BCJR算法——卷积码的最大后验译码

定义:输入序列为

其中每比特,同时相应的输出序列为

其中每一码字的长度为n,定义在i时刻的编码器的状态为,对于时刻里有

表示输出码字和卷积码第i时刻的输入和第i-1时刻的状态有关(包括寄存器和输出部分),

表示状态转变和输入的关系。

编码器的的状态表示一系列在一个状态集合。

假设接收端接收到的为,第i时刻的输入根据最大后验准则:

表示一个状态对,每个状态对应一个或者,把所有输入对应的状态对记为同理。最后一个等号表示输入为​​输入的每个比特转换成所有的状态对来描述。

定义:

接收序列重写为

对于后验概率求和中的一项有

前三个等号是有条件概率公式,最后一个等号是有Trellis图的马尔科夫性质。

定义:

由此可以将上述式子重写为:

MAP的结果重写为

的前向递归性

可以由之前的时刻的表示。

第三个等号利用马尔科夫性质。

假设初始时刻的输入为全0状态,则有:

的后向递归性

可以由之后的结果递归计算得到。

证明

第一个等号为全概率公式,第三个等号为马尔科夫性质。

假设Trellis图最后停止在全零状态。

的计算

对应输出码字,同时在i-1时刻状态为的条件下第i时刻状态为的概率等效与第i时刻的输入为的概率。

定义L值(最大后验准则度量):

判决准则:

在AWGN信道的计算如下

例子:

BPSK,码字,接受矢量s代表系统位,p代表校验位, 对应的输出值

是和最大后验中的无关项(计算L值的时候会被消掉)。

L值的计算

系统位直接对应输入码字,校验位要根据具体卷积译码器

相关推荐
super大力张10 分钟前
MOE基于结构的药物设计(七):Ligand R-Vectors——如何判断配体可以从哪里继续生长?
数据库·算法·cadd·moe·svl·基于结构的药物设计
Tongsr1 小时前
别只混淆代码:用 Kaleido 加固整个 Android Release AAB
前端·算法·github
高亦真1 小时前
今天是学习嵌入式的第34天
linux·学习·算法
飞Link2 小时前
动作方法中的分割与过度分割方法全解析(含代码实战与踩坑案例)
人工智能·python·算法·计算机视觉
张宇Joaquin3 小时前
鲲鹏统一并行加速库KUPL--异步数据拷贝
线性代数·算法·矩阵·numpy
GlobalInfo3 小时前
创新不是追逐热点,是在变化中建立长期竞争力
大数据·算法
lvwangshu3 小时前
线性代数基础 Linear Algebra Basics
数学·算法
ZhouDevin3 小时前
算法论文/数据集5——AlignPrune(CVPR2026)基于样本损失时间序列精确识别噪声样本
算法
十铭忘4 小时前
HMM(隐马尔可夫模型)的理解7——Baum–Welch 算法
人工智能·算法
明月_清风5 小时前
十大经典排序算法 Go 实现全解:从入门到面试通关
后端·算法·排序算法