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资源说明：1.仿真代码
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EbN0 = 0:2:10; %SNR范围
N = 1000000; %消息比特个数
M = 2; %BPSK调制
L = 7; %约束长度
tre1 = poly2trellis(L,[171 133]); %卷积码的生成多项式
tblen = 6*L; %Viterbi译码器回溯深度
msg = randi([0,1],1,N); %消息比特序列
msg1 = convenc(msg,tre1); %卷积编码
x1 = pskmod(msg1,M); %BPSK调制
for ii=1:length(EbN0)
ii
y = awgn(x1
卷积编码与Viterbi译码是数字通信领域中用于提高数据传输可靠性的关键技术。MATLAB作为一款强大的数值计算和仿真工具，常被用来模拟这些编码解码过程。以下是对给定文件中涉及的知识点的详细说明：
1. **卷积编码**：
卷积编码是一种线性码，它通过利用多个输入比特来生成多个输出比特，以增加冗余信息，从而增强抗干扰能力。在MATLAB中，`convenc`函数用于实现卷积编码。在上述代码中，`tre1 = poly2trellis(L,[171 133])`定义了卷积码的生成多项式，其中`L=7`表示约束长度，`[171 133]`是两个生成多项式的二进制表示，生成了一个速率1/2的卷积码。
2. **BPSK调制**：
基带脉冲键控（Binary Phase Shift Keying，BPSK）是一种常见的数字调制方法，通过改变载波信号的相位来表示0和1。在MATLAB中，`pskmod`函数用于实现BPSK调制，`x1 = pskmod(msg1,M)`将卷积编码后的比特序列转换为BPSK信号，其中`M=2`表示使用的是二进制调制。
3. **Viterbi译码**：
Viterbi译码是卷积码的最优解码算法，通过动态规划找到最可能的编码路径。在MATLAB中，`vitdec`函数用于实现Viterbi译码。代码中`y1 = vitdec(y1,tre1,tblen,'cont','hard')`是硬判决Viterbi译码，`y2 = vitdec(real(y),tre1,tblen,'cont','unquant')`是软判决Viterbi译码。`tblen = 6*L`定义了回溯深度，即维特比算法查找最佳路径时考虑的最大延迟步数。
4. **加入高斯白噪声**：
为了模拟现实信道中的噪声，代码使用`awgn`函数在BPSK信号上添加了高斯白噪声。`EbN0`代表能量比噪声功率（Eb/N0），`y = awgn(x1,EbN0(ii)-3)`表示在不同SNR条件下对信号进行噪声污染。
5. **误比特率（BER）计算**：
`biterr`函数用于计算误比特率，`[err ber1(ii)] = biterr(y1(tblen+1:end),msg(1:end-tblen))`和`[err ber2(ii)] = biterr(y2(tblen+1:end),msg(1:end-tblen))`分别计算了硬判决和软判决Viterbi译码后的误比特率。
6. **性能比较**：
通过`berawgn`函数获取了无差错信道下BPSK调制的理论误比特率，并使用`semilogy`绘制了理论误比特率、硬判决误比特率和软判决误比特率随SNR变化的曲线，以便于分析卷积码的性能。
通过这段代码，我们可以观察到在不同SNR条件下，卷积编码结合Viterbi译码对于BPSK信号的误比特率改善效果，以及硬判决与软判决解码的差异。这有助于理解卷积编码和Viterbi译码在实际通信系统中的作用和性能。
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