Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Исследование современных методов помехоустойчивого кодирования. Выбор направлений исследований 13
1.1. Помехоустойчивые коды 13
1.2. Основные характеристики методов коррекции ошибок 17
1.3. Современные алгоритмы кодирования и декодирования помехоустойчивых кодов 20
1.3.1. Классические алгоритмы кодирования и декодирования 20
1.3.2. Турбо и турбоподобные коды и алгоритмы их декодирования... 27
1.3.3. Многопороговые алгоритмы декодирования самоортогональных кодов 33
1.4. Выводы 39
Глава 2. Алгоритмы многопорогового декодирования. Разработка методики улучшения эффективности многопороговых декодеров 42
2.1. Многопороговое декодирование блоковых самоортогональных кодов 42
2.2. Оценка размножения ошибок в блоковых самоортогональных кодах 48
2.3. Эффективность многопороговых декодеров в двоичных каналах 54
2.4. Эффективность многопороговых декодеров в гауссовских каналах с многопозиционными системами модуляции 60
2.4.1. Применение МПД с многопозиционными системами сигналов 60
2.4.2. Эффективность МПД в каналах с многопозиционными системами сигналов при использовании жестких решений демодулятора 63
2.4.3. Эффективность МПД в каналах с многопозиционными системами сигналов при использовании мягких решений демодулятора 66
2.4.4. Методика улучшения эффективности МПД в каналах с многопозиционными системами сигналов 67
2.5. Выводы 70
Глава 3. Разработка каскадных схем кодирования на основе многопороговых декодеров 71
3.1. Основные принципы построения каскадных схем, основанных на многопороговых декодерах 71
3.2. Каскадирование многопорогового декодера с кодами Хэмминга 73
3.2.1. Описание каскадной схемы коррекции ошибок 73
3.2.2. Аналитическая оценка эффективности работы каскадной схемы коррекции ошибок 75
3.2.3. Экспериментальная оценка эффективности работы
каскадной схемы коррекции ошибок 79
3.3. Каскадирование двоичного многопорогового декодера с кодеком Витерби 81
3.3.1. Описание каскадной схемы коррекции ошибок 81
3.3.2 Аналитическая оценка эффективности работы каскадной схемы коррекции ошибок 82
3.3.3 Экспериментальная оценка эффективности работы каскадной схемы коррекции ошибок 85
3.4. Каскадирование кодека Витерби с недвоичным многопороговым декодером 86
3.4.1. Описание каскадной схемы коррекции ошибок 86
3.4.2. Недвоичные многопороговые декодеры 87
3.4.3. Аналитическая оценка эффективности работы каскадной схемы коррекции ошибок 91
3.4.4. Экспериментальная оценка эффективности работы
каскадной схемы коррекции ошибок 93
3.5. Выводы 94
Глава 4. Программные средства моделирования многопороговых декодеров и других алгоритмов коррекции ошибок 95
4.1. Структура программных средств моделирования многопороговых декодеров и других алгоритмов коррекции ошибок 96
4.2. Модуль имитации канала передачи данных 98
4.2.1. Модель канала передачи данных с аддитивным белым гауссовским шумом и двоичной фазовой модуляцией 98
4.2.2. Модель канала передачи данных с аддитивным белым гауссовским шумом и многопозиционной фазовой модуляцией 101
4.2.3. Модель канала передачи данных с аддитивным белым гауссовским шумом и квадратурной амплитудной модуляцией 104
4.2.4. Моделирование аддитивного белого гауссовского шума 107
4.3. Модуль имитации работы устройств кодирования и декодирования 108
4.3.1. Модель кодека Хэмминга 108
4.3.2. Модель кодека Витерби 109
4.3.3. Модель кодека турбо кода 112
4.3.4. Модели кодеков, основанных на МПД 120
4.4. Модуль управления параметрами эксперимента 120
4.5. Выводы 121
Заключение 124
Список использованной литературы
- Помехоустойчивые коды
- Многопороговое декодирование блоковых самоортогональных кодов
- Основные принципы построения каскадных схем, основанных на многопороговых декодерах
- Структура программных средств моделирования многопороговых декодеров и других алгоритмов коррекции ошибок
Введение к работе
Актуальность темы. При проектировании современных систем телекоммуникаций одной из важнейших является задача обеспечения высокой достоверности передачи данных. К наиболее эффективным методам решения данной задачи следует отнести применение корректирующих кодов, в разработке которых теория помехоустойчивого кодирования в последние десятилетия достигла значительных успехов. Применение помехоустойчивого кодирования в цифровых системах передачи данных позволяет получить энергетический выигрыш кодирования (ЭВК), каждый децибел которого по оценкам западных специалистов более 20 лет назад оценивался в миллионы долларов [24], поскольку его можно использовать для уменьшения требуемой мощности передатчика, повышения скорости передачи данных, уменьшения размеров очень дорогих антенн, повышения дальности связи, экономии полосы пропускания и улучшения многих других важных свойств систем передачи данных. Именно поэтому проблеме увеличения ЭВК во всем мире уделяется огромное внимание, а достоинства простых и эффективных алгоритмов декодирования невозможно переоценить.
