Исследования методов помехоустойчивого кодирования информации для систем микроспутника
В работе исследованы методы помехоустойчивого кодирования информации, получены их сравнительная характеристика на основании данных компьютерного моделирования, проанализированы алгоритмы, выбран оптимальный метод для формирования телеметрического кадра системы связи микроспутника. Для решения задачи...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Компьютерная математика |
|---|---|
| Дата: | 2009 |
| Автори: | , , , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2009
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84547 |
| 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: | Исследования методов помехоустойчивого кодирования информации для систем микроспутника / В.А. Буров, В.П. Зинченко, С.В. Зинченко, В. Резаи, О.О. Каминская, Б.М. Шевчук // Компьютерная математика. — 2009. — № 2. — С. 62-71. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1860111761837916160 |
|---|---|
| author | Буров, В.А. Зинченко, В.П. Зинченко, С.В. Резаи, В. Каминская, О.О. Шевчук, Б.М. |
| author_facet | Буров, В.А. Зинченко, В.П. Зинченко, С.В. Резаи, В. Каминская, О.О. Шевчук, Б.М. |
| citation_txt | Исследования методов помехоустойчивого кодирования информации для систем микроспутника / В.А. Буров, В.П. Зинченко, С.В. Зинченко, В. Резаи, О.О. Каминская, Б.М. Шевчук // Компьютерная математика. — 2009. — № 2. — С. 62-71. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Компьютерная математика |
| description | В работе исследованы методы помехоустойчивого кодирования информации, получены их сравнительная характеристика на основании данных компьютерного моделирования, проанализированы алгоритмы, выбран оптимальный метод для формирования телеметрического кадра системы связи микроспутника. Для решения задачи построения формирователя телеметрического кадра микроспутника наилучшим методом является турбокодирование.
У роботі досліджені сучасні методи завадостійкого кодування інформації, отримані їх порівняльні характеристики на основі даних комп’ютерного моделювання, а також проаналізовані алгоритми та вибраний оптимальний метод для формування телеметричного кадру системи зв’язку мікросупутника. Для вирішення задачі побудови формувача телеметричного кадру мікросупутника найкращим методом кодування є турбокодування.
The modern method of noiseless coding of information is investigated; based on computer modeling, its comparison characteristics are obtained, and the algorithms and the chosen optimum method for forming the telemetric frame in microsat communication system are also investigated. The best method for solving the problem of former construction of telemetric frame in microsat is Turbocoding.
|
| first_indexed | 2025-12-07T17:34:18Z |
| format | Article |
| fulltext |
62 Компьютерная математика. 2009, № 2
Èíñòðóìåíòàëüíûå
ñðåäñòâà
èíôîðìàöèîííûõ
òåõíîëîãèé
В работе исследованы методы
помехоустойчивого кодирования
информации, получены их сравни-
тельная характеристика на осно-
вании данных компьютерного
моделирования, проанализированы
алгоритмы, выбран оптимальный
метод для формирования теле-
метрического кадра системы
связи микроспутника. Для реше-
ния задачи построения формиро-
вателя телеметрического кадра
микроспутника наилучшим мето-
дом является турбокодирование.
_____________________________
© В.А. Буров, В.П. Зинченко,
С.В. Зинченко, В. Резаи,
О.О. Каминская, Б.М. Шевчук,
2009
ÓÄÊ 629.735.05
Â.À. ÁÓÐÎÂ, Â.Ï. ÇÈÍ×ÅÍÊÎ, Ñ.Â. ÇÈÍ×ÅÍÊÎ,
Â. ÐÅÇÀÈ., Î.Î. ÊÀÌÈÍÑÊÀß, Á.Ì. ØÅÂ×ÓÊ
ÈÑÑËÅÄÎÂÀÍÈß ÌÅÒÎÄÎÂ
ÏÎÌÅÕÎÓÑÒÎÉ×ÈÂÎÃÎ
ÊÎÄÈÐÎÂÀÍÈß ÈÍÔÎÐÌÀÖÈÈ
ÄËß ÑÈÑÒÅÌ ÌÈÊÐÎÑÏÓÒÍÈÊÀ
Введение. Одной из проблем обеспечения
достоверной передачи информации являет-
ся проблема выбора методов кодирова-
ния / декодирования помехоустойчивых ко-
дов, которые понижают рабочее отношение
сигнал / шум в канале связи и позволяют по-
лучить энергетический выигрыш, что приво-
дит к уменьшению размеров антенн, сниже-
нию мощности передатчика, увеличению
дальности связи и скорости передачи данных
[1–4]. В космических системах связи стре-
мятся улучшить их энергетическую эффек-
тивность (ЭЭ) за счет применения методов
кодирования, где улучшение на 1 дБ сущест-
венно снижает стоимость системы и расши-
ряет сферу ее применений.
