AWGN信道Turbo码matlab代码

资 源 简 介

AWGN信道Turbo码matlab代码

详 情 说 明

### AWGN信道下的Turbo码实现

Turbo码作为信道编码的经典方案，在加性高斯白噪声（AWGN）信道中表现出接近香农限的性能。其核心思想是通过两个分量编码器与交织器的级联结构，配合迭代译码实现误差修正。Matlab实现时需注意交织器设计、分量编码器（通常选用RSC编码器）的生成多项式选择，以及通过Log-MAP算法进行软判决译码的迭代终止条件设置。

### Relief算法：特征加权的利器

该机器学习算法通过统计近邻样本的差异动态计算特征权重。对于每个训练样本，Relief会找到其同类最近邻（near-hit）和异类最近邻（near-miss），根据特征在这些邻居上的区分能力调整权重。这种基于距离的启发式方法特别适用于处理多模态分布数据，但需注意其对噪声敏感的特性。

### SAR目标成像仿真要点

合成孔径雷达成像仿真需重点建模雷达回波信号生成、距离徙动校正和方位向压缩三大模块。本科毕设中可简化为点目标仿真，通过计算电磁波往返时延构建原始回波信号，再使用距离多普勒（RD）算法或Chirp Scaling算法完成成像。关键参数包括脉冲重复频率、信号带宽和平台运动速度。

### 非趋势波动分析与流形学习

多重分形非趋势波动分析（MF-DFA）适用于非线性时间序列特征提取，通过局部去趋势和标度指数计算揭示数据的多尺度分形特性。而流形学习算法（如Isomap、LLE）通过保持数据在高维空间的局部几何结构实现降维，对SAR图像分类等任务具有显著效果，其核心在于构建准确的邻域图与测地距离矩阵。