        %加入高斯白噪声
        rx1 = msg1 + sigma1*(randn(1,length(msg1))+1i*randn(1,length(msg1)));    
        y1 = pskdemod(rx1,M);                         %未编码4PSK解调
        y1_de = graycode(y1+1);                       %未编码的格雷逆映射
        [err ber1(index)] = biterr(msg1_de',y1_de,log2(M));   %未编码的误比特率
        
        sigma2 = sqrt(Eb2/(2*EbNo_lin(index)));       %编码的噪声标准差
        %加入高斯白噪声
        rx2 = msg2 + sigma2*(randn(1,length(msg2))+1i*randn(1,length(msg2)));    
        y2 = pskdemod(rx2,M);                         %编码4PSK解调
        y2_de = graycode(y2+1);                       %编码的格雷逆映射
        y2_de = de2bi(y2_de,'left-msb');              %转换为二进制形式
        y2_de = reshape(y2_de',n,N)';                 %重塑矩阵
        y2_de = decode(y2_de,n,n-m,'hamming/binary'); %译码
        [err ber2(index)] = biterr(msg,y2_de);        %编码的误比特率
    end
    figure();
    semilogy(EbNo,ber1,'-ko',EbNo,ber2,'-k*');
    legend("未编码",'Hamming(7,4)编码的4PSK在AWGN下的性能');
    xlabel(EbNo);
    ylabel("误比特率");
    

    卷积码的编译码原理

    \qquad卷积码又称为连环码,它和分组码有明显的区别。(n,k)线性分组码中,本组r = n-k个监督元仅与本组k个信息元有关,与其他各组无关,即分组码编码器本身是无记忆性的。卷积码则不同,每一个(n,k)码段(也称为子码,通常较短)内的n个码元不仅与该段内信息元有关,而且与前面的m段信息元也相关。通常称m为编码存储。卷积码常用符号(n,k,m)表示。
    \qquad卷积码的编码器由移位寄存器、模二加法器以及开关电路组成。(2,1,2)卷积码的编码器如下图所示:
    (2,1,2)卷积码的编码器
    \qquad起始状态,各级移位寄存器清零,即S1S2S3S_1S_2S_3为000。S1S_1等于当前输入数据,而移位寄存器状态S2S3S_2S_3存储以前的数据,输出码字C由下式决定,即:
    {C1=S1S2S3C2=S1S3\left\{\begin{aligned}C_1&=S_1\bigoplus S_2\bigoplus S_3\\C_2&=S_1\bigoplus S_3\end{aligned}\right.
    \qquad由于C1C_1对应的加法输入信号及寄存器m1,m2m_1,m_2相连,因此,对应的二进制序列是111,对应的八进制序列是7,C2C_2对应的加法器与输入信号及寄存器m2m_2相连,因此,对应的二进制序列为101,对应的八进制序列为5,因此,这个卷积编码器生成的多项式是[7 5]。
    \qquad当输入数据D=[1 1 0 1 0]时,输出码字可以计算出来,具体计算过程参见下表,另外为了保证全部的数据通过寄存器,还必须在数据位后加3个0。

    S1S_1 1 1 0 1 0 0 0 0
    S2S3S_2S_3 00 01 11 10 01 10 00 00
    C1C2C_1C_2 11 01 01 00 10 11 00 00
    状态 A B D C B C A A

    \qquad从上述的计算可知,每1位数据,影响m+1个输出子码。称m+1为编码约束度。每一个子码有n个码元,在卷积码中有约束关系的最大码长度则为(m+1)n,称为编码约束长度。(2,1,2)卷积码的编码约束度为3,约束长度为6。

    卷积码的编译码案例:
    仿真BPSK调制在AWGN信道下分别使用卷积码和未使用卷积码的性能对比,其中,卷积码的约束长度为7,生成多项式为[171,133],码率为1/2,译码分别采用硬判决译码和软判决译码。
    代码如下:

    clear all 
    EbNo = 1:10;             %信噪比范围
    N = 100000;              %信息比特个数
    M = 2;                   %BPSK调制
    L = 7;                   %约束长度
    trel = poly2trellis(L,[171,133]);         %卷积码生成多项式
    tblen = 6*L;                              %Viterbi译码器回溯深度
    msg = randi([0,1],1,N);                   %信息比特序列
    msg1 = convenc(msg,trel);                 %卷积编码
    x1 = pskmod(msg1,M);                      %BPSK调制
    for i = 1:length(EbNo)
        %加入高斯白噪声,因为码率为1/2,所以每一个符号的能量要比比特能量少3dB
        y = awgn(x1,EbNo(i)-3);
        y1 = pskdemod(y,M);                                   %硬判决
        y2 = vitdec(y1,trel,tblen,'cont','hard');             %Viterbi译码
        [err ber1(i)] = biterr(y2(tblen+1:end),msg(1:end-tblen)); %计算误比特率
        
        y3 = vitdec(real(y),trel,tblen,'cont','unquant');     %软判决
        [err ber2(i)] = biterr(y3(tblen+1:end),msg(1:end-tblen)); %计算误比特率
    end
    ber = berawgn(EbNo,'psk',2,'nodiff');                  %BPSK调制理论误比特率
    figure();
    semilogy(EbNo,ber,'-kd',EbNo,ber1,'-ko',EbNo,ber2,'-k*');
    legend("BPSK理论误比特率",'硬判决的误比特率','软判决的误比特率');
    xlabel('EbNo');
    ylabel("误比特率");
    
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  • 1.2物理层编码与处理过程 (1)信道编码 (2)调制解调 (3)层映射 (4)扩频预编码(仅仅用于上行,可选) (5)多天线技术的预编码 (6)资源映射 (7)OFDM变换 本文主要探讨NR的信道编码技术 第...

