- •Основы теории цифровой связи Часть 1 кодирование информации
- •1. Введение
- •1.1. Модель радиотехнической системы связи
- •Контрольные вопросы
- •1.2. Статистическая трактовка процесса передачи информации
- •Контрольные вопросы
- •1.3. Основные понятия и элементы математического аппарата теории связи
- •1.3.1. Сигналы и помехи
- •1.3.2. Разложение сигнала по системе ортогональных функций. Спектр сигнала
- •1.3.3. Cвойства преобразования Фурье
- •1.3.4. Корреляционная функция сигнала
- •1.3.5. Связь между корреляционной функцией и спектром сигнала
- •1.3.6. Случайные сигналы и их характеристики
- •Контрольные вопросы
- •1.4. Источники информации
- •1.5. Теорема дискретизации
- •1.6. Дискретизация изображений
- •Контрольные вопросы
- •1.7. Квантование. Ошибки квантования
- •Контрольные вопросы
- •1.8. Количество информации, содержащейся в сообщении
- •1.8.1. Энтропия сложных сообщений, избыточность источника
- •Контрольные вопросы и задачи
- •2. Основы экономного кодирования информации
- •2.1. Способы представления кодов
- •Контрольные вопросы и задачи
- •2.2. Типы систем сжатия
- •X Квантователь Xq Кодер без потерь информации b (Xq) Декодер X*
- •Методы кодирования без потерь
- •2.3.1. Понятие префиксного множества
- •2.3.2. Алгоритм кодирования Хаффмена
- •2.3.3. Алгоритм Шеннона–Фано
- •2.3.4. Блочные коды
- •2.3.5. Арифметическое кодирование
- •2.3.6. Словарное кодирование. Метод Зива–Лемпеля
- •2.3.7. Кодирование длин повторений (rle)
- •2.3.8. Дифференциальное кодирование
- •Контрольные вопросы и задачи
- •2.4. Методы сжатия с потерей информации
- •2.4.1. Функции “скорость–искажение” и “искажение–скорость”
- •2.5. Сжатие речевых сигналов
- •2.5.1. Кодирование формы сигнала, икм
- •2.5.2. Дифференциальная икм
- •2.5.3. Адаптивная дифференциальная икм (адикм)
- •2.5.4. Дельта-модуляция
- •2.5.5. Другие методы кодирования формы сигнала
- •2.5.6. Кодирование источника
- •2.5.7. Гибридные методы кодирования речи
- •2.5.8. Полноскоростной кодер rpe-ltp (стандарт gsm 06.10)
- •2.5.9. Кодер vselp (стандарт d-amps)
- •Контрольные вопросы и задачи
- •2.6. Кодирование изображений. Стандарт сжатия jpeg
- •Процедуру дкп можно записать в матричной форме:
- •2.6.1. Рекурсивный (вэйвлет) алгоритм
- •2.7. Сжатие подвижных изображений (видео)
- •3. Основы помехоустойчивого кодирования
- •3.1. Основные принципы. Типы кодов
- •3.2. Линейные блочные коды
- •3.2.1. Код с проверкой на четность
- •3.2.2. Итеративный код
- •3.2.3. Порождающая матрица линейного блочного кода
- •3.2.4. Проверочная матрица
- •3.2.5. Дуальные коды
- •3.2.6. Синдром и обнаружение ошибок
- •3.2.7. Синдромное декодирование линейных блочных кодов
- •3.2.8. Мажоритарное декодирование линейных блочных кодов
- •3.2.9. Декодирование методом максимального правдоподобия
- •Поскольку
- •Если принятый сигнал дискретизован и Si – I-й отсчет принятого сигнала.
