武汉理工大学移动通信实验报告

1、序号（学号）：实验报告书实验课程名称移动通信系统实验开课学院 信息工程学院指导老师姓名 学生姓名 学生专业班级 2014 年 4 月 20日实验课程名称：移动通信系统实验实验项目名称AWGN信道中BPSK调制系统的BER仿真计算实验成绩实 验 者专业班级组 别同 组 者/实验日期2014年4月11日一实验目的1掌握二相BPSK调制的工作原理；2掌握利用MATLAB进行误比特率测试BER的方法；3掌握AWGN信道中BPSK调制系统的BER仿真计算方法。二实验仪器 1.计算器及操作系统 2.MATLAB软件三实验原理1 仿真概述及原理在数字领域进行的最多的仿真任务是进行调制解调器的误比特率测试，在

2、相同的条件下进行比较的话，接收器的误比特率性能是一个十分重要的指标。误比特率的测试需要一个发送器、一个接收器和一条信道。首先需要产生一个长的随机比特序列作为发送器的输入，发送器将这些比特调制成某种形式的信号以便传送到仿真信道，我们在传输信道上加上一定的可调制噪声，这些噪声信号会变成接收器的输入，接收器解调信号然后恢复比特序列，最后比较接收到的比特和传送的比特并计算错误。误比特率性能常能描述成二维图像。纵坐标是归一化的信噪比，即每个比特的能量除以噪声的单边功率谱密度，单位为分贝。横坐标为误比特率，没有量纲。2 仿真过程及计算 运行发生器：通过发送器将伪随机序列变成数字化的调制信号。 设定信噪比：

3、假定SNR为m dB,则Eb/N0=10,用MATLAB假设SNR单位为分贝。 确定Eb 计算N0 计算噪声的方差n 产生噪声：因为噪声具有零均值，所以其功率和方差相等。我们产生一个和信号长度相同的噪声向量，且该向量方差为n。 加上噪声，运行接收器 确定时间延迟 产生误差向量 统计错误比特：误差向量“err”中的每一个非零元素对应着一个错误的比特。最后计算误比特率BER：每运行一次误比特率仿真，就需要传输和接收固定数量的比特，然后确定接收到的比特中有多少错误的。使用MATLAB计算BER: ber=te/length(tx)。四实验内容1. 实验程序a% Simulation of BPSK

4、AWGNMax_SNR=10;N_trials=1000;N=200;Eb=1;ber_m=0;for trial=1:1:N_trials;trialmsg=round(rand(1,N); % 1,0 sequences=1-msg.*2; %0->1,1->1n=randn(1,N)+j.*randn(1,N); %generate guass white noiseber_v=;for snr_dB=1:2:Max_SNRsnr=10.(snr_dB./10); %snr(db)->snr(decimal)N0=Eb./snr;sgma=sqrt(N0./2);y=s

5、qrt(Eb).*s+sgma.*n;y1=sign(real(y);y2=(1-y1)./2; %1, 0 sequenceerror=sum(abs(msg-y2); %error bitsber_snr=error./N; %berber_v=ber_v,ber_snr;end %for snrber_m=ber_m+ber_v;endber=ber_m./N_trials;ber_theory=;for snr_db=1:2:Max_SNRsnr=10.(snr_db./10);snr_1=qfunc(sqrt(2*snr);ber_theory=ber_theory,snr_1;en

6、di=1:2:Max_SNR;semilogy(i,ber,'-r',i,ber_theory,'*b');xlabel('E_b/N_0(dB)')ylabel('BER')legend('Monte Carlo','Theoretic')2. 实验程序b%Simulation of QPSK AWGNN_trials=1000;N_number=100;N_snr=10;Es=1;BER_m=0;SER_m=0;for trials=1:N_trials; trials s10=round(ra

7、nd(1,N_number); S=(s10*2-1)./sqrt(2); S1=S(1:2:N_number); S2=S(2:2:N_number);Sc=S1+j.*S2; %generate qpsk signal noise=randn(1,N_number/2)+j.*randn(1,N_number/2);SER_v=; %Symbol error rateBER_v=; %Bit error ratefor snr_db=0:1:N_snr;sgma=(1/2)*sqrt(10.(-snr_db./10); Y=Sc+sgma.*noise;Y_r=sign(real(Y)./

8、sqrt(2);Y_i=sign(imag(Y)./sqrt(2);Y_bit=; for k=1:length(Y_r);Y_bit=Y_bit,Y_r(k),Y_i(k); end;Y_symbol=Y_r+j*Y_i;X_b=S-Y_bit; X_s=Sc-Y_symbol;ber_snr=0; for k=1:N_number if X_b(k)=0;ber_snr=ber_snr+1; end; end;ser_snr=0; for k=1:N_number/2; if X_s(k)=0;ser_snr=ser_snr+1; end; end;BER_v=BER_v,ber_snr.