    目录

    第1章 物理层架构

    1.1 物理层内部功能协议栈

    1.2 5G NR下行选项A

    1.3 5G NR下行选项B

    1.4 NR的物理层数据处理过程概述

    第2章 物理层信道编码过程

    2.1 NR物理层信道编码与交织过程

    2.2 信道编码概述

    2.3 物理层编码算法的多样化

    2.4 UCI, DCI的编码策略

    2.5 冗余信息与增益之间的关系

    第4章 常见的检错技术

    4.1 奇偶校验

    4.2 CRC校验

    4.3 MD5完整性校验

    第5章 常见的纠错技术

    5.1 前向纠错码FEC概述

    5.2 海明码

    5.3 Turbo码,Polar码,LDPC编码比较

    第6章 速率匹配

    6.1 为什么需要速率匹配

    6.2 什么是速率匹配

    6.3 如何进行速率匹配

    第7章 交织/加扰

    7.1 无线信道检错纠错的局限

    7.2 无线信道的特征与降低出错率的方法

    7.3 交织的来源和基本思想

    7.4 交织编码的基本原理



    第1章 物理层架构

    对本章节的注解:

    本章节内容的作用在于:从宏观感受物理层信道编码在整个物理层协议栈中的位置和作用,无需深究每个环节。主体内容从第2章节开始。

    1.1 物理层内部功能协议栈

    1.2 5G NR下行选项A

    1.3 5G NR下行选项B

     

    1.4 NR的物理层数据处理过程概述

    (1)信道编码与交织:处于计算机通信领域,这是计算机的底盘和擅长的地方。

    (2)调制解调: 二进制序列到复指数子载波序列的映射过程,这是从计算机领域到数字信号处理DSP领域的跨越! 从计算机通信领域向数字无线通信领域的跨越!从此处开始进入数字信号处理领域!

    (3)多天线技术的层映射

    (4)扩频预编码(仅仅用于上行,可选): 这是数字无线通信领域,在相同的频率资源,由“单一”空间向"码分"空间的跨越。

    (5)多天线MIMO技术的预编码:这是数字无线通信领域中,在相同的频率资源,由“单一”空间向"分层"空间的跨越。

    (6)无线资源映射RE mapping: 这是数字无线通信领域,这是由串行的时间域并行的频率域的跨越。

    (7)数字波束赋形:这是数字无线通信领域中,相同的频率资源,由“全向”空间向“波束局部”空间的跨越。

    (8)OFDM变换(时域到频域的转换):这是各个独立的频域子载波信号到时域信号的转换,这是无线通信领域中,从频域信号时域信号的跨越!

    (9)RF射频调制:这是在无线通信领域中,由数字无线通信领域模拟无线通信领域的跨越!!!

     

    本文主要探讨LTE和NR的信道编码技术

     

    第2章 物理层信道编码过程

    2.1 NR物理层信道编码与交织过程

    物理层信道编码与交织不是单一的编码,而是由一组编码组成。

    以发送为例, 阐述物理层信道编码的过程以及其中涉及到的主要,接收过程与之相反。

    (1)TrBlock:来自MAC层传输信道需要发送的数据块。

    (2)CRC:对传输层数据块尾部添加CRC,这是一种检错技术。

    (3)数据块分段处理,主要考虑MAC层和物理层处理的数据块的大小不同。

    (4)数据块分段数据的CRC校验

    (5)信道编码LDPC码,Polar码,这是一种纠错技术。

    (6)速率匹配(Rate matching)是指传输信道上的比特被重发(repeated)或者被打孔(punctured),以匹配物理信道的承载能力(物理信道的承受能力受信道质量的限制),信道映射时达到传输格式所要求的比特速率。

    (7)比特交织指在传输前,将比特流中的比特重新排列,使差错随机化的过程。

    (8)编码块重组

     

    2.2 信道编码概述

    (1)信道编码的原因与动机

    数字信号在传输中往往由于各种原因,使得在传送的数据流中产生误码,从而使接收端产生图象跳跃、不连续、出现马赛克等现象。所以通过信道编码这一环节,对数码流进行相应的处理,使系统具有一定的纠错能力和抗干扰能力,可极大地避免码流传送中误码的发生。

    由于移动通信存在干扰和衰落,在信号传输过程中将出现差错,故对数字信号必须采用纠、检错技术,即纠、检错编码技术,以增强数据在信道中传输时抵御各种干扰的能力,提高系统的可靠性。

    对要在信道中传送的数字信号进行的纠、检错编码就是信道编码。

    (2)信道编码的理论基础

    信道编码之所以能够检出和校正接收比特流中的差错,是因为加入一些冗余比特,把几个比特上携带的信息扩散到更多的比特上。为此付出的代价是:必须传送比发送信息比特所需要的更多的比特

