简介这份资源面向通信、编码理论课程学习者及需要动手验证纠错码性能的工程人员围绕BCH码的MATLAB仿真展开帮助读者从生成多项式构造、编码矩阵生成到译码纠错完整走通一遍流程。压缩包共8个文件全部为m脚本整体约4KB涵盖BCH编码实现、性能仿真、未编码对比实验以及XOR编码等不同模块便于按需调用与二次修改。其中既有基于Berlekamp-Massey与伴随式译码的纠错逻辑也有通过随机错误注入统计误码率的仿真程序可直观对比编码与未编码场景下的性能差异。目前已有474人学习下载适合作为课程设计、毕业设计或自学纠错码的实践素材帮助读者在理解深空通信、硬盘存储等应用背景的同时掌握参数选择与复杂度权衡的基本思路。1. 从一次误码率曲线对不上的排查说起前阵子帮学弟看一份 BCH 编码性能仿真他跑出来的误码率曲线和教材上的理论曲线差了将近两个数量级信噪比往 8 dB 以上走的时候误码率死活降不下去卡在 1e-3 附近。我让他把bchgenpoly生成的生成多项式打印出来再和gfprimdf的根对照问题当场就露了——他用的本原多项式阶数和码长不匹配纠错能力 t 根本没对上。这个坑在 BCH 仿真里太典型了很多人拿到一份BCH code.zip就直接跑曲线画出来挺好看但参数是错的。这份资源就是围绕 BCH 码的 MATLAB 编码性能仿真展开的核心是bchgenpoly、bchenc、bchdec这一套通信工具箱函数配合 AWGN 信道做误码率扫描。它解决的是「BCH 码在不同信噪比、不同纠错能力下的性能到底怎么量化」这个问题适合正在做信道编码课程设计、通信系统仿真或者需要给论文补一组编码增益对比数据的同学。下面我按「参数怎么定 → 仿真怎么搭 → 坑在哪 → 怎么验证」的顺序拆一遍能直接抄的代码我都贴出来。2. BCH 参数选型n、k、t 到底怎么定2.1 先搞清楚 BCH 码的三个自由度BCH 码是循环码的一个子类它的参数不是随便填的。码长 n 和本原多项式绑死n 2^m - 1m 取 3、4、5、6……对应 n 7、15、31、63……这是硬约束你填个 n20 系统直接报错。信息位 k n - 校验位数而校验位数由纠错能力 t 决定大致满足 n - k ≤ m·t。也就是说你定了 m 和 tk 基本就定了。MATLAB 里生成 BCH 码参数的标准入口是bchgenpoly% 生成 n63, k45 的 BCH 码生成多项式 n 63; k 45; [genpoly, t] bchgenpoly(n, k); disp([纠错能力 t , num2str(t)]); disp([生成多项式系数: , num2str(genpoly)]);这里bchgenpoly(n, k)返回的是生成多项式系数向量和实际纠错能力 t。注意 t 是函数根据 n、k 反推出来的不是你指定的。如果你想直接指定 t用bchgenpoly(n, k, GeneratorPolynomial)那条路走不通得换bchgenpoly的另一种调用形式或者自己用gfprimdf构造。逻辑说明bchgenpoly内部会先找 n 对应的本原多项式再根据 k 算出需要多少个连续根最后用gfminpol和gfconv把最小多项式乘起来得到生成多项式。参数 n 必须是 2^m - 1 的形式k 必须满足存在整数 t 使得 n - k ≤ m·t 且 t 不超过 BCH 码的理论上限。2.2 纠错能力 t 和码率是一对矛盾选参数的时候最纠结的就是 t。t 越大纠错能力越强但校验位越多码率 R k/n 越低。同样传 1000 个信息比特t1 的 (63,57) 码只需要传 1105 个比特而 t5 的 (63,45) 码要传 1400 个比特。在信噪比好的时候高码率码更划算信噪比差的时候低码率码才能把误码率压下去。我一般会先扫一组参数看趋势% 对比不同纠错能力下的码率 n 63; k_list [57, 51, 45, 39, 36]; for i 1:length(k_list) k k_list(i); [~, t] bchgenpoly(n, k); fprintf(n%d, k%d, t%d, 码率%.3f\n, n, k, t, k/n); end跑出来大概是这个对应关系nkt码率 R635710.905635120.810634530.714633940.619633650.571这张表建议存下来选参数的时候直接查。注意 k36 对应 t5 是 (63,36) 码的极限再往下 k 就不能再小了因为 t5 时校验位至少 27 位。提示不是所有 n、k 组合都合法。比如 n63、k50 就不存在对应的 BCH 码bchgenpoly会直接报错。选参数前先用bchgenpoly试一下能返回 t 就说明合法。2.3 本原多项式别用默认的bchgenpoly默认会用 MATLAB 内置的本原多项式表但如果你要和其他工具链对齐或者论文里指定了某个本原多项式就得手动指定。