Turbo码和TCM码的仿真及性能分析

1、目录1 引言12 Turbo码编译原理12.1信道编码的有关概念12.2 Turbo码的编码原理22.3编码器各部分介绍22.4 Turbo码的译码原理32.5 MAP(maximum a posteriori) 译码算法43 Turbo码在MATLAB中的仿真实现及性能分析7.1 Turbo码的仿真模型73.2 编码器的设计实现73.3译码器的设计实现83.4影响Turbo码性能因素的分析93.4.1 随机错误误码率与Turbo码误码率分析103.4.2 影响Turbo码纠错性能因素的分析114 TCM编码调制基本原理144.1 TCM的编码调制原理144.2 TCM的解调译码原理175 T

2、CM编码调制的仿真分析185.1 TCM在MATLAB中的仿真模型185.2 TCM的仿真结果分析186对两种新型信道编码体制盲识别研究的探讨196.1 Turbo码盲识别的探讨196.2 TCM编码盲识别的探讨207 结束语21致谢22参考文献22Turbo码和TCM码性能分析1 引言信道编码的目的，是为了提高传输质量。它的编码过程是在信息码中增加一定数量的多余码元，使码字具有一定的抗干扰能力（或者纠错能力）。1948年，香农（C.Shannon）在通信的数学理论（A mathematical theory of communication）中提出了著名的“有扰信道编码定理”，即：在有噪声的

3、信道环境下，只要信源的信息速率不超过信道容量，就可以找到一种编码方法，使信息的传输速率逼近信道容量，而传输的错误概率逼近于零，或者传输的失真度能够任意的逼近给定的要求，即实现可靠通信。它是奠定信道编码（即纠错码）的基石。自此，人们根据香农的思想，设计出了一系列有效的信道编码方法。信道编码主要有线性分组码、卷积码等。后来，又提出了Turbo和TCM两种新型的编码体制，本文主要是针对这两种码进行了理论探讨和仿真分析。2 Turbo码编译原理2.1信道编码的有关概念为了更好地理解Turbo和TCM这两种编码的原理，先对信道编码的一些基本概念做下简单的介绍。（1）码率和冗余度若一组码字表示为(n,k)

4、,n为码字的总长度，k为码字中的信息码元个数，则k/n为码率（即编码效率），用R表示；而监督码元数（n-k）和信息码元数k之比（n-k）/k称为冗余度。（2）码距和码重码距是指两个码字之间对应位取不同值的个数；码重是指一个码字中非零码元的个数；最小码距指的是在各种有用码组中码距的最小值。（3）码的抗干扰能力与最小码距之间的关系 若码集中码字间的最小距离满足，则该码集中的码字具有检测e个错误的能力； 若码集中码字间的最小距离满足，则该码集中码字具有纠正t个错误的能力； 若码集中码字间最小距离满足（e>t），则该码集中的码字具有纠t个错误同时检出e个错误的能力。2.2 Turbo码的编码原理

5、1993年，法国的C.Berrou 等根据有扰信道编码定理提出了一种新的链接纠错码-Turbo码。Turbo码与以往编码的不同之处在于它通过一个交织器，达到接近随机编码的目的，并且使等效分组长度增大。香农曾指出“随机码”是一种好码，可以达到香农限，因此Turbo码是一种性能优越的纠错码。此外它采用的迭代译码策略，使得译码复杂性大大降低。同时它采用两个子译码器通过交换称为边信息（或外部信息）的辅助信息，相互支持，从而提高译码性能。Turbo码的基本思想是利用短码构造等效长度意义上的长码。一个典型的Turbo码编码器基本原理如图2-1所示。复接删余矩阵分量编码器C1交织器分量编码器C2图2-1 T

6、urbo码编码器基本原理编码器是由两个分量编码器、交织器、删余矩阵和复接器组成。交织器对输入的信息序列进行随机交织后通过分量编码器与另外一路直接通过分量编码器的输出共同输入删余矩阵，两个编码器输出通过删余矩阵与信息序列复接，输出Turbo码。在编码时，为使编码器终止状态置于全零，需要在信息序列之后加m个比特尾信息（tail bits），m由分量编码器的生成矩阵决定，而要使两个编码器同步归零，必须设计合适的交织器。2.3编码器各部分介绍（1）分量编码器（component encoder）分量编码器（component encoder）也叫子编码器。一般Turbo码编码器包含两个(或多个),其结