    提高数据传输效率,降低误码率是信道编码的任务。

    信道编码的本质是增加通信的可靠性。

    但信道编码会使有用的信息数据传输减少,信道编码的过程是在源数据码流中加插一些码元,从而达到在接收端进行判错和纠错的目的,这就是我们常常说的开销。

    这就好象我们运送一批玻璃杯一样,为了保证运送途中不出现打烂玻璃杯的情况,我们通常都用一些泡沫或海棉等物将玻璃杯包装起来,这种包装使玻璃杯所占的容积变大,原来一部车能装5000个玻璃杯的,包装后就只能装4000个了,显然包装的代价使运送玻璃杯的有效个数减少了。

    同样,在带宽固定的信道中,总的传送码率也是固定的,由于信道编码增加了数据量,其结果只能是以降低传送有用信息码率为代价了。

    将有用比特数除以总比特数就等于编码效率了,不同的编码方式,其编码效率有所不同。

    (3)误码处理的方法

    • 检错技术:奇偶校验、CRC校验、MD5完整性校验等。
    • 纠错技术:分组码、卷积码、出错重传、前向纠错等。
    • 交织技术:
    • 线性内插等。

     

    2.3 物理层编码算法的多样化

    长码:物理层业务数据信道采用LDPC编码

    端码:物理层小区广播信道采用Polar编码

     

    2.4 UCI, DCI的编码策略

    不同长度的数据,采用了不同的编码策略。

    短码:只有K>11是才采用Polar码,且长度不同,采用不同的Polar码编码选项。

    超短码:其他编码

     

    2.5 冗余信息与增益之间的关系

    硬判决FEC和软判决FEC的香农限

     

    冗余信息越多,信息正确传输的增益越大,冗余信息的增加与增益的关系并非是线性的,而是log关系。

    校验位长度(n-k)与信息位长度k的比值,称为编码开销。开销越大,FEC方案的理论极限性能越高,但增加并不是线性的,开销越大,开销增加带来的性能提高越小。开销的选择,需要根据具体系统设计的需求来确定。

     

    第4章 常见的检错技术

    所谓检错:就是检查数据是否有数据比特传输出错,等无法确定哪一位出错,也无法纠错的技术。

    本文思维导图

    4.1 奇偶校验

    (1) 奇偶校验概述

    偶校验(Parity Check)是一种校验一组比特传输正确性的方法。

    在数据比特发送时,在数据末位添加一个比特,确保所有传输的比特位中,1的个数是奇数或偶数。

    在数据比特接收时,根据被传输的一组二进制比特的数位中“1”的个数是奇数或偶数来进行校验判断。

    依据数据块中包含奇数个1的判断法则称为奇校验

    依据数据块中包含偶数个1的判断法则称为偶校验

    (2)编码效率

    • 仅需要1个比特的冗余信息

    (3)检错效率

    • 偶校验只能检验处奇数位出错;
    • 奇校验智能检验处偶数位出错。

    (4)应用场合

    • 物理传输信道可预测,且信道稳定,误码率低的场合。如RS232串口通信。
    • 使用与少量比特数据的传输,如7bit的ASCII码的传输。

    (5)优点

    • 软硬件实现简单:奇偶校验位是一个表示给定位数的二进制数中1的个数是奇数或者偶数的二进制数,奇偶校验位是最简单的错误检测码,
    • 编码效率高:仅仅需要增加一个比特的冗余位。

    (6)缺点:

    • 只能检错:如果传输过程中包括校验位在内的奇数个数据位发生改变,那么奇偶校验位将出错表示传输过程有错误发生。因此,奇偶校验位是一种错误检测码,但是由于没有办法确定哪一位出错,所以它不能进行错误校正。发生错误时必须扔掉全部的数据,然后从头开始传输数据。
    • 在噪声很多的媒介上成功传输数据可能要花费很长的时间,甚至根本无法实现。

     

    4.2 CRC校验

    (1)CRC校验概述

    循环冗余校验(Cyclic Redundancy Check, CRC)是一种根据网络数据包或计算机文件等数据产生简短固定位数校验码的一种信道编码技术。主要用来检测或校验数据传输或者保存后可能出现的错误。

    它是利用除法及余数的原理来作错误侦测的。其基本思想是将要传送的信息M(X)表示为一个多项式L,用L除以一个预先确定的多项式G(X),得到的余式就是所需的循环冗余校验码。这种校验又称多项式校验。

    “循环”是指:使用传送的信息比特组成的多项式除以特征多项式,循环求余数,直到留下最后的余数。

    “冗余”是指:添加一定比特的冗余比特,这些冗余比特的数值,是相除之后的余数,余数比特序列与待传输的比特序列和特征多项式是相关的。

     

    比如:

