通信系统交织技术性能实验仿真器

资 源 简 介

该项目是一个基于MATLAB开发的综合性交织技术仿真平台，主要用于研究数字通信中交织器对突发性信道盲区和衰落影响的抑制作用。核心功能涵盖了从基础的块交织（Block Interleaving）到复杂的随机交织（Random Interleaving）和对角交织。程序详细模拟了在无线衰落信道中产生突发错误的过程，并通过交织算法改变比特序列的传输顺序，确保原本相邻的比特在传输过程中被拉开距离，从而在接收端解交织后将聚合的错误转化为离散的随机错误，大幅度提升Viterbi译码或Turbo译码的纠错性能。 程序不

详 情 说 明

通信系统交织技术性能实验仿真器

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的数字通信仿真平台，专门用于评估和对比不同交织技术在突发错误信道环境下的性能表现。在无线通信中，多径衰落和外界干扰常导致连续的比特错误（突发错误），这会超出卷积码等信道编码技术的纠错极限。本项目通过实现多种交织算法，改变比特的原始传输顺序，将接收端的突发错误离散化为随机错误，从而显著提升Viterbi译码器的纠错效能。

功能特性

1. 多策略交织实现：集成了块交织、随机交织以及对角交织三种主流技术，与无交织方案进行直观对比。
2. 复合信道模拟：精确模拟了复杂的无线传输环境，包括加性高斯白噪声（AWGN）、平坦瑞利衰落（Rayleigh Fading）以及周期性/随机性的突发性强干扰（Burst Interference）。
3. 自动化仿真流程：实现了从信源产生、卷积编码、交织、调制、信道传输到端到端译码的全链路自动化仿真，支持多SNR（信噪比）点的一键式测试。
4. 错误分布可视化：程序能够抓取特定信噪比下的中间过程数据，以图形化方式展示解交织前后错误比特在时域上的分布变化，直观体现“突发错误随机化”的核心原理。
5. 性能定量分析：自动生成误码率（BER）随信噪比变化的对比曲线，并以表格形式输出精确的统计数据。

使用方法

1. 环境配置：确保计算机已安装MATLAB软件。
2. 运行仿真：在MATLAB命令行窗口运行主程序脚本。
3. 参数调节：用户可根据需求在代码起始部分的参数设置区修改仿真比特长度、信噪比范围、块交织行列数、突发错误长度以及突发概率等参数。
4. 结果查看：程序运行后将自动弹出两个图窗：

- “信道错误离散化效果对比”图：用于观察比特层面上错误是如何被交织器打散的。 - “交织技术性能对比”图：展示不同方案的BER曲线。

1. 数据查看：MATLAB命令行窗口将实时显示仿真进度，并在结束时打印详细的误码率统计表。

系统要求

• MATLAB R2016b 或更高版本。
• 安装有 Communications Toolbox（通信工具箱），用于调用卷积编码（convenc）、Viterbi译码（vitdec）及误码率计算（biterr）等核心函数。

功能实现逻辑说明

1. 参数初始化与编码配置：系统首先定义仿真规模（10000比特）和信道特性参数。使用生成多项式[171 133]构建约束长度为7的标准卷积码体系结构。
2. 信号处理链路：

- 编码阶段：对原始随机序列进行卷积编码，增加冗余信息。 - 交织阶段： - 块交织：构建 rows × cols 的矩阵，通过按行写入、按列读出的方式重排比特。 - 随机交织：生成一个随机排列索引序列，依据该索引打乱比特顺序。 - 对角交织：在矩阵结构基础上，对比特行进行循环移位（circshift），进一步提高对角线方向的离散度。 - 调制阶段：采用BPSK（二进制相移键控）映射，将0/1逻辑值转换为-1/+1实数值。

1. 复杂信道层：

- 噪声层：叠加指定信噪比的AWGN。 - 衰落层：通过复高斯分布生成瑞利因子，对信号振幅进行衰落处理。 - 突发干扰层：根据设定的概率随机选择起始点，在连续的一段区间内（50比特长度）将信号大幅度衰竭（0.1倍增益），模拟严重的深衰落或突发脉冲干扰。

1. 接收端恢复：

- 经过硬判决解调后，分别进入对应的解交织器（执行交织器的逆向逻辑）。 - 最后通过Viterbi算法进行最大似然译码，利用卷积码的纠错能力修复被分散后的随机错误。

关键算法与技术细节分析

1. 突发错误随机化：这是本仿真的核心。在无交织情况下，Viterbi译码器面对连续几十个比特的错误往往会发生译码失效（错误扩散）；交织器将这些原本相邻的错误比特分散到整个帧的不同位置，使得译码器在处理任何一段数据时感知的错误率都处于动态纠错范围内。
2. 交职深度平衡：通过行列参数的设定，模拟了“交织深度”的概念。较大的交织深度虽然能更好地分散错误，但在实际系统中会带来更大的时延，代码通过表格输出展示了不同算法在相同参数下的性能差异。
3. 对角交织的简化实现：代码创新性地利用了循环移位矩阵（circshift）来实现类似对角交织的效果，这种方式在处理块状干扰时比普通块交织具有更强的稳健性。
4. 动态数据展示逻辑：程序内置了采样机制（默认在第3个SNR观测点），通过stem函数绘制误差分布图，其中红色序列代表原始聚集的错误，而蓝、绿、黑色序列则展示了经过各种解交织后错误被均匀“稀释”后的形态。