7、构可以不同,但一般取相同结构，以简化译码，分量编码器可以采用卷积码或分组码的编码方式。（2）交织器（interleaver）Turbo码中交织器的主要作用是减少校验比特间的相关性，进而在迭代译码过程中降低误比特。其基本原则是:交织器应该使输入序列尽能地随机化，避免编码生成码字的信息序列交织后仍旧生成低重码字, 导致Turbo码的自由距离减少。交织器一般有这样几种：分块交织、伪随机交织以及两者结合的交织方式。分块交织分为两种：型，采用行顺序写入、列顺序读出方式；型，采用行顺序写入，列倒序读出方式，即从最后一列向第一列读出，而每一列则是从最后一行向第一行的顺序来读出。伪随机交织器是一种映射关系。其

8、工作过程是：对于长为n的信息序列，首先标记每个比特的位置，然后生成n个0,1之间的随机数，按产生的顺序排列成X序列，每个随机数都对应于信息序列中的信息比特。然后把X中元素按一定的规则重新排列得到新的序列Y，并按Y中元素的顺序读出相应的信息比特，这样就完成了交织。比如伪随机序列0.7621 0.4565 0.0185 0.8214 0.4447,它对应信息序列X为 。将随机序列按升序排列得到0.0185 0.4447 0.4565 0.7621 0.8214，则现在对应的信息序列Y为 。这样，就完成了交织。（3）删余矩阵、复用模块 删余矩阵P的作用是删除校验位中多余的比特，提高码率。例如P=1

9、0;0 1，每行对应一个子编码器，第一列和第二列分别对应子编码器输出的第偶数个码元和第奇数个码元。1表示该码元需要传送，0表示不需传送。此删余矩阵可将码率从1/3提高到1/2。复用模块是将并行的序列转换为串行输出。2.4 Turbo码的译码原理 Turbo译码采用了迭代译码，附加信息在分量译码器间的交换，简化了译码的复杂性。其分量译码仍是采用SISO译码算法。Turbo码的译码器结构见图2-2所示。译码器由D1和D2两个分量译码器组成，分别对应编码器和。其输入分别是，和，。在D1和D2计算后验概率（APP）P(dk)=P(dk|xk, y1k, )和P（dj）=P(dj|x1k, y2k, )

10、，其中和是附加信息（也称为外验信息或先验信息），是D2向D1提供的先验信息，是D1向D2提供的先验信息，经过D1和D2之间的多次迭代，先验信息趋于稳定，似然比渐近值逼近于整个码的最大后验概率（MAP）译码的P(dk)=P(dk|xk, y1k, y2k)，然后对此似然比进行硬判决，即可得到信息序列d的每一比特的最佳估值序列。 图2-2 Turbo-code迭代译码器结构（反馈型）2.5 MAP(maximum a posteriori) 译码算法Turbo码有MAP、Log-MAP和门限-Log-MAP等多种译码算法， MAP是基本的算法，本节简单介绍MAP译码算法。设编码器的输出码字序列为:

11、 ,经过离散无记忆高斯信道后,码字变为,其中, 。设为时刻译码器所处的状态，是S从时刻到时刻转移时序列输入译码器的比特，时刻和时刻的状态S分别用m和表示。译码的数据比特的后验概率可以从联合概率得到，其中，由下式定义： （2-1）这样，译码的数据比特的后验概率则等于： （2-2）与译码比特相联系的对数似然比可写成： （2-3）最后，译码器通过对和一个等于0的门限值比较后，作出以下判决： 若 若 （2-4）为了计算概率，引入概率函数， 和： （2-5） （2-6） （2-7）这里，表示从格栅起始时刻到时刻收到的符号序列，表示从时刻到格栅终止收到的符号序列。其中中得q（·|·）取

12、值为“0”或“1”，最后一项（·|·）为译码器的状态转移概率，由于编码比特以等概率1/2取“0”和“1”，所以这一项就等于1/2。则联合概率可用贝叶斯定理重写为： （2-8）这样，我们得到 （2-9）考虑到如果状态已知，时刻k后的事件不受观察值和比特的影响，则概率等于： （2-10）MAP算法从概率采用前、后向递推的方式来计算和。最后可得： （2-11）及 （2-12）显然在的递推过程中，要知道格栅最后时刻所处的状态，通常假设格栅的起始和终止状态都为零。这样和可初始化为： (2-13) (2-14)运用（2-3）式所定义的对数似然比公式及（2-10）、（2-11）和（2-1