常见做法是用gfprimdf(m)拿到默认本原多项式再用bchgenpoly(n, k, primpoly)传入。m 6; n 2^m - 1; k 45; primpoly gfprimdf(m); % 默认本原多项式 [genpoly, t] bchgenpoly(n, k, primpoly);参数说明gfprimdf(m)返回的是 GF(2^m) 上的本原多项式系数默认是十进制表示。如果你从别的资料拿到的是二进制或八进制记得用primpoly bi2de(...)或base2dec转一下。这一步不做对齐后面译码结果和别人的对不上排查起来就是黑匣子。3. 编码性能仿真从 AWGN 信道到误码率曲线3.1 仿真主循环的骨架BCH 性能仿真的核心就三件事随机生成信息比特、BCH 编码、过 AWGN 信道后译码、统计误码率。骨架代码长这样clear; clc; n 63; k 45; [genpoly, t] bchgenpoly(n, k); EbNo_dB 0:1:10; numBitsPerPoint 1e5; % 每个信噪比点仿真的信息比特数 ber zeros(size(EbNo_dB)); for idx 1:length(EbNo_dB) EbNo 10^(EbNo_dB(idx)/10); % BCH 码率折算编码后每个比特的能量要乘码率 snr_linear EbNo * (k/n); noiseVar 1/(2*snr_linear); errCount 0; totalBits 0; while totalBits numBitsPerPoint msg randi([0 1], k, 1); code bchenc(gf(msg), n, k); % 编码 % BPSK 调制0 - 1, 1 - -1 tx 1 - 2*double(code.x); % AWGN rx tx sqrt(noiseVar)*randn(size(tx)); % 硬判决 rxBits rx 0; % 译码 decoded bchdec(gf(rxBits), n, k); % 统计误比特 errCount errCount sum(msg ~ decoded.x); totalBits totalBits k; end ber(idx) errCount / totalBits; fprintf(Eb/N0 %d dB, BER %.4e\n, EbNo_dB(idx), ber(idx)); end semilogy(EbNo_dB, ber, o-); xlabel(Eb/N0 (dB)); ylabel(BER); grid on;逻辑说明bchenc的输入必须是 GF(2) 上的行向量所以msg转置一下。bchdec返回的decoded是一个 GF 对象取.x拿数值。BPSK 映射用1 - 2*bit0 映射到 11 映射到 -1这是通信仿真里的标准约定。参数说明numBitsPerPoint控制每个信噪比点的精度。1e5 大概能测到 1e-4 的误码率要测 1e-6 得加到 1e7 以上。EbNo_dB的范围根据你的码率定高码率码在 4~6 dB 就能看到明显下降低码率码要推到 8~10 dB。3.2 硬判决和软判决的差别上面用的是硬判决bchdec只吃 0/1 序列。BCH 码本身是二进制码软判决译码需要额外的算法支持MATLAB 通信工具箱里的bchdec不直接支持软输入。如果你要做软判决常见做法是用comm.BCHDecoder系统对象配合comm.BCHEncoder但那个走的是另一套 API。硬判决的性能损失大概在 2 dB 左右也就是说要达到同样的误码率硬判决比软判决多花 2 dB 的信噪比。课程设计里用硬判决就够了论文里如果要和 LDPC、Turbo 码对比得注明是硬判决还是软判决不然曲线放一起不公平。3.3 误码率统计的收敛问题仿真最烦的就是低误码率点跑得慢。1e-5 的误码率意味着你要传至少 1e6 个比特才能看到 10 个错误统计涨落才勉强能接受。我一般用「错误数达到 100 个就停」的策略而不是固定比特数targetErrors 100; maxBits 1e7; errCount 0; totalBits 0; while errCount targetErrors totalBits maxBits % ... 编码、加噪、译码 ... errCount errCount sum(msg ~ decoded.x); totalBits totalBits k; end这样在高信噪比点不会浪费时间跑一堆零错误在低信噪比点也能保证统计置信度。注意maxBits是兜底防止在极低信噪比下无限循环。4. 避坑与排查五个让曲线对不上的原因4.1 现象误码率曲线在高信噪比处出现「地板」原因译码器输出和原始消息的比特顺序对不上。