基于Log-MAP与SOVA算法的Turbo码仿真系统

资 源 简 介

本系统是一个基于MATLAB环境构建的完整Turbo码通信仿真平台，旨在深度研究和对比Log-MAP（对数域最大后验概率）与SOVA（软输出维特比算法）两种关键译码算法的性能表现。在编码阶段，系统采用两个递归系统卷积编码器（RSC）并通过随机交织器进行耦合，形成高增益的阶梯式编码结构。在译码阶段，系统核心实现了两种解码驱动引擎：Log-MAP算法利用对数域中的加法和MAX星运算，精确逼近MAP算法的纠错极限，能有效处理信道中的软判决信息并避免数值溢出风险；SOVA算法则在标准维特比算法的基础上引入了软信息

详 情 说 明

基于Log-MAP与SOVA算法的Turbo码编解码仿真系统 README

项目介绍

本项目是一个专门用于研究和评估Turbo码性能的MATLAB仿真平台。系统核心聚焦于两种主流的译码算法：Log-MAP（对数域最大后验概率）算法与SOVA（软输出维特比）算法。通过模拟完整的通信链路（包含编码、调制、信道传输、迭代译码及性能统计），本项目深入揭示了Turbo码在加性高斯白噪声（AWGN）信道下的纠错能力、迭代收敛特性以及不同译码算法在计算精度与复杂度之间的权衡。

功能特性

• 双算法驱动引擎：集成了高精度的Log-MAP译码器和低复杂度的SOVA译码器，支持对比两者的误码率（BER）性能。
• 灵活的编码结构：采用标准并行级联卷积码（PCCC）结构，使用两个递归系统卷积（RSC）编码器，默认码率为1/3。
• 迭代过程可视化：系统不仅提供最终的性能曲线，还能记录并展示每一次迭代后的误码情况，直观呈现Turbo码的“瀑布区”效应。
• 自动化仿真流程：支持自动遍历指定的信噪比（Eb/No）范围，并在达到目标错误比特数或最大帧数后自动收敛。
• 参数化配置：允许用户自定义帧长度、生成多项式、迭代次数以及SOVA更新窗口大小。

系统逻辑与实现细节

系统的主控程序严格遵循以下仿真流程：

1. 参数初始化

系统配置格型递归编码器的生成多项式（默认为 [5, 7] 八进制），设定每一帧的位数为512位，并定义信噪比扫描范围（0至2.5 dB）。

1. 编码阶段

* 原始数据生成：产生等概率分布的随机二进制序列。 * 随机交织：利用随机排列向量对原始比特进行位置置换，以打破错误图样的相关性。 * RSC编码：原始数据经过第一个递归卷积编码器产生第一组校验位；交织后的数据经过第二个相同的编码器产生第二组校验位。 * 序列组装：将系统位、第一组校验位和第二组校验位合并，形成1/3码率的待传输序列。

1. 信道传输

* 调制：采用二进制相移键控（BPSK）调制，将0映射为1，1映射为-1。 * 加噪：根据当前信噪比计算对应的噪声标准差，在信号中叠加强度明确的AWGN背景噪声。

1. 迭代译码阶段

* 信道值处理：计算信道可靠性因子，将接收到的连续信号值转化为译码器所需的固有信息（Intrinsic Information）。 * Log-MAP译码路径：在对数域中通过前向递归（Alpha）、后向递归（Beta）及分支度量（Gamma）计算，利用MAX星运算精确修正概率值，不断交换外外信息（Extrinsic Information）。 * SOVA译码路径：执行标准的维特比前向路径搜索，记录各状态的度量差值；在回溯过程中利用软信息更新窗口，根据幸存路径与竞争路径的度量差异估计比特可靠性。 * 交互迭代：两个分量译码器互为先验，通过交织与去交织操作，在多次迭代中逐步提升硬判决的准确性。

1. 结果统计与绘图

* 统计各SNR点下不同算法、不同迭代次数的误码率。 * 绘制BER-Eb/No曲线图，展示Log-MAP与SOVA在首末次迭代的性能差异。 * 绘制收敛特性图，分析算法随迭代次数增加而性能提升的趋势。

关键函数与算法分析

• 格图构造算法：负责将多项式转换为状态转移表。它计算每个状态在输入0或1时的次态、产生的校验位，并预先存储格图结构，为译码器的遍历提供拓扑依据。
• RSC编码器内核：实现反馈电路逻辑，确保编码器生成的序列具有无穷冲击响应特性。
• Log-MAP核心算子：实现了Max-Star运算，通过 $max(a, b) + log(1 + exp(-|a-b|))$ 的方式，在对数域中完美保留了MAP算法的纠错精度，同时避免了直接乘法导致的数值溢出。
• SOVA软信息估计：在查找最优路径时记录竞争路径的信息。通过“路径度量差”来度量判决的可靠性，实现了一种计算开销较小但性能逼近MAP的准最优算法。其内部包含一个更新窗口（Window），用于平衡反馈时延与性能。
• 数据辅助工具：包含二进制向量与十进制索引之间的快速转换功能，用于加速状态搜索。

使用方法

1. 启动MATLAB环境。
2. 确保脚本内包含主函数及所有子函数（RSC编码、译码器、格图构造等）。
3. 在主循环前修改仿真参数，例如：

* 修改 frame_length 调整数据帧大小。 * 修改 max_iterations 调整最大迭代次数。 * 修改 ebno_db 定义更宽或更细致的信噪比范围。

1. 直接运行程序，系统将在任务栏打印实时仿真进度（包含当前SNR、仿真帧数及两种算法的实时BER）。
2. 仿真结束后，程序将自动弹出两个图表窗口，直观展示实验结果。

系统要求

• MATLAB R2016a 或更高版本。
• 无需额外的工具箱支持（代码完全基于MATLAB基础语言编写，具有良好的兼容性）。