Метод параметрической адаптации турбокодов в условиях неопределенности
В статье описан метод параметрической адаптации в условиях неопределенности. Метод основан на адаптивном выборе параметров S-случайного перемежителя в зависимости от значений нормализированного количества изменений знака апостериорно-априорных логарифмических отношений функций правдоподобности (ЛОФП...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Математичні машини і системи |
|---|---|
| Дата: | 2018 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
2018
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/150643 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Метод параметрической адаптации турбокодов в условиях неопределенности / В.М. Василенко // Математичні машини і системи. — 2018. — № 3. — С. 76-88. — Бібліогр.: 9 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1860044889397395456 |
|---|---|
| author | Василенко, В.М. |
| author_facet | Василенко, В.М. |
| citation_txt | Метод параметрической адаптации турбокодов в условиях неопределенности / В.М. Василенко // Математичні машини і системи. — 2018. — № 3. — С. 76-88. — Бібліогр.: 9 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Математичні машини і системи |
| description | В статье описан метод параметрической адаптации в условиях неопределенности. Метод основан на адаптивном выборе параметров S-случайного перемежителя в зависимости от значений нормализированного количества изменений знака апостериорно-априорных логарифмических отношений функций правдоподобности (ЛОФП) про переданные биты данных декодера турбокода, а также на повторной передаче битов данных, которые определились как ошибочные, с использованием дополнительной информации о ЛОФП для этих битов при вычислении результирующих функций правдоподобия декодером турбокода. Применение метода позволит повысить надежность передачи информации в условиях повышенного уровня шума в канале передачи данных и увеличить скорость передачи данных за счет включения только тех битов данных, которые определились как ошибочные.
У статті описаний метод параметричної адаптації турбокодів в умовах невизначеності. Метод заснований на адаптивному виборі параметрів S-випадкового перемежувача в залежності від значень нормалізованої кількості змін знака апостеріорно-апріорного логарифмічного відношення функції правдоподібності (ЛВФП) про передані біти даних декодера турбокоду, а також на повторній передачі бітів даних, які визначилися як помилкові, з використанням додаткової інформації про ЛВФП для цих бітів при обчисленні результуючих функцій правдоподібності декодером турбокоду. Застосування методу дозволить підвищити надійність передачі інформації в умовах підвищеного рівня завад у каналі передачі даних та збільшити швидкість передачі даних за рахунок включення тільки тих бітів даних, які визначились як помилкові.
The article describes the method of parametric adaptation under uncertainty conditions. The method is based on the adaptive choice of parameters of the S-random interleaver depending on the values of the normalized number of changes of the sign of the posteriori-a priori the log likelihood ratio (LLR) for transmitted data bits of the turbo code decoder, and retransmission of data bits that have been identified as erroneous, using additional information on the LLR relationships for these bits when calculating the resulting likelihood functions by the turbo code decoder. The application of the method will increase the reliability of information transmission in conditions of an increased noise level in the data transmission channel and increase the data transfer rate by including only those data bits that have been identified as erroneous.
|
| first_indexed | 2025-12-07T16:58:07Z |
| format | Article |
| fulltext |
76 © Василенко В.М., 2018
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2018, № 3
УДК 004.7
В.М. ВАСИЛЕНКО
*
МЕТОД ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ АДАПТАЦИИ ТУРБОКОДОВ В УСЛОВИЯХ
НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
*
Институт телекоммуникаций и глобального информационного пространства НАН Украины, г. Киев,
Украина
Анотація. У сучасних умовах розвитку безпроводових систем передачі даних, таких як систем
мобільного зв’язку другого покоління 2G, третього покоління 3G, четвертого покоління 4G LTE-
Advanced, систем мобільного радіодоступу WiFi та WiMax, вимагається застосування техноло-
гій, які дозволяють у режимі реального часу гарантувати якісну передачу кодованих даних від
джерела передачі даних до приймача. У процесі передачі даних за допомогою безпроводових сис-
тем виникають проблеми, пов’язані із впливом промислових, природних та навмисних завад. В умо-
вах динамічно змінюваних завад збільшується ймовірність бітової помилки при передачі даних,
стає неможливим забезпечення заданого рівня достовірності інформації за допомогою простого
використання відомих методів кодування. Невизначеність щодо природи завад призводить до поя-
ви проблеми забезпечення сталої достовірності інформації в заданих межах на певному проміжку
часу. Тому для підвищення достовірності передачі даних у безпроводових мережах все частіше
використовуються турбокоди. Турбокоди широко використовуються в системах мобільного
зв’язку третього покоління (стандарти UMTS та CDMA 2000), супутникового зв’язку, цифровому
телебаченні та системах безпроводового широкосмугового доступу. У статті описаний метод
параметричної адаптації турбокодів в умовах невизначеності. Метод заснований на адаптивному
виборі параметрів S-випадкового перемежувача в залежності від значень нормалізованої кількос-
ті змін знака апостеріорно-апріорного логарифмічного відношення функції правдоподібності
(ЛВФП) про передані біти даних декодера турбокоду, а також на повторній передачі бітів даних,
які визначилися як помилкові, з використанням додаткової інформації про ЛВФП для цих бітів при
обчисленні результуючих функцій правдоподібності декодером турбокоду. Застосування методу
дозволить підвищити надійність передачі інформації в умовах підвищеного рівня завад у каналі
передачі даних та збільшити швидкість передачі даних за рахунок включення тільки тих бітів
даних, які визначились як помилкові.