bchenc输出的是系统码格式前 k 位是信息位后 n-k 位是校验位。如果你在译码后没有正确截取前 k 位或者转置操作搞混了行列统计出来的误码率就会卡在一个固定值下不去。解决在统计误码前先确认decoded.x的长度是 k并且和msg的维度一致。加一行assert(length(decoded.x) k)能省很多事。4.2 现象bchgenpoly报错「Invalid values for n and k」原因n 不是 2^m - 1或者 k 不在合法范围内。比如 n64 就不行必须是 63。k 太小也不行t 有上限一般 t ≤ (2^m - 1)/m 左右。解决先用m log2(n1)检查 m 是不是整数再用bchgenpoly试 k。如果 k 不合法函数会直接告诉你。4.3 现象译码结果全是零或者全是随机值原因bchdec的输入格式不对。它要求输入是 GF(2) 上的行向量如果你传的是 double 类型的列向量函数可能不报错但结果完全错。解决统一用gf(rxBits, 1)转成 GF(2) 行向量。注意gf(x, 1)里的 1 表示 GF(2)不是 GF(2^1)。4.4 现象Eb/N0 和 SNR 搞混曲线整体平移原因BCH 编码后码率小于 1如果直接用 Eb/N0 作为 SNR 加噪没有乘码率曲线会整体偏移。正确做法是snr EbNo * R其中 R k/n。解决在加噪前打印一下snr_linear和noiseVar确认数值合理。Eb/N0 6 dB、R 0.714 时snr_linear ≈ 2.86noiseVar ≈ 0.175。4.5 现象仿真跑得特别慢一个点要几分钟原因在循环里反复调用bchgenpoly或者gf转换。bchgenpoly涉及多项式运算放在内层循环里会拖慢几十倍。解决把genpoly、t这些不随信噪比变化的量提到循环外面。gf转换能省则省bchdec内部会做转换外面不用重复转。5. 进阶验证用理论曲线和已知码字交叉验证5.1 用 (7,4) 码做最小可验证例子(7,4) BCH 码就是汉明码纠错能力 t1它的理论误码率有闭式解适合用来验证仿真框架对不对。跑下面这段n 7; k 4; [genpoly, t] bchgenpoly(n, k); msg gf([1 0 1 1], 1); code bchenc(msg, n, k); disp([编码结果: , num2str(code.x)]); % 人为引入 1 位错误 rx code.x; rx(3) ~rx(3); decoded bchdec(gf(rx, 1), n, k); disp([译码结果: , num2str(decoded.x)]); disp([译码是否正确: , num2str(isequal(decoded.x, msg.x))]);如果译码结果和原始消息一致说明编码译码链路通了。再手动引入 2 位错误bchdec应该译码失败或者译出错误结果这验证了 t1 的纠错边界。5.2 和理论误码率对比BCH 码在硬判决下的误码率上界可以用二项分布算% (63,45) 码 t3 的理论误码率上界 n 63; k 45; t 3; EbNo_dB 0:1:10; ber_theory zeros(size(EbNo_dB)); for i 1:length(EbNo_dB) EbNo 10^(EbNo_dB(i)/10); R k/n; p qfunc(sqrt(2*EbNo*R)); % BPSK 硬判决误比特率 % 译码后误码率上界错误比特数超过 t 的概率 pe 0; for j t1:n pe pe nchoosek(n,j) * p^j * (1-p)^(n-j); end ber_theory(i) pe * n / k; % 折算到信息比特 end把ber_theory和仿真ber画在同一张图上仿真曲线应该贴着理论上界下方走。如果仿真曲线高于理论上界说明仿真有问题如果低太多可能是统计样本不够或者参数设错了。5.3 一个我踩过的坑bchdec的第二个输出bchdec其实有两个输出[decoded, err]。err是译码器估计的错误数很多人不知道这个输出白白浪费了一个诊断工具。如果err经常等于 -1说明译码失败如果err大于 t说明译码器在硬撑结果不可信。我现在的习惯是每次译码后都检查err超过 t 的直接标记为不可靠统计误码率时单独算。[decoded, err] bchdec(gf(rxBits, 1), n, k); if err t || err -1 % 译码失败或不可靠可以单独统计 failCount failCount 1; end从那以后我每次搭 BCH 仿真都强制走一遍「(7,4) 码验证 → 理论曲线对比 → err 输出检查」这三步再也没出现过曲线对不上的情况。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取