9、/N_number;SER_v=SER_v,ser_snr./(N_number./2); end; %for SNRBER_m=BER_m+BER_v;SER_m=SER_m+SER_v; end% for trials BER=BER_m./N_trials; SER=SER_m./N_trials; BER_T=; SER_T=; for snr_db=0:1:N_snr;snr=10.(snr_db./10); BER_THEORY=qfunc(sqrt(2.*snr); SER_THEORY=1-(1-(1/2).*erfc(sqrt(snr).2; BER_T=BER_T,BER_

10、THEORY; SER_T=SER_T,SER_THEORY;end;figurei=0:1:N_snr;semilogy(i,BER,'-r',i,BER_T,'*b');legend('BER-simulation','BER-theory');xlabel('Eb/NO(db)');ylabel('BER');figurei=0:1:N_snr;semilogy(i,SER,'-r',i,SER_T,'*b');legend('SER-simulatio

11、n','SER-theory');xlabel('Eb/NO(db)');ylabel('SER');五仿真结果 1.实验程序a图a3. 实验程序b图b1图b2五实验小结通过本次实验，掌握了二相BPSK调制的工作原理及利用MATLAB进行误比特率测试BER的方法，学会了AWGN信道中BPSK调制系统的BER仿真计算方法。在实验过程中我通过不断的调试与学习，对本次实验的内容有了整体的把握，对MATLAB的使用也更加熟练，达到了预期的效果，收获很大。实验课程名称：移动通信系统实验实验项目名称移动信道建模的仿真分析实验成绩实 验 者专业班级组

12、别同 组 者/实验日期一、实验目的1 无线通信信道的建模与仿真是实现移动通信系统仿真与分析的基础，宽带无线通与移动通信信道属频率选择性瑞利衰落信道模型。2 通过信道设计实验 掌握频率选择性信道模型的仿真建模方法 掌握模型中瑞利衰落系数的设计方法 掌握多径数目、功率和时延参数的设计 学会采用MATLAB语言对上述参数进行仿真。二、实验仪器 1.计算器及操作系统 2.MATLAB软件三、实验方案和技术路线1 选择路径数2 按均匀分布产生各条路径的延迟3 按功率时延谱确定对应的各径的功率4 按Jake模型产生各径的瑞利衰落系数5 对瑞利衰落系数进行统计分析并与理论值相比较说明：1 路径数目2-4自己

13、确定，或采用某个国际标准2 每条路径时间延迟满足（0，Tmax）范围内均匀分布，Tmax为自己选择的最大采样步长数200-600间比较合适，或采用国际标准3 功率可以按时延迟谱求得，也可用国际标准测量值。功率延迟谱：若采用等功率分配产生功率：Pi=Pt/M；采用指数分布的功率延迟谱产生功率：P=1/6*exp(-t/6)四、实验内容实验程序如下：% Simulation of Jakes Modelclear all;f_max=30;M=8; N=4*M+2;Ts=1.024e-04;sq=2/sqrt(N);sigma=1/sqrt(2);theta=0;count=0; t0=0.001

14、; for t=0:Ts:0.5 count=count+1; g(count)=0; for n=1:M+1, if n<=Mc_q(count,n)=2*sigma*sin(pi*n/M); %Gain associated with quadrature componentc_i(count,n)=2*sigma*cos(pi*n/M); %Gain associated with inphase componentf_i(count,n)=f_max*cos(2*pi*n/N); %Discrete doppler frequencies of inphase component

15、f_q(count,n)=f_max*cos(2*pi*n/N); %Discrete doppler frequencies of quadrature component elsec_i(count,n)=sqrt(2)*cos(pi/4);c_q(count,n)=sqrt(2)*sin(pi/4);f_i(count,n)=f_max;f_q(count,n)=f_max; end; % end ifg_i(count,n)= c_i(count,n)*cos(2*pi*f_i(count,n)*(t-t0)+theta); %Inphase component for one osc

