📄 viterbi.m
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function [decoder_output,survivor_state,cumulated_metric]=viterbi(G,k,h,channel_output)
%卷积码的维特比译码函数
%VITERBI 卷积码的维特比解码器
%[decoder_ouput,survivor_state,cumulated_metric]=viterbi(G,k,channel_output)
% G是一个n*Lk矩阵,该矩阵的每一行确
% 定了从移位记错器到第n个输出间的连接,
% 是码速率。
% survivor_state是表示通过网络的最佳路径的矩阵。
% 量度在另一个函数metric(x,y)中给出,而且可根据
% 硬判决和软判决来指定。
% 该算法最小化了量度而不是最大化似然
n=size(G,1); %取出矩阵G的一维大小,即得出输出端口
% 检查大小
if rem(size(G,2),k)~=0 %当G列数不是k的整数倍时
error('Size of G and k do not agree') %发出出错信息
end
if rem(size(channel_output,1),n)~=0 %当输出量元素个数不是输出端口的整数倍时
error('Channel output not of the right size') %发出出错信息
end
L=size(G,2)/k; %得出移位数,即寄存器的个数
% 由于L-1个寄存器的状态即可表示出输出状态,
% 所以总的状态数number_of_states可由前L-1个
% 寄存器的状态组合来确定
number_of_states=2^((L-1)*k);
% 产生状态转移矩阵、输出矩阵和输入矩阵
for j=0:number_of_states-1 %j表示当前寄存器组的状态因为状态是从零
%开始的,所以循环从0到number_of_states-1
for l=0:2^k-1 %l为从k个输入端的信号组成的状态,总的状
%态数为2^k,所以循环从0到2^k-1
% nxt_stat完成从当前的状态和输入的矢量得出下寄存器组的一个状态
[next_state,memory_contents]=nxt_stat(j,l,L,k);
% input数组值是用于记录当前状态到下一个状态所要的输入信号矢量
% input数组的维数: 一维坐标x=j+1指当前状态的值
% 二维坐标y=next_state+1指下一个状态的值
% 由于Matlab中数组的下标是从1开始的,而状态值
% 是从0开始的,所以以上坐标值为:状态值+1
input(j+1,next_state+1)=l;
% branch_output用于记录在状态j下输入l时的输出
branch_output=rem(memory_contents*G',4);
% nextstate数组记录了当前状态j下输入l时的下一个状态
nextstate(j+1,l+1)=next_state;
% output数组记录了当前状态j下输入l时的输出(十进制)
output(j+1,l+1,:)=pskmod(branch_output,4,pi/4);
end
end
% state_metric数组用于记录译码过程在每状态时的汉明距离
% state_metric大小为number_of_states 2,(:,1)当前
% 状态位置的汉明距离,为确定值,而(:,2)为当前状态加输入
% 得到的下一个状态汉明距离,为临时值
state_metric=zeros(number_of_states,2);
% depth_of_trellis用于记录网格图的深度
depth_of_trellis=size(channel_output,2);
% 输出矩阵,每一列为一个输出状态
channel_output_matrix=channel_output;
% survivor_state描述译码过程中在网格图中的路径
survivor_state=zeros(number_of_states,depth_of_trellis+1);
%开始无尾信道输出的解码
for i=1:depth_of_trellis-L+1 %i指示网格图的深度
% flag矩阵用于记录网格图中的某一列是否被访问过
flag=zeros(1,number_of_states);
if i<=L
step=2^((L-i)*k); %在网格图的开始处,并不是所有的状态都取
else %用step来说明这个变化
step=1; %状态数从1→2→4→...→number_of_states
end
for j=0:step:number_of_states-1 %j表示寄存器的当前状态
for l=0:2^k-1 %l为当前的输入
branch_metric=0; %用于记录码间距离
% 将当前状态下输入状态l时的输出output转为n位二进制,以便
% 计算码间距离(说明:数组坐标大小变化同上)。
complex_output(1,:)=output(j+1,l+1,1);
complex_output(2,:)=output(j+1,l+1,2);
% 计算实际的输出码同网格图中此格某种输出的码间距离
metric=sum(abs(h(:,:,i)*complex_output-channel_output_matrix(:,i)));
branch_metric=branch_metric+metric;
% 选择码间距离较小的那条路径
% 选择方法:
% 当下一个状态没有被访问时就直接赋值,否则,用比它小的将其覆盖
if((state_metric(nextstate(j+1,l+1)+1,2)>state_metric(j+1,1)...