Постановка задачи формулируется как
задача исследования методов помехоустой-
чивого кодирования информации с целью
определения наилучшего для систем связи
микроспутников (МС) [5].
Методы кодирования. Достижением в те-
ории помехоустойчивого кодирования явля-
ется изобретение турбокодов (ТК), которые
позволяют приблизиться к границе Шеннона,
так как по ЭЭ ТК уступают теоретическому
граничному значению лишь 0.5 дБ. Помехо-
устойчивые коды бывают блочными (коды
Хэмминга, Боуза – Чоудхури – Хоквингема и
Рида – Соломона) и сверточными. ТК – это
блочные систематические коды, которые
представляют собой блоки из n бит, из кото-
рых k – информационные, а n k− – прове-
рочные. Чем длиннее блок, тем больше эф-
фективность блочных кодов, но при этом
ИССЛЕДОВАНИЯ МЕТОДОВ ПОМЕХОУСТОЙЧИВОГО КОДИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИИ ...
Компьютерная математика. 2009, № 2 63
усложняется алгоритм декодирования. В циклических кодах для кодирова-
ния / декодирования используются полиномы. Решение в декодере о переданных
k символах принимается на основании "жесткого" решения (0/1) в демодуляторе
о каждом из переданных как информационных, так и проверочных символов.
При этом "мягкие" решения являются оценкой достоверности принятых симво-
лов, что при декодировании повышает качество принятой информации [6]. "Хо-
рошие" СВ-коды определяются методом моделирования на основе минимума
вероятности ошибки. СВ-кодирование – это вычисление свертки потока симво-
лов длиной K , где число состояний СВ-кодера равно 2 1K − . Для декодирова-
ния СВ-кодов применяется алгоритм Витерби (алгоритм последовательного де-
кодирования). В отличие от блочных алгебраических кодов, декодирование
СВ-кодов с "мягким" решением не вызывает затруднений. В противоположность
алгебраическим блочным кодам, ТК являются случайными кодами, что соответ-
ствует принципу Шеннона. При этом длина блока ТК может быть чрезвычайно
большой, поскольку она не влияет на вычислительную сложность алгоритма де-
кодирования. При декодировании ТК, как и СВ-кодов, не возникает трудностей
использования "мягких" решений.
Рассмотрим кодирования ТК, где коды оптимизируются по максимуму
минимального расстояния mind между кодовыми блоками. Эффективность ТК
определяется средним значением расстояний между кодовыми блоками, т. е.
mindd ср >> . В отличие от СВ-кода исправляющая способность ТК зависит от
числа и расположенных кодовых блоков на расстоянии d от других кодовых
блоков, или от вида функции распределения )(dS (описывает спектр расстоя-
ний), и особенно от той ее части, где срd d< . Таким образом, для оценки эффек-
тивности ТК необходимо знать )(dS , которая зависит от длины и вида исполь-
зуемого СВ-кода и параметров перемежителя. Что касается используемого ре-
курсивного СВ-кода, то он имеет наиболее благоприятную зависимость )(dS с
точки зрения ошибочности декодирования [6]. Структура перемежителя ТК сла-
бо влияет на его эффективность. С ростом как длины кодового ограничения СВ-
кода, так и длины перемежителя пропорционально увеличивается эффектив-
ность ТК. При декодировании информацию можно представить в виде кодовых
блоков, где информационные части блоков в силу систематического кодирова-
ния и с учетом перемежения идентичны. Это обстоятельство позволяет исполь-
зовать два декодера, каждый из которых декодирует свой кодовый блок. Деко-
дированную информацию первого / второго декодера c учетом перемежения
можно использовать в качестве априорной информации для второго / первого
декодера для уточнения результата декодирования. Оптимальный декодер стро-
ится на минимуме вероятности ошибочного декодирования. Проведенные
исследования ТК выполнялись при значениях таких параметров: 65532=k ,
5=K – длина RSC, 655361=−+= KkL ( kL > ) – длина перемежителя, 2/1=r
– кодовая скорость, 131072/ == rLn – длина блока.