16、illatorg_q(count,n)= c_q(count,n)*cos(2*pi*f_q(count,n)*(t-t0)+theta); %Quadrature componentforoneoscillator end; %end ntp(count)= sq*sum(g_i(count,1:M+1); % Total Inphase component tp1(count)= sq*sum(g_q(count,1:M+1); % Total quadrature component end; % end count no nagain envelope=sqrt(tp.2+tp1.2)

17、;rmsenv=sqrt(sum(envelope.2)/count); auto_i,lag_i=xcorr(tp,'coeff'); %Auto-correlation associated with inphase component auto_q,lag_q=xcorr(tp,'coeff'); %Auto-correlation associated with quadrature componentlen=length(lag_i); corrx2,lag2=xcorr(tp,tp1,'coeff');aa=-(len-1)/2:1:

18、(len-1)/2; %total duration for lagbb=(len-2001)./2; %mid.points for drawing figures cc=bb+1:1:bb+2001; %for getting the mid-valuesdd=-1000:1:1000;%-tdd=dd*Ts;z=2.*pi.*f_max*tdd;sigma0=1;T_bessel=sigma0.2.*besselj(0,z);figure;plot(tdd,auto_i(cc),'-',tdd,T_bessel,'*'); %in-phasexlabel(

19、't(Second)');ylabel('Auto-correlation');legend('In-component');figure;plot(tdd,auto_q(cc),'-',tdd,T_bessel,'*'); %quadraturexlabel('t(Second)');ylabel('Auto-correlation');legend('Q-component');figure;co1=1:1000;semilogy(co1*Ts,envelope(

20、1:1000);xlabel('t(Second)');ylabel('Rayleigh Coef.');%-length_r=length(envelope);pdf_env=zeros(1,501);count=0;temp=round(100.*envelope);for k=1:length_r if temp(k)<=500 count=count+1;pdf_env(1,temp(k)+1)=pdf_env(1,temp(k)+1)+1; endendcountpdf_env=pdf_env./count./0.01;sgma2=0.5;x=0

21、:0.01:5;pdf_theory=(x./sgma2).*exp(-1.*x.2./(2.*sgma2);figure;plot(x,pdf_env,'-',x,pdf_theory,'*');legend('Simulated','Theoretic');xlabel('r');ylabel('PDF of r');五仿真结果图1图2图3图4六.实验小结通过本次实验，我进行了无线通信信道的建模与仿真，认识到它是实现移动通信系统仿真与分析的基础，宽带无线通信与移动通信信道属频率选择性瑞利衰落信道

22、模型。通过信道设计实验，基本掌握了频率选择性信道模型的仿真建模方法以及模型中瑞利衰落系数的设计方法，学会了多径数目、功率和时延参数的设计和采用MATLAB语言对上述参数进行仿真。实验过程中，我通过不断调试与修改，终于成功完成了任务，加深对MATLAB的应用的同时掌握了相关的知识。实验课程名称：移动通信系统实验实验项目名称CDMA通信系统仿真实验成绩实 验 者专业班级组 别同 组 者/实验日期一、实验目的1. CDMA通信具有很多通信特点，不仅被IS-95移动通信系统使用，目前已成为3G的主要技术。2. 通过实验：（1）掌握直接序列扩频发射机与接收机的组成与仿真；（2）仿真验证AWGN信道下单用

23、户直接序列扩频系统的BER性能；（3）仿真验证平坦瑞利信道下单用户直接序列扩频系统的BER性能；（4）观察存在干扰用户时的系统性能变化。二、实验仪器1.计算器及操作系统2.Matlab软件三、实验原理仿真基带直接序列扩频系统：1. 采用BPSK或QPSK映射2. 扩频序列可以是随机产生，可以是m序列，也可以是Gold码，长度自选3. 最后对BER或SER随信噪比变化画图与理论单用户的结果比较，并对仿真结果进行分析.四、实验方案与技术路线1. 确定用户数目、信道特征以及调制方式2. 确定基带扩频仿真系统的原理结构图，按照框图设计一个CDMA系统，并进行仿真。信源卷积编码交织编码加扰码扩频调制AW

