
- •Министерство инфраструктуры Украины
- •Содержание
- •Введение
- •1. Назначение, структура и классификация корректирующих кодов
- •1.1 Корректирующие коды в телекоммуникационных системах
- •1.2. Классификация корректирующих кодов
- •Контрольные вопросы
- •Задания
- •2. Параметры блоковых корректирующих кодов
- •Контрольные вопросы
- •3. Способность блоковых кодов обнаруживать и исправлять ошибки
- •Контрольные вопросы
- •Задания
- •4. Алгебраическое описание блоковых кодов
- •Контрольные вопросы
- •Задания
- •5. Кодирование и декодирование блоковых кодов
- •5.1. Кодирование и декодирование блоковых кодов
- •5.2. Синдромное декодирование блоковых кодов
- •5.3. Мажоритарное декодирование блоковых кодов
- •Контрольные вопросы
- •Задания
- •6. Границы параметров блоковых кодов
- •6.1 Верхняя граница Хемминга
- •6.2. Нижняя граница Варшамова-Гилберта
- •6.3 Сложность реализации алгоритмов кодирования и декодирования
- •Контрольные вопросы
- •7. Важные классы блоковых корректирующих кодов
- •7.1. Коды Хемминга
- •7.2. Циклические коды
- •Контрольные вопросы
- •Задания
- •8. Помехоустойчивость декодирования блоковых кодов
- •8.1. Помехоустойчивость декодирования блоковых кодов
- •8.2. Энергетический выигрыш кодирования
- •Контрольные вопросы
- •Задания
- •9. Структура и характеристики сверточных кодов
- •9.1 .Методы описания сверточных кодов
- •9.2. Основные параметры и классификация ск
- •Контрольные вопросы
- •Задания
- •10. Алгоритмы декодирования сверточных кодов
- •10.1. Классификация алгоритмов декодирования
- •10.2. Алгоритм Витерби для декодирования сверточных кодов
- •Контрольные вопросы
- •Задания
- •11. Помехоустойчивость декодирования сверточных кодов
- •Контрольные вопросы
- •Задания
- •12. Критерии эффективности и пути повышения эффективности цифровых телекоммуникационных систем
- •12.1. Теория эффективности а.Г. Зюко.Информационная, энергетическая и частотная эффективности телекоммуникационных систем
- •12.2. Предельная эффективность телекоммуникационных систем и граница к. Шеннона
- •12.3. Перспективные пути дальнейшего повышения эффективности телекоммуникационных систем
- •13. Перспективные методы кодирования в цифровых телекоммуникационных системах
- •13.1.Сигнально-кодовые конструкции
- •13.2. Перспективные методы корректирующего кодирования
- •13.3. Пространственно-временное кодирование
- •13.4. Применение корректирующих кодов в телекоммуникационных системах
- •Приложения а. Характеристики корректирующих кодов
- •А.2. Энергетический выигрыш при использовании циклических кодов
- •А.3. Характеристики двоичных сверточных кодов
- •Б. Методические указания и задание на выполнение курсовой работы
- •Введение
- •В. Перечень знаний и умений, которые должен приобрести студент в процессе изучения материалов модуля 4
- •Г. Примечательные вехи в развитии теории электрической связи
- •Д. Видные ученые, внесшие важный вклад в становление и развитие теории связи х. Найквист (h. Nyquist)
- •К. Шеннон (Claude e. Shannon) (1916-2001)
- •Котельников Владимир Александрович (1908-2005)
- •Зюко Андрей Глебович (1918 – 1998)
- •Литература
- •Помехоустойчивое кодирование в телекоммуникационных системах
9.2. Основные параметры и классификация ск
Скорость кода определяется как
,(9.3)
где k – количество информационных символов, одновременно поступающих на k входов кодера, n– количество соответствующих им кодовых символов на n выходах кодера.
Используют
несколько характеристик для определения
длины памяти при кодировании. Длина
кодирующего регистра
(ДКР) K
равна количеству элементов задержки,
содержащихся в схеме кодера. ДКР часто
применяют для определения памяти при
кодировании со скоростью
,когда
кодер содержит один регистр. Кодер,
изображенный на рис. 9.1, имеет ДКР K = 3.
Если кодер содержит несколько входов
(k > 1),
то длины регистров, подключенных к
каждому входу, могут быть различны. В
этом случае определяют длину кодового
ограничения.
длина кодового ограничения (ДКО) по каждому входу определяется старшей степенью соответствующих порождающих многочленов
i
= max [deg
Результирующая длина кодового ограничения кодера определяется суммой: |
Для кодов с одним регистром памяти (k = 1) величины ДКО и ДКР связаны простым соотношением:
= K. (9.5)
Для сравнения сложности алгоритмов декодирования СК используют характеристику сложности. Поскольку, как отмечалось ранее, развитие решетчатой диаграммы состоит в повторении одного и того же шага (см. рис. 9.3), сложность диаграммы принято определять количеством ветвей на шаге решетчатой диаграммы. Число состояний решетки определяется числом переменных K = v на входах элементов регистра. при использовании кода с основанием m все возможные комбинации этих переменных образуют набор состояний кодера. Общее число состояний равно S = mK. Из каждого состояния выходят (и в каждое состояние также входят) mk ветвей. В итоге сложность одного шага решетки можно определить количеством ветвей на этом шаге
W = m v+k. (9.6)
Помехоустойчивость декодирования зависит от дистанционных свойств кодовых последовательностей на выходе кодера. При этом для двоичных кодов чаще всего расстояние между последовательностями оценивают в метрике Хемминга.
