✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎个人主页:Matlab科研工作室
🍊个人信条:格物致知,求助可私信。
🔥 内容介绍
信息传输过程中,信道噪声的存在不可避免地导致信息失真。为了提高信息传输的可靠性,需要采用合适的编码和解码技术。本文将重点探讨二进制对称信道 (Binary Symmetric Channel, BSC) 和二进制擦除信道 (Binary Erasure Channel, BEC) 这两种典型信道模型下,二进制消息的编码和解码策略。
一、BSC信道及其编码解码
BSC信道是一种简单的信道模型,其特点是输入比特为0或1,输出比特也为0或1,但存在以概率p发生比特翻转的可能性。也就是说,0被错误地接收为1的概率为p,1被错误地接收为0的概率也为p。 因此,BSC信道的转移概率矩阵为:
| 0 1
------|-------
0 | 1-p p
1 | p 1-p
针对BSC信道,常用的编码技术包括重复编码、汉明码、循环码等。
1. 重复编码: 最简单的编码方式是重复编码,即将每个信息比特重复n次进行传输。解码时,采用多数表决法,即根据接收到的n个比特中0和1的个数,判断原始比特的值。这种方法简单易行,但编码效率低,冗余度高。其纠错能力与n的大小有关,能够纠正最多⌊(n-1)/2⌋个错误。
2. 汉明码: 汉明码是一种线性分组码,能够检测和纠正单比特错误。其编码过程涉及到生成矩阵和校验矩阵的计算,解码过程则需要根据接收到的码字计算校验位,并根据校验位的错误模式确定错误比特的位置,从而进行纠错。汉明码的编码效率高于重复编码,但其纠错能力有限,只能纠正单比特错误。
3. 循环码: 循环码是一种特殊的线性分组码,具有良好的代数结构和编码解码算法。循环码的编码过程可以通过移位寄存器实现,解码过程则可以通过维特比算法或其他解码算法实现。循环码具有较高的纠错能力和编码效率,是目前应用广泛的一种信道编码技术。
二、BEC信道及其编码解码BEC信道与BSC信道不同,其输出比特除了0和1外,还可能出现擦除符号“?”,表示接收端无法确定接收到的比特是0还是1。假设擦除概率为p,则BEC信道中,输入比特0或1被擦除的概率均为p,正确接收的概率均为1-p。BEC信道的转移概率矩阵可以表示为:
| 0 1 ?
------|-------------
0 | 1-p 0 p
1 | 0 1-p p
针对BEC信道,常用的编码技术包括LDPC码和Turbo码。
1. LDPC码 (Low-Density Parity-Check Codes): LDPC码是一种具有稀疏校验矩阵的线性分组码,其解码算法通常采用置信传播算法(Belief Propagation, BP)。BP算法是一种迭代算法,通过交换节点间的置信度信息,逐步逼近最优解码结果。LDPC码具有较高的纠错能力和编码效率,尤其在BEC信道下表现出色。
2. Turbo码: Turbo码是一种并行级联的卷积码,其解码算法也通常采用迭代解码算法,例如MAP算法(Maximum a Posteriori)或BCJR算法(Bahl-Cocke-Jelinek-Raviv)。Turbo码也具有较高的纠错能力和编码效率,在BEC信道下同样具有良好的性能。
三、BSC与BEC信道编码解码的比较
BSC信道和BEC信道是两种不同的信道模型,其编码解码策略也存在差异。BSC信道中,错误比特会发生翻转,而BEC信道中,错误比特会被擦除。因此,针对BSC信道,需要采用能够纠正比特翻转的编码技术,例如重复编码、汉明码和循环码;而针对BEC信道,则需要采用能够处理擦除符号的编码技术,例如LDPC码和Turbo码。 此外,两种信道的信道容量也不同,BSC信道的信道容量为1-H(p),其中H(p)为二元熵函数;而BEC信道的信道容量为1-p。
四、结论与展望
本文对BSC和BEC信道下的二进制消息编码解码策略进行了简要的探讨。实际上,实际信道往往更加复杂,例如AWGN(加性高斯白噪声)信道。 未来研究可以关注更复杂的信道模型,以及更先进的编码解码算法,例如基于深度学习的编码解码技术,以进一步提高信息传输的可靠性和效率。 此外,针对特定应用场景,选择合适的编码方案,并优化编码参数,对于提升系统性能至关重要。 对不同编码方案性能的深入分析和比较,以及对各种解码算法复杂度和性能的权衡,也是未来研究的重要方向。
📣 部分代码
%probability
SNRdb=0:0.5:8;
SNRlin=10.^(SNRdb/10);
p=qfunc(sqrt(2.*rate*SNRlin));
%encoding the message
op_en=encoder(k,G1,G2,u);
op_table=[0 3; 3 0; 2 1; 1 2];
ns_table=[0 2;0 2;1 3;1 3];
⛳️ 运行结果

🔗 参考文献
🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🎁 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制
擅长领域:
🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
👇
1万+

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