О важности развития алгоритмов кодирования и декодирования помехоустойчивых кодов говорят ежегодно появляющиеся тысячи публикаций, посвященных данной тематике. Основу современной теории кодирования составляют работы В.А. Котельникова [70] и К. Шеннона [90]. В дальнейшем эти работы развивались многими российскими и зарубежными исследователями, такими как В.В. Зяблов [26, 27], К.Ш. Зигангиров [49], В.В. Золотарев [83, 58, 54], А.Витерби [33], Дж.Месси [71], Р.Галлагер [7, 36], Д. Форни [89], Л.М. Финк [88], В.Л. Банкет [22, 23], А.Э. Нейфах [75], Дж. Возенкрафт [35], Е. Берлекэмп [24], Э.Л. Блох [26,27] и др.
В настоящее время теории кодирования известно всего несколько методов кодирования/декодирования, обеспечивающих работу вблизи пропускной способности канала. Среди них можно выделить активно развивающиеся за рубежом турбо и турбоподобные коды [3,12, 15, 13, 9, 10]. Однако данные методы все еще обладают достаточно большой вычислительной сложностью, что затрудняет их практическое применение в высокоскоростных телекоммуникационных системах, скорость передачи данных по которым составляет сотни и тысячи Мбит/с. В связи с этим возникает задача поиска более простых а, соответственно, более надежных и дешевых при практической реализации методов кодирования/декодирования. Эта задача, учитывая постоянный рост скоростей обмена информацией, с каждым годом становится все актуальнее.
Проведенное исследование существующих методов кодирования и декодирования показало, что на сегодняшний день одними из лучших по соотношению эффективности и сложности практической реализации являются многопороговые декодеры (МПД) [83, 21, 58, 60, 72, 62, 53, 54], используемые для декодирования самоортогональных кодов [67]. Данные декодеры обладают строго доказанным свойством сходимости к решению оптимального декодера при сохранении линейной от длины кода сложности исполнения. Сейчас результаты исследований МПД отражены более чем в сотне научных работ. В данных работах показано, что преимущество МПД перед всеми другими схемами декодирования по числу операций составляет два и более порядка [59]. Кроме того, для МПД существует возможность полного распараллеливания операций при его аппаратной реализации [62, 55, 61]. Это позволяет считать, что МПД могут быть признаны основным методом декодирования для многих современных высокоскоростных систем передачи данных с предельно возможными уровнями энергетического выигрыша и очень высоким быстродействием [72].
Вместе с тем возможности этого простого и эффективного метода еще не использованы на 100%, поскольку в соответствии с теорией кодирования для МПД возможно еще дополнительное увеличение ЭВК примерно на 1,5 дБ. Поэтому задача развития многопороговых методов декодирования с целью повышения их эффективности при максимально возможном сохранении простоты практической реализации является актуальной.
Кроме того, на данный момент детально исследованы характеристики МПД только в условиях работы в гауссовских каналах при использовании двоичной фазовой модуляции. Однако, в настоящее время, в связи с жесткими ограничениями на занимаемую сигналом полосу частот, начинают активно применяться многопозиционные системы модуляции, такие как многопозиционная фазовая и квадратурно-амплитудная модуляции [84]. Исследование эффективности применения МПД совместно с многопозиционными сигналами может позволить улучшить характеристики систем передачи данных и в таких условиях.