    (1)设约定的生成多项式为G(x)=x4+x+1,其二进制表示为10011,共5位,其中k=4。 

    (2)假设要发送数据序列的二进制为101011(即f(x)),共6位。 

    (3)在要发送的数据后面加4个0(生成f(x)*xk),二进制表示为1010110000,共10位。 

    (4)用生成多项式的二进制表示10011去除乘积1010110000,按模2算法求得余数比特序列为0100(注意余数一定是k位的)。 

    (5)将余数添加到要发送的数据后面,得到真正要发送的数据的比特流:1010110100,其中前6位为原始数据,后4位为CRC校验码。 

    (6)接收端在接收到带CRC校验码的数据后,如果数据在传输过程中没有出错,将一定能够被相同的生成多项式G(x)除尽,如果数据在传输中出现错误,生成多项式G(x)去除后得到的结果肯定不为0。

     

     

    (2)编码效率

    • 常见的CRC多项式有CRC16和CRC32, 增加的冗余比特为16bit或32比特。

     

    (3)应用场合

    • 广泛应用大量比特传输的数据通信场合。

    (4)优点

    • 电路实现简单
    • 能够实现大数据比特通信的场合

    (5)缺点

    • 只能发现错误,而不能纠正错误。

     

    4.3 MD5完整性校验

    (1)MD5概述

    MD5信息摘要算法(英语:MD5 Message-Digest Algorithm),一种被广泛使用的密码散列函数,可以产生出一个128位(16字节)的散列值(hash value),用于确保信息传输完整一致。

    MD5算法的原理可简要的叙述为:MD5码以512位分组来处理输入的信息,且每一分组又被划分为16个32位子分组,经过了一系列的处理后,算法的输出由4个32位分组组成,将这4个32位分组级联后将生成一个128散列值.

     

     

    (2)编码效率

    • 增加128比特的冗余信息,这128比特的信息反映了原始数据的特征。

     

    (3)应用场合

    • 大量数据比特完整性校验和保护。完整性校验的本质是对数据比特的检错。
    • 数字签名
    • 文件完整性检查
    • 密码保存

     

    (4)特点

    • 压缩性:无论数据长度是多少,计算出来的MD5值长度相同,为128bit (16字节)
    • 容易计算性:由原数据比特序列容易计算出MD5值序列
    • 抗修改性:即便修改一个字节,计算出来的MD5值也会巨大差异,其分散特性极强。
    • 抗碰撞性:知道数据和MD5值,很小概率找到相同MD5值相同的原数据,即很根据MD5的只,反推出原始数据序列。

     

    第5章 常见的纠错技术

    FEC在光通信中的位置

    所谓检错:就是检查数据是否有数据比特传输出错,并且能够确定是哪一位出错,同时能够把出错自的比特纠正为正确的比特。

    为了更好的理解物理层的纠错编码技术,这里会从前向纠错码FEC的概念开始,并且先谈谈LTE的信道编码技术,最后再阐述大名鼎鼎的Polar以及与之对应的LDPC。

    5.1 前向纠错码FEC概述

    前向纠错编码(FEC)并非是某一个具体的编码技术,而是一类纠错编码技术的统称。之所以“前向”纠错,该技术纠错的是已经接收到的比特数据,称之为前向纠错。

    前向纠错编码(FEC)技术通过在传输码列中加入冗余纠错码(不仅仅是检错),在一定条件下,通过解码可以自动纠正传输误码,降低整体的接收数据的误码率(BER)。

    纠错的好处:避免整个数据包中只有部分bits传输出错,而重传整个数据的情形。

    纠错的缺点:需要增加比检错更多的冗余信息,有效数据占比得到很大的降低,数据编码率下降。

    在信道质量良好的情况下,多余的冗余比特就是一种资源的浪费。但在信道质量不好的情形下,纠错功能极大的降低了数据的重传,提升了整体的性能。

    FEC技术是一种广泛应用于通信系统中的编码技术。

    以典型的分组码为例,其基本原理是:在发送端,通过将kbit信息作为一个分组进行编码,加入(n-k)bit的冗余校验信息,组成长度为n bit的码字。码字经过信道到达接收端之后,如果错误在可纠范围之内,通过译码即可检查并纠正错误bit,从而抵抗信道带来的干扰,提高通信系统的可靠性。在光通信系统中,通过FEC的处理,可以以很小的冗余开销代价,有效降低系统的误码率,延长传输距离,实现降低系统成本的目的。

    (1)编码开销:

    假设有效数据长度为k,编码后的数据长度为n,则容易信息为n-k。

    校验位长度(n-k)与信息位长度k的比值,称为编码开销。

    开销越大,FEC方案的理论极限性能越高,但增加并不是线性的,开销越大,开销增加带来的性能提高越小。开销的选择,需要根据具体系统设计的需求来确定。

    硬判决FEC和软判决FEC的香农限

    (2)判决方式:

    FEC的译码方式分为硬判决译码和软判决译码两种。

    硬判决FEC译码器输入为0,1电平,由于其复杂度低,理论成熟,已经广泛应用于多种场景。

    软判决FEC译码器输入为多级量化电平。

    在相同码率下,软判决较硬判决有更高的增益,但译码复杂度会成倍增加。

    微电子技术发展到今天,100G吞吐量的软判决译码已经可以实现。随着传送技术的发展,100G时代快速到来,软判决FEC的研究与应用正日趋成熟,并将在基于相干接收的高速光通信中得到广泛应用。

     

    (3)码字方案:

    当确定开销和判决方式后,设计优异码字方案,使性能更接近香农极限,是FEC的主要研究课题。

    目前,软判决LDPC码,由于其良好的纠错性能,且非常适合高并行度实现,逐步成为高速光通信领域主流FEC的方案。

    后面会继续讨论LDPC码与Polar码的进一步的细节。

     

    5.2 海明码

    (1)为什么要了解海明码?