13、2）式， 为： （2-15）由于编码器是系统码（），表达式中的转移概率是与状态值和无关的。因此，将这个条件代入（2-15）式的分子和分母，则有： （2-16） 根据条件（或），变量是均值为1(或-1)和方差为的高斯变量，因此对数似然比等于： （2-17）其中， （2-18）是一个由编码器引入的冗余信息（校验信息）函数，一般情况下和的符号一样，因此可以改进每一个译码器数据比特的对数似然比。这个数值代表了译码器提供的外在信息，但它并不依赖于的输入，这个性质可以用来对两个并行级联编码器进行译码。3 Turbo码在MATLAB中的仿真实现及性能分析本章用Matlab实现了对Turbo码编译码过程的仿真

14、，并分析了它的纠错性能及其影响因素。.1 Turbo码的仿真模型根据上一章中Turbo码的编译码原理及其算法，构造如图3-1所示的对Turbo码进行编译码及其性能分析的仿真模型。误码率统计模块Turbo译码器（用程序实现）随机错误产生模块Turbo编码器（用程序实现）信源序列图3-1 Turbo码仿真模型该仿真模型由信源，Turbo编码器，随机错误产生模块，Turbo译码器和误码率统计模块构成。 这里以函数randint(x,y)随机产生的0、1码作为仿真的信源。利用随机错误产生模块和误码率统计模块进行性能分析，随机错误产生模块编程时调用了bsc(data,p)函数，data是指总的码元数目，

15、误码率p是指所产生的错误码元占总码元的百分比。误码率统计模块调用symerr(x,y)函数，用来计算编码和未经编码的误码率。3.2 编码器的设计实现采用Matlab编程的方法，将两个递归系统卷积编码器(RSC)的生成矩阵设置为g=1 0 1 1;1 1 0 1;采用3GPP标准的交织器（也可改为随机交织器）。随机信源序列经过交织器和分量编码器输出后，通过删余矩阵p1 0;0 1调整编码率，最后将单极性的0、1码转换为双极性输出。编码器设计的流程如图3-2所示：其中，in是由随机函数randint(y,x)产生的随机0、1信息序列，送入Turbo码编码函数turbo(in),返回codeout和

16、alphaout两个参量。codeout是输出的编码，alphaout是编码所采用的3GPP标准交织序列。dextra是删余标志，dextra=0时删余，dextra=1时不删余。在两个分量编码器函数rsc_encode中根据生成矩阵g代表的寄存器个数对输入信息序列末尾追加3比特0码，确保寄存器终止状态全为0，最后将信息位和校验位赋值给矩阵en_codout,经删余和极性转换后输出。dextra=0 dextra=1Y(3,:)=交织信息位Y(4,:)=交织校验位对交织后的序列进行rsc编码是否删余(dextra=0)输出Turbo编码通过删余矩阵p=1 0;0 1设in和dextra对in进

17、行rsc编码Y(1,:)=信息位Y(2,:)=校验位对in进行交织结束开始 图3-2 Turbo编码器流程图3.3译码器的设计实现 Turbo码的译码方法有多种，这里通过Matlab编程实现了log-map和门限max-log-map两种方法。设计的流程如图3-3所示。 其中，incode是经过随机错误产生函数的Turbo码，alphain是编码器中的3GPP标准交织序列。alphain是供incode中的交织位解交织用。两个分量译码器在进行译码之前都要对分支量度进行初始化，对寄存器状态进行处理，实现程序如下： Infty = -128;d=zeros(8,2,in_length); %分支量

18、度，8种可能状态，输入为0或者1a=Infty*ones(8,in_length); %前向分支量度，a(s,k)a(1,1)=0; %寄存器初始状态由全零开始b=Infty*ones(8,in_length+1); %后向分支量度，b(s,k)随后用所选的译码算法计算分置度量和概率对数似然比(LLR)信息，通过判决LLR和极性转换产生译码输出。destyle=2destyle=1开始输入incode和alphainin1=incode(信息位)In2=incode(校验位)对incode中交织校验位解交织结束Log-map法门限max-log-map法译码输出判断译码方法destyle 图3

