
- •Вечерний электрорадиотехнический факультет
- •3.2Математическое представление сигналов.
- •3.3Аналоговые линии и каналы передачи информации
- •3.3.1Классификация кабелей связи
- •3.4Математические модели аналоговых линий и каналов связи.
- •3.4.1Искажения сигналов, вызванные ограниченностью ачх
- •3.4.2Искажения сигнала из-за нелинейности фчх
- •3.4.3Электрические параметры кабелей. Математическая модель кабельной цепи.
- •3.4.4Система многоканальной связи с частотным разделением каналов
- •3.4.5Системы многоканальной связи с временным уплотнением
- •3.5Каналы тональной частоты и их характеристики
- •3.6Математические модели дискретных каналов связи
- •3.6.1Модель двоичного симметричного канала
- •3.6.2Модель
- •3.6.3Модель на основе опп
- •4Помехоустойчивость передачи данных
- •4.1Общий принцип генерации сигналов – «данных»
- •4.2Восстановление вектора по сигналу
- •4.3Прием сигналов как задача теории решений
- •4.4Потенциальная помехоустойчивость
- •4.5Приемник на согласованных фильтрах
- •4.6Расчет вероятности ошибок при приеме дискретных сигналов
- •4.7Примеры помехоустойчивых систем сигналов
- •4.7.1Бинарные противоположные сигналы
- •4.7.2Бинарные ортогональные сигналы
- •4.7.4Биортогональные сигналы
- •4.7.5Сигналы с прямоугольной конфигурацией векторов
- •4.7.6Симплексные сигналы
- •5Помехоустойчивое кодирование
- •5.1Основные понятия теории кодирования
- •5.2Примеры корректирующих кодов
- •5.2.1Код с четным числом единиц
- •5.2.2Коды с постоянным весом
- •5.2.3Инверсный код с повторением
- •5.2.4Код Хэмминга
- •5.2.5Модифицированный код Хэмминга
- •5.3Классификация избыточных кодов
- •5.4Линейные коды
- •5.4.1Алгебраические основы теории кодирования
- •5.4.2Задание линейных кодов
- •5.4.3Свойства линейных кодов
- •5.4.4Декодирование линейных кодов. Алгоритм максимального правдоподобия.
- •5.4.5Синдромное декодирование
- •5.4.6Мажоритарный декодер.
- •5.5Циклические коды. Необходимое и достаточное условие цикличности.
- •5.6Способы задания и кодирование циклическими кодами
- •5.7Разложение двучленов примитивной длины на простые множители
- •6.6.1 Коды бчх. Выбор образующих многочленов.
- •5.8Разложение двучленов непримитивной длины на простые множители
- •5.9Основные теоремы об ошибках, обнаруживаемых циклическими кодами
- •5.10Способы декодирования с исправлением ошибок. Декодеры Меггита.
- •5.11Декодер Питерсона-Горенстейна-Цирлера
- •6Модемы
- •6.1Интеллектуальные возможности модемов
- •7Стандарт ат-команды
- •8Протоколы исправления ошибок arq.
- •8.1Формат кадра
- •9Схема построения сети Интернет
5.4.5Синдромное декодирование
Синдромом
вектора
называет вектор
,
где
- проверочная матрица. Если а
- кодовый вектор, то, очевидно,
.
Утверждается, что все векторы,
принадлежащие одному смежному классу,
имеют совпадающие синдромы. Действительно,
если
и
-
векторы одного смежного класса с
образующим, равным
,
то
,
,
т.е.
.
Синдромы
разных смежных классов различны.
Декодирование будет состоять в вычислений
синдрома
;
нахождении в памяти лидера, соответствующего
этому синдрому, выдачи результата
декодирования в виде
.
Кодирование
проще выполнять систематическим кодом.
В этом случае необходимо вычислить
значения
проверочных символов. Каждый проверочный
символ согласно алгоритму кодирования
(матричное умножение) есть сумма по
модулю два самое большее
информационных символов. Следовательно,
число двоичных сумматоров в схеме кодера
будет не больше
.
Для согласования скоростей приема
безизбыточных данных от источника и
передачи закодированного сообщения в
канал может потребоваться входной
и выходной буферы из
и
ячеек памяти. Общая сложность
,
где
- скорость кода.
Сложность
декодера в первую очередь зависит от
того, обнаруживаем мы ошибки или
исправляем, является декодер полным
или неполным. Декодирование по максимуму
правдоподобия называют еще декодированием
по манизму расстояния. Принятая комбинация
сравнивается по метрике Хэмминга с
каждой из кодовых и выбирается как
решение та кодовая комбинация, к
которой ближе всего принятая
последовательность. Значит, потребуются
- разрядных схем сравнения, буферные
регистры и память для кодовых слов.
Общая сложность составит
,
т.е. растет по экспоненте в зависимости
от числа информационных разрядов. В
неполном декодере предусматриваются
сравнение полученного наименьшего
расстояния со значением кодового
расстояния, и отказ от декодирования,
если это расстояние больше
.
При
синдромном декодировании на вычисление
синдрома потребуется не более
сумматоров и для полного декодера
необходима память лидеров смежных
классов (вариантов направляемых ошибок)
на
-разрядных
слов. Общая сложность будет составлять
,
т.е. сложность синдромного декодера
растет по экспоненте в зависимости от
числа избыточных символов. Если ошибки
только обнаруживать, сложность декодера
будет определяться схемой вычисления
синдрома
.
Относительно синдромного декодирования надо сделать два замечания. Во-первых, не обязательно в качества лидеров смежных классов надо брать векторы наименьшего веса. Вместо хэммингового расстояния в канале с пакетированием надо использовать комбинаторную метрику, т.е. исправлять наиболее вероятные варианты ошибок - пакеты. Во-вторых, не обязательно в памяти хранить все варианты ошибок, можно использовать математическую структуру кода (например, цикличность).
5.4.6Мажоритарный декодер.
Основная
идея, лежащая в основе алгоритма,
заключается в том, что информационные
символы могут быть вычислены через
канальные символы разными способами.
Решение выносится голосованием по
большинству. Требуется, однако, выполнение
некоторых условий к проверочным
соотношениям. Это означает, что не любой
код допускает мажоритарный вариант
декодирования. Рассмотрим код
с
.
Его проверочная матрица:
Проверочные
соотношения, определяющие синдром,
будут следующими:
или
.
Поскольку,
если нет ошибок, все
,
то и комбинации
.
Система проверок
называется разделенной относительно
последнего
символа. Он входит во все проверочные
соотношения, каждый другой символ только
в одно. Если произошла одна ошибка в
позиции
,
то получим
.
Если одна ошибка в любой другой позиции
получим три единицы и ноль. Значит,
ошибку в 14 позиции исправим по правилу:
если
,
то
,
иначе
.
Любая комбинация из двух ошибок, не содержащая , приведет к нарушению не более двух уравнений, а содержащая не менее трех. Значит можно по тому же правилу исправлять и все двойные ошибки. Рассматривается циклический код, поэтому ошибки в остальных позициях тоже исправляются по четырем соотношениям после циклического сдвига.
Рассмотренный
код является кодом с одношаговым
разделением. Более общий случай -
-шаговое
разделение. Основное достоинство
алгоритма мажоритарного декодирования
– простота. Если нужна высокая скорость
и умеренный выигрыш от кодирования, то
надо применять этот алгоритм. Ниже
приведена схема декодера
-
кода.