В.А. БУРОВ, В.П. ЗИНЧЕНКО, С.В. ЗИНЧЕНКО, В. РЕЗАИ, О.О. КАМИНСКАЯ, Б.М. ШЕВЧУК
64 Компъютерная математика. 2009, № 2
На рис. 1 показана эффективность ТК, как 0( / )bBER f E N= при разном чис-
ле итераций Q для двоичной фазовой модуляции сигнала (Binary phase shift
keying, BPSK). Исследовался также вопрос сложности алгоритма декодирования
ТК с такими параметрами: −k длина кодового ограничения RSC (RSC-Recursive
systematic convolutional codes), −Q число итераций декодирования. Тогда деко-
дер Витерби СВ-кода с длиной кодового ограничения KQKc ++= )(log3 2 име-
ет такую же сложность по числу требуемых операций сложения и умножения,
как и ТК. Например, для ТК с 3=K и его турбодекодера с 8=Q соот ветствует
декодер Витерби СВ-кода с длиной кодового ограничения 93)8(log3 2 =++=cK ,
который имеет такую же сложность реализации, как и турбодекодер. Так как
вычислительная сложность турбодекодера в расчете на один информационный
бит не зависит от k , то в таком смысле ТК подобен СВ-коду. При этом, с рос
том k для ТК и всех блочных кодов возрастает требуемый объем памяти декоде-
ра и, соответственно, время декодирования. Минимальное требуемое значение
энергетической эффективности 0/ NEb для различных СВ-кодов при BER=10-5
с BPSK и 2/1=r составляет 0.2 дБ. В табл. 1 приведена сравнительная характе-
ристика ЭЭ СВ-кодов в условиях BPSK при 2/1=r . Следует, что
ТК( =n 131072, =k 65532, =Q 18) требует лишь ( =n 131072, =k 65532, =Q 18)
требует лишь на 0.5 дБ увеличения 0/ NEb в сравнении с минимально необхо-
димой величиной, равной 0.2 дБ для двоичного канала связи и заданной скоро-
сти кода.
РИС. 1. Зависимость 0( / )bBER f E N= для различных Q и L
0,5 1,0 1,5 2,0 2,5
1E-7
1E-6
1E-5
1E-4
1E-3
0,01
0,1
L=65536
L=16384
L=4096
BER
Eb/ No, db
L=1024 L=4096
L=16384 L=65536
L=1024
1E-7
1E-6
1E-5
1E-4
1E-3
0,01
0,1
L - длина перемножителя
Q - число итераций турбодекодирования
Q=10,18
Q=6
Q=3
Q=2
Q=1
ИССЛЕДОВАНИЯ МЕТОДОВ ПОМЕХОУСТОЙЧИВОГО КОДИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИИ ...
Компьютерная математика. 2009, № 2 65
Отметим особенности
0( / )bBER f E N= для ТК:
низкая скорость спада
вероятности ошибочного
приема с ростом величи-
ны 0/ NEb ; существуют
асимптоты к которым стре-
мятся вероятности ошибки
с ростом 0/bE N при раз-
ных L . По причине низкой
скорости спада BER до-
стигнуть малой ее вели-
чины ( 10BER ≈ ) можно
при больших значениях
0/ NEb и =L 65536. Дру-
гими словами, для не-
большой вероятности ошибки ТК являются неэффективны в сравнении с кас-
кадной схемой кодирования. Высокая эффективность ТК при малой величине
0/ NEb и снижение эффективности при ее увеличении объясняются тем, что
критерием при выборе параметров кодера является минимизация числа кодовых
слов с малым взаимным расстоянием, в противоположность принципу максиму-
ма минимального расстояния mind между кодовыми словами. Поэтому при ма-
лых значениях 0/ NEb ТК являются эффективным, но с ростом 0/ NEb , когда
основной вклад в вероятность ошибки вносят кодовые блоки с малыми расстоя-
ниями от соседних кодовых блоков ,d увеличение эффективности замедляется.
Второй эффект – это уменьшение эффективности итерационного декодирования
с увеличением числа итераций Q и ростом 0/bE N . Чем больше эта величина,
тем меньше требуется итераций при декодировании, поскольку алгоритм итера-
ционного декодирования становится более оптимальным. Отметим, что ТК при-
меняются для помехоустойчивого кодирования в космической связи. Алгоритм
кодирования кодерами на 16 состояний ( 5K = ), длиной перемежения 16384 и
кодовыми скоростями r = 1/2, 1/3, 1/4, 1/6 предложен комитетом CCSDS
(Consultative committee for space data systems) как стандарт передачи телеметри-
ческой информации с космических аппаратов. Консорциум DVB использует ТК
как стандарт DVB-RCS [5] для передачи информации по обратному спутнико-
вому каналу. ТК формируются на основе циклического рекурсивного система-
тического СВ-кодера (Circular recursive systematic convolutional, CRSC). Исполь-
зуются ТК также в новом стандарте спутниковой системы связи Inmarsat [5].