    海明码是理解更复杂的纠错码的基础,通过对海明码的理解,可以理解纠错码的基本原理,强烈建议在理解LTE Turbo码和NR的Polar码之前,先理解海明码的原理!!!

    海明码是最简单的纠错码,通过理解海明码,可以理解纠错编码工作原理:(1)如何发现错误比特所在的比特位;(2)纠错码是如何纠错的?

    其中发现错误位的位置是根本,而纠错很容易,因为二进制比特只有0和1,如果发现特定的比特出错,只需要取反就实现了纠错的功能。

     

    (2)海明码的基本原理

    发送时:

    • 海明码把待发送的比特先进行分组,
    • 对每个分组在进行奇/偶校验编码,
    • 并把奇/偶校验码的比特信息插入到数据流中。

    接收时:

    • 在数据接收时,先把接收到的比特进行分组,
    • 对每个分组在进行奇/偶校验
    • 如果组内没有比特出错,则校验结果为0
    • 如果组内有比特出错,则校验结果为1,
    • 最后每个组的校验结果组合在一起,得到一个二进制序列,这个二进制序列的值就是出错的位置。
    • 最后进行纠错:指定位置的比特取反。

    优点:

    • 由于汉明编码简单,它们被广泛应用于内存(RAM)。

    缺点:

    • 只能发现一个bit的出错时的位置

     

    需要注意和强调的是:

    • 海明码是一种就纠错码
    • 纠错的冗余信息并不是添加到整个二进制比特块的最后,而是插入到二进制比特的中间。或者说,先把待编码的数据进行分组,冗余纠错码信息是插入到每个分组块的尾部,而不是以整个数据比特块的尾部。因此,纠错码,又称为分组纠错码。

     

    这里有关于海明码的比较详细的、形象的说明,请参考:

    https://blog.csdn.net/Yonggie/article/details/83186280
     

    5.3 Turbo码,Polar码,LDPC编码比较

    (1)Turbo码概述

    Shannon 编码定理指出:如果采用足够长的随机编码,就能逼近Shannon 信道容量。

    但是传统的编码都有规则的代数结构,远远谈不上“随机”;同时,出于译码复杂度的考虑,码长也不可能太长。

    所以传统的信道编码性能与信道容量之间都有较大的差距。事实上,长期以来信道容量仅作为一个理论极限存在,实际的编码方案设计和评估都没有以Shannon限为依据。

    Turbo 码是一种巧妙的编码方式,它巧妙地将两个简单分量码通过伪随机交织器并行级联来构造具有伪随机特性的长码,并通过在两个单出入单输入(SISO)译码器之间进行多次迭代实现了伪随机译码

     

    Turbo的故事:

    https://blog.csdn.net/vblittleboy/article/details/9013835

    https://blog.csdn.net/wo17fang/article/details/44155309

     

    (2)Polar码概述

    极化码(Polar Codes)是一种新型编码方式,也是目前3GPP标准制定中的业务信道的编码技术方案。

    通过对华为极化码试验样机在静止和移动场景下的性能测试,针对短码长和长码长两种场景,在相同信道条件下,相对于Turbo码,可以获得0.3~0.6dB的误包率性能增益,

    同时,华为还测试了极化码与高频段通信相结合,实现了20Gbps以上的数据传输速率,验证了极化码可有效支持ITU所定义的三大应用场景。

     

    (3)LDPC码概述

    LDPC是Low Density Parity Check Code英文缩写,意思是低密度奇偶校验码,

     

    (4)LDPC与Polar的比较

     

    第6章 速率匹配

    6.1 为什么需要速率匹配

    无线信道的质量随时变换的,而不是固定不变或事先确定的。不同的信道质量,调制解调的方式不同,无线信道质量越好,越可以采用高阶调制,且相同的RE时频资源,传输的数据速率越高。

    也就说,分配给用户的业务信道,即使是时频资源都不发生变化,通过其传输的数据速率也是根据业务信道的质量变化实时变化的。

    无线信道的传输速率,决定了单个TTI调度周期内,在该信道上传送的比特的数量。

     

    6.2 什么是速率匹配

    经过物理层信道分组和编码后的二进制比特流,并没有速率信息。

    速率匹配:就是根据物理层信道实时的传输速率,对MAC层数据块分组和编码后的二进制比特流,进行切割,以便符合物理层信道的速率要求,即切割成单个TTI调度周期内能够传送的比特数。而这种切割是每个TTI调度周期内都要进行。

     

    6.3 速率匹配的决定因素有:

    • 信道的质量: CQI
    • 信道的调制方式,BPSK, QPSK, xQAM
    • 子载波的带宽
    • 信道的带宽,即信道占用多少个子载波时频资源

     

    6.4 速率匹配的机制

     

    速率匹配采用的是一种循环缓冲buffer的机制,用于管理速率匹配的数据,同时能够支持数据重传缓存。

     

    第7章 交织/加扰

    7.1 无线信道检错纠错的局限

    在前面的描述中,可以知道,无线信道的检错和纠错能力,与一个因素有极大的关系:就是接收到比特的出错比特数。

    任何一种编码方式,出错比特的检错和纠错的能力是有限制的,当连续出错的比特超过编码能力的时候,就无法实现检错或纠错。

    这种情况下,就只能通过上层的控制逻辑,重新发送整个数据块来实现数据安全传输。

     

    7.2 无线信道的特征与降低出错率的方法

    有没有某种技术,能够降低数据在空口中传输的二进制比特的出错率呢?

