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 ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO
9.5. ДЕКОДИРОВАНИЕ ВО ВРЕМЕННОЙ ОБЛАСТИВ § 9.1 было показано, что задача декодирования кодов БЧХ может быть сформулирована как задача спектрального оценивания. Декодер состоит из преобразователя Фурье (вычислителя синдрома), авторегресснонного спектрального анализатора (алгоритма Берлекэмпа Месси) и обратного преобразователя Фурье. Задание декодера такими блоками облегчает его исследование, однако практическая реализация декодера может существенно отличаться от этой схемы. В настоящем параграфе мы покажем, как преобразовать" вычислительный алгоритм, чтобы избежать преобразования потока данных. Это позволит исключить из декодера оба преобразования Фурье. Главная идея такого преобразования основывается на том, что рекурсия в алгоритме Берлекэмпа-Месси линейна но обоим входным многочленам (хотя нелинейна но невязке). Во временной области рекуррентные уравнения имеют свои аналоги, которые можно найти аналитически с помощью преобразования Фурье. Это дает систему уравнений декодирования, связывающих непосредственно поступающие данные, и исправление ошибок производится без преобразований Фурье. Чтобы исключить из вычислений преобразование Фурье, применим это преобразование ко веем величинам, входящим в формулировку теоремы 7.4.1. Преобразование вектора Теорема 9.5.1. Пусть
где Доказательство. Применим преобразование Фурье ко всем входящим в формулировку теоремы векторным величинам. Тогда все рекуррентные уравнения запишутся в виде, указанном в
Рис. 9.6. Временной декодер для двоичного кода БЧХ. формулировке теоремы 7.4.1, за исключением уравнения для невязки
в котором вместо вектора
и алгоритм во временной области формулируется аналогично теореме 7.4.1. Так как в двоичном случае Для недвоичных кодов во временной области нельзя ограничиться вычислением локаторов ошибок; надо вычислить еще величины ошибок. В частотной области величины ошибок можно вычислить с помощью следующих рекуррентных уравнений
Как только многочлен локаторов ошибок вычислен, можно согласно этой рекурсии по известным 21 компонентам вектора Следующая теорема описывает соответствующий этому процесс во временной области. В этом случае вельзя просто воспользоваться преобразованием Фурье, а нужна некоторая перестройка. Теорема 9.5.2. Пусть
является Доказательство. Разобьем шаг рекурсии в частотной области на два шага, начиная с принятого спектра V и покомпонентно преобразуя его в
Так как
Эта эквивалентность и доказывает теорему. На рис. 9.7 изображен временной декодер для нолей характеристики 2. Левая часть блок-схемы соответствует теореме 9.5.1, а правая — теореме 9.5.2. В процессе проведения итераций в левой части формируется преобразование Фурье многочлена локаторов ошибок. При каждой итерации в правой части принятое слово преобразуется таким образом, что одна компонента спектра принятого слова переходит в компоненту спектра вектора ошибок. Таким образом, после выполнения последней итерации принятое слово преобразуется в вектор ошибок. Привлекательность декодера во временной области объясняется двумя причинами. 1. Вычисления проводятся в один этап, а процедура Ченя и рроцедура вычисления синдрома отсутствуют. Это приводит к более экономной конструкции, особенно при аппаратурной кеализации отдельных блоков декодера. 2. Такой декодер при умеренных значениях Рис. 9.7. (см. скан) Временной декодер. использующий прямое преобразование Фурье и общепринятый алгоритм Берлекэмпа-Месси. Независимо от числа исправляемых ошибок работа декодера занимает
|
1 |
Оглавление
|