Свободное расстояние сверточного кода df – минимальное расстояние между двумя произвольными полубесконечными последовательностями на выходе кодера, отличающимися в первой ветви. |
Для коротких кодов свободное расстояние можно определить по диаграмме состояний. Если диаграмма двоичного кода задана, то свободное расстояние кода равно минимальному весу Хемминга пути по диаграмме из состояния 00 в это же состояние (исключая петлю у этого состояния). На диаграмме рис. 9.2 видно, что свободное расстояние df = 5. По величине свободного расстояния СК судят о корректирующих свойствах сверточных кодов. В частности, если два пути на выходе кодера СК, выходящие из одного состояния решетчатой диаграммы, различаются в метрике Хемминга на величину df, то при декодировании по минимуму расстояния по аналогии со случаем декодирования блоковых кодов (см. разд. 3.1), кратность исправляемых ошибок определяется выражением
,
(df –
нечетное). (9.7)
Свободное расстояние используется для оценки помехоустойчивости декодирования сверточных кодов с применением алгоритмов максимального правдоподобия или близких к ним (алгоритм Витерби и др.).
Некоторые СК обладают свойством катастрофичности. Катастрофическим СК называется такой код, у которого входная информационная последовательность бесконечного веса дает на выходе кодера последовательность конечного веса. При использовании катастрофического кода конечное число ошибок в канале вызывает бесконечное число ошибок при декодировании. По этой причине использовать на практике катастрофические коды не рекомендуется, а таблицы СК сведений о катастрофических кодах не содержат (см., например, табл. А3 в приложении А.3), поскольку при поиске порождающих многочленов лучших кодов катастрофические коды отбрасываются.
В систематическом коде на k (из n возможных) выходах кодера присутствуют информационные последовательности передаваемых символов, а на остальных (n – k) выходах – последовательности дополнительных символов, формируемых как линейные комбинации информационных символов. При скорости Rкод = 1/2 порождающие многочлены систематического кода имеют вид
g(1)(D) = 1 и g(2)(D) = g0(2)+g1(2)D+g2(2)D2+...+g(2)D.
Систематические коды позволяют получить на приемной стороне оценку информационных символов, не производя декодирования или какой-либо иной обработки принимаемых символов. Несистематические коды таким свойством не обладают.
Как и в
случае блоковых кодов, применение
сверточного кодирования со скоростью
Rкод
=
приводит
к расширению спектра сигнала в канале.
При этом коэффициент расширения полосы
определяется выражением:
KF = . (9.8)
при малых скоростях кодов значительное расширение полосы становится неприемлемым, поэтому стараются применять коды с высокой скоростью. Практически, выбор параметров сверточных кодов производят на основе компромисса, исходя из требуемого уровня энергетического выигрыша кодирования и допустимого коэффициента расширения спектра сигнала в канале.
Упражнение 9.1. Анализ взаимосвязей параметров СК.
Используя последовательную модификацию структуры исходного кодера СК (7, 5) (рис. 9.1) и соответствующих ему диаграммы состояний и решетки (9.2 и 9.3), установим взаимосвязи параметров кодера k, n, Rкод, S, и порождающих многочленов СК со свободным расстоянием кода df. Рассмотрим несколько вариантов СК:
Исходный сверточный код (7, 5) – см. рис. 9.4.
Параметры кода:
k = 1;
n = 2;
k = 2;
Rкод = 1/2;
для двоичного кода с m = 2 → S= mk = 22 = 4;
свободное расстояние df = 5;
код несистематический.
2. Формирование систематического кода (1, 5) – см. рис. 9.5.
Модифицируем первый многочлен исходного кода, оставив одну связь, как показано ниже на рисунке. Диаграмма состояний частично изменится. число состояний останется прежним, поскольку состав кодирующего регистра не изменился. Изменяются ненулевые ветви: в соответствии с изменением первого порождающего многочлена на месте первого символа ветви следует проставить первый символ состояния, в которое направлена эта ветвь. Скорость кода также не изменилась.
Параметры кода:
k = 1;
n = 2;
k = 2;
Rкод = 1/2;
для двоичного кода m = 2 → S = 4;
свободное расстояние уменьшилось: df = 3.
код систематический.
Этот частный пример иллюстрирует общий факт теории СК: по величине свободного расстояния систематические СК оказываются хуже кодов несистематических, из которых они образованы. Поэтому на практике предпочитают использовать несистематические СК.
В приложении А.3 приведены характеристики двоичных сверточных кодов с максимальным свободным расстоянием Хемминга для различных скоростей кодов.