Главная > Основы теории мягкого декодирования избыточных кодов в стирающем канале связи
НАПИШУ ВСЁ ЧТО ЗАДАЛИ
СЕКРЕТНЫЙ БОТ В ТЕЛЕГЕ
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO

3.1. Классификация методов формирования ИДС

Наиболее совершенные алгоритмы декодирования избыточных кодов в современных телекоммуникационных системах используют  сочетание жестких методов  декодирования (hard-decision decoding – HDD) и декодирование с мягким решением (soft-decision decoding – SDD). Обычным алгоритмом считается прием кодового вектора с ИДС для каждого его элемента и использование на первом этапе процедуры HDD. Если этот шаг оказался неударным, то декодер, используя  принципы SDD и максимума правдоподобия, решает задачу наиболее полного  извлечения информации из зафиксированных приемником данных. После чего может быть вновь использован принцип HDD. Классификация методов мягкого декодирования представлена на рис. 3.1.

Очевидно, применение способа SDD оправдано на каналах с низкой энергетикой. Описанный подход обеспечивает энергетический выигрыш  в канале с независимым потоком ошибок в пределах от 2 до 3 дБ, что равносильно снижению мощности передатчика на 40–50% по сравнению с классическим методом HDD [82]. Указанный выигрыш, например, не актуален для качественного приема данных вблизи базовых станций мобильной связи, но в критических условиях (граница зоны покрытия, приполярные широты для стационарных спутниковых систем связи, связь с аппаратами среднего и дальнего космоса, расширение зон доступности цифрового телевидения и т.п.) крайне важен. Известные методы формирования ИДС для реализации SDD представлены на рис. 3.2.

Рис. 3.2. Классификация методов формирования ИДС

Стирающий канал связи, свойства которого описаны в предыдущей главе, включен в данную классификацию как исторически первый представитель метода SDD с очень примитивной системой оценивания принятых символов [3, 23, 31, 43, 44, 82, 84, 100]. Главным недостатком такой системы является исключительно отрицательная роль ложных стираний, борьба с которыми представляет отдельную задачу. Однако можно предложить модель системы, в которой ложные стирания будут отсутствовать. Например, при распределенной системе хранения информации в вычислительной сети с заведомо известным рабочим местом, находящимся в аварийном или нерабочем состоянии.

Аддитивный метод является более тонким и позволяет формировать  ИДС в виде действительных чисел. Этот способ во всех отношениях удобен для разработки как аналитических, так и имитационных моделей. Он  отличается относительной простотой и широко используется в ходе многочисленных теоретических исследований, оперируя относительно простой моделью непрерывного канала связи с АБГШ [82, 85, 87].

Метод квантования уровней сигналов, снижая точность значений ИДС из предыдущего класса моделей формирования градаций надежности, формирует оценки надежности в виде  целых чисел, что положительно сказывается на процедуре упорядочения статистик в декодере. Метод пригоден для формирования ИДС в системах связи со сложными видами модуляции, а также в системах, которые используют парные биты, например, при декодировании непрерывных кодов. Последнее обстоятельство косвенно учитывает автокорреляционные зависимости между соседними символами. Для выделения целых значений ИДС решающее устройство должно иметь несколько фиксированных порогов.

Метод логарифма отношения условных вероятностей достаточно прост с аналитической точки зрения. Главным недостатком метода является априорное знание параметров ПРВ условных вероятностей, которые трансформируются вместе с изменениями соотношения сигнал-шум в непрерывном канале связи. Метод характеризует каналы с независимым потоком ошибок, а ИДС формируются в виде действительных чисел.

Метод скользящих окон в стирающем канале связи позволяет получить целочисленные ИДС. Учитывает автокорреляционные зависимости между символами. Основные свойства ИДС, формируемых с помощью данного метода, не могут быть представлены аналитически и требуют разработки специальных имитационных моделей. Значения, формируемых по данному методу ИДС, во многом зависят от влияния отрицательной роли  ложных стираний.

Основные свойства рассмотренных моделей формирования ИДС представлены в таблице 3.1.

Табл. 3.1 Основные свойства моделей формирования ИДС

 

Тип модели формирования ИДС

 

Числовая форма представления ИДС

 

 

Недостатки

 

Учет автокорреляционных зависимостей между символами

Стирающий канал связи

Только 0 или 1

 

Зависимость от ложных стираний

 

Отсутствует

Аддитивный

метод

Действительные числа

Необходим датчик чисел с заданной ПРВ

 

Отсутствует

Метод

квантования уровней сигнала

 

 

Целочисленные значения.

 

 

Наличие нескольких порогов

 

Возможен в метрике Евклида

Логарифм отношения условных вероятностей

 

 

Действительные числа

 

 

Необходим учет соотношения сигнал-шум

 

Отсутствует

Метод скользящих окон в стирающем канале связи

 

 

Целочисленные значения

 

 

Зависимость от ложных стираний

 

Учитывает

 

Наиболее важным положительным свойством рассмотренных методов формирования ИДС следует считать возможность представления градаций надежности в виде целочисленных значений, а зависимость значений ИДС от знания априорной информации параметров непрерывного канала связи является отрицательным свойством. Очевидно, что для поиска баланса между положительными и отрицательными особенностями способов формирования ИДС и сравнения способов между собой требуется выработка некоторого универсального критерия эффективности. Для этого целесообразно рассмотреть тонкую структуру каждой модели формирования ИДС в отдельности и оценить ее влияние на работу декодера в ходе последующего выполнения процедуры сортировки принятых символов для совместной реализации методов HDD и SDD.

 

1
Оглавление
email@scask.ru