Взвешенные коды с перестановками — новый класс кодов с суммированием для технической диагностики дискретных систем

• Published in: Электронное моделирование
• Date: 2018
• Main Authors: Сапожников, В.В., Сапожников, Вл.В., Ефанов Д.В.
• Format: Article
• Language: Russian
• Published: Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України 2018
• Subjects: Вычислительные процессы и системы
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/133527
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Взвешенные коды с перестановками — новый класс кодов с суммированием для технической диагностики дискретных систем / В.В. Сапожников, Вл.В. Сапожников, Д.В. Ефанов // Электронное моделирование. — 2018. — Т. 40, № 2. — С. 43-70. — Бібліогр.: 38 назв. — рос.

Описан способ построения кода с суммированием, эффективно обнаруживающего ошибки в области малой кратности. Способ основан на взвешивании переходов между разрядами, занимающими соседние позиции в информационных векторах, весовыми коэффициентами из натурального ряда чисел, последующем вычислении модифицированного веса информационного вектора, а также на применении серии специальных перестановок итоговых весов между информационными векторами. Описано спосіб побудови коду з підсумовуванням, який ефективно виявляє помилки в області малої кратності. Спосіб базовано на зважуванні переходів між розрядами, займаючими сусідні позиції в інформаційних векторах, ваговими коефіцієнтами з натурального ряду чисел, подальшому обчисленні модифікованої ваги информаційного вектора, а також на застосуванні серії спеціальних перестановок підсумкових вагів між інформаційними векторами. A method for formation of a code with summation that effectively detects errors of small multiplicity is described. The method is based on weighting the transitions between the bits occupying neighboring positions in data vectors, the weight coefficients from the natural number of numbers, the subsequent calculation of the modified weight of the data vector, and also by applying a series of special permutations of the resulting weights between the data vectors.