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资源说明：卷积编码是一种重要的前向错误纠正（FEC）技术，广泛应用于数字通信系统中，以提高数据传输的可靠性。在本项目中，我们探讨了如何使用卷积编码在加性高斯白噪声（AWGN）信道下提高信号的抗干扰能力，并通过Matlab进行仿真分析，比较了硬判决与软判决在误码率上的差异。
卷积编码的基本原理是利用一组有限状态的线性移位寄存器生成冗余码字，这些冗余码字与原始信息码字组合，形成具有纠错能力的编码序列。在Matlab中，`convolutional_encode.m` 文件可能包含了实现这一过程的函数。卷积编码通常通过维特比译码器进行解码，该译码器可以实现最大似然序列估计，从而提高在噪声环境下的纠错性能。
接着，我们考虑了在AWGN信道下的通信。AWGN信道是实际通信系统中常见的模型，其中信号在传输过程中会受到随机的加性白噪声影响。`BPSK_AddNoise.m` 文件可能包含BPSK（二进制相移键控）调制和AWGN添加的代码。BPSK是最简单的QPSK调制形式，通过改变载波的相位来表示0和1，其优点是抗干扰能力强，但缺点是频带利用率相对较低。
在AWGN信道中，通过BPSK调制的信号会受到不同程度的噪声影响，导致接收端出现误码。硬判决是指根据接收信号的幅度直接判断为0或1，而软判决则会评估每个接收到的点落在0和1之间的概率，提供更多的信息给解码器，这通常能进一步降低误码率。
在项目中，通过对比软判决和硬判决的误码率，我们可以观察到软判决在解码时通常能提供更好的性能。这是因为软判决提供了更多的关于接收符号不确定性的信息，使得维特比译码器能够更准确地恢复原始信息。
实验报告（`卷积编码.docx`）可能详细记录了仿真步骤、设置参数、结果分析以及可能的改进方向。它会解释如何设置卷积编码的生成多项式，BPSK调制的参数，以及如何模拟AWGN信道的噪声特性。此外，报告还会展示误码率随信噪比（SNR）变化的曲线图，直观地表明了卷积编码和不同判决方式对系统性能的影响。
这个项目深入研究了卷积编码在AWGN信道中的应用，利用Matlab进行仿真，揭示了在BPSK调制下，卷积编码如何结合软判决显著降低误码率，从而增强了通信系统的稳健性。这样的研究对于理解和优化通信系统设计具有重要的实践意义。
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