Оценка вероятности ошибки на бит по результатам декодирования кодовых слов

Анализ способа оценки вероятности ошибки на бит в канале связи на основе анализа результатов декодирования кодовых слов линейных блоковых кодов. Характеристика возможности их использования для систем передачи данных на примере расширенного кода Голея.

Рубрика Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 06.11.2018
Размер файла 89,6 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/

ОАО «Российский институт мощного радиостроения, Санкт-Петербург

ОЦЕНКА ВЕРОЯТНОСТИ ОШИБКИ НА БИТ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ДЕКОДИРОВАНИЯ КОДОВЫХ СЛОВ

В. В. Егоров, М. С. Смаль

При передаче данных по нестационарному радиоканалу связи неизбежны ошибки в принимаемых символах сообщений. Поэтому для безошибочной передачи или уменьшения их количества до допустимого значения используют помехоустойчивое кодирование. При этом, чаще всего на приемной стороне известна схема, с помощью которой было закодировано исходное сообщение. Корректирующая способность помехоустойчивого кода определяется его избыточностью. Очевидно, что в нестационарных радиоканалах априорно невозможно задать оптимальные параметры кода, обеспечивающие максимальную кодовую скорость при заданной достоверности. Поэтому получили широкое распространение адаптивные системы передачи данных, в которых параметры кода изменяются в зависимости от состояния канала связи. Исходными данными для целенаправленного изменения параметров кода является вероятность ошибки на бит. бит связь декодирование данный

В большинстве существующих на сегодняшний день систем передачи данных оценка вероятности ошибки на бит осуществляется путём периодической посылки тестовой последовательности, известной на приёмной стороне, и подсчете количества искаженных бит. Очевидным недостатком такого подхода является необходимость прерывания информационного потока, что приводит к значительному снижению информационной скорости.

Поэтому актуальной для таких систем является задача разработки методов оценки вероятности ошибки на бит непосредственно по результатам декодирования кодовых слов. При этом, воспользоваться прямым подсчётом количества обнаруженных кодом ошибок не удаётся, так как количество обнаруженных ошибок в неверно декодированных кодом словах будет больше, чем вычислено в результате синдромного декодирования. Полученная таким образом оценка является заведомо заниженной, что приводит к выбору параметров кода, который может не обеспечить требуемую достоверность.

Будем считать, что применяется линейный блоковый код с параметрамии для его декодирования используется алгоритм вычисления синдрома, указывающего позиции и количество обнаруженных кодом ошибок. Тогда вероятность события, когда при декодировании принятого кодового слова длинойсиндром обнаружитошибок, определяется выражением:

гдеколичество кодовых слов веса,вероятность ошибки на бит,подсчитанное количество произошедших указанных событий.

Данное выражение получено из следующих соображений. Рассмотрим вероятность события, состоящего в том, что при декодировании принятого кодового слова длинойкод обнаружит одну ошибку. Данное событие произойдет, если в слове произошла действительно 1 ошибка, либо принятое слово находится на расстоянии 1 по Хэммингу от любого другого разрешенного слова. Если принятое слово находится на расстоянии 1 от ложного слова (расстояние между ложным и истинным словом при этом равно), то это значит, что в принятом слове может быть либо,либоошибка. Аналогичные выводы можно сделать и для случаев, когда произошло более 1 ошибки.

В общем случае данные вероятности не составляют полную группу событий, поскольку часть принятых кодовых слов могут находиться вне сферы Хэмминга. Поэтому данные зависимости являются справедливыми при выполнении следующего условия:

Будем считать, что количество принятых кодовых словдостаточно велико. В этом случае имеется возможность определить частости таких событий, которые будут являться несмещёнными оценками соответствующих вероятностей. Таким образом, удаётся установить аналитическую связь между искомой вероятностью ошибки на бит и доступной для измерения оценки вероятности соответствующих событий.

Для примера рассмотрим расширенный код Голея (24,12,8), широко используемый как внутренний код каскадных кодовых конструкций.

Порождающий полином данного кода имеет следующий вид[1]:

Код обладает следующим спектром, отличные от нуля компоненты которого приведены в таблице 1.

Таблица1. Распределение весов кодовых слов кода Голея (24,12,8)

Вес слова

0

8

12

16

24

Число слов

1

759

2576

759

1

В этом случае вероятности событий, когда при декодировании принятого кодового слова длиной 24, код обнаружит 0, 1, 2 или 3 ошибки, если вероятность ошибки в канале связи равна,определяются выражениями:

При этом, выражение дляимеет другой вид, так какне удовлетворяет условию (2). В этом случае в данном выражении возникает множитель, который объясняется особенностью структуры расширенного кода Голея, заключающейся в том, что от любого стертого символа на расстоянии 4 находятся 6 разрешённых кодовых слов:

Данные вероятности составляют полную группу событий, т.е. выполняются равенства:

Рисунок1. Зависимости вероятностей обнаружения кодом ошибок от вероятности ошибки на бит в канале связи.