Следует отметить, что для МПД свойственно наличие так называемой области насыщения вероятности ошибки, характеризуемой тем, что в ней скорость уменьшения вероятности ошибки декодирования с ростом отношения сигнал/шум замедляется. Данная область появляется из-за того, что в МПД обычно применяются коды с небольшим кодовым расстоянием. Наличие области насыщения вероятности ошибки усложняет получение очень малых вероятностей ошибки декодирования, что часто требуется в различных системах телекоммуникаций, например, в системах широковещательного цифрового телевидения DVB [5, 6]. Одним из возможных способов устранения области насыщения вероятности ошибки является применение МПД совместно с самыми простыми методами коррекции ошибок во внешнем каскаде, которые позволят при незначительном повышении сложности кодирования и декодирования существенно уменьшить вероятность ошибки в области эффективной работы МПД [56]. Таким образом, организация помехоустойчивого кодирования в системах телекоммуникаций является одним из важнейших средств обеспечения высокой достоверности передачи данных. Под организацией помехоустойчивого кодирования будем понимать разработку, исследование и применение таких алгоритмов кодирования/декодирования, которые, обладая простотой реализации, позволяют с высокой достоверно стью и скоростью осуществлять информационный обмен в телекоммуникационных системах.
Целью диссертационной работы является разработка алгоритмов помехоустойчивого кодирования на основе МПД, обеспечивающих высокую достоверность при большом уровне шума в высокоскоростных каналах передачи данных телекоммуникационных систем и характеризуемых предельно малой сложностью практической реализации.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие основные задачи:
-провести исследование существующих алгоритмов кодирования/декодирования с целью выбора направления дальнейших исследований;
-разработать и исследовать алгоритмы кодирования/декодирования, основанные на МПД, обладающие повышенной корректирующей способностью и характеризующиеся предельно малой сложностью практической реализации;
- исследовать характеристики многопороговых декодеров в типичных каналах передачи данных, разработать методику выбора их параметров для получения максимальной эффективности;
-используя разработанную методику выбрать наилучшие параметры многопороговых декодеров для ряда типичных моделей каналов передачи данных;
- разработать программные средства для исследования эффективности современных алгоритмов кодирования/декодирования.
Научная новизна. Научная новизна диссертационной работы определяется тем, что в ней впервые предложена методика применения МПД, в которой канал с многопозиционными сигналами рассматривается как канал с неравномерной энергетикой. В работе впервые предложено организовать каскадирование МПД с кодеком Хэмминга и кодеком Витерби.
На защиту выносятся следующие новые научные результаты:
- результаты сравнительных исследований существующих алгоритмов кодирования/декодирования с точки зрения соотношения эффективности и сложности практической реализации;
- методика улучшения эффективности МПД за счет оптимизации расположения информационных и проверочных битов в символах сигнального множества;
- алгоритм каскадирования самоортогонального кода, декодируемого с помощью МПД, с расширенными кодами Хэмминга, декодируемыми с помощью декодера Чейза;
-алгоритм помехоустойчивого кодирования/декодирования на основе каскадирования сверточного кода, декодируемого с помощью декодера Ви-терби, и двоичного самоортогонального кода, декодируемого с помощью МПД;
-организация помехоустойчивого кодирования/декодирования на основе каскадирования сверточного кода, декодируемого с помощью декодера Витерби, и недвоичного самоортогонального кода, декодируемого с помощью МПД;
- аналитические оценки эффективности предложенных алгоритмов. Практическая ценность работы. Разработанная методика улучшения эффективности МПД в каналах с многопозиционными системами сигналов позволяет приблизить область эффективной работы МПД к пропускной способности канала более чем на 0,5 дБ. Предложенная каскадная схема кодирования/декодирования, состоящая из самоортогонального кода и кода Хэмминга и соответствующих им алгоритмов декодирования, позволяет на два-три порядка уменьшить вероятность ошибки декодирования по сравнению с базовыми некаскадными кодами. Предложенная каскадная схема кодирования/декодирования на базе обычного МПД и кодека Витерби может использоваться в существующих системах передачи данных, в которых уже применяется кодек Витерби, улучшая энергетическую эффективность системы пе редачи данных примерно на 1,5-2 дБ. Все разработанные схемы кодирования/декодирования ошибок обладают низкой сложностью практической реализации. Разработанные программные средства позволяют проводить всестороннее исследование эффективности современных алгоритмов кодирования/декодирования в ряде типичных каналов передачи данных.