Ключові слова: безпроводові системи передачі даних, перемежувач, декодер, турбокод, канал пе-
редачі даних, завада.
Аннотация. В современных условиях развития беспроводных систем передачи данных, таких как
систем мобильной связи второго поколения 2G, третьего поколения 3G, четвертого поколения 4G
LTE-Advanced, систем мобильного радиодоступа WiFi и WiMax, требуется применение техноло-
гий, которые позволяют в режиме реального времени обеспечить качественную передачу кодиро-
ванных данных от источника передачи данных к приемнику. В процессе передачи данных с помо-
щью беспроводных систем возникают проблемы, связанные с влиянием промышленных, природных
и умышленных помех. В условиях динамично меняющихся помех увеличивается вероятность бито-
вой ошибки при передаче данных, невозможно обеспечение заданного уровня достоверности ин-
формации с помощью простого использования известных методов кодирования. Неопределен-
ность относительно природы помех приводит к появлению проблемы обеспечения постоянной
достоверности информации в заданных пределах на определенном промежутке времени. Поэтому
для повышения достоверности передачи данных в беспроводных сетях все чаще используются
турбокоды. Турбокоды широко используются в системах мобильной связи третьего поколения
(стандарты UMTS и CDMA 2000), спутниковой связи, цифрового телевидения и систем беспрово-
дного широкополосного доступа. В статье описан метод параметрической адаптации в условиях
неопределенности. Метод основан на адаптивном выборе параметров S-случайного перемежите-
ля в зависимости от значений нормализированного количества изменений знака апостериорно-
априорных логарифмических отношений функций правдоподобности (ЛОФП) про переданные би-
ты данных декодера турбокода, а также на повторной передаче битов данных, которые опреде-
лились как ошибочные, с использованием дополнительной информации о ЛОФП для этих битов
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2018, № 3 77
при вычислении результирующих функций правдоподобия декодером турбокода. Применение ме-
тода позволит повысить надежность передачи информации в условиях повышенного уровня шума
в канале передачи данных и увеличить скорость передачи данных за счет включения только тех
битов данных, которые определились как ошибочные.
Ключевые слова: беспроводные системы передачи данных, перемежитель, декодер, турбокод,
канал передачи данных, помеха.
Abstract. In modern conditions of development of wireless data transmission systems, such as second gen-
eration mobile communication systems 2G, third generation 3G, fourth generation 4G LTE-Advanced,
mobile radio access systems WiFi and WiMax, requires the use of technologies that allow real-time high-
quality transmission of coded data from the source of data transfer to the receiver. In the process of data
transfer using wireless systems, there are problems associated with the influence of industrial, natural and
deliberate interference. Under conditions of dynamically changing interference, the probability of a bit
error in data transmission increases, it is impossible to provide a given level of reliability of information
by simply using known coding methods. Uncertainty about the nature of the interference leads to the prob-
lem of ensuring the constant reliability of information within the specified limits for a certain period of
time. Therefore, to increase the reliability of data transmission in wireless networks, turbo codes are in-
creasingly used. Turbo codes are widely used in third generation mobile communication systems (UMTS
and CDMA 2000 standards), satellite communications, digital television and wireless broadband access
systems. The article describes the method of parametric adaptation under uncertainty conditions. The
method is based on the adaptive choice of parameters of the S-random interleaver depending on the val-
ues of the normalized number of changes of the sign of the posteriori-a priori the log likelihood ratio
(LLR) for transmitted data bits of the turbo code decoder, and retransmission of data bits that have been
identified as erroneous, using additional information on the LLR relationships for these bits when calcu-
lating the resulting likelihood functions by the turbo code decoder. The application of the method will
increase the reliability of information transmission in conditions of an increased noise level in the data
transmission channel and increase the data transfer rate by including only those data bits that have been
identified as erroneous.
Keywords: wireless data transmission systems, interleaver, decoder, turbo code, data link, interference.
1. Вступление. Актуальность темы исследования
В последнее время все большей популярностью пользуются беспроводные системы пере-
дачи данных, которые характеризуются некоторыми особенностями, а именно: большим
влиянием помех на передаваемую информацию. Это в свою очередь снижает эффектив-
ность канала передачи данных. Поэтому надежность передачи данных является одной из
основных проблем в области беспроводной связи.
В современных беспроводных системах передачи данных для повышения достовер-
ности передачи данных все чаще используются турбокоды (ТК), поскольку они по энерге-
тической эффективности уступают теоретической границе Шеннона 0,5дБ для канала с
аддитивным белым гауссовским шумом при скорости кодирования 1/ 3R [1]. В беспро-
водных системах передачи данных третьего 3G и четвертого поколения 4G (LTE-
Advanced) для повышения достоверности передачи информации используются технологии
адаптивного управления мощностью, параметрами модуляции и кодирования [2–6]. При
этом для адаптации используются одноуровневые схемы, например, для адаптации кодека
турбокода изменяется только скорость кодирования.
2. Постановка проблемы
Недостатком указанных схем адаптации есть то, что параметром адаптации в системах с
кодированием является только скорость кодирования, что может привести к неточностям
принятия решений при влиянии мощных помех и к значительному снижению пропускной
способности каналов передачи данных. Возникает необходимость разработки методов
многоуровневой параметрической адаптации кодеков турбокодов. При этом можно преду-
78 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2018, № 3
смотреть адаптацию следующих параметров ТК: перемежителя (деперемежителя), размера
блока данных, полиномов рекурсивных систематических сверточных кодов (РССК), коли-
чества компонентных кодеров турбокода, алгоритмов декодирования.
