Обнаружение ошибок кодом на основе преобразования Крестенсона над полем GF(4)

Характеристика особенностей спектрального кодирования на основе преобразования Крестенсона. Оценка эффективности кодирования, когда число ошибок в кодовом слове больше числа гарантированно обнаруживаемых ошибок. Декодирование с обнаружением ошибок.

Рубрика Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 30.10.2018
Размер файла 98,6 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Обнаружение ошибок кодом на основе преобразования Крестенсона над полем GF(4)

В.А. Вершинин

Рыбинский государственный авиационный технический университет

им. П. А. Соловьева

Аннотация

В статье рассматривается спектральное кодирование на основе преобразования Крестенсона над полем GF(4). Цель кодирования - обнаружение ошибок. Произведена оценка эффективности кодирования, когда число ошибок в кодовом слове больше числа гарантированно обнаруживаемых ошибок.

Ключевые слова: спектральное кодирование, обнаружение ошибок, преобразование Крестенсона.

Abstract

The article discusses the spectral encoding based conversion of Christenson over the field GF(4). The purpose of the encoding is error detection. The effectiveness of encoding is evaluated in the case when the number of errors in code word larger than the number of guaranteed detectable errors. Simulation of the decoding process showed that the highest value of the probability of undetected error is obtained when the number of errors in the code word equal to the code distance. This probability is used in the article to estimate from above the probability of undetected error. Ifthe number of errors in the code word is greater than or equal to the code distance, the increase of the length of the code words under the condition of constant value of the code distance gives the opportunity to obtain an acceptable value of probability of undetected error.

Key words: spectral encoding, error detection, transformation of Christenson.

Рассмотрим спектральное кодирование на основе преобразования Крестенсона над полем GF(4) [1]. Элементы поля обозначим 0, 1, 2, 3. Сложение и умножение над полем GF(4) определим следующим образом:

+ 0 1 2 3 * 0 1 2 3

0 0 1 2 3 0 0 0 0 0

1 1 0 3 2 1 0 1 2 3

2 2 3 0 1 2 0 2 3 1

3 3 2 1 0 3 0 3 1 2

Ядро преобразования над полем GF(4) представляется в виде матрицы:

.

Преобразование порядка , где определяется как тензорная степень ядра: . Обратное преобразование задается матрицей обратной по отношению к . Например,

,

.

В составе матрицы Крестенсона [2] (как прямой, так и обратной) имеется m особых строк (столбцов) с номерами , поэлементным произведением которых можно получить любую другую строку (столбец). Для получения строки с заданным номером (за исключением нулевой) необходимо в качестве сомножителей взять особые строки, сумма номеров которых равна заданному (каждая особая строка входит в произведение не более двух раз). Здесь и далее предполагается, что нумерация элементов начинается с нуля. Условимся для удобства последующего изложения называть элементы некоторого вектора с номерами особых строк элементами типа 1, элементы с номерами, получающимися сложением номеров двух особых строк, - элементами типа 2, элементы с номерами, которые можно получить сложением номеров трёх особых строк, - элементами типа 3 и так далее. Элемент с нулевым номером будем считать элементом типа 0.

2. Кодирование

Пусть блоку элементов сообщения длиной k соответствует вектор , элементы которого могут принимать значения 0, 1, 2, 3. Образуем вектор , kэлементов которого равны элементам вектора a и называются информационными, а остальные являются нулевыми и называются проверочными. Какие элементы являются проверочными, определяется параметром s, который называется порядком кода и может принимать значения . В кодах на основе преобразования Крестенсона

,

где - количество элементов типа i.

В качестве проверочных в векторе b для выбирается нулевой элемент, для выбирается нулевой элемент и элементы типа 1, для к указанным выше проверочным элементам добавляются элементы типа 2 и т.д.

Поставим в соответствие кодовому слову длиной n кодовый вектор . Формирование этого вектора осуществляется с помощью обратного преобразования Крестенсона:

. (1)

Код, определенный таким образом имеет кодовое расстояние

В таблице 1 приведены основные характеристики рассматриваемых кодов при определенных значениях n.

Таблица 1

n

k при

d=2

d=3

d=6

d=9

d=18

d=27

d=54

d=81

d=162

d=243

27

26

23

17

10

4

1

-

-

-

-

81

80

76

66

53

28

15

5

1

-

-

243

242

237

222

192

147

96

51

21

6

1

3. Декодирование с обнаружением ошибок

Пусть кодовому слову на входе декодера соответствует вектор

, (2)

где e - вектор ошибок. Этот вектор связан с наличием помех в канале связи. Если в результате действия помех искажаются элементы кодового слова, то соответствующие элементы вектора ошибок принимают значение 1, 2 или 3. Неискаженным элементам кодового слова соответствуют нулевые элементы вектора ошибок. В декодере осуществляется прямое преобразование Крестенсона вектора c', в результате получается вектор . Учитывая (1) и (2),

. (3)

Очевидно, что при отсутствии ошибок и . Обнаружение ошибок в кодовом слове осуществляется путем контроля значений проверочных элементов вектора b'. Если хотя бы один из проверочных элементов не равен нулю, то это соответствует обнаружению ошибок. Гарантировано обнаруживаются ошибки, если их количество в кодовом слове не превышает . Если число ошибок больше , то ошибки могут быть не обнаружены с определенной вероятностью. Оценка этой вероятности является целью данной статьи.