Внедрение. Результаты работы использованы ООО «ИРОСС» (Исследование, разработка и оптимизация систем связи) при принятии обоснованных решений по выбору методов коррекции ошибок для проектируемой системы передачи данных. Результаты исследования помехоустойчивых кодов и разработанные программные средства внедрены в учебном процессе кафедры электронных вычислительных машин Рязанского государственного радиотехнического университета и используются студентами направлений 230100 «Информатика и вычислительная техника» в курсе «Сети ЭВМ и телекоммуникации» и специальности 090102 «Компьютерная безопасность» в курсах «Теория информации» и «Системы и сети передачи данных».
Достоверность полученных в диссертационной работе результатов подтверждается:
• корректным использованием выводов и результатов теории вероятностей и математической статистики;
• результатами машинных экспериментов, полученными при статистическом моделировании известных алгоритмов кодирования и декодирования помехоустойчивых кодов;
• имеющимися актами внедрения.
Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались на следующих конференциях и семинарах:
1. Научно-практическая конференция «Научные исследования и их практическое применение. Современное состояние и пути развития».- 1-15 октября 2005 г., Одесса.
2. 14-я Международная научно-техническая конференция «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций». -2005 г., Рязань.
3. Всероссийский научно-практический семинар «Сети и системы связи». -2006 г., Рязань.
4. 8-я Международная конференция и выставка «Цифровая обработка сигналов и ее применение». - 29-31 марта 2006 г., Москва.
5. 11-я Всероссийская научно-техническая конференция студентов, молодых ученых и специалистов «Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании». - 2006 г., Рязань.
6. 61-я Научная сессия, посвященная Дню радио.- 17-18 мая 2006 г., Москва.
7. 5-я Международная научно-техническая конференция «К.Э. Циолковский - 150 лет со дня рождения. Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика». - 5-7 сентября 2007 г., Рязань.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 работ, из них 10 в соавторстве. В их числе 3 статьи в журналах, рецензируемых ВАК, 1 статья в межвузовском сборнике и 7 тезисов докладов Международных и Всероссийских конференций. Разработан и зарегистрирован в Российском агентстве по патентам и товарным знакам пакет программ.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и трех приложений. Содержит 158 страниц, 1 таблицу, 80 рисунков. Список литературы состоит из 90 наименований.
Помехоустойчивые коды
На сегодняшний день в теории кодирования известно много различных классов помехоустойчивых кодов, отличающихся друг от друга структурой, функциональным назначением, энергетической эффективностью, алгоритмами декодирования и многими другими параметрами [58]. Среди них наибольшее практическое применение нашли линейные блоковые и сверточные коды [78, 67].
Блоковый код длины п с 2к словами называется линейным (п, к) кодом, если его кодовые слова образуют -мерное подпространство Vk векторного «-мерного пространства V„. Подпространство Vk порождается базисом из к линейно независимых векторов, которые образуют строки порождающей матрицы (п, к) кода (1.1)
Основными параметрами блокового кода являются длина кода п, длина информационной последовательности к, кодовая скорость R=k/n и кодовое расстояние d. Последний параметр определяется минимальным расстоянием (расстоянием Хэмминга) между любыми двумя кодовыми словами длины п.
Процесс кодирования блокового кода состоит в разбиении информационной последовательности щ, щ,... на сообщения и = (м0, щ,..., ик_х) длины к и отображении этих сообщений в кодовые слова с = (с0, сх,..., сп_х) длины « следующим образом:
На практике часто используются систематические коды, в которых кодовые слова c = (u, v) образуются из информационной части и из & символов и проверочной части v из т=п-к символов. Если в виде полинома записать информационное сообщение и(х) и кодовое слово с(х), то кодовые слова образуются путем умножения сообщения на порождающий полином
Для удобства записи коэффициенты образующих полиномов можно объединить в двоичное слово и представить в восьмеричной системе счисления. Также образующие полиномы можно записывать путем перечисления степеней с ненулевыми коэффициентами. Например, запись g(x) = 1 + х + х4 + х6 равносильна следующим: g=10100112=1238; #=(0,1,4,6).