    现有的降低比特出错的技术:

    • 比如提高信号的发射功率,提高信噪比。
    • 比如使用低阶的调制方式,增加容错能力,当然这种方式,是通过牺牲数据传输的比特来换取出错的比特的。
    • 降低数据发送的速率。

    这些方案的特点:

    • 确实能够减低二进制比特在空口中传输的出错率
    • 但也牺牲功率资源或牺牲了频谱资源,
    • 上述方案解决的是恒定干扰造成出错率问题。

    然而,无线信道有一种显著的特点,就是干扰有时候属于突发性的干扰:突然有一小段时间,有一个比较大的干扰。

    对于这样的干扰,上述的技术实际上是无法解决的。

    如何解决突发性的干扰呢?

     

    7.3 交织的来源和基本思想

    交织技术正是为了应对突发干扰而出现的。

    它同通过把突发性的、批量出错的二进制比特,分散到不同的数据块的分组中,从而降低分组块内比特出错的比特数,在结合纠错编码,完成对出错信息的纠错。

    该基本思想,有点类似于我军在整体收编国军时采用的策略:

    如果说被收编整个队伍中的每个军人是容易感到干扰的信号或二进制比特,那么为了防止整个收编军队中人员的失控,就需要把收编的人员,进行拆分,分散到我军的各个连队中(我军人员是不容易受到干扰的二进制比特)

    这样,即使是被整个收编的全部人员思想都是容易受干扰的,不坚定的,也会不会导致失控,最终会经过我军的政治思想工作(纠错编码),被纠正过来。

     

    7.4 交织编码的基本原理

    (1)交织矩阵

    发送端:经过物理层信道编码的二进制比特流,按照行行写入内存中,然后在按列读出来,这完成了二进制比特的交织。

    信号传输:交织后的二进制比特,通过突发干扰的信道进行传输。

    接收端:把收到的数据,列的方式写入,然后在按行的方式读出,完成了去交织的过程,发送突发干扰出错的比特块中的出错比特,被分散到接收到的数据流序列的各个地方,而不是连续出错。

    (2)交织示意图

    在上图中,连续出错的4个红色的方框,去交织后,出错的比特被分散到了4个不同的块中,每个块中,只有一个红色的出错方框。

    由于每个块,都经过纠错编码,都有纠错的能力,因此,即使在传输过程中,出现连续的出错比特,接收端也会比纠正过来。

     


    https://blog.csdn.net/qq_45108415/article/details/113809068

    https://blog.csdn.net/wo17fang/article/details/44155309

     

     

    展开全文
  • 移动通信普遍存在干扰衰落的问题,这些问题会导致信号收发双方的信息差错,因此有必要增强数据在信道中传输时抵御各种干扰的能力,提高系统的可靠性,对要在信道中传送的数字信号进行的纠错检错编码的过程就是信道...

    移动通信普遍存在干扰与衰落的问题,这些问题会导致信号收发双方的信息差错,因此有必要增强数据在信道中传输时抵御各种干扰的能力,提高系统的可靠性,对要在信道中传送的数字信号进行的纠错检错编码的过程就是信道编码。

    信道编码是无线通信过程中一个重要技术,因此笔者构建了一个简易数字通信系统,对其进行探究性学习,并通过MATLAB仿真对其信道编码过程的性能进行分析。

    一、系统架构

    系统架构如下图1-1所示。
    图1-1  系统架构框图
    图1-1 系统架构框图

    仿真设计的信道编码过程主要包含重复编码、交织编码、扩频、BPSK调制以及相应的信道译码等等,对不同编码处理模块进行相应的信噪比-误码率等性能分析。

    二、性能分析

    2.1 重复编码
    重复编码的作用主要是提升纠错能力,将信源信号进行重复编码就是将信号的序列量加倍传输,设重复编码后序列
    重复编码后序列
    其中D(n)D(n)是原始序列M(n)M(n)重复两次后的序列,则重复编码后序列的码元传输速率将变为原始序列的二分之一,以牺牲传输效率的代价,提升了纠错能力。原始序列与重复编码后序列在AWGN(Additive White Gaussian Noise,加性高斯白噪声)中的性能比较如下图2-1所示。
    图2-1   原始序列与重复编码传输SNR-BER关系曲线比较

    图2-1 原始序列与重复编码传输SNR-BER关系曲线比较

    由曲线关系图可知,当信噪比在-10dB至10dB区间内,重复编码后序列在信噪比5dB时误码率就已达到10410^{-4},而相同误码率下原始序列信噪比需要达到8dB,由此可见序列经过重复编码后在AWGN中的误码率更低。同时随着信噪比的减小,重复编码降低误码率的性能越优。

