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vitdec
ビタビ アルゴリズムを使用したバイナリ データの畳み込み復号化
構文
説明
decodedout = vitdec(codedin,trellis,tbdepth,'cont',dectype,___,imetric,istate,iinput)opmode として連続操作モードを指定します。復号化器は、それぞれ imetric、istate および iinput により指定された初期状態メトリクス、初期トレースバック状態、および初期トレースバック入力で開始します。
連続操作モードを使用すると、この関数のその後の呼び出しで使用する復号化器の内部状態情報を保存できます。ループ処理のためにデータが一連のベクトルに区切られる場合は、繰り返しこの関数を呼び出すと便利です。ビタビ復号化アルゴリズムを繰り返し呼び出す必要があるワークフローについては、ヒントを参照してください。
例
ビタビ復号化器を使用した畳み込み符号の復号化
関数 convenc を使用して 1 のベクトルを畳み込み符号化し、関数 vitdec を使用して復号化します。
関数 poly2trellis を使用してトレリス構造体を定義します。1 のベクトルを符号化する際に、このトレリス構造体を使用して関数 convenc を構成します。
trellis = poly2trellis([4 3],[4 5 17;7 4 2]); x = ones(100,1); code = convenc(x,trellis);
符号化されたメッセージを復号化する際に、先ほど定義したトレリス構造体、トレースバック長 2、打ち切り操作モード、硬判定を使用するようにビタビ復号化器を構成します。
tb = 2; decoded = vitdec(code,trellis,tb,'trunc','hard');
復号化されたメッセージが 100 個の 1 のベクトルであることを確認します。
isequal(decoded,ones(100,1))
ans = logical
1
ビタビ アルゴリズムを使用したパンクチャされた信号の復号化
パンクチャされた信号にビタビ復号化を適用します。パンクチャによって符号化率が 1/2 から 3/4 に変更されます。
符号化操作と復号化操作のパラメーターを初期化します。
trellis = poly2trellis(7,[171 133])
trellis = struct with fields:
numInputSymbols: 2
numOutputSymbols: 4
numStates: 64
nextStates: [64x2 double]
outputs: [64x2 double]
tbdepth = 96; opmode = 'trunc'; dectype = 'hard'; puncpat = [1;1;0;1;1;0];
パンクチャされていない符号化率とパンクチャされた符号化率を計算します。
K = log2(trellis.numInputSymbols); % Number of input streams N = log2(trellis.numOutputSymbols); % Number of output streams unpunc_coderate = K/N
unpunc_coderate = 0.5000
punc_coderate = (K/N)*(length(puncpat)/sum(puncpat))
punc_coderate = 0.7500
符号化された出力にパンクチャを適用して、すべて 1 のビット メッセージを畳み込み符号化します。
msg = ones(100*length(puncpat),1); puncturedcode = convenc(msg,trellis,puncpat);
メッセージ、パンクチャド符号、パンクチャ パターンの長さを表示します。
length(msg)
ans = 600
length(puncturedcode)
ans = 800
length(puncpat)
ans = 6
パンクチャド符号化されたメッセージにビタビ復号化を適用します。復号化された出力を元のメッセージと比較します。符号化されたメッセージにパンクチャを適用しても、ビタビ復号化では誤差 0 のメッセージが復元されています。
codedin = puncturedcode; decodedout = vitdec(codedin,trellis,tbdepth,opmode,dectype,puncpat);
isequal(msg,decodedout)
ans = logical
1
符号化率 2/3 の畳み込み符号の BER を推定
符号化率 2/3 の畳み込み符号を使用して 16-QAM 変調を適用し、AWGN チャネルを通してデータを送信するリンクの、ビット エラー レート (BER) シミュレーションを推定します。次の図は、2 つの入力ストリーム、3 つの出力ストリーム、および 7 つのシフト レジスタがある符号化率 2/3 の符号化器を示しています。
図で表されている畳み込み符号化のトレリスを定義します。
trellis = poly2trellis([5 4],[23 35 0; 0 5 13])
trellis = struct with fields:
numInputSymbols: 4
numOutputSymbols: 8
numStates: 128
nextStates: [128x4 double]
outputs: [128x4 double]
K = log2(trellis.numInputSymbols); % Number of input bit streams N = log2(trellis.numOutputSymbols); % Number of output bit streams coderate = K/N; fprintf('K is %d and N is %d. The code rate is %3.2f.\n', ... K,N,coderate)
K is 2 and N is 3. The code rate is 0.67.
