需要帮忙的命题

摘  要<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" />    Turbo码的最大特点是通过在编译码器中交织器和解交织器的使用，有效的实现了随机性编译码的思想，通过短码的有效结合实现长码，达到了信道编码理论中接近Shannon理论极限的性能。
遗传算法是一种基于计算机搜索用来寻找问题的确切或最有近似解的一种算法。它是一种全局搜索方式，通过模拟自然界生物进化的方式（如继承，交叉，变异等）来发现问题的最优解。
本文重点就是通过遗传算法来优化交织器，使随机交织器随机扩散性进一步提高，从而来优化Turbo码的性能。
关键词：Turbo码；交织器；遗传算法

 交织：就是一种映射关系

  
随机交织器的概念
随机交织器被期望能够实现随机交织过程，但实际上采用的随机交织器都是伪随机交织器，它反映的是一种映射关系。其映射原理如图2.6所示，其工作过程是:
对于长为N的信息序列，首先标记每个比特的位置，然后生成相应N个随机数，按产生的顺序排列成序列X，每个随机数对应于信息序列中相应位置的信息比特，然后把X中元素按一定的规则重新排列得到序列Y，并按Y中元素的顺序读出相应的信息比特，这样就完成了交织。

 交织：就是一种映射关系

 简单的说： 输入序列为  1 2 3 4 5 6 7 8  经过交织器后  输出为6   7     1    4    8    5    3    2 顺序被随机打乱了。对应的映射关系就称为随机交织。

 现在要设计的交织器  是在随机交织器的基础上  使得输入序列交织后满足一定的规则   
如   输入的序列为 1 2 3 4 5 6 7 8 9     交织后       原来序列对应的位置满足一定的关系  │ i- j │<=s               现在位置关系(原来位置映射后的位置关系)    满足  │ I  -  J │ >=s
 ( s 的值是根据序列的长度（交织器的长度）确定  这里输入长度为8 ( 设输入长度为n  )  则s的值取为2  (    s的取值 一般满足s<= <?xml:namespace prefix = v ns = "urn:schemas-microsoft-com:vml" />     如果s取值为1 就是随机交织了   ) 
像上面的例子中产生的交织后的序列就不满足条件的    6   7  和3    2 原来的位置相差1  现在距离还是1 。

 现在要做的就是要用  遗传算法  产生满足这种条件的随机交织器
一般交织器长度比较大  至少大于 128 。（这里为了使问题描述的简单一点所以只举了交织长度为10的例子）