%survivor state是一个矩阵，它显T了通过网格的最优路径，这个矩阵通过一个单独的函数metric(x,y)给出。
%其中G是一个矩阵，它的任一行决定了从移位寄存器到模2加法器的连接方式.为生成矩阵 %这里，我们做了一个简单的(2,1,7)卷积码编码器。 k=1;
G=[1 0 1 1 0 1 1;1 1 1 1 0 0 1];%G1=133,G2=171 %以下3种输入序列，可任选一种% %input=[0 0 0 0 0 0 0];%全0输入 %input=[1 1 1 1 1 1 1];%全1输入
input=[round(rand(1,7)*1)];%随机系列输入，也可用 randint(1,7,[0 1]) figure;plot(input,'*r') %figure1：画图：目标input，红色（red，r），形状为* s=input; g1=G(1,:); g2=G(2,:);
c1=conv(s,g1);%作卷积 %disp(c1); c2=conv(s,g2); %disp(c2);
n=length(c1);%7位输入时n=13 c=zeros(1,2*n);%生成全0矩阵，1*26 %disp(c); for i=1:n
c(2*i-1)=c1(i);c(2*i)=c2(i);%两个模2加法器分别输出卷积结果序列后，由旋转开关读取的结果（此时仅为卷积结果，非2进制0/1） end
for i=1:2*n
if(mod(c(i),2)==0)% mod(c(i),2)==0意思：c(i)除以2，余数为0 c(i)=0; else c(i)=1; end end output=c;
channel_output=output;%输出矩阵 %disp(channel_output);
figure;plot(output,'*b') %画图：目标：卷积码编码输出，蓝色（blue，b）* %————————————————以上为编码部分，以下为维特比译码————————————————
n=size(G,1);%取矩阵G的行数，故n=2。即得到输出端口，即2个模2加法器 %检验G的维数
if rem(size(G,2),k)~=0 %当矩阵G的列数不为k的整数倍时，rem为求余函数 error('Size of G and k do not agree')%报错 end
if rem(size(channel_output,2),n)~=0 %当输出矩阵的列数不是输出端口n的整数倍时。（注：size(channel_output,2)=26，2个模2加法器合成的输出）
error('channle output not of the right size') end
L=size(G,2)/k;%得出移位数，即寄存器个数，此例程为7
%由于L-1个寄存器的状态即可表示出输出状态，所以总的状态数number_of_states可由前L-1个寄存器的状态组合来确定
number_of_states=2^((L-1)*k);%此例程中2^6，移位寄存器组的状态数为64个 %产生状态转移矩阵，输出矩阵和输入矩阵
for j=0:number_of_states-1 %表示当前寄存器组的状态。因状态从0开始，所以循环为从0到number_of_states-1
for t=0:2^k-1 %k位输入端的信号组成的状态，总的状态数为2^k，所以循环为从0到2^k-1
[next_state,memory_contents]=nxt_stat(j,t,L,k);%nxt_stat完成从当前的状态和输入的矢量得出下寄存器组的一个状态
input(j+1,next_state+1)=t;%input数组值是用于记录当前状态到下一个状态所要的输入信号矢量
%input数组的维数：一维坐标x=j+1指当前状态的值，二维坐标y=next_state+1指下一个状态的值
%由于Matlab中数组的下标是从1开始的，而状态值是从0开始的，所以以上坐标值为：状态值+1
branch_output=rem(memory_contents*G',2);%branch_output用于记录在状态j下输入1时的输出
nextstate(j+1,t+1)=next_state;%nextstate状态转移矩阵，记录了当前状态j下输入1时的下一个状态
output(j+1,t+1)=bin2deci(branch_output);%output记录了当前状态j下输入1时的输出（十进制） end end input;
state_metric=zeros(number_of_states,2);%state_metric数组用于记录译码过程在每个状态时的汉明距离，大小为number_of_states,2
%（：，1）为当前状态位置的汉明距离，为确定值；（：，2）为当前状态加输入得到的下一个状态汉明距离，为临时值
depth_of_trellis=length(channel_output)/n;Tpth_of_trellis用于记录网格图的深度
channel_output_matrix=reshape(channel_output,n,depth_of_trellis);%channel_output_matrix为输出矩阵，每一列为一个输出状态
%reshape改变原矩阵形状，将channel_output矩阵变为n行depth_of_trellis列矩阵 survivor_state=zeros(number_of_states,depth_of_trellis+1);%survivor_state描述译码过程中在网格图中的路径
[row_survivor col_survivor]=size(survivor_state); %开始非尾信道输出的解码
%i为段，j为何一阶段的状态，t为输入
for i=1:depth_of_trellis-L+1 %i指示网格图的深度
flag=zeros(1,number_of_states);%flag矩阵用于记录网格图中的某一列是否被访问过
if i<=L
step=2^((L-i)*k);%在网格图的开始处，并非所有的状态都取到 else %用step来说明这个变化
step=1; %状态数从1到2到4，直到number_of_states end
for j=0:step:number_of_states-1 %j表示寄存器的当前状态 for t=0:2^k-1 %t为当前的输入 branch_metric=0; %用于记录码间距离
binary_output=deci2bin(output(j+1,t+1),n);%将当前状态下输入状态t时的输出output转为n位2进制，以便计算码间距离。（说明：数组坐标大小变化同上）
for tt=1:n %计算实际的输出码同网格图中此格某种输出的码间距离
branch_metric=branch_metric+metric(channel_output_matrix(tt,i),binary_output(tt)); end
%选择码间距离较小的路径，即当下一个状态没有被访问时就直接赋值，否则，用比它小的将其覆盖 if
((state_metric(nextstate(j+1,t+1)+1,2)>state_metric(j+1,1)+branch_metric)|flag(nextstate(j+1,t+1)+1)==0)
state_metric(nextstate(j+1,t+1)+1,2)=state_metric(j+1,1)+branch_metric;%下一状态的汉明距离（临时值）=当前状态的汉明距离（确定值）+码间距离
survivor_state(nextstate(j+1,t+1)+1,i+1)=j;%survivor_state数组的一维坐标为下一个状态值，二维坐标为此状态
%在网格图中的列位置，记录的数值为当前状态，这样就可以从网格中某位置的
%某个状态得出其对应上一个列位置的状态,从而能很方便的完成译码过程。
flag(nextstate(j+1,t+1)+1)=1;%指示该状态已被访问过 end end end
state_metric=state_metric(:,2:-1:1);%移动state_metric，将临时值移为确定值 end
%开始尾信道输出的解码
for i=depth_of_trellis-L+2:depth_of_trellis flag=zeros(1,number_of_states);
%状态数从number_of_states→number_of_states/2→??→2→1 %程序说明同上，只不过输入矢量只为0