Циклические коды обладают большим количеством структурных особенностей, которые значительно упрощают реализацию операций кодирования и декодирования. Для примера на рисунке 1.1 показан реализованный на регистрах сдвига кодер циклического блокового кода, соответствующий порождающей матрице вида
В сверточных кодах, в отличие от блоковых, информация при кодировании не разбивается на блоки, а кодируется непрерывно. Для построения кодера сверточного кода необходимо ко регистров сдвига, связи между эле ментами которых определяются набором образующих полиномов g(ij)(x), где /=0,1,..., о-1 - номер входного потока, ау-0,1,..., щ-1 - номер выходного потока. Поскольку на практике чаще используются коды с единственным входным потоком (&о=1) индекс / обычно опускается. Еще одной характеристикой сверточного кода является его конструктивная длина К, равная длине самого длинного регистра сдвига кодера.
Для примера на рисунке 1.2 представлен кодер несистематического сверточного кода, заданный образующими полиномами g0(x) = \ + x2 и g}(x) = l + x + x2. Данный код характеризуется следующими параметрами: количество информационных ветвей ky=\, количество проверочных ветвей щ=2, кодовая скорость /?=1/2, конструктивная длина кода К=3.
Для оценки помехоустойчивости системы передачи данных используется средняя вероятность ошибки в информационном бите Рь или последовательности бит (кодовом блоке) Рв при определенном отношении сигнал/шум в канале передачи данных. Данные вероятности ошибки могут быть определены как по точным или приближенным формулам, так и получены с помощью статистического моделирования системы передачи данных на ЭВМ.
Для оценки вероятностей ошибки в бите Рь и блоке Рв линейного блокового кода длиной п, декодируемого с помощью декодера максимального правдоподобия (т.е. декодера, выбирающего из всех возможных кодовых слов то, которое находится на минимальном расстоянии от принятой из канала последовательности), можно воспользоваться аддитивной оценкой [67], характеризующейся достаточной точностью при большом отношении сигнал/шум (малой вероятности ошибки) в канале
Многопороговое декодирование блоковых самоортогональных кодов
Многопороговый декодер самоортогональных кодов [83, 21, 58, 30, 54] является развитием простейшего порогового декодера Месси [71]. Данный алгоритм обладает строго доказанным свойством сходимости к решению оптимального декодера [83], сохраняя линейную от длины кода сложность исполнения. В основе работы МПД лежит итеративное декодирование, что позволяет вплотную приблизиться к решению оптимального декодера в достаточно широком диапазоне кодовых скоростей и уровней шума в канале. При этом МПД сохраняет простоту и быстродействие обычного порогового декодера, что делает его очень привлекательным для применения в существующих и вновь создаваемых высокоскоростных системах телекоммуникаций.
Обычно МПД используется для декодирования двоичных линейных систематических блоковых или сверточных самоортогональных кодов [67, 71]. Данные коды характеризуются тем, что система всех проверок, контролирующих некоторый информационный символ, уже сама является ортогональной относительно данного символа. Обычно СОК задаются с помощью образующих полиномов g(x), разностные треугольники (набор разностей между всеми степенями с ненулевыми коэффициентами) которых не содержат одинаковых элементов. СОК характеризуются кодовым расстоянием d, равным увеличенному на 1 количеству ненулевых компонент образующего полинома. Количество информационных символов к в блоковом СОК с кодовой скоростью R=\I2 равно как минимум 2w+l, где т - максимальная степень образующего полинома. Длина п такого кода будет равна 2k.
В начале работы кодера блокового самоортогонального кода 13 информационных битов вектора и записываются в регистр, после чего начинается собственно процесс кодирования. Замыкается ключ, и регистр сдвига становится циклическим. Связи ячеек с сумматорами по модулю 2 указывают конкретную процедуру формирования проверочных разрядов и, следовательно, сам код. После замыкания ключа сначала выполняется циклический сдвиг вправо содержимого регистра. Затем с выхода полусумматора первый проверочный символ vi поступает в канал с первым же информационным символом щ. Далее содержимое регистра снова циклически сдвигается, после чего в канал поступают второй проверочный v2 и второй информационный иг символы. Таким образом, в канал выдаются все 13 информационных и проверочных символов, вместе образующих кодовое слово с(0).
