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comm.ConvolutionalEncoder
バイナリ データの畳み込み符号化
説明
comm.ConvolutionalEncoder System object™ は、バイナリ入力ベクトルのシーケンスを符号化して、バイナリ出力ベクトルのシーケンスを生成します。
バイナリ データを畳み込み符号化するには、次のようにします。
comm.ConvolutionalEncoderオブジェクトを作成し、そのプロパティを設定します。関数と同様に、引数を指定してオブジェクトを呼び出します。
System object の機能の詳細については、System object とはを参照してください。
作成
構文
説明
convencoder = comm.ConvolutionalEncoder
convencoder = comm.ConvolutionalEncoder(trellis)TrellisStructure プロパティを trellis に設定します。
プロパティ
使用法
構文
説明
codeword = convencoder(message,initstate)TerminationMethod プロパティを 'Truncated' に設定し、InitialStateInputPort プロパティを 1 (true) に設定します。
codeword = convencoder(message,resetstate)TerminationMethod プロパティを 'Continuous' に設定し、ResetInputPort プロパティを 1 (true) に設定します。
[ は、符号化器の最終状態も返します。この構文を有効にするには、codeword,finalstate] = convencoder(message)FinalStateOutputPort プロパティを 1 (true) に設定し、TerminationMethod プロパティを 'Continuous' または 'Truncated' に設定します。
入力引数
出力引数
オブジェクト関数
オブジェクト関数を使用するには、System object を最初の入力引数として指定します。たとえば、obj という名前の System object のシステム リソースを解放するには、次の構文を使用します。
release(obj)
例
8-DPSK 変調データの符号化および復号化
畳み込み符号化され、8 差動位相偏移変調 (DPSK) 変調されたビット ストリームを加法性ホワイト ガウス ノイズ (AWGN) チャネル経由で送信します。次に、ビタビ復号化器を使用して、変調されたビット ストリームの復調と復号化を行います。
必要な System object を作成します。
conEnc = comm.ConvolutionalEncoder; modDPSK = comm.DPSKModulator('BitInput',true); chan = comm.AWGNChannel('NoiseMethod','Signal to noise ratio (SNR)','SNR',10); demodDPSK = comm.DPSKDemodulator('BitOutput',true); vDec = comm.ViterbiDecoder('InputFormat','Hard'); error = comm.ErrorRate('ComputationDelay',3,'ReceiveDelay',34);
次の手順に従ってデータを処理します。
ランダムなビットを生成します。
データを畳み込み符号化します。
DPSK 変調を適用します。
AWGN チャネルを通して、変調された信号を渡します。
ノイズを含む信号を復調します。
ビタビ アルゴリズムを使用してデータを復号化します。
誤り統計を収集します。
for counter = 1:20 data = randi([0 1],30,1); encodedData = conEnc(data); modSignal = modDPSK(encodedData); receivedSignal = chan(modSignal); demodSignal = demodDPSK(receivedSignal); receivedBits = vDec(demodSignal); errors = error(data,receivedBits); end
誤り数を表示します。
errors(2)
ans = 3
パンクチャ パターン行列を使用した畳み込み符号化およびビタビ復号化
定義されたパンクチャ パターンで畳み込み符号化器およびビタビ復号化器を使用し、ビットのシーケンスを符号化して復号化します。入力ビットと出力ビットが同一であることを確認します。
パンクチャ パターン行列を定義し、符号化器および復号化器 System object で使用するためにベクトル形式に変更します。
pPatternMat = [1 0 1;1 1 0]; pPatternVec = reshape(pPatternMat,6,1);
pPatternVec によってパンクチャ パターンを定義する、畳み込み符号化器およびビタビ復号化器を作成します。
conEnc = comm.ConvolutionalEncoder('PuncturePatternSource','Property','PuncturePattern',pPatternVec); viDec = comm.ViterbiDecoder('InputFormat','Hard','PuncturePatternSource','Property', ... 'PuncturePattern',pPatternVec);
適切な受信遅延を適用してエラー レート カウンターを作成します。
error = comm.ErrorRate('ReceiveDelay',viDec.TracebackDepth);ランダム ビットのシーケンスを符号化し、符号化されたメッセージを復号化します。
dataIn = randi([0 1],600,1); dataEncoded = conEnc(dataIn); dataOut = viDec(dataEncoded);
出力データに誤りがないことを確認します。
