m常用信道编译码算法matlab对比仿真,包括RS,BCH,turbo,LDPC以及RSBCH级联等

51matlab / 2023-09-05 / 原文

1.算法仿真效果

matlab2022a仿真结果如下：

2.算法涉及理论知识概要

编码和解码是数字通信系统中的关键技术，用于提高数据传输的可靠性。RS码（Reed-Solomon码）、BCH码（Bose-Chaudhuri-Hocquenghem码）、Turbo码、LDPC码（Low-Density Parity-Check码）以及RSBCH级联码是常见的编码方案，每种编码都有其独特的原理和特点。

2.1. RS码（Reed-Solomon码）：

RS码是一种纠错码，能够在数据中包含多个冗余位，从而实现差错检测和纠正。它基于有限域理论，将数据分块并在每个块末尾添加一些冗余位。当接收到受损数据时，RS码可以检测出错误的位置并进行纠正。RS码适用于各种信道条件，尤其在存在突发错误的信道中表现出色。

2.2. BCH码（Bose-Chaudhuri-Hocquenghem码）：

BCH码是一种广义的RS码，也是一种纠错码。与RS码类似，BCH码通过在数据中添加一些冗余位来实现差错检测和纠正。它适用于高比特率和高噪声信道，具有更好的纠错性能。BCH码能够处理多比特错误，因此在存储介质和无线通信领域得到广泛应用。

2.3. Turbo码：

Turbo码是一种迭代编码方案，由两个分量编码器和一个交织器构成。它通过交织器将输入数据分成多个块，然后交替使用两个分量编码器进行编码。接收端采用迭代译码算法进行解码，迭代地更新估计信息，从而提高纠错性能。Turbo码在无线通信系统中被广泛使用，具有出色的性能，尤其在高信噪比和深衰落信道中。

2.4. LDPC码（Low-Density Parity-Check码）：

LDPC码是一种分布式图形码，采用图论的方法来设计。LDPC码通过在编码图中使用稀疏校验矩阵，从而降低解码复杂度。它在现代通信系统中得到广泛应用，具有出色的性能和低解码复杂度。LDPC码特别适用于高容量通信系统，如卫星通信和光纤通信。

2.5. RSBCH级联码：

RSBCH级联码是一种混合编码方案，将RS码和BCH码级联使用。它综合了RS码和BCH码的优点，既具有RS码的纠错能力，又具有BCH码的高纠错性能。RSBCH级联码适用于要求高纠错性能的应用场景，如存储介质和高可靠通信系统。

总之，不同的编码方案在不同的应用场景中具有不同的优势。选择适合特定应用需求的编码方案，可以显著提高数据传输的可靠性和性能。

3.MATLAB核心程序

pause(2);
%%
%开始循环，进行误码率仿真
for i=1:length(SNR)
    i
    Bit_err(i)    = 0; %设置误码率参数
    Num_err       = 0; %蒙特卡洛模拟次数
    Numbers       = 0; %误码率累加器
    %信道参数
    Hsd = 1;
    Hsr = 1;
    Hrd = 1;
    
    while Num_err <= 5000    
        fprintf('Eb/N0 = %f\n', SNR(i));
        Num_err
        N0  = 2*10^(-EbN0(i)/10);
        Trans_data             = round(rand(N-M,1));           %产生需要发送的随机数
        [ldpc_code,newH]       = func_Enc(Trans_data,H1);      %LDPC编码
        u                      = [ldpc_code;Trans_data];       %LDPC编码
        Trans_BPSK             = 2*u-1;                        %BPSK
        %S->D 
        Rec_sd                 = Hsd*Trans_BPSK+sqrt(N0/2)*randn(size(Trans_BPSK));
        %接收端
        [vhatsd,nb_itersd,successsd] = func_Dec(Rec_sd,newH,N0,Max_iter);
        [nberr,rat] = biterr(vhatsd(M+1:N)',Trans_data);
        %LDPC译码 
        Num_err              = Num_err+nberr;
        Numbers              = Numbers+1;
    end
    Bit_err(i) = Num_err/(N*Numbers);
end
figure;
semilogy(SNR,Bit_err,'o-');
xlabel('Es/N0（dB）');
ylabel('BER');
grid on;