3. Анализ последних исследований и публикаций
В работе [7] представлен адаптивный алгоритм дискретной оптимизации сигнальных
конструкций и скорости кодирования помехоустойчивого кода для систем DS-CDMA. В
зависимости от значений отношения сигнал/шум рассчитывается значение вероятности
ошибки для различных схем модуляции сигнала и сравнения с заданным значением. В за-
висимости от результатов сравнения осуществляется выбор необходимых параметров. При
этом рассматриваются каналы с белым гауссовским шумом и релеевским затуханием.
В работе [8] представлен алгоритм дискретной оптимизации скорости кодирования
с использованием псевдослучайного перемежителя в зависимости от значения вероятности
ошибки.
В работе [9] представлена HARQ (hybrid automatic repeat request) система с мяг-
ким/жестким принятием решения при декодировании. Мягкое принятие решения при де-
кодировании ограничено отношением сигнал/шум 1,4 дБ. Процесс адаптации осуществля-
ется таким образом: изменяется размер блока информации и скорости кодирования в зави-
симости от отношения сигнал/шум. При этом рассматриваются каналы с белым гауссов-
ским шумом.
4. Цель статьи
Целью статьи являеться разработка метода параметрической адаптации турбокодов для
обеспечения достоверности передачи информации с использованием априорной и апосте-
риорной информации декодера турбокода.
5. Изложение основного материала
Высокая эффективность турбокодов во многом зависит от принципов формирования кодовых
комбинаций и разработанных для них вероятностных алгоритмов декодирования, учитываю-
щих для повышения надежности декодирования как апостериорную, так и априорную инфор-
мацию. Корректирующая способность кода базируется на выполнении нескольких этапов де-
кодирования или итераций декодирования. Данное свойство было положено в основу постро-
ения алгоритмов декодирования турбокодов с целью повышения надежности декодирования,
когда апостериорная информация декодера турбокода после операции перемежения или депе-
ремежения используется в качестве априорной для следующего декодера.
На рис. 1 приведена структурная схема декодера турбокода, который состоит из двух
элементарных декодеров, каждый из которых осуществляет декодирование информации, сфор-
мированной соответствующим компонентным рекурсивным систематическим сверточным ко-
дом (РССК), а также двух перемежителей и двух деперемежителей. Перемежители аналогичные
тем, которые используются в кодере.
Каждый декодер турбокода вычисляет логарифмические отношения функций прав-
доподобия о переданных битах информации, представленные в виде «мягких» решений.
При этом модуль полученной величины пропорционален правдоподобности (надежности)
переданного бита, а знак соответствует значению символа: минус – нулю, а плюс – едини-
це.
Логарифмические отношения функций правдоподобия о каждом переданном бите,
получаемые в процессе декодирования компонентным декодером турбокода, перед каж-
дым последующим декодером переставляются или депереставляются (в зависимости от
используемого декодера), что приводит к уменьшению корреляционных связей между ин-
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2018, № 3 79
формационными и проверочными символами, а также к увеличению корректирующих
свойств турбокода.
Рисунок 1 – Структурная схема декодера турбокода
В канале связи на переданные символы воздействуют шумы и преднамеренные по-
мехи, которые могут быть представлены как ограниченный по полосе частот аддитивный
белый гауссовский шум. В результате систематические и проверочные символы на выходе
канала (рассматривается дискретно-непрерывный канал) будут случайными величинами,
распределенными по нормальному закону: ttt nxy СС , ttt nxy П1П1 , ttt nxy П2П2 , где
tn , tn , tn , Nt ,1 – выборки белого гауссовского шума. С выхода канала систематичес-
кие и проверочные символы С
ty , П1
ty , П2
ty , Nt ,1 поступают на вход декодера турбокода.
При осуществлении запроса повторной передачи изменяются полиномы РССК, фор-
мируется соответствующая решетчатая диаграмма состояний, рассчитываются соответствую-
щие рекурсии и функции правдоподобия. Рассмотрим данные вычисления подробнее.
Логарифмическое отношение функций правдоподобия ( )kL u для переданной слу-
чайной двоичной переменной ku определяется таким образом:
)
)/0(
)/1(
log( )(
tt
tt
t
yuP
yuP
uL . (1)
Решение по результатам декодирования может быть принято по знаку ( )tL u , то
есть
sign[ ( )]t tu L u . (2)
Выражение (1) можно переписать таким образом:
]
)(/),0,'(
)(/),1,'(
log[)
)(/),0(
)(/),1(
log()(
'
1
'
1
t
s
ttt
t
s
ttt
ttt
ttt
t
yPyussP
yPyussP
yPyuP
yPyuP
uL . (3)
Декодер
2 П
Декодер
1
П
Д
Д
Канальные символы
«Жесткие»
решения декодера
турбокода
«Мягкие»
решения декодера 1
турбокода
«Мягкие»
решения декодера 2
турбокода
80 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2018, № 3
Значение принятого символа ty зависит от предыдущего 1ty , а также определяет
значение следующего символа 1ty , что можно представить в виде множества, состоящего
из трех элементов:
1 1{ , , }t t t ty y y y . (4)
Подставляя (4) в (3), получим
]
)(/),,,0,'(
)(/),,,1,'(
log[)(
111
111
t
u
ttttt
t
u
ttttt
t
yPyyyussP
yPyyyussP
uL
]
)(/),'/,,0(),'(
)(/),'/,,1(),'(
log[
11111
11111
t
u
ttttttt
t
u
ttttttt
yPyssyyuPyssP
yPyssyyuPyssP
1 1 1 1
1 1 1 1
( ', ) ( 1, , / ') / ( )
log[ ],
( ', ) ( 0, , / ') / ( )
t t t t t t t
u
t t t t t t t
u
P s s y P u y y s s P y
P s s y P u y y s s P y
где
u
) ( – сумма по всем возможным переходам 1( , )t ts s в момент t , вызванным инфор-
мационным символом 1tu , и
u
) ( – сумма по всем возможным переходам 1( , )t ts s в
момент t , вызванным информационным символом 0tu .