errStats = error(dataIn,dataOut); errStats(2)
ans = 0
ターボ符号化のための高レート畳み込み符号
連結畳み込み符号は高い信頼性を実現し、ターボ符号として注目されるようになり、使用率が増加しました。comm.TurboEncoderおよびcomm.TurboDecoderSystem object はレート 1/n 畳み込み符号のみをサポートします。この例では、comm.ConvolutionalEncoderおよびcomm.APPDecoderSystem object を使用することにより、効果的なレート 1/3 ターボ符号を達成するための 2 つのレート 2/3 畳み込み符号の並列連結を示します。
システム パラメーター
blkLength = 1024; % Block length EbNo = 0:5; % Eb/No values to loop over numIter = 3; % Number of decoding iterations maxNumBlks = 1e2; % Maximum number of blocks per Eb/No value
畳み込み符号化器/復号化器パラメーター
trellis = poly2trellis([5 4],[23 35 0; 0 5 13]); k = log2(trellis.numInputSymbols); % number of input bits n = log2(trellis.numOutputSymbols); % number of output bits intrIndices = randperm(blkLength/k)'; % Random interleaving decAlg = 'True App'; % Decoding algorithm modOrder = 2; % PSK-modulation order
System object の初期化
畳み込み符号化、APP 復号化、BPSK 変調と復調、AWGN チャネル、およびエラー レート計算用の System object™ を初期化します。対数尤度比方式を使用して、復調は軟ビットを出力します。
cEnc1 = comm.ConvolutionalEncoder( ... 'TrellisStructure',trellis, ... 'TerminationMethod','Truncated'); cEnc2 = comm.ConvolutionalEncoder( ... 'TrellisStructure',trellis, ... 'TerminationMethod','Truncated'); cAPPDec1 = comm.APPDecoder( ... 'TrellisStructure',trellis, ... 'TerminationMethod','Truncated', ... 'Algorithm',decAlg); cAPPDec2 = comm.APPDecoder( ... 'TrellisStructure',trellis, ... 'TerminationMethod','Truncated', ... 'Algorithm',decAlg); bpskMod = comm.BPSKModulator; bpskDemod = comm.BPSKDemodulator( ... 'DecisionMethod','Log-likelihood ratio', ... 'VarianceSource','Input port'); awgnChan = comm.AWGNChannel( ... 'NoiseMethod','Variance', ... 'VarianceSource','Input port'); bitError = comm.ErrorRate; % BER measurement
フレーム処理ループ
値の範囲全体をループして、BER 性能に対する結果を生成します。補助関数 helperTurboEnc および helperTurboDec は、ターボ符号化と復号化を実行します。
ber = zeros(length(EbNo),1); bitsPerSymbol = log2(modOrder); turboEncRate = k/(2*n); for ebNoIdx = 1:length(EbNo) % Calculate the noise variance from EbNo EsNo = EbNo(ebNoIdx) + 10*log10(bitsPerSymbol); SNRdB = EsNo + 10*log10(turboEncRate); % Account for code rate noiseVar = 10^(-SNRdB/10); for numBlks = 1:maxNumBlks % Generate binary data data = randi([0 1],blkLength,1); % Turbo encode the data [encodedData,outIndices] = helperTurboEnc( ... data,cEnc1,cEnc2, ... trellis,blkLength,intrIndices); % Modulate the encoded data modSignal = bpskMod(encodedData); % Pass the modulated signal through an AWGN channel receivedSignal = awgnChan(modSignal,noiseVar); % Demodulate the noisy signal using LLR to output soft bits demodSignal = bpskDemod(receivedSignal,noiseVar); % Turbo decode the demodulated data receivedBits = helperTurboDec( ... -demodSignal,cAPPDec1,cAPPDec2, ... trellis,blkLength,intrIndices,outIndices,numIter); % Calculate the error statistics errorStats = bitError(data,receivedBits); end ber(ebNoIdx) = errorStats(1); reset(bitError); end