简介这份资源面向通信、编码理论课程学习者及需要动手验证纠错码性能的工程人员围绕BCH码的MATLAB仿真展开帮助读者从生成多项式构造、编码矩阵生成到译码纠错完整走通一遍流程。压缩包共8个文件全部为m脚本整体约4KB涵盖BCH编码实现、性能仿真、未编码对比实验以及XOR编码等不同模块便于按需调用与二次修改。其中既有基于Berlekamp-Massey与伴随式译码的纠错逻辑也有通过随机错误注入统计误码率的仿真程序可直观对比编码与未编码场景下的性能差异。目前已有474人学习下载适合作为课程设计、毕业设计或自学纠错码的实践素材帮助读者在理解深空通信、硬盘存储等应用背景的同时掌握参数选择与复杂度权衡的基本思路。1. 从一次误码率曲线对不上的排查说起前阵子帮学弟看一份 BCH 编码性能仿真他跑出来的误码率曲线和教材上的理论曲线差了将近两个数量级信噪比往 8 dB 以上走的时候误码率死活降不下去卡在 1e-3 附近。我让他把bchgenpoly生成的生成多项式打印出来再和gfprimdf的根对照问题当场就露了——他用的本原多项式阶数和码长不匹配纠错能力 t 根本没对上。这个坑在 BCH 仿真里太典型了很多人拿到一份BCH code.zip就直接跑曲线画出来挺好看但参数是错的。这份资源就是围绕 BCH 码的 MATLAB 编码性能仿真展开的核心是bchgenpoly、bchenc、bchdec这一套通信工具箱函数配合 AWGN 信道做误码率扫描。它解决的是「BCH 码在不同信噪比、不同纠错能力下的性能到底怎么量化」这个问题适合正在做信道编码课程设计、通信系统仿真或者需要给论文补一组编码增益对比数据的同学。下面我按「参数怎么定 → 仿真怎么搭 → 坑在哪 → 怎么验证」的顺序拆一遍能直接抄的代码我都贴出来。2. BCH 参数选型n、k、t 到底怎么定2.1 先搞清楚 BCH 码的三个自由度BCH 码是循环码的一个子类它的参数不是随便填的。码长 n 和本原多项式绑死n 2^m - 1m 取 3、4、5、6……对应 n 7、15、31、63……这是硬约束你填个 n20 系统直接报错。信息位 k n - 校验位数而校验位数由纠错能力 t 决定大致满足 n - k ≤ m·t。也就是说你定了 m 和 tk 基本就定了。MATLAB 里生成 BCH 码参数的标准入口是bchgenpoly% 生成 n63, k45 的 BCH 码生成多项式 n 63; k 45; [genpoly, t] bchgenpoly(n, k); disp([纠错能力 t , num2str(t)]); disp([生成多项式系数: , num2str(genpoly)]);这里bchgenpoly(n, k)返回的是生成多项式系数向量和实际纠错能力 t。注意 t 是函数根据 n、k 反推出来的不是你指定的。如果你想直接指定 t用bchgenpoly(n, k, GeneratorPolynomial)那条路走不通得换bchgenpoly的另一种调用形式或者自己用gfprimdf构造。逻辑说明bchgenpoly内部会先找 n 对应的本原多项式再根据 k 算出需要多少个连续根最后用gfminpol和gfconv把最小多项式乘起来得到生成多项式。参数 n 必须是 2^m - 1 的形式k 必须满足存在整数 t 使得 n - k ≤ m·t 且 t 不超过 BCH 码的理论上限。2.2 纠错能力 t 和码率是一对矛盾选参数的时候最纠结的就是 t。t 越大纠错能力越强但校验位越多码率 R k/n 越低。同样传 1000 个信息比特t1 的 (63,57) 码只需要传 1105 个比特而 t5 的 (63,45) 码要传 1400 个比特。在信噪比好的时候高码率码更划算信噪比差的时候低码率码才能把误码率压下去。我一般会先扫一组参数看趋势% 对比不同纠错能力下的码率 n 63; k_list [57, 51, 45, 39, 36]; for i 1:length(k_list) k k_list(i); [~, t] bchgenpoly(n, k); fprintf(n%d, k%d, t%d, 码率%.3f\n, n, k, t, k/n); end跑出来大概是这个对应关系nkt码率 R635710.905635120.810634530.714633940.619633650.571这张表建议存下来选参数的时候直接查。注意 k36 对应 t5 是 (63,36) 码的极限再往下 k 就不能再小了因为 t5 时校验位至少 27 位。提示不是所有 n、k 组合都合法。比如 n63、k50 就不存在对应的 BCH 码bchgenpoly会直接报错。选参数前先用bchgenpoly试一下能返回 t 就说明合法。2.3 本原多项式别用默认的bchgenpoly默认会用 MATLAB 内置的本原多项式表但如果你要和其他工具链对齐或者论文里指定了某个本原多项式就得手动指定。