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来自「短波信道抗多音干扰的性能分析及其仿真」· M 代码 · 共 339 行 · 第 1/2 页

%     end
%     D=nextstate(D+1,source_coded(i)+1); 
% end
% % ***************************************************************************************** %            

% *******************信道和非相干解调部分:加多音干扰和噪声,然后非相干解调,得到解调输出即维特比译码器的输入****************** %
for i=1:depth_of_trellis % i表示网格图的时间走势
    f(i)=output(D+1,source_coded(i)+1); % f(i)是i时刻的分支转移输出,即i时刻输出的跳频频率号
    
    rc1=zeros(1,number_of_out);% 每次搞完一跳后都把rc数组清零,准备存放下一跳的相关解调器输出数据,第1个分集chip的rc
    rc2=zeros(1,number_of_out);% 第2个分集chip的rc,当然也可以把rc定义为分集重数diversi那么多行,number_of_out那么多列的一个矩阵，可能会更简练一些
    rs1=zeros(1,number_of_out);% 每次搞完一跳后都把rs数组清零,准备存放下一跳的相关解调器输出数据,第1个分集chip的rs
    rs2=zeros(1,number_of_out);% 第2个分集chip的rs
    
    % 这里我没有必要把整个频率号都生成出来再重复diversity那么多次再交织,我只需把加干扰的那部分程序运行diversity次其结果与前面采用交织是一样的
    
    % 给chip1加干扰和噪声
    theta=2*pi*rand;% 干扰音与跳频信号的相对相位
%   J=randint(1,Q,number_of_out); % J 矩阵中存放Q个干扰音所在的频率号
    J=gen_multijammer(Q,number_of_out);% J 矩阵中存放Q个干扰音所在的频率号,干扰音所在频率号范围也是[0,number_of_out-1]而不是[1,number_of_out]
    for j=0:number_of_out-1
        if (j==f(i))
            rc1(j+1)=sqrt(Ec)+sgma*randn; % 很显然,分集后这里应该是Ec,而不是原来的Es
            rs1(j+1)=sgma*randn;
        else
            rc1(j+1)=sgma*randn;
            rs1(j+1)=sgma*randn;
        end
    end
    for k=1:Q
        for j=0:number_of_out-1
            if (j==J(k))
                rc1(j+1)=rc1(j+1)+sqrt(Ej0)*cos(theta);
                rs1(j+1)=rs1(j+1)+sqrt(Ej0)*sin(theta);
            end
        end
    end
    for j=0:number_of_out-1
        R_chip1(j+1)=rc1(j+1)^2+rs1(j+1)^2;% 第1个chip的平方律解调输出判决统计量(能量)
    end
    
    % 给chip2加干扰和噪声
    theta=2*pi*rand;% 干扰音与跳频信号的相对相位
%   J=randint(1,Q,number_of_out); % J 矩阵中存放Q个干扰音所在的频率号
    J=gen_multijammer(Q,number_of_out);% J 矩阵中存放Q个干扰音所在的频率号,干扰音所在频率号范围也是[0,number_of_out-1]而不是[1,number_of_out]
    for j=0:number_of_out-1
        if (j==f(i))
            rc2(j+1)=sqrt(Ec)+sgma*randn; % 很显然,分集后这里应该是Ec,而不是原来的Es
            rs2(j+1)=sgma*randn;
        else
            rc2(j+1)=sgma*randn;
            rs2(j+1)=sgma*randn;
        end
    end
    for k=1:Q
        for j=0:number_of_out-1
            if (j==J(k))
                rc2(j+1)=rc2(j+1)+sqrt(Ej0)*cos(theta);
                rs2(j+1)=rs2(j+1)+sqrt(Ej0)*sin(theta);
            end
        end
    end
    for j=0:number_of_out-1
        R_chip2(j+1)=rc2(j+1)^2+rs2(j+1)^2;% 第2个chip的平方律解调输出判决统计量(能量)
    end
    
    for j=0:number_of_out-1
        demod_input(j+1,i)=R_chip1(j+1)+R_chip2(j+1);
    end
    D=nextstate(D+1,source_coded(i)+1);
end
% *************************************************************************************************************************** %