В результате передачи по двоичному симметричному каналу декодер получает вместо кодового слова с(0) искаженное шумами сообщение у длины п. Сначала, как и в обычном пороговом декодере, вычисляется синдром s = yUT принятого сообщения, и для каждого информационного символа /), \ j k, выделяется множество {sj } элементов синдрома с номерами {/„,}, на зываемых проверками относительно символа и,- и содержащих в качестве слагаемого ошибку Є] в этом символе.
Дополнительно вводится двоичный регистр d длиной к, называемый разностным, первоначально заполненный нулями. В регистре d будут отмечаться измененные информационные символы для того, чтобы декодер «помнил» принятое из канала сообщение и всегда мог вычислить разность между этим сообщением и кодовым словом, находящимся в информационном регистре.
Основные принципы построения каскадных схем, основанных на многопороговых декодерах
В процессе исследования многопороговых декодеров, результаты которого представлены во второй главе, были выявлены особенности многопороговых декодеров и используемых самоортогональных кодов, затрудняющие получение очень малых вероятностей ошибки вблизи пропускной способности канала. Первой особенностью является наличие так называемой области насыщения вероятности ошибки, для которой свойственно снижение скорости уменьшения вероятности ошибки декодирования с ростом отношения сигнал/шум в канале передачи данных. Данная область появляется в связи с тем, что используемые при многопороговом декодировании коды имеют небольшое кодовое расстояние. Второй особенностью является то, что с ростом кодового расстояния используемых кодов вероятность ошибки декодирования снижается, но при этом область эффективной работы МПД, когда он начинает работать почти как оптимальный декодер, сдвигается в область меньших шумов. Данные эффекты продемонстрированы на рисунке 3.1, где кривыми «Й?=7», «d=9» и «яН1» показаны характеристики МПД в канале с АБГШ для СОК с R=\/2 и d=7, 9 и 11 соответственно. Из данного рисунка видно, что область эффективной работы МПД для СОК с d-І начинается в районе 1,75 дБ, для СОК с d=9 - в районе 2,15 дБ, а для СОК с d=\ 1 - только в районе 2,75 дБ. С таких же отношений сигнал/шум начинаются области насыщения вероятностей ошибок, возникающие из-за того, что в них МПД уже достиг характеристик оптимального декодера, которые для данных кодов с ростом отношения сигнал/шум улучшаются медленно. При необходимости улучшения характеристик системы передачи данных из-за перечисленных особенностей возникают описанные далее сложности. Пусть в системе передачи данных с помощью МПД и СОК с R=\/2 и d=9 при Eb/N0=2,4 дБ обеспечивалась вероятность ошибки 6-Ю-5 (точка А на рисунке 3.1). Часто при разработке новых или модернизации существующих систем передачи данных требуется решать следующие задачи.
1. В силу некоторых причин потребовалось уменьшить вероятность ошибки декодирования при том же отношении сигнал/шум в десять раз (точка В на рисунке 3.1). Для решения данной задачи нельзя заменить код с d=9 на код с /=11, поскольку область его эффективного декодирования начинается только в районе 2,75 дБ.
2. В системе передачи данных потребовалось обеспечить такую же вероятность ошибки декодирования, но при меньшем отношении сигнал/шум (точка С на рисунке 3.1). Для решения данной задачи нельзя использовать код с ск=7, поскольку вероятность ошибки даже при его оптимальном декодировании оказывается выше требуемой.
Решение описанных задач возможно при использовании предлагаемых в данной главе каскадных схем коррекции ошибок, которые позволят как уменьшить вероятность ошибки в области эффективной работы МПД, так и приблизить эту область к пропускной способности канала.
В основе первой схемы лежит каскадирование СОК, декодируемых с помощью МПД, с расширенными кодами Хэмминга. При этом СОК являются внутренним кодом, а расширенные коды Хэмминга - внешним. Данные коды были выбраны потому, что они допускают достаточно простое декодирование, применение которого не приведет к существенному усложнению кодека. Предполагаемые характеристики данного каскадного кода представлены на рисунке 3.1 кривыми «Ф=7 каскадный» и «d=9 каскадный». Очевидно, что они позволят решить обе описанные ранее задачи.
