在Markov-Gaussian通道下基於維特比演算法之解碼方式

在數位傳輸的通道中，有著一些無法以傳統AWGN來表達的脈衝環境稱之為脈衝雜訊，常見的有Class A model和Bernoulli-Gaussian model。但以上兩種雜訊皆屬於無記憶型，無法確切的表達出實際通道的特性（i.e.連續性的脈衝雜訊），因此就衍生出基於馬可夫鏈的記憶型馬可夫－高斯模型（Markov - Gaussian model，MG）。本文主要利用電腦軟體以MG來模擬傳送通道中的脈衝環境，並使用BPSK調變的方式，搭配常見的迴旋碼和維特比演算法，並增加通道狀態及虛擬狀態的概念來達到降低位元錯誤率（BER）的目標。