常见做法是用gfprimdf(m)拿到默认本原多项式再用bchgenpoly(n, k, primpoly)传入。m 6; n 2^m - 1; k 45; primpoly gfprimdf(m); % 默认本原多项式 [genpoly, t] bchgenpoly(n, k, primpoly);参数说明gfprimdf(m)返回的是 GF(2^m) 上的本原多项式系数默认是十进制表示。如果你从别的资料拿到的是二进制或八进制记得用primpoly bi2de(...)或base2dec转一下。这一步不做对齐后面译码结果和别人的对不上排查起来就是黑匣子。3. 编码性能仿真从 AWGN 信道到误码率曲线3.1 仿真主循环的骨架BCH 性能仿真的核心就三件事随机生成信息比特、BCH 编码、过 AWGN 信道后译码、统计误码率。骨架代码长这样clear; clc; n 63; k 45; [genpoly, t] bchgenpoly(n, k); EbNo_dB 0:1:10; numBitsPerPoint 1e5; % 每个信噪比点仿真的信息比特数 ber zeros(size(EbNo_dB)); for idx 1:length(EbNo_dB) EbNo 10^(EbNo_dB(idx)/10); % BCH 码率折算编码后每个比特的能量要乘码率 snr_linear EbNo * (k/n); noiseVar 1/(2*snr_linear); errCount 0; totalBits 0; while totalBits numBitsPerPoint msg randi([0 1], k, 1); code bchenc(gf(msg), n, k); % 编码 % BPSK 调制0 - 1, 1 - -1 tx 1 - 2*double(code.x); % AWGN rx tx sqrt(noiseVar)*randn(size(tx)); % 硬判决 rxBits rx 0; % 译码 decoded bchdec(gf(rxBits), n, k); % 统计误比特 errCount errCount sum(msg ~ decoded.x); totalBits totalBits k; end ber(idx) errCount / totalBits; fprintf(Eb/N0 %d dB, BER %.4e\n, EbNo_dB(idx), ber(idx)); end semilogy(EbNo_dB, ber, o-); xlabel(Eb/N0 (dB)); ylabel(BER); grid on;逻辑说明bchenc的输入必须是 GF(2) 上的行向量所以msg转置一下。bchdec返回的decoded是一个 GF 对象取.x拿数值。BPSK 映射用1 - 2*bit0 映射到 11 映射到 -1这是通信仿真里的标准约定。参数说明numBitsPerPoint控制每个信噪比点的精度。1e5 大概能测到 1e-4 的误码率要测 1e-6 得加到 1e7 以上。EbNo_dB的范围根据你的码率定高码率码在 4~6 dB 就能看到明显下降低码率码要推到 8~10 dB。3.2 硬判决和软判决的差别上面用的是硬判决bchdec只吃 0/1 序列。BCH 码本身是二进制码软判决译码需要额外的算法支持MATLAB 通信工具箱里的bchdec不直接支持软输入。如果你要做软判决常见做法是用comm.BCHDecoder系统对象配合comm.BCHEncoder但那个走的是另一套 API。硬判决的性能损失大概在 2 dB 左右也就是说要达到同样的误码率硬判决比软判决多花 2 dB 的信噪比。课程设计里用硬判决就够了论文里如果要和 LDPC、Turbo 码对比得注明是硬判决还是软判决不然曲线放一起不公平。3.3 误码率统计的收敛问题仿真最烦的就是低误码率点跑得慢。1e-5 的误码率意味着你要传至少 1e6 个比特才能看到 10 个错误统计涨落才勉强能接受。我一般用「错误数达到 100 个就停」的策略而不是固定比特数targetErrors 100; maxBits 1e7; errCount 0; totalBits 0; while errCount targetErrors totalBits maxBits % ... 编码、加噪、译码 ... errCount errCount sum(msg ~ decoded.x); totalBits totalBits k; end这样在高信噪比点不会浪费时间跑一堆零错误在低信噪比点也能保证统计置信度。注意maxBits是兜底防止在极低信噪比下无限循环。4. 避坑与排查五个让曲线对不上的原因4.1 现象误码率曲线在高信噪比处出现「地板」原因译码器输出和原始消息的比特顺序对不上。