Вторая предлагаемая схема кодирования состоит из короткого сверточ-ного кода, декодируемого с помощью оптимального декодера Витерби, и СОК, декодируемого с помощью МПД. При этом СОК являются внешним кодом, а короткий сверточный код - внутренним. Предполагается, что применение данной схемы кодирования позволит уменьшить вероятность ошибки декодирования и приблизить область эффективной работы к пропускной способности канала, поскольку даже в области больших шумов оптимальный декодер Витерби несколько уменьшит вероятность ошибки в канале передачи данных, в результате чего работающий после него МПД сможет обеспечить близкое к оптимальному декодирование используемого в нем СОК и, таким образом, существенно снизить вероятность ошибки декодирования.
Структура программных средств моделирования многопороговых декодеров и других алгоритмов коррекции ошибок
Структура программных средств моделирования многопороговых декодеров и других алгоритмов коррекции ошибок представлена на рисунке 4.1. Данные программные средства, в дальнейшем называемые имитатором, состоят из интерфейсного модуля, взаимодействующего с модулем имитации канала передачи данных, модулем имитации работы устройств коди рования и декодирования, модулем управления параметрами эксперимента, модулем отображения результатов эксперимента и модулем построения графиков.
Кратко рассмотрим назначение и состав перечисленных модулей.
Модуль имитации канала передачи данных позволяет выбирать требуемую модель канала передачи данных, выполнять настройку ее параметров и использовать выбранную модель канала при моделировании. Данный модуль поддерживает следующие модели канала передачи данных: -модель канала передачи данных с аддитивным белым гауссовским шумом и двоичной фазовой модуляцией; -модель канала передачи данных с аддитивным белым гауссовским шумом и многопозиционной фазовой модуляцией; -модель канала передачи данных с аддитивным белым гауссовским шумом и квадратурной амплитудной модуляцией.
Работа с данным модулем подробно рассмотрена в руководстве пользователя, приведенном в приложении А.
Модуль имитации работы устройств кодирования и декодирования позволяет выбирать требуемые алгоритмы для кодирования и декодирования данных, выполнять настройку параметров данных алгоритмов и использовать выбранные модели устройств кодирования и декодирования при моделировании. Данный модуль поддерживает следующие модели кодеков: - модель кодека кода Хэмминга; - модель кодека Витерби; - модель кодека турбо кода; - модели кодеков, основанных на МПД.
Работа с данным модулем подробно рассмотрена в руководстве пользователя, приведенном в приложении А.
Модуль управления параметрами эксперимента позволяет настраивать параметры эксперимента и управлять ходом эксперимента. С помощью данного модуля обеспечивается требуемая точность результатов моделирования. Работа с данным модулем подробно рассмотрена в руководстве пользователя, приведенном в приложении А.
Модуль отображения результатов эксперимента позволяет в удобной форме выводить результаты эксперимента для их дальнейшего анализа. Работа с данным модулем подробно рассмотрена в руководстве пользователя, приведенном в приложении А.
Модуль построения графиков позволяет строить графики зависимости вероятности ошибки декодирования от отношения сигнал/шум в канале передачи данных. Работа с данным модулем подробно рассмотрена в руководстве пользователя, приведенном в приложении А.
Модель качала с аддитивным белым гауссовским шумом (АБГШ) хорошо подходит для описания высокоскоростных спутниковых и некоторых других каналов передачи данных, которые характеризуются тем, что для них приемник и передатчик находятся в зоне прямой видимости, отсутствует или пренебрежимо мало влияние отраженных от различных объектов копий передаваемого сигнала (нет многолучевости), отсутствуют всевозможные импульсные помехи, приводящие к возникновению пакетов ошибок.
В процессе работы представленной схемы от кодера поступают данные для передачи, которые представляют собой набор Ъ из 0 и 1 некоторой длины. Затем модулятор осуществляет отображение этого набора в передаваемый сигнал s, который и передается по каналу передачи данных. В канале передачи данных сигнал s искажается аддитивным белым гауссовским шумом п, в результате воздействия которого принимается сигнал
Похожие диссертации на Организация помехоустойчивого кодирования в высокоскоростных телекоммуникационных системах
