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
3.5.3. Алгоритм с жесткой границей
Этот алгоритм
обеспечивает постоянное значение параметра
в зависимости от заданного интервала стирания,
следовательно, с увеличением
пропорционально уменьшается зона датчика с равномерной ПРВ,
ширина которой пропорционально влияет на процесс формирования стертой позиции.
Оценим граничные
показатели такой системы. Если
, то
, следовательно, стирания вообще не формируются. Если
, где
, то
, следовательно, вероятность
появления стираний пропорциональна этой величине. Если принять
, то с вероятностью 0,3 стирание
формируется, а поскольку
, то в системе ожидается пропорциональное снижение
вероятности ложных стираний.
Алгоритм не учитывает степень
близости рабочей точки
к границе принятия решения или к границе интервала стирания.
В свою очередь, это не обеспечивает гибкость решающей схемы. На рис. 3.27
представлены криволинейные поверхности изменение вероятности ложного стирания
как функции
. Заметен не значительный выигрыш для
этого параметра при умеренных значениях ρ и практическое совпадение
характеристик на краях изменения диапазона параметра ρ.
Рис. 3.27. Вероятность появления ложных стираний как
функция
:
1 – традиционный принцип формирования стираний;
2 – формирование стираний с рандомизацией по алгоритму
с жесткой
границей
В ходе исследований не
было замечено особых преимуществ и для других параметров. По это причине
сравнительные данные для других исследуемых параметров приводить не целесообразно.
В качестве доказательств приводится таблица 3.6, в которой по аналогии с первым
методом рандомизации приводятся данные для некоторых контрольных точек
сравниваемых систем формирования ИДС.
В качестве вывода можно
констатировать, что алгоритм с жесткой границей проигрывает первому из
рассмотренных алгоритмов рандомизации.
Табл. 3.6 Данные для критических
точек второго варианта при
Метод формирования
стираний
|
h
|
|
|
|
|
Без использования
процедуры рандомизации
|
0 дБ
|
0,193
|
0,0785
|
0,5644
|
0,0071
|
Использование
второго варианта рандомизации
|
0,1905
|
0,0789
|
0,2303
|
0,0075
|
Без использования
процедуры рандомизации
|
8 дБ
|
0,1068
|
0,0002
|
0,226
|
2,2 10-5
|
Использование
второго варианта рандомизации
|
0,1058
|
0,0002
|
0,5677
|
3,3 10-5
|
Подобный метод применять
в системе мягкого декодирования избыточных кодов не целесообразно из-за
отсутствия видимых преимуществ относительно классического метода формирования
ИДС по кортежу стираний.