摘
要turbo
碼的最大特點是通過在編解碼器中交織器和解交織器的使用，有效的實現了隨機性編譯碼的思想，通過短碼的有效結合實現長碼，達到了通道編碼理論中接近
shannon
理論極限的效能。
遺傳演算法是一種基於計算機搜尋用來尋找問題的確切或最有近似解的一種演算法。它是一種全域性搜尋方式，通過模擬自然界生物進化的方式（如繼承，交叉，變異等）來發現問題的最優解。
本文重點就是通過遺傳演算法來優化交織器，使隨機交織器隨機擴散性進一步提高，從而來優化
turbo
碼的效能。
：turbo
碼；交織器；遺傳演算法
交織：就是一種對映關係
隨機交織器的概念
隨機交織器被期望能夠實現隨機交織過程，但實際上採用的隨機交織器都是偽隨機交織器，它反映的是一種對映關係。其對映原理如圖
2.6所示，其工作過程是
:
對於長為
n的資訊序列，首先標記每個位元的位置，然後生成相應
n個隨機數，按產生的順序排列成序列
x，每個隨機數對應於資訊序列中相應位置的資訊位元，然後把
x中元素按一定的規則重新排列得到序列
y，並按
y中元素的順序讀出相應的資訊位元，這樣就完成了交織。
交織：就是一種對映關係
簡單的說：
輸入序列為
1 2 3 4 5 6 7 8
經過交織器後
輸出為6
714853
2 順序被隨機打亂了。對應的對映關係就稱為隨機交織。
現在要設計的交織器
是在隨機交織器的基礎上
使得輸入序列交織後滿足一定的規則
如輸入的序列為
1 2 3 4 5 6 7 8 9
交織後
原來序列對應的位置滿足一定的關係│i
- j
│<=s
現在位置關係(
原來位置對映後的位置關係)滿足
│i-j
│>=s
( s
的值是根據序列的長度（交織器的長度）確定
這裡輸入長度為
8 (
設輸入長度為n)則
s的值取為
2(s的取值
一般滿足
s<=如果s
取值為1
就是隨機交織了
)像上面的例子中產生的交織後的序列就不滿足條件的67
和32 原來的位置相差
1現在距離還是1 。
現在要做的就是要用
遺傳演算法
產生滿足這種條件的隨機交織器
一般交織器長度比較大
至少大於
128
。（這裡為了使問題描述的簡單一點所以只舉了交織長度為
10的例子）
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