ТАБЛИЦА 1
Вид СВ-кода Eb/No,дБ
Турбо-код (n = 131072, k = 65532) с BPSK 0.7
СВ-код, K = 32, последовательное декоди-
рование (система связи с космическими
аппаратами Pioneer-10-12) и BPSK
2.7
СВ-код, K = 9 (используется в Globarstar),
декодированием по Витерби и BPSK
3.5
СВ-код Оденвальдера, К = 7, декодирова-
ние по Витерби (DVB-S, Inmarsat, Intelsat) и
BPSK
4.5
СВ-код, K = 5, декодирование по Витерби
(используется в GSM) и BPSK
5.3
Некодированная BPSK 9.6
В.А. БУРОВ, В.П. ЗИНЧЕНКО, С.В. ЗИНЧЕНКО, В. РЕЗАИ, О.О. КАМИНСКАЯ, Б.М. ШЕВЧУК
66 Компъютерная математика. 2009, № 2
Кодирования / декодирования СВ-кодами. СВ-кодер – это обычный сдви-
говый регистр, а работа кодера соответствует диаграмме Треллиса [6], которая
описывает все возможные состояния и переходы между регистрами. Диаграмма
используется и при декодировании по алгоритму Витерби, особенность которого
состоит в том, что он не только детектирует информацию, но и исправляет
ошибки в полученных данных. Получив в момент 0t = биты "00", декодер "со-
мневается" в их корректности и рассматривает возможные варианты: исходный
бит может быть 1/0, поэтому строятся две ветки к состояниям "00" и "10" соот-
ветственно. Для этих двух возможных путей вычисляется расстояние Хэмминга
между реальными и предположительными данными. Далее операция итеративно
повторяется для каждой новой пары битов, и с каждым шагом количество путей
удваивается. Полученные траектории накапливают сумму всех расстояний Хэм-
минга, вычисленных за предыдущие итерации. Когда два пути пересекаются, то
путь, который обладает наибольшей суммой, обрывается. В результате такого
"усреднения" цепочка, в сумме набравшая меньше всех баллов, и принимается
за истинный путь. Существует две версии метода декодирования на основе же-
стких и мягких решений. Первый вариант был рассмотрен ранее (использует
расстояния Хэмминга), а другой использует вероятность приема неверного бита.
Степень достоверности каждого бита оценивается путем измерения уровня по-
ступающего сигнала с помощью аналого-цифрового преобразователя и сравне-
ния полученного значения с номинальным.
Алгоритм кодирования Рида – Соломона (РС). Используются несистема-
тический и систематический кодировщики РС. Вычисление несистематических
корректирующих РС-кодов осуществляется умножением информационного сло-
ва на порожденный полином, в результате образуется кодовое слово, отличаю-
щееся от исходного информационного слова. Для восстановления исходного
слова необходимо выполнить емкую операцию декодирования, даже если дан-
ные не искажены и не требуют восстановления. При систематическом кодиро-
вании, исходное информационное слово останется неизменным, а корректи-
рующие коды (символы четности) добавляются в его конец, благодаря чему к
операции декодирования приходится прибегать лишь в случае разрушения дан-
ных. Вычисление несистематических корректирующих РС-кодов осуществляет-
ся делением информационного слова на порождающий полином. При этом все
символы информационного слова сдвигаются на n k− байт влево, а на освобо-
дившееся место записывается 2t байт остатка. Систематический кодировщик
представляет собой совокупность сдвиговых регистров, объединенных посред-
ством сумматоров и умножителей, функционирующих по правилам арифметики
Галуа. Сдвиговый регистр представляет последовательность разрядов, каждая из
которых содержит один элемент поля Галуа ( )GF q . Содержащийся в разряде
символ, покидая этот разряд, переносится на выходную линию. Одновременно с
этим в разряд заносится символ, находящийся на его входной линии. Замещение
символов происходит дискретно в определенные промежутки времени (такты).
Низкая эффективность программных реализаций РС-кодеров объясняется тем, что
нельзя осуществлять параллельное объединение элементов сдвигового регистра
ИССЛЕДОВАНИЯ МЕТОДОВ ПОМЕХОУСТОЙЧИВОГО КОДИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИИ ...
Компьютерная математика. 2009, № 2 67
и необходимо использовать ту ширину разрядности, которую «навязывает» ар-
хитектура компьютера. Цепи, основанные на регистрах сдвига, называются
фильтрами. Фильтр, осуществляет деление полинома на константу. Деление
реализуется посредством умножения и сложения, для чего используются два
рекуррентных равенства:
( ) ( 1) 1( ) ( ) ( ) ,r r r k r
n rQ x Q x R x− − −
−= +
( ) ( 1) 1( ) ( ) ( ) ( ) ,r r r k r
n rR x R x R x g x− − −
−= −
где ( )( )Q r x и ( )( )R r x – соответственно частное и остаток на r – шаге рекурсии.