- •3.2.10. Вес и расстояние Хемминга. Способность кодов обнаруживать и исправлять ошибки
- •Контрольные вопросы и задачи
- •3.3. Полиномиальные коды
- •3.3.1. Циклические коды
- •3.3.2. Кодирование с использованием циклических кодов
- •3.3.3. Вычисление синдрома и исправление ошибок в циклических кодах
- •3.3.4. Неалгебраические методы декодирования циклических кодов
- •3.4. Сверточные коды
- •3.4.1. Кодирование с использованием сверточных кодов
- •3.4.2. Синдромное декодирование сверточных кодов
- •3.4.3. Кодовое дерево и решетчатая диаграмма
- •3.4.4. Декодирование сверточных кодов. Алгоритм Витерби
- •3.4.5. Алгоритмы поиска по решетке
- •Контрольные вопросы и задачи
- •3.5. Применение корректирующего кодирования в системах связи
- •3.5.1. Каскадные коды
- •3.5.2. Кодирование с перемежением
- •Библиографический список
- •Часть 1 1
3.2.9. Декодирование методом максимального правдоподобия
Итак, рассмотрено несколько различных способов декодирования линейных блочных кодов, и, наверное, существует еще множество других способов. Возникает вопрос: а есть ли среди них наилучший, при использовании которого останется неисправленным наименьшее количество ошибок?
Попытаемся определить наилучшее, или оптимальное, правило декодирования.
Пусть U = (U0 , U1 ,…Ui ,…, Un ) является переданным кодовым словом некоторого двоичного блочного (n,k)-кода, а r = (r0 , r1 , … ri , ..., rn ) – последовательность, принятая на выходе канала с помехами.
Принятая последовательность из-за действия шумов может отличаться от переданной, то есть по отдельным символам приемник мог принять неправильные решения (вместо нулей – единицы и наоборот).
Декодер канала на основе принятой последовательности должен принять решение относительно переданного кодового слова. Процедура принятия такого решения и называется декодированием.
Если декодер не в состоянии правильно воспроизвести действительное кодовое слово, то есть m* ¹ m , то при декодировании возникнет ошибка. Эта ошибка случайна, ее вероятность зависит от характеристик канала связи, характеристик кода, методов кодирования и декодирования. Желательно, чтобы вероятность ошибочного декодирования была как можно меньшей.
Как должен работать декодер, чтобы вероятность ошибочного декодирования была минимальной?
Сначала рассмотрим ситуацию, когда приемник не принимает решений относительно того, какой из символов ri (0 или 1) в данный момент принят, то есть он отдает декодеру весь принятый сигнал S(t) и предоставляет право принимать решение самому декодеру.
Пусть Ul , (l = 0, 1, 2, 3, .., .2k − 1) − l-е кодовое слово используемого кода;
Uli − i-й символ этого кодового слова;
S(t) − принятый сигнал, содержащий одно из кодовых слов и помеху.
Какое кодовое слово содержится в принятом сигнале, не известно. Известна только априорная вероятность передачи l-го кодового слова − Pl.
Оптимальный декодер должен учитывать всю имеющуюся информацию об используемом коде, канале связи и помехах, действующих в этом канале, и обеспечивать максимальную вероятность правильных ответов о том, какие кодовые слова были переданы по каналу связи. Такой критерий оптимальности − максимум апостериорной (послеопытной) вероятности правильных решений − называется критерием Байеса.
Оптимальный по критерию Байеса декодер должен выбирать в качестве решения кодовое слово U* = Uk, которое максимизирует условную вероятность P(Uk/S) — вероятность того, что была передана последовательность Uk, если принята данная реализация сигнала S.
Поскольку
P (Uk / S)× P(S) = P (S / Uk )× P(Uk), (3.32)
то
P (Uk / S) = P (S / Uk )× P(Uk)/ P(S). (3.33)
Если считать, что все кодовые слова равновероятны (P(Uk) = const), а также учитывая, что безусловная плотность P(S) не зависит от Uk , то максимуму P(Uk /S) соответствует максимум P (S/Uk ) так называемой функции правдоподобия − условной вероятности того, что сигнал примет свое значение S, если передавалось кодовое слово Uk .
Вопросы оптимального приема сигналов и определение вида функции правдоподобия будут подробно рассмотрены в дальнейшем, сейчас же можно сказать, что значение P(Uk / S) будет масимальным, если минимальна величина
dk = ∫{S(t) - Uk}2 d t, (3.34)
или
dk = {Si - Uk i}2, (3.35)