4. Вероятность необнаруженной ошибки

Будем оценивать вероятность необнаруженной ошибки при фиксированном числе r ненулевых элементов вектора ошибок. При этом предполагаем, что все возможные варианты размещения ненулевых элементов равновероятны и каждый из этих элементов с равной вероятностью принимает значение 1, 2, 3. Очевидно, что вероятность необнаруженной ошибки равна нулю при .

Моделирование процесса декодирования показало, что наибольшее значение вероятности необнаруженной ошибки получается при . Именно эту вероятность P будем использовать для оценки сверху вероятности необнаруженной ошибки при фиксированном значении r.

Образуем матрицу g, состоящую из столбцов матрицы с номерами проверочных элементов. Таким образом, матрица g имеет n строк и столбцов. Любые строки матрицы g, соответствующие ненулевым элементам вектора e, являются линейно независимыми. Тогда при произведение и такие ошибки всегда обнаруживаются. При , для определенных размещений ненулевых элементов вектора e и определенных значений этих элементов возможно , что соответствует необнаруженным ошибкам. крестенсон спектральный кодирование

Пусть u - число линейно независимых строк матрицы g, соответствующих ненулевым элементам вектора e, значение u может быть , либо d. Очевидно, что вероятность размещения , при котором возможно равна вероятности значения . Вероятность ненулевых значений элементов вектора e при условии , для которых равна . Выражение для получено из следующих соображений. Число возможных комбинаций ненулевых значений элементов вектора e равно , из них 3 (при условии ) приводят к .

. (4)

Вероятность определяется путем проведения N испытаний при различных размещениях d ненулевых элементов в векторе ошибок с использованием пакета Matlab. При каждом испытании определяется ранг матрицы, которая получается из матрицы g путем исключения из нее строк, соответствующих нулевым элементам вектора e. При этом определяется число испытаний с рангом, равным . Число всех возможных размещений d ненулевых элементов в векторе ошибок размерностью n равно . Здесь - биномиальный коэффициент. При проведении испытаний для всех возможных размещений () получается точное значение . При случайно формируемых размещениях с помощью функции binofit(N1,N) пакета Matlab получаем точечную оценку значения, нижнюю и верхнюю границу оценки с доверительной вероятностью 0.95.

Далее на основании (4) можно определить P, , , , причем при определении точечной оценки значения P, нижней и верхней границы оценки в (4) вместо используется , и соответственно.

Результаты, полученные указанным путем, для кодов (27,17), (81,66), (243,222) на основе преобразования Крестенсона помещены в таблице 2. Все эти коды имеют .

Таблица 2

Код (n,k)

(27,17)

(81,66)

(243,222)

Характер испытаний

Все возможные размещения,

Случайные размещения,

Случайные размещения,

198

195

6

-

-

-

,

-

,

,

P

-

-

-

,

-

,

,

Если число ошибок в кодовом слове больше , то с ростом длины кодового слова n и постоянном значении d вероятность необнаруженной ошибки уменьшается и при достаточно большом n можно получить приемлемое значение этой вероятности.

С увеличением n при постоянном значении d увеличивается скорость кода , что также является положительным фактом.

Литература

1. Муттер В.М. Основы помехоустойчивой телепередачи информации.- Л.: Энергоатомиздат, 1990.- 288 с.

2. Передача дискретных сообщений/ Вершинин В.А. Рыбинская государственная авиационная технологическая академия им. П.А. Соловьева. Рыбинск, 2002.- 82 с.- Деп. в ВИНИТИ 17.12.2002 г., № 2196-В2002.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Декодирование циклического кода с обнаружением ошибок. Способы декодирования с исправлением ошибок и схемная реализация декодирующих устройств. Коды Рида-Соломона являются недвоичными циклическими кодами. Синдром образцов ошибок с ненулевым коэффициентом.

    реферат [175,0 K], добавлен 11.02.2009

  • Параметры устройства защиты от ошибок на основе системы с обратной связью. Разработка варианта оптимизации УЗО по критерию сложности, обеспечивающего передачу информации в системе документальной электросвязи по дискретному каналу с заданным качеством.

    курсовая работа [341,4 K], добавлен 26.11.2011

  • Устройство защиты от ошибок на основе системы с обратной связью. Выбор корректирующего кода в системе с РОС. Временные диаграммы работы системы. Расчет вероятностей выпадения, вставок и стираний. Проектирование структурных схем кодера и декодера.

    курсовая работа [813,6 K], добавлен 12.01.2013

  • Расчет параметров преобразования непрерывных сообщений при их кодировании, определение ошибок и выбор соотношения между ними. Расчет характеристик системы передачи информации. Методы помехоустойчивого кодирования сообщений. Временные диаграммы процессов.

