硬判决和软判决

Viterbi译码分硬判决和软判决,二者结构和译码过程无区别,区别在分支度量计算方法。硬判决以汉明距离为度量,适用于二进制对称信道;软判决以欧几里德距离为度量,适合离散无记忆信道。硬判决易实现,软判决性能好,通用量化电平为8电平和16电平。

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        Viterbi译码分硬判决和软判决两种,在结构和译码过程上没有区别,区别在于分支度量的计算方法。硬判决是指解调器根据其判决门限对接收到的信号波形直接进行判决后输出0或1,换句话说,就是解调器供给译码器作为译码用的每个码元只取0或1两个值,以序列之间的汉明距离作为度量进行译码,适用于二进制对称信道(BSC)。而软判决的解调器不进行判决,直接输出模拟量,或是将解调器输出波形进行多电平量化(不是简单的0、1两电平量化),然后送往译码器,即编码信道的输出是没有经过判决的“软信息”。软判决译码器以欧几里德距离作为度量进行译码,软判决译码算法的路径度量采用“软距离”而不是汉明距离,最常采用的是欧几里德距离,也就是接收波形与可能的发送波形之间的几何距离,是一种适合于离散无记忆信道(DMC)的译码方法。

        对于数字电路,硬判决的实现是通过截取解调量化信号的符号位,可以认为是一级量化,而软判决可认为多级量化,包括高位符号位在内,还含有信道信息的有效位。软判决避免了解调后误判影响,直接送入译码器进行译码处理。一般而言,硬判决译码较软判决译码简单而易于实现,但判决译码由于充分利用了信道输出信号的信息,在性能上要增加2~3dB。目前,通用的量化电平为8电平(3bit量化)和16电平(4bit量化),再高的话,只能增加译码器复杂度,几乎没有性能的提高。总的来说,软判决是用欧式距离做,硬判决用汉明距离。

### 硬判决软判决的定义及区别 #### 定义 硬判决是指在接收端接收到信号后,直接将信号量化到离散值的过程。这种决策方式通常只提供最终的结果而不保留额外的信息。例如,在二进制通信系统中,硬判决会简单地判断接收到的信号是0还是1[^3]。 相比之下,软判决不仅给出最终的决定,还提供了关于该决定的信心水平或概率分布。这意味着它能够保存更多的信息来表示不确定性。比如,在某些情况下,软判决可能会返回一个连续值或者概率估计,表明某个特定比特更可能是0而不是1的概率是多少[^3]。 #### 区别 主要的区别在于处理不确定性的方法不同: - **信息量**: 软判决硬判决包含更多信息。由于软判决记录了每个位的可能性范围, 这使得后续纠错更加有效率。 - **应用场合**: 在复杂的信道环境下(存在高斯白噪声等), 使用软判决可以获得更好的误码性能; 对于简单的场景或者是计算资源有限的情况下,则可以选择效率更高的硬判决方案[^3]. - **实现复杂度**: 实现软判决往往需要更多硬件支持以及更高阶算法设计,因此其成本也相对较高。然而对于追求极致传输质量的应用来说这是值得投资的方向. 另外值得注意的是,在机器学习领域尤其是涉及到分类任务时,“硬判决”对应着明确类别归属的选择机制(即单一标签),而“软判决”则倾向于多维度输出形式如回归模型预测值或是多元逻辑回归产生的各类别的隶属度得分等等[^2]. ```python # 示例代码展示如何模拟一次硬判决 vs 软判决过程 import numpy as np def hard_decision(received_signal): """执行硬判决""" return 1 if received_signal >= 0 else 0 def soft_decision(received_signal): """执行软判决并返回置信分数""" prob_1 = 1 / (1 + np.exp(-received_signal)) # 假设Sigmoid函数作为映射关系 return {'class': 1 if prob_1 > 0.5 else 0, 'confidence': max(prob_1, 1-prob_1)} example_received_signal = -0.789 hard_result = hard_decision(example_received_signal) soft_result = soft_decision(example_received_signal) print(f"Hard Decision Result: {hard_result}") print(f"Soft Decision Result: Class={soft_result['class']}, Confidence={round(soft_result['confidence'],4)}") ``` 上述例子展示了两种不同的判定策略及其差异之处——前者仅告知我们结果为何物,后者除了告诉我们结论外还有助于理解此结论背后的可靠性依据。
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