19、-3 Turbo码译码器流程图3.4影响Turbo码性能因素的分析这里通过改变仿真过程中的不同参数分析对Turbo码性能的影响。3.4.1 随机错误误码率与Turbo码误码率分析从第2章Turbo码的编译码原理中，可得知Turbo码是通过交织器和两个分量码编码器产生很长的码组，能在低信噪比条件下得到接近理想的性能。两个分量编码器一般采用纠错能力较强的递归系统卷积码编码器和交织器将集中出现的突发错码分散开，变成随机错误，这样就使得Turbo码具有很强的纠错能力。图3-4和3-5是在交织长度为1000、迭代次数为3的情况下，未经编码的误码率曲线和经Turbo码编码的误码率曲线的仿真结果，通过图3-

20、4和3-5可以得到以下结果：未经编码的误码率与随机错误产生的误码率近似成正比，即y1=x，而Turbo编码的误码率与随机错误产生的误码率关系为： y2=0， x<0.103x，0.10x0.15x，0.15<x0.5 （3-1）图 3-4 Turbo码纠错能力分析图（1） 图3-5 Turbo码纠错能力分析图（2）式（3-1）表明，Turbo码在随机误码率低于0.10时具有很强的纠错能力，使接收误码率接近为0，在随机误码率的增高（达到0.10-0.15时），错误码元的个数太多超出了Turbo码的纠错能力范围，使接收端误码率增加，甚至略微高于未编码的误码率。3.4.2 影响Turbo

21、码纠错性能因素的分析 除了分量编码的约束度（或生成多项式g）影响Turbo码纠错性能外，还主要有交织器长度和译码迭代次数这两个因素。（1）交织器长度仿真过程中，选取门限MaxLogMAP译码算法，设置交织长度为150，600，1000。三种长度下的误码率如图3-6所示。从图3-6中可以看出，当随机产生误码率比较小时，不同的交织长度下纠错性能的区别并不是很明显，当大于0.02时，交织长度越大， Turbo码的纠错性能也就越好。这是因为交织器长度决定了交织后的序列随机性，其长度越长产生的交织增益越大，使得Turbo码的性能迅速改善。但是，交织长度的增大使帧长变长，迭代译码的复杂程度增加，产生一系列

22、问题如编码时延、传输时延、译码时延等。因此，在实际系统中需要综合考虑选定最佳交织长度。 图3-6 不同交织长度下的误码率曲线图（2）迭代次数迭代译码是Turbo码具有良好性能的一个重要原因。仿真过程中，在交织长度为1000、采用门限MAX-Log-MAP译码算法的情况下，分别迭代1次、3次、6次、8次进行比较。纠错性能如图3-7和3-8所示。从图3-7可以看出，在随机错误产生的误码率小于0.16时1次、3次、6次迭代纠错后的误码率依次减小，在随机错误产生的误码率大于0.16时三种迭代次数的译码并无太大区别。这表明在误码率不太高的信道中，译码的迭代次数越多优越性越强。同时，通过图3-8中的（a）

23、（b）两张图对比可发现1次与3次、6次、8次间的误码率有很大区别，但3、6、8三种迭代次数，尤其是6和8之间区别并不明显。这表明误码率与迭代次数间存在一个饱和值。当达到饱和时，即使迭代次数增加，纠错性能将不再改善，反而迭代次数的增加会造成不必要的计算负担。所以在实际系统中要考虑饱和点来设计迭代次数。 图3-7 迭代次数对Turbo码纠错能力的影响（a）（b）图3-8 迭代次数对Turbo码纠错能力的影响4 TCM编码调制基本原理1982 年，Ungerboeck 在IEEE Trans Information Theory 上发表题为“ Channel coding with multilev

24、el / phase signals”的论文，正式宣布了人们研究多年的调制编码相结合的“网格编码调制”（TCM）技术的诞生。该技术把信道编码和调制结合在一起进行设计，可以在不增加信道频带宽度、也不降低信息传输速率的情况下，获得36dB的编码增益。4.1 TCM的编码调制原理QPSK系统是一个4相相移键控系统，它的每个码元传输2bit信息。若在接收端判决时因干扰而将信号相位错判至相邻相位，则将出现误码。如果，将系统改成8PSK，它的每个码元可以传输3bit信息。但是现在仍然令每个码元传输2bit信息,第3bit用于纠错码，例如，采用码率为2/3的卷积码。这时接收端的解调和解码是作为一个步骤完成的