Далее получим следующее:
)'/,(),,'/()'/,,( 11111 ssyuuPyuussyPssyyuuP ttttttttttt
)'/,()/( 11 ssyuuPssyР ttttt . (6)
Пусть ),( )( ttt yssPs , )'/( )'( 11 ssyPs ttt , і
)'/,( ),'( 1 ssyuuPss tttt . Подставляя (6) в (5) и производя соответствующие замены,
получим
1
0
(1) (1) (1)
1
1 ( ', )
(1) (1) (1)
1 1
( ', )
( ') ( ) ( ', )
( ') ( ) ( ', ) / ( )
( ) log[ ] log
( ') ( ) ( ', ) / ( ) ( ') ( ) ( ', )
ut
ut
t t t
t t t t s s
u
t
t t t t t t t
u s s
s s s s
s s s s P y
L u
s s s s P y s s s s
, (7)
где (1)
1( ')t s – нормализированное значение прямой рекурсии (1)
1( ')t s ,
(1) ( )t s – нормализи-
рованное значение обратной рекурсии (1) ( )t s .
Логарифмическое отношение функций правдоподобия про переданный бит )( tuL
зависит от канальной информации )( tc yL , априорной информации о переданном бите
)( ta xL и апостериорного ЛОФП, произведенного непосредственно самим декодером
)( te xL . Поэтому при декодировании бита ty для проведения вычислений первым декоде-
ром на итерации декодирования , 1,j j I , где I – общее количество итераций декодиро-
вания, выражение (7) может быть переписано таким образом [15]:
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2018, № 3 81
1
0
(1) (1) (1)
1
( ', )
1, 1, 1, 1,
(1) (1) (1)
1
( ', )
( ') ( ) ( ', )
( ) log ( ) ( ) ( )
( ') ( ) ( ', )
ut
ut
t t t
s s
j j j j
t c t a t e t
t t t
s s
s s s s
L x L y L x L x
s s s s
, (8)
где )(,1
t
j
c yL – канальная информация, )(,1
t
i
e xL – апостериорное ЛОФП бита данных tx .
Соответственно для второго декодера получим
1
0
(2) (2) (2)
1
( ', )
2, 2, 2, 2,
(2) (2) (2)
1
( ', )
( ') ( ) ( ', )
( ) log ( ) ( ) ( )
( ') ( ) ( ', )
ut
ut
t t t
s s
j j j j
t c t a t e t
t t t
s s
s s s s
L x L y L x L x
s s s s
. (9)
Далее рассчитывается апостериорное ЛОФП бита данных tx , произведенное самим
декодером, – )(,1
t
j
e xL :
)()()()( ,1,1,1,1
t
j
at
j
ct
j
t
j
e xLyLxLxL . (10)
После перемежителя П апостериорное ЛОФП )(,1
t
i
e xL преобразуется в априорное
ЛОФП )(,2
t
j
a xL : 2, 1,
1( ) ( ( ))j j
a t e tL x f L x , где 1( )f – функция, осуществляющая операции пере-
межения, и подается на декодер 2. Декодер 2 выполняет аналогичные вычисления для по-
лучения величины )(,2
t
i
e xL :
)()()()( ,2,2,2,2
t
j
at
j
ct
j
t
j
e xLyLxLxL . (11)
Выполнив операцию деперемежения Д 1, 1 2,
2( ) ( ( ))j j
a t e tL x f L x , где 2 ( )f – функция,
осуществляющая операции деперемежения, величина )(1,1
t
j
a xL используется в качестве
априорной для декодера 1 итерации j +1 . Далее осуществляются вычисления, аналогич-
ные (8), (9). После выполнения всех итераций декодирования выносятся «жесткие» реше-
ния о переданном бите: sign[ ( )]t tu L u .
На рис. 2 показана структурная схема модифицированного адаптивного итератив-
ного декодера ТК с учетом ЛОФП, полученных на предыдущих запросах на повторную
передачу.
Алгоритм формирования гибридного автоматического запроса повторной передачи.
Шаг 1. Ввод исходных данных:
– количество автоматических запросов повторной передачи h , Hh ,1 ;
– параметры кодера турбокода { , , , , , }I N P K G R , где I – количество итераций деко-
дирования турбокода, N – размер блока данных в битах, P – вид перемежителя, K – ко-
личество компонентных кодеров (декодеров),
0 0 1 1
1 0 1 0 1 0( , , , , , , )
H
H HG g g g g g g – вектор
полиномов кодера турбокода, R – скорость кодирования турбокода.
Шаг 2. Параметр автоматических запросов повторной передачи 1h , необходимый
для отслеживания количества запросов.
Шаг 3. Расчеты ЛОФП бита данных tx , Nt ,1 i -м декодером, 2,1i , j -й итерации
декодирования, Ij ,1 , для всех битов блока длиной N , декодера 1 и 2, итераций декоди-
рования Ij ,1 , где I – общее количество итераций декодирования.
