convolutional_en.m

完整的ofdm仿真程序

function [output]=convolutional_en(input)
%   卷积编码
%   convolutional_coded实现卷积编码。给出任意一个输入序列input、卷积码生成矩阵
%   G、和输入端口数k0。可以正确获得经过编码后的输出序列output。
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%   k0：在一个时钟周期内输入移位寄存器的bit数k0=1；
%   G ：卷积编码器的生成矩阵G=[1 0 1 1 1 0 0 0 1;1 1 1 1 0 1 0 1 1]；
%   input：需编码的比特序列。
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%   [output]=convolutional_coded(input) 返回经卷积编码器编码后的输出比特序列。
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%   作者: 王丽
%   $版本: 1.00 $  $日期: 2,24,2005$

%卷积编码器的生成矩阵G;
G = [1 0 1 1 1 0 0 0 1;1 1 1 1 0 1 0 1 1];
%在一个时钟周期内输入移位寄存器的bit数;
k0 = 1;
%完善输入信号，使其是输入端口数的整数倍；
if mod(size(input,2),k0) > 0
    input = [input,zeros(1,k0-mod(length(input),k0))];
end
%从生成矩阵G中获得约束长度L，和输出端口数n0的信息；
n0 = size(G,1);
L = size(G,2)/k0;
%将输入序列进行补零处理；
in = [zeros(1,(L-1)*k0),input,zeros(1,(L-1)*k0)];
%将输入序列进行重新整形，利用乘法计算来实现卷积计算,并计算编码输出矩阵；
reshape_seq = [];
for i = 0:length(input)/k0+L-2
    reshape_seq = [reshape_seq,in((L+i)*k0:-1:(i*k0+1))];
end
reshape_inner = reshape(reshape_seq,L*k0,length(input)/k0+L-1);
encoded = mod(G*reshape_inner,2); 
%对输出序列进行整形；
output = reshape(encoded,1,n0*(length(input)/k0+L-1));