卷积码viterbi软译码的MATLAB函数调用

本文假设读者对卷积码原理及viterbi解码原理有基本的认识。
关于硬译码的函数参考传送门

软信息的概念

在数模转换、模数转换过程中，常有对信息的判决过程。根据信息量的丰富程度可分为硬判决和软判决。一般来说，硬判决系统实现简单，但性能会因为信息损失而下降；软判决保留更多的原始信息，性能提高的同时系统开销增大。

在卷积码的译码中，软译码和硬译码的不同主要在于最短路径的距离计算上。

软译码采用欧氏距离，硬译码采用汉明距离

根据MATLAB官网对vitdec的说明
卷积码的译码函数为vitdec()软译码调用格式为

decodedout = vitdec(codedin,trellis,tbdepth,opmode,'soft',nsdec)

其中需要注意的是

变量名	软译码模式下含义
codedin	输入数据。[0, 2^nsdec-1]整数，即有限位宽整数：00…0代表十分确定是0，11…1代表十分确定是1
nsdec	输入数据位宽

相比较硬译码的程序，软译码需对输入数据进行量化，使其符合函数调用规范。

量化过程也有多种形式，如直接量化和似然比量化。前者对采样值/模拟值/真实值进行幅值放缩可完成；后者则需在已知随机事件分布的前提下，将变量转化为累积分布函数CDF（似然函数）上的概率，再进一步对概率进行量化。

例程如下

clear;clc
input = randi([0,1],1,10000);
n=2;k=1;L=3;
gen=[5,7];
%% 生成卷积码
trellis = poly2trellis(L,gen);
code_data = convenc(input,trellis);
%% BPSK调制
sym_tx = code_data;
sym_tx(sym_tx == 0) = -1;%% 噪声
SNR_dB = 0;
snr = 10^(SNR_dB/10);
sym_rx = awgn(sym_tx,snr,'measured');
% plot(sym_rx)%% BPSK解调
% 简单量化，位宽为4
[~,qcode]=quantiz(-sym_rx,[-0.875 -0.75,-0.625 -0.5,-0.375 -0.25,-0.125 0,0.125 0.25,0.375 0.5,0.625 0.75 0.875],15:-1:0);
BPSK_REC_Data = (qcode);tblen=5*(k-1);
x=zeros(1,2*tblen);
BPSK_REC_Data=[BPSK_REC_Data(:,1:end),x];
%% Viterbi解码
d = vitdec(BPSK_REC_Data,trellis,tblen,'term','soft',4);
Decode_Data = d(1:end-tblen*k);
% 计算误码率
[~,ber] = biterr(input,Decode_Data);

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