82 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2018, № 3
1
0
( ) ( ) ( )
1
( ', )
, ,
( ) ( ) ( )
1
( ', )
( ') ( ) ( ', )
( ) log
( ') ( ) ( ', )
ut
ut
i i i
t t t
s s
i j h
t i i i
t t t
s s
s s s s
L x
s s s s
1
0
( ) ( ) C, , , C, C, П , П ,
1
( ', )
( ) ( ) C, , , C, C, П , П ,
1
( ', )
1
( ') ( ) exp ( ( ( ) ) )
2
log
1
( ') ( ) exp ( ( ( ) ) )
2
ut
ut
i i h i j h h h i h i h
t t t a t c t c t t
s s
i i h i j h h h i h i h
t t t a t c t c t t
s s
s s x L x L y L y x
s s x L x L y L y x
)()()( ,,,,,,
t
hji
et
hji
at
hji
c xLxLyL . (12)
Формирование матриц значений ЛОФП о переданных битах tx , Nt ,1 , блока раз-
мером N для i -го декодера, 2,1i , j -й итерации декодирования, Ij ,1 :
)]()()([ ,,
2
,,
1
,,
N
hjihjihjih xL xL xLL .
Рисунок 2 – Структурная схема модифицированного адаптивного итеративного декодера ТК
h
cYL
П1,
h
cYL
С1,
– +
Декодер
1
П
–
–
+
Декодер
2
С
tx
Д
Д
Итерация I
1, , С( )j h
e tL x
Блок принятия
решений декодера ТК и форми-
рования дополнительной после-
довательности
Блок принятия решения
о переданном бите.
Формирование матрицы
h
X
Бит определен
как ошибочный
Добавление ошибочного бита к
дополнительной последователь-
ности и добавление ЛОФП в мас-
сив ошибочных бит
Добавление дополните-
льной последовательно-
сти к следующей после-
довательности
1, 1, С( )j h
a tL x
1, , С( )j h
tL x
h
cYL
С2,
П
h
cYL
,2П
2, , С( )j h
a tL x
2, , С( )j h
tL x
2, , С( )j h
e tL x
1, 1, С( )j h
a tL x
Схема расчета ЛОФП
с учетом запроса на
повторную передачу 1, , 1 С( )j h
a tL x
*
Сreqh
tL x
S
S
S
S
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2018, № 3 83
Шаг 4. Расчет апостериорного ЛОФП бита данных tx , Nt ,1 i-м декодером, 2,1i ,
j -й итерации декодирования, Ij ,1 , для всех битов блока длиной N , декодера 1 и 2,
итераций декодирования Ij ,1 :
)()()()( ,,,,,,,,
t
hji
at
hji
ct
hji
t
hji
e xLyLxLxL . (13)
Формирование матриц значений апостериорных ЛОФП о переданных битах
tx ,
Nt ,1 блока размером N для i -го декодера, 2,1i , j -й итерации декодирования, Ij ,1 :
)]()()([ ,,
2
,,
1
,,
N
hji
e
hji
e
hji
e
h
e
xL xL xLL .
Шаг 5. После завершения всех итераций декодирования выносятся «жесткие» оцен-
ки о декодированных битах. Если Hh , то осуществляется переход к шагу 12.
Шаг 6. Принятие решения о значении декодированных битов информации:
, ,
, ,
1, ( ) 0,
0, ( ) 0.
i j hh
e t
t
i j h
e t
L x
x
L x
Формирование матрицы декодированных битов данных ][ 21
h
N
hhh
x x xX .
Контроль наличия ошибок в принятом блоке данных. Определение элементов мат-
рицы
h
X , биты которых декодированы как ошибочные. Формирование соответственно
матрицы
h
err
X , которая содержит ошибочно декодированные биты данных:
][
,,2,1 poskpospos
h
err
x x xX , где pos – позиция бита в блоке.
Шаг 7. Формирование сигнала HARQ, который передается на декодер для модифи-
кации алгоритма декодирования и поступает по каналу обратной связи для повторной пе-
редачи блока
h
err
X размером K, который содержит ошибочные биты данных вместе со сле-
дующим блоком.
Шаг 8. Параметр автоматических запросов повторной передачи 1hh . Если
Hh , то осуществляется переход к шагу 9, если нет – к шагу 5.
Шаг 9. Формирование следующего блока данных
1 1
[ , , , ]
h h
err err errerrX X X X
.
Шаг 10. Выполнение основных этапов кодирования, передачи битов данных дис-
кретно-непрерывным каналом, декодирование принятого блока данных. Расчеты ЛОФП
битов данных
m
x ,
1
1
1,
h
r
r
m N K , где rK – количество ошибочных битов для соответст-
вующего блока. Формирование матриц ЛОФП о переданных битах
m
x ,
1
1
1,
h
r
r
m N K для
блока размером (N+
1
1
h
r
rK ) для i-го декодера, 2,1i , j-й итерации декодирования, Ij ,1 :
1 1[ , ] [ , , , ]h h h h h
F S err F err errL L L L L L , де h
FL – матрица ЛОФП переданного блока данных раз-
мером N,
h
S errL – матрица ЛОФП ошибочных битов данных размером
1
1
h
r
rK ;
)]( )( )([ ,,
2
,,
1
,,
N
hji
F
hji
F
hji
F
h
F xLxLxLL ,
1 , , 1 , , 1 , , 1
1 2[ ( ) ( ) ( )]
r
h i j h i j h i j h
err S S S KL L x L x L x ,…,
1 , ,1 , ,1 , ,1
1 2[ ( ) ( ) ( )]
r
i j i j i j
err S S S KL L x L x L x .
