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4.5.0.1 Application du diagramme de convergence

Le diagramme de convergence peut être utilisé pour analyser qualitativement certains comportements du processus de décodage itératif dans différentes configurations. Cependant, il est important de mentionner que les résultats d'analyse issus du diagramme de convergence ne permettent pas d'étudier le rôle de la nature de l'entrelaceur. Dans une première série de simulation nous avons tracé le diagramme pour différents codes convolutifs de rendement $ 1/2$ concaténés avec la 3RC binaire, $ h=1/2$. Le diagramme est illustré sur la figure 4.23.
Figure 4.23: Diagramme de convergence pour différents codes de rendement 1/2
\includegraphics[width=8.5cm]{tunnel_codes1_2.eps}


On peut lire sur les différents diagrammes que les codes ayant une faible longueur de contrainte ont une plus grande vitesse de convergence au début du processus de décodage (faible SNR). Ces codes possèdent aussi un seuil de décodage qui est plus plus faible. Ce fait explique le résultat trouvé sur la figure4.13 où le code (2,3) offre les meilleures performances à faible $ E_b/N_0$.
Pour des valeurs plus élevées du $ SNR$ la situation est inversée, les codes ayant une longueur de contrainte plus élevée offrent une convergence plus rapide. Par conséquent ces codes vont atteindre de palier d'erreur (error floor) à un TEB plus faible. On peut conclure aussi les codes ayant une longueur de contrainte plus élevée nécessitent un plus grand nombre d'itérations pour assurer la convergence du processus de décodage.
Enfin, l'autre point important à évoquer est celui de l'allure de la fonction de transfert du SISO du code convolutif qui devient linéaire après un certain nombre d'itérations. On retrouve ici le résultat indiqué dans [25] qui nous permet d'écrire que pour les fortes valeurs du SNR

$\displaystyle SNR2_{out}=(d_{free}-1)SNR2_{in}$    

Où $ d_{free}$ est la distance libre du code. Les données qui figurent dans le tableau 4.1 confirment cette formule.

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