結果の表示
LTE や CCSDS などの実用無線システムではターボ符号用に基本レート 1/n の畳み込み符号を指定しますが、ターボ符号が実行可能になると、結果にはより高いレートの畳み込み符号の使用が示されます。
figure; semilogy(EbNo, ber, '*-'); grid on; xlabel('E_b/N_0 (dB)'); ylabel('BER'); title('High Rate Convolutional Codes for Turbo Coding'); legend(['N = ' num2str(blkLength) ', ' num2str(numIter) ' iterations']);
補助関数
function [yEnc,outIndices] = helperTurboEnc( ... data,hCEnc1,hCEnc2,trellis,blkLength,intrIndices) % Turbo encoding using two parallel convolutional encoders. % No tail bits handling and assumes no output stream puncturing. % Trellis parameters k = log2(trellis.numInputSymbols); n = log2(trellis.numOutputSymbols); cLen = blkLength*n/k; punctrVec = [0;0;0;0;0;0]; % assumes all streams are output N = length(find(punctrVec==0)); % Encode random data bits y1 = hCEnc1(data); y2 = hCEnc2( ... reshape(intrlv(reshape(data,k,[])',intrIndices)',[],1)); y1D = reshape(y1(1:cLen),n,[]); y2D = reshape(y2(1:cLen),n,[]); yDTemp = [y1D; y2D]; y = yDTemp(:); % Generate output indices vector using puncturing vector idx = 0 : 2*n : (blkLength - 1)*2*(n/k); punctrVecIdx = find(punctrVec==0); dIdx = repmat(idx, N, 1) + punctrVecIdx; outIndices = dIdx(:); yEnc = y(outIndices); end function yDec = helperTurboDec( ... yEnc,cAPPDec1,cAPPDec2,trellis, ... blkLength,intrIndices,inIndices,numIter) % Turbo decoding using two a-posteriori probability (APP) decoders % Trellis parameters k = log2(trellis.numInputSymbols); n = log2(trellis.numOutputSymbols); rCodLen = 2*(n/k)*blkLength; typeyEnc = class(yEnc); % Re-order encoded bits according to outIndices x = zeros(rCodLen,1); x(inIndices) = yEnc; % Generate output of first encoder yD = reshape(x(1:rCodLen),2*n,[]); lc1D = yD(1:n, :); Lc1_in = lc1D(:); % Generate output of second encoder lc2D = yD(n+1:2*n, :); Lc2_in = lc2D(:); % Initialize unencoded data input Lu1_in = zeros(blkLength,1,typeyEnc); % Turbo Decode out1 = zeros(blkLength/k,k,typeyEnc); for iterIdx = 1 : numIter [Lu1_out, ~] = cAPPDec1(Lu1_in,Lc1_in); tmp = Lu1_out(1:blkLength); Lu2_in = reshape(tmp,k,[])'; [Lu2_out, ~] = cAPPDec2( ... reshape(Lu2_in(intrIndices, :)',[],1),Lc2_in); out1(intrIndices, :) = reshape(Lu2_out(1:blkLength),k,[])'; Lu1_in = reshape(out1',[],1); end % Calculate llr and decoded bits for the final iteration llr = reshape(out1', [], 1) + Lu1_out(1:blkLength); yDec = cast((llr>=0), typeyEnc); end
詳細
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] 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.
[4] 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.
[5] 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.
[6] 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.
拡張機能
バージョン履歴
R2012a で導入
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