84 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2018, № 3
Шаг 11. Выполнение операций расчета суммарных ЛОФП о переданных битах, ко-
торые классифицируются как ошибочные:
*1 , , 1 , , 2 , , 1 , , 2 , , 1 , , 2
1 1 2 2[ ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )].
r r
h i j h i j h i j h i j h i j h i j h
err S S S S S K S KL L x L x L x L x L x L x
Переход к шагу 5.
Шаг 12. Передача декодированного блока получателю данных.
Далее рассмотрим алгоритм выбора параметров S-случайного перемежителя.
Шаг 1. Формирование множества значений систематических информационных би-
тов CU размером 1 K , производимых кодером турбокодов:
C C C C C
1 2 3{ , , , , }KU u u u u , (14)
где K –длина входной последовательности.
Шаг 2. Для операции перемежения используется S -случайный перемежитель, где
начальный параметр ( / 2) / 2S K . При этом минимальное значение параметра
2minS , а максимальное значение равно NSmax .
Шаг 3. Формирование множества априорных значений ЛОФП о переданных битах
данных на 2-м декодере j -й итерации:
2, C 2, C 2, C
1 2[ ( ) ( ) ( )]j j j
a a a NLA L x L x L x . (15)
Шаг 4. Формирование множества апостериорных значений ЛОФП о переданных
битах:
2, C 2, C 2, C
1 2[ ( ) ( ) ( )]j j j
e e e NLE L x L x L x . (16)
Шаг 5. Выполнение цикла: если , C , Csign( ( )) sign( ( ))d j d j
a t e tL x L x , то
, ,( 1) ( ) 1d j d jR i R i ,
I
j d
jdRR
1
2
1
,
, Nt ,1 для всех битов блока длиной N , декодеров
d, 2,1d , итераций декодирования j, Ij ,1 . Если условие не выполняется, то
, ,( 1) ( )d j d jR i R i .
Шаг 6. Расчет среднего показателя неопределенности по результатам приема B бло-
ков данных:
1
B
i
i
R R . (17)
Шаг 7. Рассчитывается значение отношения сигнал-помеха Z и по решению услов-
ной дискретной задачи оптимизации
задmin ( ( ) ( ) , )
S
S f R S R S Z выбирается параметр
разноса перемежения битов данных S для S -случайного перемежителя. Заданные значе-
ния показателя неопределенности
зад
~
R
получаются с помощью проведения статистическо-
го имитационного моделирования системы с турбокодами в условиях воздействия флукту-
ационного шума и преднамеренных помех для заданных значений средней вероятности
битовой ошибки декодирования декBP , ( )f – задается в виде наперед сформированной с
помощью моделирования таблицы, которая хранится в базе данных.
Далее рассмотрим следующий алгоритм, сущность которого заключается в выборе
s -параметра S -случайного перемежителя и размера блока, данного в зависимости от по-
казателя неопределенности.
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2018, № 3 85
Шаг 1. Задаются начальные данные: количество битов в N , s -параметр перемежи-
теля ( / 2) / 2S K , скорость кодирования турбокода R , виды формирующих полино-
мов компонентных кодов турбокода (1, 01 / gg , …, 0/ ggn ), количество компонентных ко-
деров (декодеров), метод декодирования ТК (Map, Log Map, Max Log Map), количество
итераций декодирования I , вероятность допустимой битовой ошибки Pош. доп.
Шаг 2. Принимаются такие ограничения: минимальное значение параметра 2minS ,
а максимальное значение равно NSmax .
Шаг 3. Показателем оптимальности процесса адаптации выберем квадрат ошибки
(отклонение регулируемой величины от заданной):
2eQ , (18)
где ... допошош PPe .
Шаг 4. Задана функция критерия ),,( 1 nxxQ и известны начальные значения пара-
метров оптимизации 0 0
1{ , , }nx x . Необходимо определить минимальное значение функции
*Q и координаты точки минимума * *
1{ , , }nx x .
Шаг 5. Сущность метода градиента для решения поставленной задачи заключается
в следующем:
– определяется направление градиента функции Q, то есть направление ее наиско-
рейшего изменения, в точке 0
2{ }x ;
– осуществляется перемещение в точке 0
1{ }x в точку 1
2{ }x в направлении, противопо-
ложном направлению градиента Q ;
– в точке 1
2{ }x определяется новое направление и осуществляется перемещение в
точку 2{ }ix и т.д. до тех пор, пока не будет выполнено условие окончания поиска.
Шаг 6. Вектор градиента функции Q в точке ),,( 1
r
n
r
r xxM определяется формулой,
где ij – ортогональные единичные векторы осей координат, ixQ / – значения соответ-
ствующих частных производных.
n
i
i
i
j
x
Q
grad
1
rQ . (19)
Шаг 7. Поскольку не получается вычислить частные производные по аналитиче-
ским выражениям, то используем приближенное вычисление градиента:
i
i
r
n
r
i
rr
ni
r
i
r
n
i
i
i
i
j
x
xxxQxxxxQ
j
x
Q
grad
),,,,(),,,,(
Q
11
1
r
. (20)
Поочередно всем элементам вектора регулирующего действия ix добавляют малые
приращения ix и измеряют приращение iQ для функции Q .
Шаг 8. Условием окончания процесса поиска экстремума является
Qgrad . (21)
86 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2018, № 3
Элементами вектора регулирующего действия Q являются x1 – s -параметр S -
случайного перемежителя, 2x – размер блока данных.
