基于20x20矩阵分组交织的Turbo码改进程序

资 源 简 介

本程序是对Wu Yufei经典的Turbo码仿真架构进行的深度定制与优化，其核心改动在于将原有的随机交织器（Random Interleaver）替换为具有确定性结构的分组交织器（Block Interleaver）。 该分组交织器严格按照20x20的矩阵维度进行设计，实现了典型的“行进列出”置换机制。在编码过程中，输入的信息比特流首先按行填充进一个20行20列的二维矩阵中，待矩阵填满后，再按照列的顺序依次读取数据，从而打破原始序列的相关性。 这种改进程序保留了Wu Yufei代码中高性能的递归系统卷积（

详 情 说 明

Turbo码改进程序：20x20矩阵变换分组交织器版本

项目介绍

本项目是基于Wu Yufei经典的Turbo码仿真框架进行的深度定制与优化版。项目的核心创新点是将传统的随机交织器（Random Interleaver）替换为具有高度确定性结构的分组交织器（Block Interleaver）。程序通过20x20的矩阵结构，实现了典型的“行进列出”数据置换，旨在提供一种具有规律性、可重复性且易于分析的交织方案。该程序适用于评估交织增益、研究特定突发错误干扰下的纠错性能，是理解Turbo码内部组件协同工作的理想实验平台。

功能特性

1. 确定性分组交织：采用严格的20x20矩阵映射映射，打破原始序列的相关性，相比随机交织具有更好的规律性。
2. 经典RSC编码：集成了八进制多项式为(13, 15)的递归系统卷积码编码器，包含尾比特处理以实现网格终止。
3. Log-MAP译码算法：核心译码部分采用SISO（软入软出）Log-MAP算法，利用Jacobian对数近似提高运算精度和数值稳定性。
4. 迭代增益：支持自定义迭代次数（默认5次），通过外信息的循环交换实现误码率性能的阶跃式提升。
5. 自动化仿真流程：包含从信源生成、BPSK调制、AWGN信道模拟到迭代译码及BER统计的完整闭环流程。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b 及以上版本（需支持基础数学运算及绘图函数）。
• 硬件要求：标准PC即可，仿真时间取决于迭代次数和信噪比采样点设置。

核心功能与逻辑实现

程序的运行流程严格遵循数字通信系统的标准模型，具体逻辑如下：

1. 参数初始化模块

设置信噪比（Eb/No）范围为0至2.5dB，步长0.5dB。信息帧长固定为400比特，正好匹配20x20的矩阵规模。递归系统卷积码（RSC）的状态数设为8。

1. 交织映射生成逻辑

程序通过矩阵变换生成映射索引。具体逻辑是将1到400的自然序列先按行填充进20列20行的矩阵，随后按列读取。这一过程在程序初始化阶段即完成，并同时计算出对应的解交织映射表，确保译码端的对称性。

1. Turbo编码实现

编码器由两个相同的RSC分量编码器组成。原始序列通过第一个编码器产生第一路校验比特；随后通过分组交织器打乱顺序，进入第二个编码器产生第二路校验比特。程序还包含了尾比特（Tail Bits）的生成，用于将编码器状态强制归零。

1. 信道模拟与调制

采用BPSK调制方案，将逻辑比特0映射为-1，1映射为1。根据当前的Eb/No计算信道噪声标准差，向信号中加入高斯白噪声（AWGN）。

1. 迭代译码核心逻辑

• 信道可靠性度量： 计算信道值Lc，作为译码器的软输入。
• 外信息交换： 在每次迭代中，分量译码器1接收系统值和第一路校验值，计算出外信息；该外信息经过交织后作为分量译码器2的先验信息。分量译码器2计算出的外信息再经过解交织返回给第一个译码器，进入下一次迭代。
• Log-MAP运算： 译码器内部计算前向递归度量（Alpha）、后向递归度量（Beta）和分支度量（Gamma），利用max_star函数处理对数域的加法运算。

1. 结果统计与判决

在完成设定的迭代次数后，程序对最后一次产生的后验总LLR进行硬判决，比较原始信息位与恢复比特，统计并输出各个信噪比下的误码率（BER）。

核心算法详解

1. 分组交织器（Block Interleaver）

代码通过 reshape(1:400, 20, 20)' 操作实现行进列出。这种机制能够有效地将原始序列中相邻的比特散布到至少20个比特位以外，从而将信道中的突发错误离散化。

1. SISO Log-MAP 算法

这是译码器的灵魂。程序实现了：

• 分支度量 (Gamma)： 结合了接收到的系统比特、校验比特以及来自另一译码器的先验信息。
• 路径度量重建： 通过前向和后向递归寻找最优路径。
• 外信息提取： 在计算输出LLR时，减去输入的先验信息和系统信息，仅保留由当前译码过程产生的“增量信息”，防止正反馈导致的译码失效。

1. Jacobian 对数操作 (max_star)

为了避免直接在概率域进行乘法带来的数值溢出，算法在对数域进行加法。max_star 函数实现了 log(exp(a) + exp(b)) = max(a, b) + log(1 + exp(-|a-b|))，确保了计算的高精度，使仿真结果无限接近于理想MAP算法。

使用说明

1. 打开MATLAB，将程序所在的文件夹设为当前工作目录。
2. 在命令行窗口直接输入主程序函数名并回车。
3. 程序将依次计算0到2.5dB信噪比下的BER，并在命令行实时打印结果。
4. 仿真结束后，程序会自动弹出一个半对数坐标图（semilogy），展示信噪比与误码率的关系曲线。
5. 若需修改仿真精度，可调整参数中的帧数（n_frames）或迭代次数（max_iter）。