На рисунке 1 изображены зависимости соответствующих вероятностейот вероятности ошибки на бит в канале связи, из которого видно, что в интересующей области, когда вероятность ошибки на бит менее 0,2, указанные вероятности значительно меняются. Таким образом, приняв кодовый блок изкодовых слов, в которых могут содержаться ошибки, после операции декодирования можно вычислить необходимые значенияи соответствующие частости и составить систему нелинейных уравнений, в которой единственной неизвестной величиной будет являться искомая вероятность ошибки на битв канале связи. При этом, абсолютно неважно, правильно ли произошло декодирование, т.е. в словах может быть более 4 ошибок и после декодирования решение может быть вынесено в пользу неверного информационного слова.

Для решения полученной системы нелинейных уравнений можно использовать подход, который состоит в том, чтобы найти решение каждого уравнения, а затем их совместно обработать. Стоит отметить, что данная система уравнений является переопределенной. Однако при этом необходимо учитывать следующую особенность данной системы. В правой части данной системы уравнений находятся частости событий, которые могут принимать случайные значения. Если в кодовом блоке, содержащемкодовых слов, вычисленная частостьоказалась больше максимально возможной, соответствующей, то полученное уравнение для данной частости не будет иметь решения. Тогда, если искать решения в каждом уравнении отдельно, то перед тем как начинать поиск, нужно отбросить уравнения, не имеющие решения. Получив решения, их необходимо совместно обработать и найти конечную оценку вероятности ошибки на бит. Таким образом, суть данного подхода состоит в том, что искомая оценка является решением данной системы уравнений.

Второй подход, который можно применить, является вероятностным. Суть подхода состоит в том, что в каждом конкретном опыте для заданной вероятности ошибки на бит может быть получен вектор частостей, являющийся оценкой вектора соответствующих вероятностей. В этом случае можно применить методы, которые используются для определения меры близости плотностей или функций распределения. Тогда искомая оценка вероятности ошибки на бит выбирается из условия минимума расстояния между эмпирическим и теоретическим распределениями, широко используемого в задачах математической статистики [2].

Таким образом, используя данный способ, можно оценить текущее значение вероятности ошибки на бит вне зависимости от количества ошибок и факта декодирования кодовых слов, а также не прерывая поток полезной информации. При этом, использование тестовых сигналов или введение дополнительной избыточности для этого не требуется, что позволяет максимально эффективно использовать время передачи и повысить информационную скорость. Получение оценки возможно непрерывным скользящим окном, размер которого выбирается из конкретных условий использования.

Литература

1.Морелос-сарагоса Р. Искусство помехоустойчивого кодирования. Методы, алгоритмы, применение. -- М. : Техносфера, 2005.

2.Кокс Д., Хинкли Д. Теориетическая статистика. -- М. : Мир, 1978.

Аннотация

Рассмотрен способ оценки вероятности ошибки на бит в канале связи на основе анализа результатов декодирования кодовых слов линейных блоковых кодов, показана возможность их использования для систем передачи данных на примере расширенного кода Голея (24,12,8).

Ключевые слова:вероятность ошибки на бит, канал связи,помехоустойчивое кодирование,передача данных.

Method of bit error probability estimation via decoder results analysis for linear block codes is reviewed in the article. Possibility of its application for data communications by the example of Golay code(24,12,8)is shown.

Key words:bit error probability, communication channel, error correction code, data communications.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Количество поверочных элементов. Выбор образующего полинома. Построение матрицы синдромов для однократной ошибки. Схема кодера циклического кода. Оценка вероятности обнаруживаемой ошибки на выходе системы передачи. Алгоритм построения дешифратора.

    контрольная работа [3,6 M], добавлен 03.12.2010

  • Принципы формирования линейных кодов цифровых систем передачи. Характеристика абсолютного и относительного биимпульсного кода, а также кода CMI. Выбор конкретного помехоустойчивого кода, скорость его декодирования и сложность технической реализации.

    лабораторная работа [37,4 K], добавлен 21.12.2010

  • Составление схемы системы связи для заданного вида модуляции и способа приема. Описание преобразования сигнала. Разработка схемы демодулятора и алгоритма его работы. Вычисление вероятности неверного декодирования, пропускной способности канала связи.