Поскольку сложение и вычитание по mod 2 тождественны то, для реализации
делителя достаточно иметь устройство сложения и умножения. После n -сдвигов
на выходе регистра появляется частное, а в самом регистре окажется остаток,
который и представляет собой рассчитанные символы четности (РС-коды), а ко-
эффициенты умножения с 0g по (2 1)g t − соответствуют коэффициентам умно-
жения порожденного полинома. Декодирование РС-кодов – сложная задача.
Типовая схема декодирования, состоит из таких шагов: вычисления синдрома
ошибки (синдромный декодер); построения полинома ошибки (алгоритм Берле-
кэмпа – Месси, Евклида); определение корней данного полинома (например, ал-
горитм Ченя); определения характера ошибки (построение битовой маски, алго-
ритм Форни или любой другой алгоритма обращения матрицы); исправления
ошибочных символов путем наложения битовой маски на информационное сло-
во и последовательного инвертирования всех искаженных бит (операция XOR).
Отметим, что синдром – это остаток деления декодируемого кодового слова
( )c x на порожденный полином ( )g x , и, если этот остаток равен нулю, кодовое
слово считается неискаженным. Ненулевой остаток свидетельствует о наличии
ошибки. Остаток от деления дает многочлен, не зависящий от исходного сооб-
щения и определяемый исключительно характером ошибки. Принятое кодовое
слово v с компонентами iii ecv += , где 0, ..., 1i n= − представляет собой
сумму кодового слова c и вектора ошибок e . Цель декодирования состоит в
очистке кодового слова от вектора ошибки, описываемого полиномом синдрома
и вычисляемого так 0( 1)j jS v a j= + − , где 0, ..., 1i n= − представляет собой
сумму кодового слова c и вектора ошибок e , 1, ...,2j t= , α – примитивный
член [6]. Синдром ошибки вычисляется итеративно, и вычисление результи-
рующего полинома (ответ) завершается непосредственно в момент прохождения
последнего символа четности через фильтр. Всего требуется 2t циклов «прого-
на» декодируемых данных через фильтр, по одному прогону на каждый символ
результирующего полинома. Полученный синдром описывает конфигурацию
ошибки, но еще не показывает, какие именно символы сообщения были искаже-
ны. Действительно, степень синдромного полинома 2t существенно меньше
степени полинома сообщения n , и между их коэффициентами нет прямого со-
ответствия. Полином, коэффициенты которого соответствуют коэффициентам
искаженных символов называется полиномом локатора ошибки обозначается λ .
Если количество искаженных символов меньше t , то синдром и локатор ошибки
В.А. БУРОВ, В.П. ЗИНЧЕНКО, С.В. ЗИНЧЕНКО, В. РЕЗАИ, О.О. КАМИНСКАЯ, Б.М. ШЕВЧУК
68 Компъютерная математика. 2009, № 2
связаны так [ ]1, ( ) ( )nНОД x E x L x− = , и локатор вычисляется как наименьший
общий делитель (НОД) с использованием алгоритма Берлекэмпа – Месси [6 ].
Итак, известно какие символы кодового слова искажены, но пока еще неизвест-
но как именно они искажены. Используя полином синдрома и корни полинома
локатора, можно определить характер разрушений каждого из искаженных сим-
волов. Для этой цели используется алгоритм Форни, состоящий из двух этапов,
Сначала из свертки полинома синдрома полиномом локатора L определяется
промежуточный полином W . Затем, используя W -полином вычисляется нулевая
позиция ошибки, которая, в свою очередь, делится на производную от L -по-
линома. В результате определяется битовая маска, где каждый установленный бит
соответствует искаженному биту и для восстановления кодового слова в исход-
ный вид все искаженные биты должны быть инвертированы операцией XOR.
Декодер, построенный по такому алгоритму, требует не более 3t операций
умножения в каждой итерации, (их 2t≤ ). Таким образом, для решения постав-
ленной задачи требуется всего 26t операций умножения. Фактически поиск ло-
катора – это решение системы из 2t уравнений c t неизвестными, которые и
являются позиции искаженных символов в кодовом слове v . Если количество
ошибок больше t , система уравнений неразрешима, и восстановить разрушен-
ную информацию в этом случае не возможно. Так как полином локатора ошибки
известен, и его корни определяют местоположение искаженных символов в при-
нятом кодовом слове, то их необходимо найти. Для этого используется процеду-
ра Ченя (аналог обратного преобразованию Фурье). Все 2m возможных симво-
лов один за другим подставляются в полином локатора, затем выполняется ра-
счет полинома. Если результат обращается в ноль – считается, что искомые кор-
ни найдены. На этом процедура декодирования принятого кодового слова счита-
ется законченной. Далее, отсекается n k− символов четности, и полученное ин-
формационное слово готово к употреблению.