bchenc输出的是系统码格式前 k 位是信息位后 n-k 位是校验位。如果你在译码后没有正确截取前 k 位或者转置操作搞混了行列统计出来的误码率就会卡在一个固定值下不去。解决在统计误码前先确认decoded.x的长度是 k并且和msg的维度一致。加一行assert(length(decoded.x) k)能省很多事。4.2 现象bchgenpoly报错「Invalid values for n and k」原因n 不是 2^m - 1或者 k 不在合法范围内。比如 n64 就不行必须是 63。k 太小也不行t 有上限一般 t ≤ (2^m - 1)/m 左右。解决先用m log2(n1)检查 m 是不是整数再用bchgenpoly试 k。如果 k 不合法函数会直接告诉你。4.3 现象译码结果全是零或者全是随机值原因bchdec的输入格式不对。它要求输入是 GF(2) 上的行向量如果你传的是 double 类型的列向量函数可能不报错但结果完全错。解决统一用gf(rxBits, 1)转成 GF(2) 行向量。注意gf(x, 1)里的 1 表示 GF(2)不是 GF(2^1)。4.4 现象Eb/N0 和 SNR 搞混曲线整体平移原因BCH 编码后码率小于 1如果直接用 Eb/N0 作为 SNR 加噪没有乘码率曲线会整体偏移。正确做法是snr EbNo * R其中 R k/n。解决在加噪前打印一下snr_linear和noiseVar确认数值合理。Eb/N0 6 dB、R 0.714 时snr_linear ≈ 2.86noiseVar ≈ 0.175。4.5 现象仿真跑得特别慢一个点要几分钟原因在循环里反复调用bchgenpoly或者gf转换。bchgenpoly涉及多项式运算放在内层循环里会拖慢几十倍。解决把genpoly、t这些不随信噪比变化的量提到循环外面。gf转换能省则省bchdec内部会做转换外面不用重复转。5. 进阶验证用理论曲线和已知码字交叉验证5.1 用 (7,4) 码做最小可验证例子(7,4) BCH 码就是汉明码纠错能力 t1它的理论误码率有闭式解适合用来验证仿真框架对不对。跑下面这段n 7; k 4; [genpoly, t] bchgenpoly(n, k); msg gf([1 0 1 1], 1); code bchenc(msg, n, k); disp([编码结果: , num2str(code.x)]); % 人为引入 1 位错误 rx code.x; rx(3) ~rx(3); decoded bchdec(gf(rx, 1), n, k); disp([译码结果: , num2str(decoded.x)]); disp([译码是否正确: , num2str(isequal(decoded.x, msg.x))]);如果译码结果和原始消息一致说明编码译码链路通了。再手动引入 2 位错误bchdec应该译码失败或者译出错误结果这验证了 t1 的纠错边界。5.2 和理论误码率对比BCH 码在硬判决下的误码率上界可以用二项分布算% (63,45) 码 t3 的理论误码率上界 n 63; k 45; t 3; EbNo_dB 0:1:10; ber_theory zeros(size(EbNo_dB)); for i 1:length(EbNo_dB) EbNo 10^(EbNo_dB(i)/10); R k/n; p qfunc(sqrt(2*EbNo*R)); % BPSK 硬判决误比特率 % 译码后误码率上界错误比特数超过 t 的概率 pe 0; for j t1:n pe pe nchoosek(n,j) * p^j * (1-p)^(n-j); end ber_theory(i) pe * n / k; % 折算到信息比特 end把ber_theory和仿真ber画在同一张图上仿真曲线应该贴着理论上界下方走。如果仿真曲线高于理论上界说明仿真有问题如果低太多可能是统计样本不够或者参数设错了。5.3 一个我踩过的坑bchdec的第二个输出bchdec其实有两个输出[decoded, err]。err是译码器估计的错误数很多人不知道这个输出白白浪费了一个诊断工具。如果err经常等于 -1说明译码失败如果err大于 t说明译码器在硬撑结果不可信。我现在的习惯是每次译码后都检查err超过 t 的直接标记为不可靠统计误码率时单独算。[decoded, err] bchdec(gf(rxBits, 1), n, k); if err t || err -1 % 译码失败或不可靠可以单独统计 failCount failCount 1; end从那以后我每次搭 BCH 仿真都强制走一遍「(7,4) 码验证 → 理论曲线对比 → err 输出检查」这三步再也没出现过曲线对不上的情况。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取