    2.2 交织编码与解交织
    交织编码技术作为一种编码新技术,主要用于有记忆的信道,特别是无线信道,以此来纠正成串发生的比特差错和一些突发错误。交织编码实际上是两个过程:交织与FEC(Forward Error Correction,前向纠错),实际输入序列前后是具有一定的相关性的,而交织主要起到解相关的作用,通过提升序列的随机性来提高信息量。笔者选择分组交织作为信源编码的交织过程,图2-2较为形象地体现了分组交织的作用。
    分组交织实现成串差错离散化过程

    图2-2 分组交织实现成串差错离散化过程

    由上图可知,8个序列经过分组交织——按行写入、按列读出后,原本三个连续差错序列被成功分开,使得接收机能够有效读取序列。而针对上文经过重复编码后的序列,利用交织矩阵对序列进行相应处理,观察是否可以离散其成串差错。

    设输入序列函数Din(t)=D(n)=(n1,n2,n3,...,n19999,n20000)D_{in}{(t)=D(n)=(n_1,n_2,n_3,...,n_{19999},n_{20000})},将重复编码后的序列通过交织编码器,将需要发送的一段信息放入,形成按列写入、按行读出的交织矩阵 (200行,100列)。
    交织矩阵

    交织器输出信息为Dout(n)=(n1,n201,n401,n601,...,n19600,n19800,n20000)D_{out}{(n)=(n_1,n_{201},n_{401},n_{601},...,n_{19600},n_{19800},n_{20000})},假设出现突发错误,输出信息Derror(n)=(n1ˉ,n201ˉ,n401ˉ,n601ˉ,...,n19600ˉ,n19800ˉ,n20000ˉ)D_{error}{(n)=(\bar{n_1},\bar{n_{201}},\bar{n_{401}},\bar{n_{601}},...,\bar{n_{19600}},\bar{n_{19800}},\bar{n_{20000}})}

    在接收端进行解交织操作,形成一个按行写入、按列读出的交织矩阵。
    解交织

    交织器输出信息L(n)=(n1ˉ,n2,n3,...,n601ˉ,...,n19999,n20000ˉ)L{(n)=(\bar{n_1},n_2,n_3,...,\bar{n_{601}},...,n_{19999},\bar{n_{20000}})}

    可以看到,最终成串的比特差错成为随机独立差错,一定程度上提升了本系统信息传输的可靠性,与图2-2中离散成串差错的功能一致。

    原始序列与分组交织后序列在AWGN(Additive White Gaussian Noise,加性高斯白噪声)中的性能比较如下图2-3所示。
    图2-3   原始序列与交织编码SNR-BER关系曲线比较

    图2-3 原始序列与交织编码SNR-BER关系曲线比较

    由图可知,两种情况下的误码率是无法区分高低的,原因在于分组交织作为信源编码的一种,仅仅起到将成串差错离散成随机差错的作用,无法降低误码率,同时输入序列本身就为随机序列,经过交织后无法提升其随机性,因此会出现原始序列与分组交织后序列信噪比-误码率关系曲线基本一致的情况。

    2.3 扩频调制解调
    扩频,即扩展频谱通信,是一种信息传输方式,其信号所占有的频带宽度远大于所传信息必需的最小带宽。而频带的扩展则是通过一个独立的码序列来完成并用编码及调制的方法来实现的,与所传信息数据无关。在接收端则需要用同步的码序列进行扩频解调的操作。

    直接序列扩频通信具有频谱宽、工作信噪比低、抗干扰和抗多径效应能力强、可实现码分多址、低截获和低检测概率等特点。因此笔者将采用直接序列扩频技术,利用WALSH码作为系统中的扩频码,实现扩频调制的操作。WALSH函数是一种非正弦的完备正交函数系,仅有1+11-1两种可能取值,比较适合用来表达和处理数字信号,也方便后续BPSK调制以及接收机解调等操作。

    设扩频处理增益为GpG_p,则有
    扩频处理增益

    其中,TbT_b为输入信息码元宽度,TpT_p为扩频码码元宽度。不妨设输入信息码元宽度为扩频码码元宽度的10倍,即扩频处理增益Gp=10dBG_p=10dB ,设扩频码为双极性序列C(n)={1,+1}C(n)=\{{-1,+1}\},同时将交织编码后的单极性序列Dout(n)D_{out}(n)转为双极性序列D(n)D^*(n),由上文编码过程分析可得其中1n200001≤n≤20000
    单极性转双极性

    由于建立的模型为简易数字通信系统,因此从数字的角度出发对于信号进行一系列处理,以扩频处理增益Gp=10dBG_p=10dB为例,则扩频码C(n)C(n)中每1组(1组10个)扩频序列都要与D(n)D^*(n)中对应的每个序列做异或运算,逻辑运算过程如下图2-4所示。
    图2-4   扩频序列对信息序列的扩频调制过程

    图2-4 扩频序列对信息序列的扩频调制过程

    在上述逻辑运算过程中,不难发现序列的扩频过程一定程度上具有重复编码的性能。扩频码对信息序列调制的过程,实际上也可以看作将信息序列重复10次后与扩频码进行异或运算;而在接收端的解扩处理则直接将接收信号与同频扩频码进行异或运算处理,将序列恢复成与输入序列数量一致的输出序列,有效地降低了系统误码率,提升纠错能力。