На рис. 3 показан график зависимости нормализированного значения )*/( NnSQ
( S – количество битов, которые переданы при запросе на повторную передачу, n – коли-
чество блоков, N – количество битов в блоке) от отношения сигнал/помеха в канале
Jb NE / без применения и с применением предложенного метода.
При моделировании применялся турбокод с двумя компонентными кодерами, по-
линомиальными генераторами (1,23/21), S -случайным перемежителем (деперемежите-
лем), количеством битов в переданном блоке N =6144, алгоритмом декодирования Log
Map, скоростью кодирования ТК R=1/3, 8 итерациями декодирования. Анализ результатов
моделирования показывает, что с использованием модифицированного метода формиро-
вания гибридного запроса повторной передачи количество повторно переданных битов
данных уменьшилось в 13~16 раз.
На рис. 4, 5 показаны полученные в результате имитационного моделирования гра-
фики зависимости средней вероятности битовой ошибки декодирования декBP от отноше-
ния сигнал-шум Jb NE / , где bE – энергия бита, JN – спектральная плотность мощности
белого гауссовского шума, без адаптивного выбора параметра разноса перемежения S-
случайного перемежителя (как в стандарте LTE-Advanced) и с применением адаптации.
Применялся турбокод, аналогичный стандарту 4G LTE-Advanced, с двумя компоне-
нтными кодерами, полиномиальными генераторами (1, 23/21), алгоритмом декодирования
Log Map, скоростью кодирования ТК R =1/3, S -случайным перемежителем (деперемежи-
телем), количеством битов в переданном (принятом) блоке N=400, 900. Параметр разноса
перемежения ],[ maxmin SSS , где 2minS , NSmax , N – количество битов в блоке. От-
ношение сигнал-помеха изменялось от 0 до 1,4 дБ. В качестве заданного значения досто-
верности информации выбрано среднее значение вероятности битовой ошибки декодиро-
вания
4
дек_зад 10BP .
Анализ результатов моделирования, показанный на рис. 3, свидетельствует, что с
увеличением спектральной плотности мощности шума в канале увеличивается значение
параметра S, что приводит к повышению достоверности передачи информации по сравне-
Q
Jb NE /
, дБ
Рисунок 3 – Результаты моделирования характеристик передачи дополнительных
битов для блока данных размером N = 6144
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2018, № 3 87
нию с известным методом (уменьшается количество ошибок в 1,25 раз) и получается энер-
гетический выигрыш в отношении сигнал-шум на 0,3 дБ. Аналогичные результаты полу-
чаются с увеличением длины блока данных, как показано на рис. 4, количество ошибок
уменьшается в 1,1 раз, получается энергетический выигрыш в отношении сигнал-шум на
0,15 дБ. И наоборот, с уменьшением спектральной плотности мощности шума в канале
уменьшается значение параметра S, при условии поддержания заданной достоверности
передачи информации. При этом уменьшается сложность реализации процесса кодирова-
ния/декодирования информационной последовательности битов данных.
Например, при использовании двухкомпонентного ТК с полиномами (1, 23/21), ко-
личеством битов в переданном (принятом) блоке N =400, алгоритмом декодирования Log
Map, скоростью кодирования ТК R =1/3, 8 итерациями декодирования уменьшение пара-
метра S с 14 до 2 приведет к уменьшению сложности программно-аппаратной реализации
кодера/декодера турбокода на 13,7 %. При аналогичных параметрах ТК для блока данных
N =900 битов изменение параметра S с 21 до 2 уменьшит сложность программно-
аппаратной реализации кодера/декодера турбокода на 10 %.
6. Выводы
1. В статье описан метод параметрической адаптации турбокодов в условиях неопределен-
ности, которая обусловлена условиями действия мощных шумовых помех в канале пере-
дачи данных.
2. Метод основан на адаптивном выборе параметров турбокодов в зависимости от значе-
ний нормализированного количества изменений знака апостериорно-априорных логариф-
мических отношений функций правдоподобности.
3. Результаты имитационного моделирования системы передачи информации показали,
что при использовании метода параметрической адаптации турбокодов в условиях неопре-
деленности количество повторно переданных битов данных уменьшилось в 11~15 раз, а
количество ошибок уменьшилось в 1,1~1,25 раза.
Рисунок 4 – Результаты моделирования хара-
ктеристик достоверности передачи информа-
ции при использовании размера блока данных
N =400
Рисунок 5 – Результаты моделирования хара-
ктеристик достоверности передачи информа-
ции при использовании размера блока данных
N =900
Предложенный
метод
LTE
LTE
Предложенный
метод
декBP декBP
Jb NE / , дБ
Jb NE / , дБ
88 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2018, № 3
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Berrou C., Glavieux A. Near optimum error correcting coding and decoding: turbo-codes. IEEE Trans.
on Commun. 1996. Vol. 44, N 10. P. 1261–1271. DOI: 10.1109/26.539767.
2. Dahlman E., Parkvall S., Skold J. 4GLTE/LTE-Advanced for Mobile Broadband. Oxford: Academic
Pressis an imprint of Elsevier, 2011. 431 p.
3. Sesia S., Toufik I., Baker M. LTE – The UMTS Long Term Evoluton. From Theory to Practice. West
Sussex: John Wiley & Sons, 2009. 626 p.
4. Hanzo L., Akhtman Y., Wang. L. MIMO-OFDM for LTE, WiFi and WiMax. Coherent versus Non-
coherent and Cooperative Turbo-transceivers. New York: John Wiley & Sons, 2011. 658 p.