25、，不像传统做法，先解调得到基带信号后再为纠错去解码。这就是TCM基本思想。纠错编码理论中，码组间的最小汉明距离决定着这种编码的纠错能力。在TCM中，由于是直接对已调信号解码，码元之间的差别是载波相位之差，这个差别即是欧氏距离。在图4-1中示出了8PSK信号星座图中的8个信号点，假设信号振幅等于1，则相邻信号点的欧氏距离d0=2sin(/8)=0.765。两个信号序列的欧氏距离越大，即它们的差别越大，则因干扰造成相互混淆的可能性越小，抗干扰能力越强。图4-1 8PSK信号的欧式距离TCM编码调制的信号点选择是通过集分割实现的，集分割是TCM的核心。集分割是将一个空间信号点集连续地分割成较小的子集

26、，并使分割后的子集内的最小空间距离得到最大的增加。每一次分割都是将一较大的信号集分割成较小的两个或多个子集，每经过一级分割，子集数就增多，而子集内最小距离亦增大。衡量TCM码抗干扰性能的重要指标是星座点之间的最小平方欧氏距离，这个距离越大越好。下面以8PSK信号空间的划分情况为例来阐述集分割原理。8PSK的信号空间划分如图4-2所示。图4-2 8PSK信号星座图的划分 A0是8PSK信号的星座图，其中任意两个信号点间的距离为d0。这个星座被划分为 B0和 B1两个子集，在子集中相邻信号点间的距离为d1 。在图4-2中已经示出d1 > d0，将两个子集再划分一次，得到4个子集：C0，C1，

27、C2，C3，它们中相邻信号点间的距离为d2。显然，d2>d1>d0。在该例中，需要根据已编码的3bit来选择信号点，即选择波形的相位。这个系统中卷积码编码器方框图如图4-3所示。由图可见，这个卷积码的约束长度为3，编码器输出的前两个比特c 1和c 2用来选择星座图划分路径，最后1bitc 3，用于选定星座图第3级（最低级）中的信号点。在图4-3中，c 1，c 2和c 3表示已经编码的三个码元，图中最下一行注明了(c 1 c 2 c 3)的值。若c 1=0，则从A 0向左分支走向B 0；若c 1=1，则从A 0向右分支走向B 1。第2和3个码元c 2和c 3也按照这一原则选择下一级的

28、信号点。 图4-3 TCM中卷积码编码器方框图TCM编码器结构如图4-4所示，它将k比特输入信息段分为k 1和k 2两段；前k 1比特通过一个（n 1，k 1，m）卷积码编码器，产生n 1比特输出，用于选择信号星座图中2n1划分之一，后面的k 2比特用于选定星座图中的信号点。这表明星座图被划分为2n1个子集，每个子集中含有2k2个信号点。在图4-3中，k 1= k 2=1。图2-9 TCM编码器一般方框图4.2 TCM的解调译码原理TCM的解调多采用维比特算法，主要是计算接收信号序列路径和各种可能的编码网格路径间的自由欧氏距离。自由欧氏距离的概念：许用波形序列集合中各元素之间的最小欧氏距离。由

29、于卷积码具有封闭性，故可选用全0序列为测试序列，如图4-5中虚线路径U所示，图中还有另外一条路径V。若接受的全0序列中有误，使接受序列路径离开全0路径然后又回到全0序列，且中间没有返回状态a，则解码器要比较此接受序列路径和U的距离与接受序列路径和V的距离之大小。若后者小，则将发生一次误判。图2-10 8PSK解码路径示意图可见路径间的距离，即自由欧氏距离，决定了错误判决的概率，距离越大，错误判决的概率越小。上例中U和V的欧氏距离d可由下式计算： 由此方法计算可知，这种编码的自由欧氏距离是dFed=2，而未经编码的QPSK的自由欧氏距离是dref=2 。可见，TCM的解调是通过计算接受序列路径与

30、判决路径间的距离来完成解码的。通过计算，8PSK/TCM系统与未经编码的QPSK相比获得了3.01dB的编码增益： G8PSK/QPSK=20log10(dFed/dref)=3.01dB5 TCM编码调制的仿真分析本章利用MATLAB中Simulink构建了TCM的编译仿真模型，并对其抗干扰性能进行分析。5.1 TCM在MATLAB中的仿真模型 利用Simulink 构建的TCM编译模型如图5-1所示。随机序列产生用Bernoulli Generator，作为TCM信号的信源，其参数设置为：Probability of a zero0.5（使序列中的0、1 服从均匀分布）；Initial s