24、GN信道调制解扩信宿解卷积解交织去扰码3. 用MATLAB进行仿真，统计BER或SER随信噪比的关系，绘出曲线4. 对统计试验的结果与单用户的理论值进行比较5. 对仿真结果进行分析五、仿真结果1.仿真主程序%main_IS95_forward.m %此函数用于IS-95前向链路系统的仿真，包括扩%频调制，匹配滤波，RAKE接收等相关通信模块。%仿真环境: 加性高斯白噪声信道. %数据速率 = 9600 KBps% clear allclose allclcdisp('-start-'); global ZiZqZs show R GiGqclear j; show = 0; %

25、控制程序运行中的显示SD = 0; % 选择软/硬判决接收%-主要的仿真参数设置-BitRate = 9600; %比特率ChipRate = 1228800; %码片速率N = 184; %源数据数MFType = 1; % 匹配滤波器类型-升余弦R = 5;%+Viterbi生成多项式+G_Vit = 1 1 1 1 0 1 0 1 1; 1 0 1 1 1 0 0 0 1;%Viterbi生成多项式矩阵K = size(G_Vit, 2); %列数L = size(G_Vit, 1); %行数%+ %+Walsh矩阵+WLen = 64; %walsh码的长度Walsh = reshap

26、e(1;0*ones(1, WLen/2), WLen , 1); %32个1 0行%Walsh = zeros(WLen ,1); %+ %+扩频调制PN码的生成多项式+%Gi = 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1' %Gq = 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1' Gi_ind = 15, 13, 9, 8, 7, 5, 0' %i路PN码生成多项式参数Gq_ind = 15, 12, 11, 10, 6, 5, 4, 3, 0' %q路PN码生成多项式参数Gi = zeros(16, 1); %16

27、×1的0矩阵Gi(16-Gi_ind) = ones(size(Gi_ind);%根据Gi_ind配置i路PN码生成多项式Zi = zeros(length(Gi)-1, 1); 1; % I路信道PN码生成器的初始状态Gq = zeros(16, 1); %16×1的0矩阵Gq(16-Gq_ind) = ones(size(Gq_ind); %根据Gq_ind配置q路PN码生成多项式Zq = zeros(length(Gq)-1, 1); 1; % Q路信道PN码生成器的初始状态%+ %+扰码生成多项式+Gs_ind = 42, 35, 33, 31, 27, 26, 2

28、5, 22, 21, 19, 18, 17, 16, 10, 7, 6, 5, 3, 2, 1, 0' Gs = zeros(43, 1); %43×1的0矩阵Gs(43-Gs_ind) = ones(size(Gs_ind); %根据Gs_ind配置扰码生成多项式Zs = zeros(length(Gs)-1, 1); 1; % 长序列生成器的初始状态%+%+AWGN信道+ EbEc = 10*log10(ChipRate/BitRate);%处理增益EbEcVit = 10*log10(L); EbNo = -1: 0.5 : 1; %仿真信噪比范围(dB) %EbNo

29、= -2 : 0.5 : -1.5; %+%-%-主程序-ErrorsB = ; ErrorsC = ; NN = ; if (SD = 1) % 判断软/硬判决接收fprintf('n SOFT Decision Viterbi Decodernn'); else fprintf('n HARD Decision Viterbi Decodernn'); end for i=1:length(EbNo) %根据EbNo多次运行fprintf('nProcessing %1.1f (dB)', EbNo(i);%输出当前EbNo值iter = 0

30、;ErrB = 0; ErrC = 0; while (ErrB<300) & (iter<150) drawnow; %+发射机+ TxData = (randn(N, 1)>0);%生成源数据 % 速率为19.2Kcps TxChips, Scrambler = PacketBuilder(TxData, G_Vit, Gs); %产生IS-95前向链路系统的发送数据包 % 速率为1.2288Mcps x PN MF = Modulator(TxChips, MFType, Walsh);%实现IS-95前向链路系统的数据调制 %+ %+信道+ noise = 1

31、/sqrt(2)*sqrt(R/2)*( randn(size(x) + j*randn(size(x)*10(-(EbNo(i) - EbEc)/20);%生成噪声序列 r = x+noise;%加入噪声 %+ %+接收机+ RxSD = Demodulator(r, PN, MF, Walsh); %软判决，速率为19.2 KcpsRxHD = (RxSD>0); % 定义接收码片的硬判决 if (SD) RxData Metric= ReceiverSD(RxSD, G_Vit, Scrambler); %软判决 else RxData Metric= ReceiverHD(RxH