Алгоритм турбокодирования. ТК относятся к классу параллельных кас-
кадных кодов. Структура ТК представляет собой систематический код в кото-
ром есть группа проверочных бит, генерируемых двумя кодерами составных
рекурсивных сверточных кодов (РСК). Причем информационная последователь-
ность подается в РСК1 непосредственно, а в кодер РСК2 через устройство псев-
дослучайного перемежения. Схема выкалывания проверочных бит применяется
для регулирования общей скорости турбокода. Феноменальная помехоустойчи-
вость ТК объясняется сочетанием таких свойств: высокая зависимость выходной
последовательности РСК от порядка входной информации, т. е. от порядка рас-
положения 0 и 1 в ней; применение перемежителя для изменения порядка вход-
ной последовательности, подаваемой на входы составных РСК. Сочетание
свойств приводит к тому, что если при подаче определенной информационной
последовательности на вход РСК1 вес его проверочной последовательности
оказывается малым, то перемеженная версия этой информационной последова-
тельности, подаваемая на вход РСК2, с высокой вероятностью приведет к гене-
рации проверочной последовательности большого веса из-за вышеуказанного
ИССЛЕДОВАНИЯ МЕТОДОВ ПОМЕХОУСТОЙЧИВОГО КОДИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИИ ...
Компьютерная математика. 2009, № 2 69
свойства РСК. Таким образом, если какая-либо комбинация ошибок не может
быть исправлена одним РСК, то это будет сделано с помощью проверочной
группы другого РСК и наоборот. Заметьте, что при использовании в составе ТК
нерекурсивной формы СВ-кодов с такой же корректирующей способностью вы-
игрыш от кодирования оказывается намного меньше. Это происходит потому,
что вес выходной последовательности СВ-кодов в нерекурсивной форме слабо
зависит от порядка входной информационной последовательности. Очевидно,
что число составных кодов в ТК может быть больше двух. Существуют ТК с пе-
ремежителями, которые используют гибридное (последовательное и параллель-
ное) соединение кодеров составных кодов. Есть также ТК в которых в качестве
составных кодов используются блочные коды, однако такие конструкции не-
сколько уступают классическим ТК по помехоустойчивости. Кроме того они не
позволяют произвольно одновременно выбирать длину кодируемого информа-
ционного блока и скорость кода. Для декодирования ТК в настоящее время при-
меняется алгоритмы итеративного декодирования. Итеративный декодер обра-
зован последовательным соединением декодеров двух элементарных кодов
(РСК1 и РСК2), так называемые декодеры с мягким входным и выходным сиг-
налом. Каждый элементарный декодер имеет два входа: вход для сигнала, пред-
ставляющего собой мягкое решение демодулятора; вход для сигнала внешней
информации, получаемой от декодера другого элементарного кода. Первый де-
кодер имеет только один выход, на который подается внешняя информация, по-
лученная этим декодером в процессе декодирования. Внешняя информация,
производимая декодером для каждого информационного бита, представляет со-
бой величину, модуль которой пропорционален надежности приема данного ин-
формационного бита, а знак соответствует передаче 0/1 в данном информацион-
ном бите. Существенным является то, что внешняя информация о каждом ин-
формационном бите вырабатывается декодером элементарного кода с использо-
ванием сведений об информационных символах, содержащихся только в прове-
рочной группе данного составного кода. Поэтому, внешняя информация оказы-
вается некоррелированной с мягкими решениями, производимыми демодулято-
ром по каждому информационному биту и с информацией о передаваемых
информационных символах, содержащейся в проверочной группе другого
элементарного кода.
Оптимальный метод для телеметрического кадра. Теперь мы обладаем
всем необходимым для построения сравнительной характеристики методов по-
мехоустойчивого кодирования и выбора из них наиболее оптимального. В каче-
стве тестового возьмем случайный сигнал, закодируем его свёрточным кодом,
РС-кодом и ТК, наложим гауссов шум разной мощности и выполним декодиро-
вание. Построим график зависимости частоты ошибочных бит от уровня шума
для разных методов. Наиболее эффективным оказывается ТК. Также выявлен
тот факт, что даже с незначительным ростом количества итераций турбодекоде-
ра, частота ошибочных бит резко падает. При этом нет необходимости менять
структуру декодера. Сравнительная характеристика эффективности методов ко-
дирования показаны на рис. 2.
В.А. БУРОВ, В.П. ЗИНЧЕНКО, С.В. ЗИНЧЕНКО, В. РЕЗАИ, О.О. КАМИНСКАЯ, Б.М. ШЕВЧУК
70 Компъютерная математика. 2009, № 2
РИС. 2. Эффективность методов кодирования случайного сигнала и изображения
Выводы. Исследование и сравнительный анализ современных методов по-
мехоустойчивого кодирования, с применением компьютерного моделирования
позволили выбрать оптимальный метод для формирования телеметрического
кадра системы связи с микроспутником. Для решении задачи построения фор-
мирователя телеметрического кадра МС наилучшим методом является турбоко-
дирование.