5. Varda М., Badiu M., Bota V. Link adaptation algorithm for distributed coded transmissions in coopera-
tive OFDMA systems. Telecommunication Systems. Springer: US, 2015. P. 477–489.
6. Ghazisaeidi A., Fernandez I., Schmalen L. Submarine Transmission Systems Using Digital Nonlinear
Compensation and Adaptive-Rate Forward Error Correction. IEEE/OSA Journal on Lightwave Technolo-
gy. 2016. Vol. 34, N 8. P. 1886–1895.
7. Oteng-Amoako K., Nooshabadi S., Yuan J. Discrete adaptation of turbo punc-tured codes for hybrid-
arq. IEEE Vehicular Technology Conference (VTC-Fall’03): Florida, USA, 2003 (Oct.). P. 3–4.
8. Kumar S., Dalal H. Performance comparision of turbo codes and modified turbo codes with different
rate. International Journal of Science, Engineering and Technology Research (IJSETR). 2014. Vol. 3, Iss.
5. P. 2–3.
9. Mukhtar H., Al-Dweik A., Al-Mualla M., Shami A. Adaptive Hybrid ARQ System Using Turbo
Product Codes with Hard/Soft Decoding. IEEE Communications Letters. 2013. Vol. 17, N 11. 2133 p.
Стаття надійшла до редакції 19.07.2018
http://link.springer.com/article/10.1007/s11235-014-9908-1
http://link.springer.com/article/10.1007/s11235-014-9908-1
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-150643 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1028-9763 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T16:58:07Z |
| publishDate | 2018 |
| publisher | Інститут проблем математичних машин і систем НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Василенко, В.М. 2019-04-11T15:59:35Z 2019-04-11T15:59:35Z 2018 Метод параметрической адаптации турбокодов в условиях неопределенности / В.М. Василенко // Математичні машини і системи. — 2018. — № 3. — С. 76-88. — Бібліогр.: 9 назв. — рос. 1028-9763 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/150643 004.7 В статье описан метод параметрической адаптации в условиях неопределенности. Метод основан на адаптивном выборе параметров S-случайного перемежителя в зависимости от значений нормализированного количества изменений знака апостериорно-априорных логарифмических отношений функций правдоподобности (ЛОФП) про переданные биты данных декодера турбокода, а также на повторной передаче битов данных, которые определились как ошибочные, с использованием дополнительной информации о ЛОФП для этих битов при вычислении результирующих функций правдоподобия декодером турбокода. Применение метода позволит повысить надежность передачи информации в условиях повышенного уровня шума в канале передачи данных и увеличить скорость передачи данных за счет включения только тех битов данных, которые определились как ошибочные. У статті описаний метод параметричної адаптації турбокодів в умовах невизначеності. Метод заснований на адаптивному виборі параметрів S-випадкового перемежувача в залежності від значень нормалізованої кількості змін знака апостеріорно-апріорного логарифмічного відношення функції правдоподібності (ЛВФП) про передані біти даних декодера турбокоду, а також на повторній передачі бітів даних, які визначилися як помилкові, з використанням додаткової інформації про ЛВФП для цих бітів при обчисленні результуючих функцій правдоподібності декодером турбокоду. Застосування методу дозволить підвищити надійність передачі інформації в умовах підвищеного рівня завад у каналі передачі даних та збільшити швидкість передачі даних за рахунок включення тільки тих бітів даних, які визначились як помилкові. The article describes the method of parametric adaptation under uncertainty conditions. The method is based on the adaptive choice of parameters of the S-random interleaver depending on the values of the normalized number of changes of the sign of the posteriori-a priori the log likelihood ratio (LLR) for transmitted data bits of the turbo code decoder, and retransmission of data bits that have been identified as erroneous, using additional information on the LLR relationships for these bits when calculating the resulting likelihood functions by the turbo code decoder. The application of the method will increase the reliability of information transmission in conditions of an increased noise level in the data transmission channel and increase the data transfer rate by including only those data bits that have been identified as erroneous. ru Інститут проблем математичних машин і систем НАН України Математичні машини і системи Інформаційні і телекомунікаційні технології Метод параметрической адаптации турбокодов в условиях неопределенности Метод параметричної адаптації турбокодів в умовах невизначеності Method of parametric adaptation of turbo codes under uncertainty conditions Article published earlier |
| spellingShingle | Метод параметрической адаптации турбокодов в условиях неопределенности Василенко, В.М. Інформаційні і телекомунікаційні технології |
| title | Метод параметрической адаптации турбокодов в условиях неопределенности |
| title_alt | Метод параметричної адаптації турбокодів в умовах невизначеності Method of parametric adaptation of turbo codes under uncertainty conditions |
| title_full | Метод параметрической адаптации турбокодов в условиях неопределенности |
| title_fullStr | Метод параметрической адаптации турбокодов в условиях неопределенности |
| title_full_unstemmed | Метод параметрической адаптации турбокодов в условиях неопределенности |
| title_short | Метод параметрической адаптации турбокодов в условиях неопределенности |
| title_sort | метод параметрической адаптации турбокодов в условиях неопределенности |
| topic | Інформаційні і телекомунікаційні технології |
| topic_facet | Інформаційні і телекомунікаційні технології |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/150643 |
| work_keys_str_mv | AT vasilenkovm metodparametričeskoiadaptaciiturbokodovvusloviâhneopredelennosti AT vasilenkovm metodparametričnoíadaptacííturbokodívvumovahneviznačeností AT vasilenkovm methodofparametricadaptationofturbocodesunderuncertaintyconditions |