+branch_metric)|flag(nextstate(j+1,l+1)+1)==0)
% 下一个状态的汉明距离(临时值)=当前状态的汉明距离(确定值)+ 码间距离
state_metric(nextstate(j+1,l+1)+1,2)=state_metric(j+1,1)+branch_metric;
% survivor_state数组的一维坐标为下一个状态值,二维坐标为此状态
% 在网格图中的列位置,记录的数值为当前状态,这样就可以从网格图中
% 某位置的某个状态得出其对应上一个列位置的状态,从而能很方便的完
% 成译码过程。
survivor_state(nextstate(j+1,l+1)+1,i+1)=j;
flag(nextstate(j+1,l+1)+1)=1; %指示该状态已被访问过
end
end
end
state_metric=state_metric(:,2:-1:1); %移动state_metric,将临时值移为确定值
end
%开始尾部信道输出解码
for i=depth_of_trellis-L+2:depth_of_trellis
flag=zeros(1,number_of_states);
% 状态数从number_of_states→number_of_states/2→...→2→1
% 程序说明同上,只不过输入矢量只为0
last_stop=number_of_states/(2^((i-depth_of_trellis+L-2)*k));
for j=0:last_stop-1
branch_metric=0;
complex_output(1,:)=output(j+1,l+1,1);
complex_output(2,:)=output(j+1,l+1,2);
metric=sum(abs(h(:,:,i)*complex_output-channel_output_matrix(:,i)));
branch_metric=branch_metric+metric;
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
% 从最佳路径中产生解码
% 译码过程可从数组survivor_state的最后一个位置向前逐级译码
state_sequence=zeros(1,depth_of_trellis+1);
% survivor_state数组的最后的输出状态肯定是“0”
state_sequence(1,depth_of_trellis)=survivor_state(1,depth_of_trellis+1);
% 逐级译码过程
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
decorder_output_matrix=zeros(k,depth_of_trellis-L+1);
for i=1:depth_of_trellis-L+1
% 根据数组input的定义来得出从当前状态到下一个状态的输入信号矢量
dec_output_deci=input(state_sequence(1,i)+1,state_sequence(1,i+1)+1);
% 转成二进制信号
dec_output_bin=deci2bin(dec_output_deci,k);
% 将一次译码存入译码输出矩阵decoder_output_matrix相应的位置
decoder_output_matrix(:,i)=dec_output_bin(k:-1:1)';
end
% 按照一维序列形式重新组织输出
decoder_output=reshape(decoder_output_matrix,1,k*(depth_of_trellis-L+1));
% state_metric为网格图最后一个列位置中“0”状态位置的汉明距
% 离,这个值就是整个译码过程中的汉明距离。
cumulated_metric=state_metric(1,1);
%卷积码的维特比译码函数
%nxt_stat.m 记录状态函数
% next_state用于记录下一个状态的值
% memory_contents用于记录
function [next_state,memory_contents]=nxt_stat(current_state,input,L,k)
% 将当前状态值(十进制)转成位数为k*(L-1)的二进制
binary_state=deci2bin(current_state,k*(L-1));
% 将输入状态值(十进制)转成位数为k的二进制序列
binary_input=deci2bin(input,k);
% 寄存器组的下一个状态值(二进制)
next_state_binary=[binary_input,binary_state(1:(L-2)*k)];
% 将寄存器组的下一个状态值(二进制)转成十进制
next_state=bin2deci(next_state_binary);
% 用memory_contents来记录各个寄存器在下一个状态下的信息(二进制)
% 以便与生成矩阵相乘得出输出
memory_contents=[binary_input,binary_state];
%nxt_stat.m 记录状态函数
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