Пред.
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 5. Декодирование по критерию максимума отношения правдоподобия и коды, оптимальные в смысле ХэммингаПусть система типа М является простой в том смысле, что элементы обобщенной матрицы потерь (IV.2.1) удовлетворяют условию (IV.5.1) и, естественно, см. (IV.2.3) и (III.5.2), (IV.5.2)
В простых системах типа М средний риск численно совпадает со средней вероятностью неправильного опознания сообщения: (IV.5.3) Согласно теореме IV.I это выражение достигает минимума, если решение принимается всякий раз, когда полученный сигнал таков, что (IV.5.4) Таким образом, вероятность минимальна, если каждое из подмножеств содержит все сигналы , вероятность реализации которых при передаче сообщения (сигнала ) больше, чем при передаче любого другого сообщения, что и доказывает следующее утверждение. Теорема IV.2. В простых системах типа М при любом фиксированном способе кодирования процесс оптимизации процедуры декодирования сводится к разбиению множества на М подмножеств по критерию максимума отношения правдоподобия. В простых системах типа М с симметричными каналами без памяти (IV.5.5) а отношение правдоподобия приводится к виду (IV.5.6) В реальных ситуациях , поэтому неравенство (IV.5.6) выполняется лишь тогда, когда . Теорема IV.3. В простых системах типа М с симметричными каналами без памяти при любой фиксированной процедуре кодирования вероятность (IV.5.3) минимальна, если декодирование проводится по критерию минимума числа несовпадающих позиций, т. е. если решение (передано сообщение ) принимается всякий раз, когда принятая комбинация отличается от в числе позиций , меньшем, чем от любой другой кодовой комбинации: (IV.5.7) или, что то же самое, (IV.5.8) Заметим, что если комбинация отличается в одинаковом числе позиций от кодовых комбинаций и с равным успехом может быть принято как решение , так и решение . Попытаемся установить, каким образом следует осуществить процедуру кодирования, чтобы она оказалась оптимальной или хотя бы близкой к таковой. Комбинации любого кода и (сложные сигналы и подмножества ) отличаются между собой в определенном числе позиций Наименьшее из них d называют кодовым расстоянием Хэмминга. Из теоремы IV.3 непосредственно вытекает: каждое подмножество помимо кодовой комбинации содержит по крайней мере все комбинации, отличающиеся от нее в одной, двух и т. д. позициях: (IV.5.9) где знак [ ] означает целую часть . Другими словами, при оптимальном декодировании правильное решение принимается по крайней мере тогда, когда после демодуляции сложного сигнала окажется, что (или менее) его элементарных сигналов были опознаны неправильно. В этом случае говорят, что выбранный код корректирует все ошибки кратностью Д и менее. На основании сказанного можно сформулировать следующую теорему. Теорема IV.4. Для того чтобы код корректировал все ошибки кратности и менее, необходимо и достаточно, чтобы кодовое расстояние Хэмминга: (IV.5.10) Вероятность того, что при передаче сообщения будет принято правильное решение, определяется неравенством (IV.5.11) Правая часть (IV.5.11) - это лишь оценка снизу вероятности так как при оптимальном декодировании исправляется часть ошибок кратности, большей, чем (подмножество содержит ряд комбинаций, которые отличаются от в числе позиций, большем чем ). Задача минимизации средней вероятности неправильного декодирования тождественна задаче максимизации вероятности но, как следует из соотношения (IV.5.11), последняя во всяком случае будет тем больше, чем больше . Теорема IV.5. В простых системах типа М с симметричными каналами без памяти и оптимальной процедурой декодирования коды, оптимальные в смысле максимума , минимизируют верхнюю границу средней вероятности неправильного декодирования . Величина тем больше, чем больше (IV.5.11), поэтому задача поиска кодов, максимизирующих верхнюю границу, сводится к поиску кодов, оптимальных в смысле Хэмминга (обладающих максимальным кодовым расстоянием d). При этом среди кодов с одним и тем же могут оказаться коды, применение которых с точки зрения минимизации вероятности (а не верхней ее границы) окажется предпочтительнее. Более того, существуют коды с одним и тем же , но разными такие, что код с меньшим обеспечивает вероятность , меньшую, чем код с большим d [56].
|
1 |
Оглавление
|