돌림형 부호라고 변역된다. LTE의 Physical Broadcast Channel 의 주요 메카니즘 중 하나로 Feorward Error Correction(FEC) codeing 이 소개 되는데, 이때 사용되는 방식이 Convolutional Coder이다.
- Generator : 8진 수로 주어진 codeword의 출력을 정한다.
- code rate : 반복할 data bit 수.
예>
1/3 rate의 경우 Generator를 7,3,5 로 정한다. 각각의 값은 8진수로, 2진수로 변환하면 111, 011, 101을 갖는다.
constraint length는 3을 갖고 각각의 register에는 입력된 codeword가 시간차를 갖고 들어온다.
modulor 2 adder는 XOR 논리식으로 구현이 가능하다. 따라서 위와같은 조건에서 1을 codeword로 한다면,
1 0 0 이 입력 되고, Generator에 의해 1 0 0 , 0 0 , 1 0 을 얻을 수 있고, XOR 연산에 의해 1 0 1 이라는 coding된 결과를 얻는다.
동일조건으로 1 0 0 0 을 codeword로 갖는다면, 네번의 과정에 거쳐 아래와 같은 결과를 얻을 수 있다.
1 입력 : 1 0 0 -> 1 0 1
0 입력 : 0 1 0 -> 1 1 0
0 입력 : 0 0 1 -> 1 1 1
0 입력 : 0 0 0 -> 0 0 0
따라서 변환된 codeword는 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 이 된다.
참고 : 위키 - convolutional code http://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_code
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MATLAB supports convolutional codes. For example the encoder shown on Img. 1 can be implemented as follows:
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Convolutional Code
돌림형 부호라고 변역된다. LTE의 Physical Broadcast Channel 의 주요 메카니즘 중 하나로 Feorward Error Correction(FEC) codeing 이 소개 되는데, 이때 사용되는 방식이 Convolutional Coder이다.
- Generator : 8진 수로 주어진 codeword의 출력을 정한다.
- code rate : 반복할 data bit 수.
예>
1/3 rate의 경우 Generator를 7,3,5 로 정한다. 각각의 값은 8진수로, 2진수로 변환하면 111, 011, 101을 갖는다.
constraint length는 3을 갖고 각각의 register에는 입력된 codeword가 시간차를 갖고 들어온다.
modulor 2 adder는 XOR 논리식으로 구현이 가능하다. 따라서 위와같은 조건에서 1을 codeword로 한다면,
1 0 0 이 입력 되고, Generator에 의해 1 0 0 , 0 0 , 1 0 을 얻을 수 있고, XOR 연산에 의해 1 0 1 이라는 coding된 결과를 얻는다.
동일조건으로 1 0 0 0 을 codeword로 갖는다면, 네번의 과정에 거쳐 아래와 같은 결과를 얻을 수 있다.
1 입력 : 1 0 0 -> 1 0 1
0 입력 : 0 1 0 -> 1 1 0
0 입력 : 0 0 1 -> 1 1 1
0 입력 : 0 0 0 -> 0 0 0
따라서 변환된 codeword는 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 이 된다.
참고 : 위키 - convolutional code http://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_code
-------------------------
MATLAB supports convolutional codes. For example the encoder shown on Img. 1 can be implemented as follows:
G1 = 7;% octal 7 corresponds to binary 111 n1 = m1 + m0 + m-1
G2 = 3;% octal 3 corresponds to binary 011 n1 = m0 + m-1
G3 = 5;% octal 5 corresponds to binary 101 n1 = m1 + m-1
constLen = 3; % Constraint length
% Create the trellis that represents the convolutional code
convCodeTrellis = poly2trellis(constLen, [ G1 G2 G3 ]);
uncodedWord = [1 ];
codedWord1 = convenc(uncodedWord, convCodeTrellis)
uncodedWord = [1 0 0 0];
codedWord2 = convenc(uncodedWord, convCodeTrellis)
The output is the following:
codedWord1 =
1 0 1
codedWord2 =
1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0
---------------------------
몰라서 퍼날랐는데요.
이게 코드워드3비트인데 12bit로 바뀌네요.
근데 16비트 코드워드를 바꾸라고 하셨다니.. 확장해오란 소리같네요.
// 아래는 pdf 문서링크인데, polynominal 이용한 수식이 같이있네요.
http://www.google.co.kr/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=4&ved=0CDcQFjAD&url=http%3A%2F%2Fwww.eie.polyu.edu.hk%2F~em%2Fdc03pdf%2FConvolutional%2520Codes.pdf&ei=J78DVdGRHMHlmAWR94CIDw&usg=AFQjCNFFyLn9qGj5tW7qJ9FI0uAxVuj8ng&bvm=bv.88198703,d.dGY&cad=rjt
// modulo-2 링크. 주의: 경험상 % 연산자쓰면 느려지니 xor 쓰세요.
http://en.wikipedia.org/wiki/Modulo_operation
http://math.stackexchange.com/questions/682301/modulo-2-binary-division-xor-not-subtracting-method