    курсовая работа [145,8 K], добавлен 07.07.2009

  • Методика контроля коэффициента ошибок. Эксплуатационная норма качества на цифровые тракты и каналы. 15-минутные и 24-часовые пороги уровня качества. Виды повреждений кабельных линий, краткая характеристика методов их обнаружения. Метод бегущей волны.

    контрольная работа [373,8 K], добавлен 20.01.2013

  • Представление информационной части кодовой комбинации виде полинома. Разрешенные кодовые комбинации циклического кода. Обнаружение ошибок при циклическом кодировании. Основные функциональные узлы кодирующих устройств. Выполнение операций декодирования.

    лабораторная работа [511,6 K], добавлен 15.12.2013

  • Повышение верности передачи информации, ввод дополнительной избыточности. Статистика ошибок. Основные определения и понятия теории кодирования. Способность кода исправлять ошибки. Классификация помехоустойчивых кодов. Код Хемминга, циклические коды.

    реферат [66,4 K], добавлен 01.11.2011

  • Параметры ошибок и методы их измерений по G.821. Схема измерений параметров каналов ЦСП типа "точка-точка". Основные принципы методологии измерений по G.826. Методика индикационных измерений. Измерение параметров кодовых ошибок, их связь с битовыми.

    реферат [405,0 K], добавлен 12.11.2010

  • Методы декодирования, используемые при избыточном кодировании. Правило декодирования с обнаружением ошибок. Обнаруживающая способность кода. Показатели эффективности помехоустойчивого кода. Передача сообщений по двоичному симметричному каналу без памяти.

    курсовая работа [155,6 K], добавлен 20.11.2012

  • Цифровые методы передачи информации. Цели кодирования сообщений. Классификация двоичных кодов. Принципы обнаружения и исправления ошибок кодами. Блок хранения данных на микросхемах К555ИР8. Принципиальная электрическая схема блока хранения данных.

    реферат [616,0 K], добавлен 08.04.2013

  • Применение кодирования с исправлением ошибок для восстановления данных, потерянных при их передаче и хранения. Использование кодов Рида-Соломона с недвоичными символами. Деление полиномов как важный момент при кодировании и декодировании кодов компьютера.

    реферат [43,4 K], добавлен 25.02.2014

  • Сущность кода Хэмминга. Схемы кодирующего устройства на четыре информационных разряда и декодера. Определение числа проверочных разрядов. Построение корректирующего кода Хэмминга с исправлением одиночной ошибки при десяти информационных разрядах.

    курсовая работа [1,1 M], добавлен 10.01.2013

  • Быстрое преобразование Фурье и особенности его применения в OFDM для формирования сигнала с множеством ортогональных несущих частот. Функции Виленкина-Крестенсона. Спектральный анализ в базисе ВКФ. Выигрыш в объеме вычислений, расчет его значений.

    отчет по практике [863,8 K], добавлен 24.01.2012

  • Метод обработки сигналов, предназначенный для увеличения надежности передачи по цифровым каналам. Кодирование с исправлением ошибок. Двоичный канал связи. Появление фиксированной одиночной ошибки. Поиск при декодировании. Параметры помехоустойчивых кодов.

    реферат [44,0 K], добавлен 11.02.2009

  • Коды обнаружения или обнаружения и исправления ошибок в вычислительных машинах. Способы представления различных информационных комбинаций двоичным кодом. Предназначение преобразователей кодов. Определение максимальной потребляемой мощности схемы.

    курсовая работа [538,0 K], добавлен 01.07.2013

  • Фильтрация ошибок измерений при оценивании линейного преобразования полезного сигнала. Физическая природа помех, уменьшение степени их влияния на работу информационно-измерительных систем. Статистическая обработка измерений, метод наименьших квадратов.

    дипломная работа [1,4 M], добавлен 18.05.2012

  • Сущность циклических кодов, их использование в ЭВМ при последовательной передаче данных. Сложение двоичных многочленов. Принцип построения и корректирующие возможности циклических кодов. Список образующих полиномов. Обнаружение и исправление пачек ошибок.

    доклад [51,6 K], добавлен 19.10.2014

  • Понятие, сущность и особенности линейных групповых кодов. Основные параметры кодов. Формы контроля ошибок: обнаружение и стратегия исправление. Анализ понятия “мощность кода”. Помехоустойчивое кодирование в радиотехнических системах передачи информации.

    реферат [79,1 K], добавлен 10.12.2008

  • Принцип работы формирователя остатка по модулю 3. Обнаружение одиночных и часть двойных ошибок, при которых правильный и ошибочный результат имеют несовпадающие остатки от деления на 3. Выбор и обоснование элементов схемы электрической принципиальной.

    контрольная работа [344,7 K], добавлен 17.06.2013

  • Методы кодирования и декодирования циклических кодов, метод кодирования и декодирования сверточных кодов, формирование проверочных разрядов. Изучение обнаруживающей и исправляющей способности циклических кодов, исследование метода коммутации.

    лабораторная работа [709,6 K], добавлен 26.08.2010

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.