В.О. Буров, В.П. Зінченко, С.В. Зінченко, В. Резаі, О.О. Камінська, Б.М. Шевчук
ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ ЗАВАДОСТІЙКОГО КОДУВАННЯ ІНФОРМАЦІЇ
ДЛЯ СИСТЕМ МІКРОСУПУТНИКА
У роботі досліджені сучасні методи завадостійкого кодування інформації, отримані їх
порівняльні характеристики на основі даних комп’ютерного моделювання, а також
проаналізовані алгоритми та вибраний оптимальний метод для формування телеметричного
кадру системи зв’язку мікросупутника. Для вирішення задачі побудови формувача телемет-
ричного кадру мікросупутника найкращим методом кодування є турбокодування.
0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5
1E-5
1E-4
1E-3
0,01
0,1
1
Eb/No, db
размер блока 65536, g=[037, 021], норма =1/2
итераций: - 18 - 10 - 6
- 3 - 2 - 1
размер блока 1024, g=[07, 05], норма =1/2
итераций: - 8 - 5 - 3 - 1
1E-5
1E-4
1E-3
0,01
0,1
1
ошибочная норма - FER BER - частота появления ошибочных бит
сверточный
Рида-Соломона
турбокод
ИССЛЕДОВАНИЯ МЕТОДОВ ПОМЕХОУСТОЙЧИВОГО КОДИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИИ ...
Компьютерная математика. 2009, № 2 71
V.O. Burov, V.P. Zinchenko, S.V. Zinchenko, V. Rezaei, O.O. Kaminska, B.M. Shevchuk
INVESTIGATION OF INFORMATION NOISELESS CODING METHODS
IN MICROSAT SYSTEMS
The modern method of noiseless coding of information is investigated; based on computer model-
ing, its comparison characteristics are obtained, and the algorithms and the chosen optimum method
for forming the telemetric frame in microsat communication system are also investigated. The best
method for solving the problem of former construction of telemetric frame in microsat is Turbo-
coding.
1. Скляр Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение,
2-е изд.: Пер. с англ. – М.: Изд. дом “Вильямс”, 2003. – 1104 с.
2. Зінченко В.П., Зінченко Н.П. Формат телеметричного кадру для мікроспутників //
Наукові вісті НТУ України “КПІ”. – 2005. – № 3. – С. 108 – 114.
3. Зинченко В.П., Буров В.А., Зинченко С.В. и др. Разработка систем передачи теле-
метрической информации для космических объектов // Системні дослідження та
інформаційні технології. – 2005. – № 3. – С. 57 – 72.
4. Зинченко В.П., Буров В.А., Зинченко С.В. и др. Оптимизация систем передачи теле-
метрической информации // Праці Міжнар. конф. “Питання оптимізації обчислень
(ПОО-ХХХ11)”. – Київ: Ін-т кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України, 2005. –
С. 90 – 91.
5. Зінченко В.П., Рижков Л.М. Концепція віртуальної лабораторії космічних до-
сліджень на основі над малих космічних апаратів // Наукові вісті НТУ України
“КПІ”. – 2006. – № 6. – С. 96 – 102.
6. Касами Т., Токура Н., Ивадари Ё, Инагаки Я. Теория кодирования. – М.: Мир, 1978.
– 576 с.
Получено 12.05.2009
Îá àâòîðàõ:
Буров Владислав Александрович,
кандидат технических наук, доцент НТУ Украины «КПИ»,
e-mail Burov_v@voliacable.com
Зинченко Валерий Петрович,
кандидат технических наук, доцент НТУ Украины «КПИ»,
e-mail zinchenko.vp@gmail.com
Зинченко Сергей Валериевич,
научный сотрудник Института кибернетики имени В.М. Глушкова НАН Украины,
Каминская Ольга Олеговна,
магистр НТУ Украины «КПИ»,
Резаи Вахид,
аспирант НТУ Украины «КПИ»,
Шевчук Богдан Михайлович,
кандидат технических наук, научный сотрудник
Института кибернетики имени В.М. Глушкова НАН Украины.