32、D, G_Vit, Scrambler); %硬判决 end %+ if(show) subplot(311); plot(RxSD, '-o'); title('Soft Decisions'); %软判决结果图 subplot(312); plot(xor(TxChips, RxHD), '-o'); title('Chip Errors');%RAKE接收机输入符号与发送码相比出错的码 subplot(313); plot(xor(TxData, RxData), '-o'); %硬判决接收机与发送数据相比的

33、出错码title('Data Bit Errors. Metric = ', num2str(Metric); pause; end if(mod(iter, 50)=0) %每50次保存一次fprintf('.'); save TempResultsErrBErrC N iter %保存结果 end ErrB = ErrB + sum(xor(RxData, TxData);%求出错比特数ErrC = ErrC + sum(xor(RxHD, TxChips); %求出错码数iter = iter+ 1;%迭代次数 end ErrorsB = ErrorsB;

34、 ErrB; %存储各EbNo值下的出错比特数ErrorsC = ErrorsC; ErrC; %存储各EbNo值下的出错码数 NN = NN; N*iter; %存储各EbNo值下的总数据码数目 save SimData * %保存当前迭代的数据end %+误码率计算+ PerrB = ErrorsB./NN; %出错比特比例%PerrB1 = ErrorsB1./NN1; PerrC = ErrorsC./NN; %出错码比例Pbpsk= 1/2*erfc(sqrt(10.(EbNo/10); %EbNo的余误差PcVit= 1/2*erfc(sqrt(10.(EbNo-EbEcVit)/

35、10);%EbNo-EbEcVit的余误差Pc = 1/2*erfc(sqrt(10.(EbNo-EbEc)/10);%EbNo-EbEc的余误差%+%+性能仿真显示+ figure; semilogy(EbNo(1:length(PerrB), PerrB, 'b-*'); hold on;%信噪比误码率图% %semilogy(EbNo(1:length(PerrB1), PerrB1, 'k-o'); hold on; % semilogy(EbNo(1:length(PerrC), PerrC, 'b-o'); grid on; % se

36、milogy(EbNo, Pbpsk, 'b-.'); % %semilogy(EbNo, PcVit, 'k-.x'); ylabel('BER'); % semilogy(EbNo, Pc, 'b-.x'); xlabel('信噪比/dB'); ylabel('误码率');grid on; % legend('Pb of System (HD)', 'Pb of System (SD)', 'Pc before Viterbi of System'

37、,% . 'Pb of BPSK with no Viterbi (theory)', 'Pc on Receiver (theory)'); % % legend('Pb of System', 'Pc before Viterbi of System', . %'Pb of BPSK with no Viterbi (theory)', %'Pc before Viterbi (theory)', 'Pc on Receiver (theory)');%+disp('-e

38、nd-');调用程序：%VitEnc.mfunction y = VitEnc(G, x); % 此函数根据生成多项式进行Viterbi编码%+variables+% G 生成多项式的矩阵% x 输入数据（二进制形式） % y Viterbi编码输出序列%+ K = size(G, 1); %每个数据比特的码片数L = length(x); %输入数据的长度yy = conv2(G, x'); %二维卷积yy = yy(:, 1:L); %根据L重新设定yy长度y = reshape(yy,K*L, 1);%矩阵变形y = mod(y, 2); %模二运算%SoftVitDec

39、.mfunction xx, BestMetric = SoftVitDec(G, y, ZeroTail); % % 此函数是实现软判决输入的Viterbi译码 %+variables+% G 生成多项式的矩阵% y 输入的待译码序列 % ZeroTail 判断是否包含0尾% xx Viterbi译码输出序列 % BestMetric 最后的最佳度量%+ L = size(G, 1); % 输出码片数K= size(G, 2); % 生成多项式的长度 N = 2(K-1); % 状态数 T = length(y)/L; % 最大栅格深度 OutMtrx = zeros(N, 2*L); %输

40、出矩阵的定义for s = 1:N in0 = ones(L, 1)*0, (dec2bin(s-1), (K-1)-'0'); in1 = ones(L, 1)*1, (dec2bin(s-1), (K-1)-'0'); out0 = mod(sum(G.*in0)'), 2); out1 = mod(sum(G.*in1)'), 2); OutMtrx(s, :) = out0, out1; %生成输出矩阵end OutMtrx = sign(OutMtrx-1/2); PathMet = 100; zeros(N-1), 1); % 初始状