    курсовая работа [502,6 K], добавлен 27.11.2015

  • Методы помехоустойчивого кодирования и декодирования информации с помощью линейных групповых кодов. Принципы построения и функционирования кодирующих и декодирующих устройств этих кодов. Способы их декодирования с учетом помех различной кратности.

    лабораторная работа [39,2 K], добавлен 26.09.2012

  • Пути и методы повышения эффективности использования каналов передачи данных (повышение вероятностно-временных характеристик декодирования). Помехоустойчивое кодирование информации. Задание циклических кодов. Мажоритарное декодирование циклических кодов.

    дипломная работа [244,9 K], добавлен 24.02.2010

  • Структурная схема и модель устройства передачи данных. Моделирование датчика температуры, АЦП И ЦАП в Matlab и OrCAD. Модель кода с удвоением. Расчет кодовых комбинаций и пример исправления ошибки. Программирование ПЛИС для циклического кодирования.

    курсовая работа [690,4 K], добавлен 28.10.2011

  • Длина циклического кода. Свойство кодовых слов циклического кода - это их делимость без остатка на некоторый многочлен g(x), называемый порождающим. Декодирование циклических кодов. Синдромный многочлен, используемый при декодировании циклического кода.

    реферат [195,1 K], добавлен 11.02.2009

  • Распределение ошибки передачи сообщения по источникам искажения. Выбор частоты дискретизации. Расчет числа разрядов квантования, длительности импульсов двоичного кода, ширины спектра сигнала, допустимой вероятности ошибки, вызванной действием помех.

    курсовая работа [398,5 K], добавлен 06.01.2015

  • Представление и классификация кодов, построение кода с заданной коррекцией. Характеристика корректирующих кодов (код Хемминга, код БЧХ). Разработка схемотехнической реализации кодера и декодера. Выбор способа представления информации в канале передачи.

    курсовая работа [131,1 K], добавлен 02.01.2011

  • Анализ условий передачи сигнала. Расчет спектральных, энергетических характеристик сигнала, мощности модулированного сигнала. Согласование источника информации с каналом связи. Определение вероятности ошибки приемника в канале с аддитивным "белым шумом".

    курсовая работа [934,6 K], добавлен 07.02.2013

  • Зависимость помехоустойчивости от вида модуляции. Схема цифрового канала передачи непрерывных сообщений. Сигналы и их спектры при амплитудной модуляции. Предельные возможности систем передачи информации. Структурная схема связи и её энергетический баланс.

    контрольная работа [1,2 M], добавлен 12.02.2013

  • 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

  • Формирование кодовых комбинации по биномиальному помехоустойчивому коду. Подсчет среднего времени передачи информации по каналу связи. Минимизация синтезированного кодового отображения методом двойного отображения по вероятности необнаружения ошибок.

    курсовая работа [552,1 K], добавлен 30.05.2013

  • Временные функции сигналов, расчёт спектра. Определение интервала дискретизации и разрядности кода. Расчет мощности модулированного сигнала. Согласование источника информации с каналом связи. Расчет вероятности ошибки в канале с аддитивным белым шумом.

    курсовая работа [1020,8 K], добавлен 07.02.2013

  • Назначение и характеристики широкополосных систем связи. Основы применения шумоподобных сигналов. Системы псевдослучайных последовательностей. Структурные схемы генераторов линейных кодовых последовательностей. Генерирование кодов с высокой скоростью.

    курсовая работа [465,4 K], добавлен 04.05.2015

  • Структура канала связи. Расчет спектральных характеристик модулированного сигнала, ширины спектра, интервала дискретизации сигнала и разрядности кода, функции автокорреляции, энергетического спектра, вероятности ошибки в канале с аддитивным белым шумом.

    курсовая работа [1,7 M], добавлен 07.02.2013

  • Определение интервалов дискретизации и квантования сигнала. Исследование характеристик кодового и модулированного сигнала. Согласование источника информации с каналом связи. Расчёт разрядности кода, вероятности ошибки в канале с аддитивным белым шумом.

    курсовая работа [917,1 K], добавлен 07.02.2013

  • Выбор метода модуляции, разработка схемы модулятора и демодулятора для передачи данных, расчет вероятности ошибки на символ. Метод синхронизации, схема синхронизатора. Коррекция фазо-частотной характеристики канала. Система кодирования циклического кода.

    контрольная работа [294,2 K], добавлен 12.12.2012

  • Структурная схема устройства передачи данных и команд. Принцип действия датчика температуры. Преобразование сигналов, поступающих с четырех каналов. Модель устройства передачи данных. Построение кода с удвоением. Формирование кодовых комбинаций.

    курсовая работа [322,1 K], добавлен 28.01.2015

  • 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

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.