    则原始序列与扩频后序列在AWGN(Additive White Gaussian Noise,加性高斯白噪声)中的性能比较如下图2-5所示。
    图2-5   原始序列与扩频序列SNR-BER关系曲线比较

    图2-5 原始序列与扩频序列SNR-BER关系曲线比较

    由图可知,经过10dB扩频处理增益对应扩频调制解调后,在信噪比-20dB至0dB的AWGN环境下,经过10dB扩频、解扩后的序列误码率远小于未经扩频处理的序列,同时,在-10dB信噪比下经过扩频调制解调序列误码率与0dB信噪比下未经扩频处理序列误码率基本相同,这样的结果与设定的扩频处理增益Gp=10dBG_p=10dB 相一致。较前期的重复编码、交织编码而言,扩频调制降低误码率的性能(即纠错能力)最优

    2.4 BPSK调制解调
    BPSK,即二相移相键控。BPSK信号具有频带利用率高、带宽小、抗干扰性好等诸多优点,在码分多址通信中最为常用。因为直接序列扩频存在传输失真、传输损耗以及无法保证带内特性,所以为了进行长途传输,基带信号需要通过载波调制将频谱搬移到适合无线信道传输的特定频带处。因此在直接序列扩频通信中,通常采用的调制方式是BPSK。

    在BPSK中,通常使用初始相位0表示二进制序列0,初始相位ππ表示二进制序列1,由此可以的到BPSK信号时域表达式
    BPSK信号时域表达式

    其中,AA为信号幅度,ωcω_c为载波频率,φnφ_n表示第nn个符号的绝对相位,即
    绝对相位

    因此,式(2-6)可表示为
    在这里插入图片描述

    由于表示信号的两种码元波形相同、极性相反,因此BPSK信号可以表示为一个双极性矩形脉冲序列(全占空)与一个正弦载波相乘后的信号,即
    在这里插入图片描述

    其中
    在这里插入图片描述

    这里g(t)g(t)为脉宽为TBT_B的单个矩形脉冲。ana_n的统计特性为
    在这里插入图片描述

    以上以载波不同相位直接表示相应二进制数字信号的调制方式,称为二进制绝对相移键控。

    在AWGN信道下,BPSK信号经过相干解调后理论误码率为
    在这里插入图片描述

    其中,rr为信噪比(无单位)。将仿真过程中1×1041×10^4个序列未加载波的仿真误码率与理论误码率进行比较,得到图2-6所示曲线图。
    图2-6   BPSK理论BER与仿真BER曲线比较

    图2-6 BPSK理论BER与仿真BER曲线比较

    由上图可以看出,对于1×1041×10^4个序列在1dB至10dB的信噪比下的BPSK调制解调,理论误码率与仿真误码率是基本一致的,同时误码率普遍较低

    2.5 信道衰减
    对于此类通信系统研究,往往将直射波损耗作为传输损耗。在自由空间中,电波沿直线传播直接到达接收点,不被吸收、不发生反射、折射和散射现象而的传播方式称为直射波传播。直射波传输损耗可以看成是自由空间的电波传播损耗
    直射波损耗

    其中,dd为传输距离(km),ff为信号工作频率(MHz)。当传输距离或信号工作频率任一参数不变,另一参数改变时,直射波损耗也随之发生相应的对数变化,相应变化曲线图如下图2-7、图2-8所示。
    图2-7  5m-100m传输距离(工作频率2GHz)下信道衰减变化曲线图

    图2-7 5m-100m传输距离(工作频率2GHz)下信道衰减变化曲线图

    图2-8  1GHz-3GHz工作频率(传输距离50m)下信道衰减变化曲线图

    图2-8 1GHz-3GHz工作频率(传输距离50m)下信道衰减变化曲线图

    由图可知,若只考虑直射波损耗,则在整个传输过程中,传输损耗的大小仅与传输距离、信号工作频率有关。信号工作频率一定(2GHz),传输距离在15m以下增加时,信道衰减变化较大,而在15m后衰减增长逐渐趋于稳定。而在传输距离一定(50m),工作频率在1GHz—3GHz间变化时,信道衰减与工作频率的关系更趋向于线性。当工作频率一定时,传输距离在5m—100m变化过程中,信道衰减较大,整体衰减接近30dB;而当传输距离一定时,工作频率在1GHz—3GHz变化过程中,信道衰减较小,接近10dB,其主要原因在于直射波损耗中上述两个参数的变化带来的影响。

    三、总结

    本文主要探究了数字通信系统简易信道编码原理,包括重复编码、交织编码、扩频调制解调、BPSK 调制解调等技术。从公式推导和仿真分析角度,梳理了收发机针对信道编码的大体流程并对流程中应用的编码技术进行性能分析。
    而整个设计的过程和思路从一定角度上而言较为简易却又繁琐,需要经过更深层次的学习来进一步改善,在运用更加先进的编码技术提升信号处理灵活性的同时,降低系统运算的复杂度。

    注:本文为原创文章,其中存在些许个人主观理解,希望读者对其中相关知识有所取舍,也欢迎质疑讨论,具体MATLAB代码已上传,https://download.csdn.net/download/qq_41846534/12870840。

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