変調次数を設定し、変調シンボルあたりのビット数を計算します。ランダムなバイナリ データを生成します。入力ビット ストリームは、符号化操作では入力ビット ストリーム数 (K) の倍数、変調操作では変調シンボルあたりのビット数 (bps) の倍数でなければなりません。
M = 16; % Modulation order bps = log2(M); % Bits per modulation symbol numSymPerFrame = 5000; dataIn = randi([0 1],K*bps*numSymPerFrame,1);
入力データを畳み込み符号化します。
codedout = convenc(dataIn,trellis);
符号化されたシンボルに 16-QAM 変調を適用します。
txSig = qammod(codedout,M,'InputType','bit');
シンボルあたりのビット数 (bps) と符号化率 (coderate) を使用して、ノイズ パワー スペクトル密度に対する 1 ビットあたりのエネルギーの比 (EbNo) を、関数awgnで使用する S/N 比 (snr) の値に変換します。10 dB の Eb/No を等価の SNR 比に変換します。AWGN チャネルを通して信号を渡します。
EbNo = 9;
snr = EbNo + 10*log10(bps*coderate);
rxSig = awgn(txSig,snr,'measured');受信信号を復調します。
demodSig = qamdemod(rxSig,M,'OutputType','bit');
ビタビ復号化器のトレースバック長を指定します。
tbdepth = 16;
連続終了モードで動作するビタビ復号化器を使用して、バイナリ復調された信号を復号化します。
dataOut = vitdec(demodSig,trellis,tbdepth,'cont','hard');
復号化器による遅延を計算し、BER の計算時に復号化遅延を考慮します。符号化された BER を理論上の符号化されていない BER と比較して、符号化されたデータの BER が向上していることを確認します。
decDelay = K*tbdepth; berCoded = biterr( ... dataIn(1:end-decDelay),dataOut(decDelay+1:end)) / ... length(dataOut(decDelay+1:end)); berUncoded = berawgn(EbNo,'qam',M); fprintf('The coded BER is %6.5f.\nThe uncoded BER is %6.5f.\n', ... berCoded,berUncoded)
The coded BER is 0.00045. The uncoded BER is 0.00439.
入力引数
出力引数
詳細
ヒント
ビタビ アルゴリズムを連続して呼び出す必要がある場合は、
comm.ViterbiDecoderSystem object™ の使用を検討してください。この System object を使用すると、状態メトリクス、トレースバック状態および入力が呼び出し間で本質的に保持されるため、必要な状態の保持操作が簡略化されます。
参照
[1] Clark, George C., and J. Bibb Cain. Error-Correction Coding for Digital Communications. Applications of Communications Theory. New York: Plenum Press, 1981.
[2] Gitlin, Richard D., Jeremiah F. Hayes, and Stephen B. Weinstein. Data Communications Principles. Applications of Communications Theory. New York: Plenum Press, 1992.
[3] Heller, J., and I. Jacobs. “Viterbi Decoding for Satellite and Space Communication.” IEEE Transactions on Communication Technology 19, no. 5 (October 1971): 835–48. https://doi.org/10.1109/TCOM.1971.1090711.
[4] Yasuda, Y., K. Kashiki, and Y. Hirata. “High-Rate Punctured Convolutional Codes for Soft Decision Viterbi Decoding.” IEEE Transactions on Communications 32, no. 3 (March 1984): 315–19. https://doi.org/10.1109/TCOM.1984.1096047.
[5] Haccoun, D., and G. Begin. “High-Rate Punctured Convolutional Codes for Viterbi and Sequential Decoding.” IEEE Transactions on Communications 37, no. 11 (November 1989): 1113–25. https://doi.org/10.1109/26.46505.
[6] Begin, G., D. Haccoun, and C. Paquin. “Further Results on High-Rate Punctured Convolutional Codes for Viterbi and Sequential Decoding.” IEEE Transactions on Communications 38, no. 11 (November 1990): 1922–28. https://doi.org/10.1109/26.61470.
[7] Moision, B. "A Truncation Depth Rule of Thumb for Convolutional Codes." In Information Theory and Applications Workshop (January 27 2008-February 1 2008, San Diego, California), 555-557. New York: IEEE, 2008.
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バージョン履歴
R2006a より前に導入
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