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-84547 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | ХХХХ-0003 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T17:34:18Z |
| publishDate | 2009 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Буров, В.А. Зинченко, В.П. Зинченко, С.В. Резаи, В. Каминская, О.О. Шевчук, Б.М. 2015-07-10T11:34:49Z 2015-07-10T11:34:49Z 2009 Исследования методов помехоустойчивого кодирования информации для систем микроспутника / В.А. Буров, В.П. Зинченко, С.В. Зинченко, В. Резаи, О.О. Каминская, Б.М. Шевчук // Компьютерная математика. — 2009. — № 2. — С. 62-71. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. ХХХХ-0003 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84547 629.735.05 В работе исследованы методы помехоустойчивого кодирования информации, получены их сравнительная характеристика на основании данных компьютерного моделирования, проанализированы алгоритмы, выбран оптимальный метод для формирования телеметрического кадра системы связи микроспутника. Для решения задачи построения формирователя телеметрического кадра микроспутника наилучшим методом является турбокодирование. У роботі досліджені сучасні методи завадостійкого кодування інформації, отримані їх порівняльні характеристики на основі даних комп’ютерного моделювання, а також проаналізовані алгоритми та вибраний оптимальний метод для формування телеметричного кадру системи зв’язку мікросупутника. Для вирішення задачі побудови формувача телеметричного кадру мікросупутника найкращим методом кодування є турбокодування. The modern method of noiseless coding of information is investigated; based on computer modeling, its comparison characteristics are obtained, and the algorithms and the chosen optimum method for forming the telemetric frame in microsat communication system are also investigated. The best method for solving the problem of former construction of telemetric frame in microsat is Turbocoding. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Компьютерная математика Инструментальные средства информационных технологий Исследования методов помехоустойчивого кодирования информации для систем микроспутника Дослідження методів завадостійкого кодування інформації для систем мікросупутника Investigation of information noiseless coding methods in microsat systems Article published earlier |
| spellingShingle | Исследования методов помехоустойчивого кодирования информации для систем микроспутника Буров, В.А. Зинченко, В.П. Зинченко, С.В. Резаи, В. Каминская, О.О. Шевчук, Б.М. Инструментальные средства информационных технологий |
| title | Исследования методов помехоустойчивого кодирования информации для систем микроспутника |
| title_alt | Дослідження методів завадостійкого кодування інформації для систем мікросупутника Investigation of information noiseless coding methods in microsat systems |
| title_full | Исследования методов помехоустойчивого кодирования информации для систем микроспутника |
| title_fullStr | Исследования методов помехоустойчивого кодирования информации для систем микроспутника |
| title_full_unstemmed | Исследования методов помехоустойчивого кодирования информации для систем микроспутника |
| title_short | Исследования методов помехоустойчивого кодирования информации для систем микроспутника |
| title_sort | исследования методов помехоустойчивого кодирования информации для систем микроспутника |
| topic | Инструментальные средства информационных технологий |
| topic_facet | Инструментальные средства информационных технологий |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84547 |
| work_keys_str_mv | AT burovva issledovaniâmetodovpomehoustoičivogokodirovaniâinformaciidlâsistemmikrosputnika AT zinčenkovp issledovaniâmetodovpomehoustoičivogokodirovaniâinformaciidlâsistemmikrosputnika AT zinčenkosv issledovaniâmetodovpomehoustoičivogokodirovaniâinformaciidlâsistemmikrosputnika AT rezaiv issledovaniâmetodovpomehoustoičivogokodirovaniâinformaciidlâsistemmikrosputnika AT kaminskaâoo issledovaniâmetodovpomehoustoičivogokodirovaniâinformaciidlâsistemmikrosputnika AT ševčukbm issledovaniâmetodovpomehoustoičivogokodirovaniâinformaciidlâsistemmikrosputnika AT burovva doslídžennâmetodívzavadostíikogokoduvannâínformacíídlâsistemmíkrosuputnika AT zinčenkovp doslídžennâmetodívzavadostíikogokoduvannâínformacíídlâsistemmíkrosuputnika AT zinčenkosv doslídžennâmetodívzavadostíikogokoduvannâínformacíídlâsistemmíkrosuputnika AT rezaiv doslídžennâmetodívzavadostíikogokoduvannâínformacíídlâsistemmíkrosuputnika AT kaminskaâoo doslídžennâmetodívzavadostíikogokoduvannâínformacíídlâsistemmíkrosuputnika AT ševčukbm doslídžennâmetodívzavadostíikogokoduvannâínformacíídlâsistemmíkrosuputnika AT burovva investigationofinformationnoiselesscodingmethodsinmicrosatsystems AT zinčenkovp investigationofinformationnoiselesscodingmethodsinmicrosatsystems AT zinčenkosv investigationofinformationnoiselesscodingmethodsinmicrosatsystems AT rezaiv investigationofinformationnoiselesscodingmethodsinmicrosatsystems AT kaminskaâoo investigationofinformationnoiselesscodingmethodsinmicrosatsystems AT ševčukbm investigationofinformationnoiselesscodingmethodsinmicrosatsystems |