卷积码软硬判决误码率曲线及其代码

卷积码是一种线性分组码，它通过滑动窗口内的操作来生成冗余位，以提高信息传输的可靠性。在通信系统中，卷积码常用于对抗信道中的噪声和干扰，降低误码率（BER）。在本实验中，采用的是（2,1,7）卷积码，其参数表示为 [171,133]，意味着生成器多项式为G1(x) = 171x^4 + x^3 + 133x^2，这定义了卷积码的结构。 卷积码的解码方式有两种主要方法：硬判决和软判决。硬判决译码基于分组码理论，它将接收的信号直接转换为比特决策，即每个接收的码元被判断为0或1，而不论其接近0还是1。这种方法简单快速，但误码性能较差。相比之下，软判决译码利用了高斯白噪声的概率密度函数，对信道输出进行连续量化的评估，计算出每个信息比特的错误概率，然后通过算法如维特比译码来确定最可能的信息序列，从而提供更好的误码性能。 实验中，首先通过MATLAB2009A进行模拟，设置实验参数，包括基带码元数量、信噪比范围、调制方式等。接着，使用库函数对信息序列进行（2,1,7）卷积编码。基带序列经过调制（如QPSK）后，添加高斯白噪声模拟实际信道环境。在解调阶段，实验对比了硬判决和软判决的性能。硬判决通过常规的QPSK解调和卷积码硬判决来恢复信息序列，而软判决则计算每个星座点的条件概率，计算Q值，并进行卷积码的软判决。 实验结果显示，软判决在相同的信噪比下，误码率低于硬判决，表明其能更有效地抵抗信道影响。此外，对于相同的误码率需求，软判决表现出更好的信道适应能力，例如，在误码率为10^-4时，编码增益达到了2.2dB。这意味着在相同的信道条件下，软判决可以容忍更低的信噪比，提高了系统的整体性能。 通过实验，作者意识到理论知识的重要性，尤其是在编程实现中，理解卷积码的软判决原理对于解决问题至关重要。基础理论和课堂学习是快速掌握技术的有效途径。实验程序虽然未给出完整内容，但其流程包括参数设置、编码、调制、加噪、解调（硬判决和软判决）以及误码率计算和绘图，展示了卷积码在实际通信系统中的应用。 卷积码软判决和硬判决的比较展示了现代通信中概率论和信息论的威力。软判决通过引入更多的信息来优化译码过程，显著提升了系统的误码性能，特别是在高信噪比要求或信道条件恶劣的环境中。这对于设计高效、可靠的通信系统具有重要意义。