41、态 = 100 PathMetTemp = PathMet(:,1); %副本Trellis = zeros(N, T); %栅格的矩阵Trellis(:,1) = 0 : (N-1)'%给第一列赋值 y = reshape(y, L, length(y)/L);%矩阵按输出码片数变形for t = 1:T %主栅格计算循环 yy = y(:, t); %取出y的第t列 for s = 0:N/2-1 B0 ind0 = max( PathMet(1+2*s, 2*s+1) + OutMtrx(1+2*s, 0+1:L) * yy; OutMtrx(1+(2*s+1), 0+1:L)*

42、yy ); B1 ind1 = max( PathMet(1+2*s, 2*s+1) + OutMtrx(1+2*s, L+1:L) * yy; OutMtrx(1+(2*s+1), L+1:L) * yy ); PathMetTemp(1+s, s+N/2) = B0; B1; %改变状态 Trellis(1+s, s+N/2, t+1) = 2*s+(ind0-1); 2*s + (ind1-1);%生成栅格矩阵 end PathMet = PathMetTemp;%赋状态值 end xx = zeros(T, 1);%生成单列0矩阵,输出变量 if (ZeroTail) %确定最佳度量

43、BestInd = 1; else Mycop, BestInd = max(PathMet); %非0尾，取最大值所在位置end BestMetric = PathMet(BestInd); %得到最后的最佳度量xx(T) = floor(BestInd-1)/(N/2); %赋值xx最后一个数 NextState = Trellis(BestInd, (T+1); %从栅格矩阵获得初态for t=T:-1:2 xx(t-1) = floor(NextState/(N/2);%倒序生成xx NextState = Trellis( (NextState+1), t); %从栅格矩阵获得次态

44、end if (ZeroTail) xx = xx(1:end-K+1);%限定译码输出序列长度 end %ReceiverSD.mfunction DataOut, Metric = ReceiverSD(SDchips, G, Scrambler); % 此函数用于实现基于Viterbi译码的发送数据的恢复%+variables+% SDchips 软判决RAKE接收机输入符号% G Viterbi编码生成多项式矩阵% Scrambler 扰码序列% DataOut 接收数据（二进制形式） % Metric Viterbi译码最佳度量%+ if (nargin = 1)%判断只有SDchi

45、ps传入时在此生成Viterbi编码生成多项式矩阵 G = 1 1 1 1 0 1 0 1 1; 1 0 1 1 1 0 0 0 1; end % 速率=19.2 KBps SDchips = SDchips.*sign(1/2-Scrambler);%解扰 INTERL = reshape(SDchips, 16, 24);%解交织SDchips = reshape(INTERL', length(SDchips), 1); % 速率=19.2 KBps DataOut Metric = SoftVitDec(G, SDchips, 1);%实现软判决输入的Viterbi译码 %Re

46、ceiverHD.mfunction DataOut, Metric = ReceiverHD(HDchips, G, Scrambler); % 此函数用于实现基于Viterbi译码的硬判决接收机%+variables+%HDchips 硬判决RAKE接收机输入符号% G Viterbi编码生成多项式矩阵% Scrambler 扰码序列% DataOut 接收数据（二进制形式） % Metric Viterbi译码最佳度量%+ if (nargin = 1) %判断只有HDchips传入时在此生成Viterbi编码生成多项式矩阵 G = 1 1 1 1 0 1 0 1 1; 1 0 1 1

47、1 0 0 0 1; end % 速率=19.2 KBps HDchips = xor(HDchips, Scrambler);%解扰 INTERL = reshape(HDchips, 16, 24);%解交织HDchips = reshape(INTERL', length(HDchips), 1);%速率=19.2 KBps DataOut Metric = VitDec(G, HDchips, 1);%维特比解码 %*end of file*% *beginning of file*%VitDec.mfunction xx, BestMetric = VitDec(G, y, ZeroTail); % % 此函数是实现硬判决输入的Viterbi译码 %+variables+% G 生成多项式的矩阵% y 输入的待译码序列 % ZeroTail 判断是否包含0尾% xx Viterbi译码输出序列