Codificador convolucional Hard y Soft

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1.- TEMA: Codificador convolucional Hard y Soft

2.- OBJETIVOS:

• Realizar en Matlab el codificador convolucional Hard y Soft y realizar un análisis comparativo entre los 2 tipos de convoluciones.

• Calcular la probabilidad de error de cada convolución para observar la confiabilidad de cada tipo de convolucion.

3.- MARCO TEORICO

3.1.- DIAGRAMA DE BLOQUES CODIFICADOR CONVOLUCIONAL

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Fig1. Esquema General de Simulaciones

3.2.- DESCRIPCION DE CADA BLOQUE CODIFICADOR CONVOLUCIONAL

Los códigos convolucionales se especifican mediante tres parámetros, (n, k, m) donde n es el número de bits a la salida del codificador, k el número de bits de información a la entrada de éste y m, el número de registros de memoria. La relación k/n es la relación o tasa de código, tiene el mismo significado que para los códigos de bloque y proporciona una medida de la eficiencia de codificación.

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Fig2. Etapas de Procesamiento de un Código Convolucional

3.3.- DECODIFICACIÓN MEDIANTE ALGORITMO VITERBI

Se han manejado varios algoritmos para decodificar los códigos convolucionales, uno de ellos y el más empleado es el algoritmo de Viterbi.

El algoritmo de Viterbi es esencialmente un algoritmo de trayectoria más corta, puesto que se trata de calcular la trayectoria más corta a través de la trellis asociada con el código.

3.4.- DECODIFICACIÓN HARD

La decodificación dura se da cuando el demodulador entrega al decodificador de canal la información tal como la detecta sin intentar efectuar ninguna corrección, dejando esa tarea al decodificador de canal. Esto significa que la señal recibida del canal es cuantizada con sólo dos niveles.

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Fig3. Diagrama de Bloques de Decodificador Hard

3.5.- DECODIFICACIÓN SOFT

Cuando los datos se introducen a un canal con AWGN y que en la detección se toma en cuenta la distancia Euclidiana y la métrica de rama, entonces se trata de una decodificación suave

3.6.- CANAL AWGN

El canal AWGN es un canal aleatorio donde se genera una salida modelada por medio de:

rk (t) = sk(t) + n(t),           kTs < t < (k + t)Ts

Donde sk(t) es la señal de entrada al canal en el intervalo de tiempo  y n(t) es un proceso aleatorio que representa un ruido ideal denominado blanco gaussiano, conformado por una densidad espectral de potencia constante en todas las frecuencias de valor N0/2, con media cero e independiente de la señal de entrada. La señal sk(t) se asume que está limitada en frecuencia, con ancho de banda W  y con potencia finita.

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