state_metric=zeros(number_of_states,2);
survivor_state=zeros(number_of_states,depth_of_trellis+1);
for i=1:depth_of_trellis-L
    flag=zeros(1,number_of_states);
    if i<=L+1
        step=2^((L+1-i)*BPH);
    else
        step=1;
    end
    for j=0:step:number_of_states-1
        for m=0:fanout-1
            branch_metric=demod_input(output(j+1,m+1)+1,i);
            if((state_metric(nextstate(j+1,m+1)+1,2)<state_metric(j+1,1)...
                    +branch_metric)|flag(nextstate(j+1,m+1)+1)==0)
                state_metric(nextstate(j+1,m+1)+1,2)=state_metric(j+1,1)+branch_metric;
                survivor_state(nextstate(j+1,m+1)+1,i+1)=j;
                flag(nextstate(j+1,m+1)+1)=1;
            end
        end
    end
    state_metric=state_metric(:,2:-1:1);
end
for i=depth_of_trellis-L+1:depth_of_trellis
    flag=zeros(1,number_of_states);
    last_stop=number_of_states/(2^((i-depth_of_trellis+L-1)*BPH));
    for j=0:last_stop-1
        branch_metric=demod_input(output(j+1,m+1)+1,i);
        if((state_metric(nextstate(j+1,1)+1,2)<state_metric(j+1,1)...
            +branch_metric)|flag(nextstate(j+1,1)+1)==0)
            state_metric(nextstate(j+1,1)+1,2)=state_metric(j+1,1)+branch_metric;
            survivor_state(nextstate(j+1,1)+1,i+1)=j;
            flag(nextstate(j+1,1)+1)=1;
        end
    end
    state_metric=state_metric(:,2:-1:1);
end
state_sequence=zeros(1,depth_of_trellis+1);
for i=1:depth_of_trellis
    state_sequence(1,depth_of_trellis-i+1)=survivor_state((state_sequence(1,depth_of_trellis+2-i)...
        +1),depth_of_trellis-i+2);
end
decoder_output=zeros(1,BPH*(depth_of_trellis-L));% length(decoder_output)=BPH*2N
for i=1:depth_of_trellis-L
    dec_output_deci=input(state_sequence(1,i)+1,state_sequence(1,i+1)+1);% 输出的十进制符号寄存器dec_output_deci(其实是fanout进制的符号)
    if(BPH~=1)
        dec_output_bin=deci2change(dec_output_deci,BPH,2);
        decoder_output((i-1)*BPH+1:i*BPH)=dec_output_bin; %decoder_output是维特比译码输出的二进制序列,length(decoder_output)=BPH*2N
    else
        decoder_output(1,i)=dec_output_deci;
    end
end

% % ***********************随机解交织*********************%
% deint_output_bin=deinterleave(decoder_output,alpha); % BPH*2N个比特进行解交织,2N个符号即BPH*2N个比特
% 
% % ****************************************************%

% *********************解交织部分(块交织)(基于比特的解交织)****************%
% 仅适用于BPH=2且N=1000时
deint_output_bin=zeros(1,2*BPH*N);% 解交织输出deint_output_bin
B1=zeros(200,200);
for i=1:2*BPH*N
    B1(i)=decoder_output(i);
end
B=B1.';
for i=1:2*BPH*N
    deint_output_bin(i)=B(i);% deint_output_bin为解交织后输出的二进制比特序列,行矢量
end
% ************************************************************************%


% ***********(8,4)译码部分***********%
deco_input=zeros(BPH*2*N,1); % 列矢量

deco_input(1:BPH*2*N)=deint_output_bin(1:BPH*2*N);
deco_output=decode(deco_input,8,4,'linear',G)';% (8,4)译码器的译码输出(长为BPH*N)个比特,行矢量)

% ***********************************%


for i=1:N*BPH
    if(dsource(i)~=deco_output(i))
       num_of_err(pp,rep)=num_of_err(pp,rep)+1;
   end
end

waitbar(rep/times,WTbar)
end % 与最外层"多少遍rep" for循环对应的end
close(WTbar)
waitbar(pp/length(Eb_to_Nj_in_dB),WTbarpp)
end % 对应于最最外面pp信干比循环的end
close(WTbarpp)

PB_all=sum(num_of_err,2)/(N*times*BPH) % N 是一遍的符号流长度,总共进行times遍,共N*times个符号