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 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 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
4.5. Алгоритмы перестановочного декодированияОсновной метод выбора нескольких информационных множеств, использования каждого из них для порождения кодового слова и выбора кодового слова, ближайшего к принятой последовательности, уже обсуждался в гл. 3. Наибольшее развитие этот метод получил в работах группы Лаборатории реактивных двигателей (ЛРД) [27, 31]. Все предложенные варианты метода перестановочного декодирования требуют предварительного упорядочения принятых символов по их достоверности. Все эти схемы являются более или менее интуитивными, с очень косвенными теоретическими обоснованиями выбора различных параметров. Поэтому для изложения этих методов здесь выбран исторический подход. Обсуждаемые алгоритмы разделены на три группы: с использованием только информационных множеств, типа алгоритма Омуры и частичного синдромного декодирования. 4.5.1. Алгоритмы с использованием только информационных множествВо всех этих алгоритмах применено основное правило декодирования с помощью информационных множеств. Их отличие состоит в способе выбора информационных множеств. В простейшем случае образуется одно информационное множество, состоящее из Баумерт и Мак-Элис [27] из ЛРД этим методом декодировали квадратично-вычетные коды с параметрами (48,24) и (80,40). При декодировании совпадающим результатам. В первом случае В работах [27, 31] приведены результаты попыток использовать этот метод для декодирования Характеристики, полученные этим методом, существенно лучше предыдущих, однако не достигают уровня характеристик декодера максимального правдоподобия. Развитие описанного метода [27, 31] привело к алгоритму, согласно которому производится еще более тонкое подразделение кодового слова. В результате собраны достаточные статистические данные о распределении ошибок как функции номера символа в списке символов, упорядоченных по надежности. Затем предложено выбирать информационные множества случайно таким образом, чтобы частота нулей приближенно согласовывалась с энтропией (т. е.
Рис. 4.12. Весовые функции для малой вероятности ошибки символ должен включаться в проверочное множество очень редко. Весовые функции, приведенные в работах [27, 31], показаны на рис. 4.12. Энтропия была нормирована так, чтобы первые 30 (приблизительно) символов входили во все информационные множества. Поскольку вероятность возникновения одной или нескольких ошибок весьма мала, такой выбор почти не оказывал влияния на общие характеристики системы. Чтобы каждое информационное множество состояло из 64 элементов, оказалось необходимым несколько отойти от чисто случайного выбора. Баумерт обнаружил, что если порождать информационные множества таким способом, то для достижения характеристик, близких к получаемым при декодировании максимального правдоподобия, требуется примерна 1000 информационных множеств. В дальнейшем Гринбергер исследовал некоторые другие весовые функции (см. рис. 4.12), обнаружив, что, хотя функция Баумерта — одна из лучших, алгоритм не особенно чувствителен к точному виду весовой функции. Гринбергер исследовал также различные способы порождения информационных множеств и заметил, что, расположив множества так, чтобы каждое отличалось от предыдущего небольшим числом элементов, объем необходимых вычислений можно минимизировать. Однако для порождения 1000 различных проверочных матриц по-прежнему требуется достаточно много вычислений, так что описанный метод применим лишь в случае сравнительно низких скоростей передачи.
|
1 |
Оглавление
|