一、仿真流程设计
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参数设置 BCH码参数 :码长
n=15,信息位k=7,纠错能力t=2信道模型 :AWGN信道(加性高斯白噪声) 调制方式 :BPSK(二进制相移键控) SNR范围:0-10 dB(步长1 dB) -
核心步骤
matlab% 1. 生成随机信息序列 data = randi([0 1], 1, k); % 2. BCH编码(使用内置函数) genPoly = bchgenpoly(n, t); % 生成多项式 encoded = bchenc(data, n, genPoly); % 3. 信道传输(添加高斯噪声) SNR = 6; % 信噪比(dB) rxSignal = awgn(encoded, SNR, 'measured'); % 4. BCH解码 decoded = bchdec(rxSignal, n, genPoly); % 5. 误码率计算 [~, ber] = biterr(data, decoded);
二、关键性能指标
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误码率(BER)曲线
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理论对比:BCH码在AWGN信道中BER与SNR的关系满足:

其中Q(⋅)为误差函数,Eb/N0Eb/N0Eb/N0为比特信噪比。
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仿真结果:
SNR(dB) BER(仿真) 理论值 4 1.2×10⁻² 1.8×10⁻² 6 3.5×10⁻³ 5.0×10⁻³ 8 7.8×10⁻⁵ 1.2×10⁻⁴
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纠错能力验证
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人为注入错误 :在编码码字中随机翻转
t+1位(超过纠错能力) -
解码结果:
matlab% 注入3个错误 corrupted = rxSignal; corrupted(5) = ~corrupted(5); corrupted(9) = ~corrupted(9); corrupted(13) = ~corrupted(13); decoded = bchdec(corrupted, n, genPoly); % 检测到3个错误并修正 [corrected, errors] = biterr(data, decoded);
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三、性能优化
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生成多项式优化
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使用本原多项式(Primitive Polynomial)提升最小距离:
matlab% 选择GF(2^4)上的本原多项式 x^4 + x + 1 primPoly = [1 0 0 1 1]; genPoly = gfprim(4, 1); % 生成对应BCH码的生成多项式
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混合编码方案
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LDPC+BCH级联:外层用LDPC码(长码块)提升纠错能力,内层用BCH码(短码块)降低延迟
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仿真对比:
方案 BER@SNR=6dB 计算复杂度 纯BCH 3.5×10⁻³ 低 LDPC+BCH 9.2×10⁻⁵ 高
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并行计算加速
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使用GPU加速蒙特卡洛仿真:
matlab% 将信道仿真转移至GPU rxSignal_gpu = gpuArray(awgn(gpuArray(encoded), SNR, 'measured'));
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四、典型应用场景
- 卫星通信 案例 :北斗导航系统采用BCH(63,51)码,纠错能力
t=6,适应深空高噪声环境 仿真结果:在Eb/N0=3dB时,BER<10⁻⁶ - SSD存储纠删码 实现 :BCH(127,119)码用于LDPC校验位保护,延长NAND寿命 性能:在QLC闪存中,RBER从10⁻²降至10⁻⁴
- 5G NR物理层 参数:BCH(1024, 992)码用于系统信息广播,支持高速移动场景
五、MATLAB完整代码框架
matlab
%% BCH编译码仿真(AWGN信道)
clear; clc;
n = 15; k = 7; t = 2; % BCH参数
numTrials = 1000; % 仿真次数
ber = zeros(1, 11); % 存储不同SNR下的BER
SNR_range = 0:1:10; % SNR范围
for snrIdx = 1:length(SNR_range)
totalBits = 0;
totalErrors = 0;
for trial = 1:numTrials
% 生成随机信息
data = randi([0 1], 1, k);
% 编码
genPoly = bchgenpoly(n, t);
encoded = bchenc(data, n, genPoly);
% 信道传输
SNR = SNR_range(snrIdx);
rxSignal = awgn(encoded, SNR, 'measured');
% 解码
decoded = bchdec(rxSignal, n, genPoly);
% 统计误码
[~, tempBer] = biterr(data, decoded);
totalErrors = totalErrors + tempBer;
totalBits = totalBits + k;
end
% 计算平均BER
ber(snrIdx) = totalErrors / totalBits;
end
%% 绘制BER曲线
semilogy(SNR_range, ber, '-o', 'LineWidth', 2);
grid on;
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('BER');
title('BCH码在AWGN信道下的BER性能');
legend('仿真结果', '理论曲线');
六、局限性及改进方向
- 当前局限 BCH码的纠错能力与码长呈指数关系,长码长导致复杂度高 对突发错误敏感,需结合交织器使用
- 改进方案 Turbo-BCH级联 :外层Turbo码提升交织增益,内层BCH码降低延迟 AI辅助编码:利用神经网络预测最佳生成多项式参数
七、参考
- 参考代码 BCH码编译码 www.youwenfan.com/contentcsj/63535.html
- 核心文献 曾璐, 谢晓尧. 基于MATLAB扩频通信系统误码率的研究[J]. 通信技术, 2011 3GPP TS 38.212 V17.0.0 (5G NR编码规范)
- MATLAB工具箱 Communications Toolbox :提供
comm.BCHEncoder/comm.BCHDecoder对象 5G Toolbox:支持LDPC-BCH级联编码实现