31、eed 67(序列发生器的种子)；Frame-based-outputs(采用帧输出)。TCM产生模块参数设置为：Trellis structurepoly2trellis(3 1,2 5 0; 0 0 1)（卷积编码器构造，码率2/3）；Signal constellation exp(2*pi*j*0 4 2 6 1 5 3 7/8)(信号星座)；Output data typedouble。信道模块采用高斯白噪声信道，参数设为：Initial seed67；Mod Signal to noise ratio(SNR)；Input signal power1，在信噪比从0dB到11dB的范

32、围内进行仿真。译码解调模块与产生模块相对应，参数设置相同。误码率统计和显示模块，分别为：Error rate Calculation和Display。Channel8PSK/TCM encoder8PSK/TCMdecoder8-PSK/TCMAWGNCHANNLE8-PSK/TCMTx Error rate CalculationRxBernoulli GeneratorDisplay e 图5-1 TCM仿真模型 这里不再赘述与8PSK/TCM相比较的QPSK系统仿真模型。5.2 TCM的仿真结果分析TCM和QPSK系统加入高斯白噪声后仿真得到的误码率曲线如图5-2所示。可见，仿真结果验证

33、了TCM解调原理中所给出的结论：8PSK/TCM系统与未经编码的QPSK相比可以获得约3.01dB的渐近编码增益。从图中还可以得出结论：在信噪比极低的条件下，TCM并不能显示出它的优越性，相反它的性能比未经编码的QPSK要差些；当信噪比大于6dB时，TCM编码就体现出来了它良好的性能。 图5-2 8PSK/TCM性能分析图6对两种新型信道编码体制盲识别研究的探讨 目前随着信道编码在军事通信中的广泛应用，在信息对抗领域对信道编码的盲识别研究日显重要。在现有的文献中，对Turbo码和TCM这两种新型信道编码体制的识别研究并不多。上述对Turbo码和TCM码的性能分析是为今后对这两种编码进行盲识别研

34、究打下基础。根据毕业设计任务书的要求，这里对这两种编码的盲识别研究进行探讨。6.1 Turbo码盲识别的探讨Turbo码是一种带有交织器级联码。从上述仿真中可以看出，Turbo码在交织长度大于1000、软判输出卷积解码采用标准的最大后验概率（MAP）算法的条件下，其性能比约束长度为9的卷积码提高了1dB-2.5dB。对Turbo码进行盲识别，我们首先要从以下两个方面进行分析：（1）编码的结构Turbo码的编码结构一般有PCCC、SCCC和HCCC三种。PCCC（并行级联）的编码结构主要是由分量编码器、交织器以及删余和复用技术组成（即第三章中所采用的结构）；SCCC（串行级联）是由外编码器、交织

35、器和内编码器串联构成，如图6-1；HCCC(混合级联)是对PCCC和SCCC的有效组合如图6-2。这三种结构中的分量编码或内外编码一般采用RSC码，也可以是分组码（BC）、非递归卷积码（NRC）以及非系统卷积码（NSC）。外编码器交织器内编码器uc0uIcI图6-1 SCCC编码器外编码器交织器1内编码器1交织器2内编码器2图6-2 HCCC编码结构（2）交织器特征交织器是Turbo码编码器中关键的部分，盲识别主要关心它的一些特征，如交织分散因子、奇偶性、交织长度或深度以及随机化程度等。分散因子决定了扰乱原序列排列顺序的能力；奇偶性又是删余处理的标志；交织器长度和Turbo码的帧长具有倍数的关

36、系；随机化程度决定交织前后序列的相关性进而影响了编码的性能。可见，Turbo码的盲识别重点要放在对交织器的交织过程和分量编码（子编码）参量的识别，而分量编码大多是对卷积码的识别，可用欧几里德算法、快速双冲合算法来实现。6.2 TCM编码盲识别的探讨TCM是将编码和调制相结合的一种新技术，它的子编码器大多是卷积编码器和Turbo编码器，调制方式可以采用8PSK、16PSK和32PSK等，主要的区别在于子集划分的星座图不同。对TCM编码盲识别，首先是要进行调制方式的识别，其次再是对其子编码参数的识别。但这两步识别并不是分离的，子编码的识别是要依据所采用的调制方式，比如8PSK/TCM和16PSK/TCM两种系统中信号点个数的不同，每个信号点所传送的比特数（码元数）也不同，由此可得出两者的子编码肯定是不同的。也就是说不同的调制方式大多对应不同的子编码。可见，TCM编码的识别是对数字带通信号调试方式识别和卷积码、Turbo码识别的结合。