Задача кодирования

Введение



В настоящее время по каналам связи передаются данные со столь высокими требованиями к достоверности передаваемой информации, что удовлетворить эти требования традиционным методами - совершенствованием антенно-фидерных устройств, увеличением излучаемой мощности, снижением собственного шума приемника - оказывается экономически невыгодным или просто невозможным.

Хотя существующие на данный момент системы передачи данных отвечают всем основным стандартам и требованиям, они все же не являются совершенными. Причин тому влияние помех в канале связи. При передаче сообщений по каналам связи могут возникать помехи, способные привести к искажению принимаемых знаков. Естественный язык обладает большой избыточностью (в европейских языках — до 7%), чем объясняется большая помехоустойчивость сообщений, составленных из знаков алфавитов таких языков. Примером, иллюстрирующим устойчивость русского языка к помехам, может служить предложение «в словох всо глосноо зомононо боквой о». Здесь 26% символов «поражены», однако это не приводит к потере смысла. Таким образом, в данном случае избыточность является полезным свойством. Избыточность могла бы быть использована и при передаче кодированных сообщений в технических системах. Например, каждый фрагмент текста («предложение») передается трижды, и верным считается та пара фрагментов, которая полностью совпала. Однако, больная избыточность приводит к большим временным затратам при передаче информации и требует большого объема памяти при ее хранении. Впервые теоретическое исследование эффективного кодирования предпринял К. Шеннон. 

Одним из средств решения подобных несоответствий в системах передачи цифровой информации, является применение помехоустойчивых кодов, лежащих в основе устройств кодирования/декодирования. Высокоэффективным средством решения данной проблемы является применение помехоустойчивого кодирования, основанного на введении искусственной избыточности в передаваемое сообщение. Помехоустойчивое кодирование передаваемой информации позволяет в приемной части системы обнаруживать и исправлять ошибки.

Актуальность: Работа подавляющего числа современных систем связи основана на передаче сообщений в цифровом виде. Сбой при приеме любого элемента цифровых данных способен вызвать значительное искажение всего сообщения в целом, что, в свою очередь, может привести к полной потере информации, содержащейся в нем. В современных информационных системах важнейшей задачей является обеспечение информационной безопасности, связанной с методами криптографии и кодирования, теоретические основы которой заложил Шеннон в своих трудах. В данной работе будут рассмотрены основы задачи кодирования, а также практическое применение помехоустойчивых кодов.

Объект: процесс формирования цифровых сигналов

Предмет: кодирование информации

Цель исследования: разработать алгоритм на основе анализа задачи кодирования.

Задачи:

1) Проанализировать теоретические основы задачи кодирования.

2) Рассмотреть основные виды помехоустойчивых кодов.

3) Практическая реализация помехоустойчивого кодирования.





Теоретические основы задачи кодирования



		Постановка задачи кодирования



Прежде чем рассмотреть задачу кодирования, необходимо рассмотреть ряд определений, использующихся в теории кодирования [1]:

Код – (1) правило, описывающее соответствие знаков или их сочетаний одного алфавита знакам или их сочетаниям другого алфавита; - (2) знаки вторичного алфавита, используемые для представления знаков или их сочетаний первичного алфавита. 

Кодирование – перевод информации, представленной посредством первичного алфавита, в последовательность кодов.

Декодирование - операция, обратная кодированию, т.е. восстановление информации в первичном алфавите по полученной последовательности кодов. 

Операции кодирования и декодирования называются обратимыми, если их последовательное применение обеспечивает возврат к исходной информации без каких-либо ее потерь. 

Информационная энтропия - в теории связи энтропия используется как мера неопределенности ожидаемого сообщения, т.е. энтропия источника информации с независимыми сообщениями есть среднее арифметическое количеств информации сообщений

Примером обратимого кодирования является представление знаков в телеграфном коде и их восстановление после передачи. Примером кодирования необратимого может служить перевод с одного естественного языка на другой – обратный перевод, вообще говоря, не восстанавливает исходного текста. Безусловно, для практических задач, связанных со знаковым представлением информации, возможность восстановления информации по ее коду является необходимым условием применения кода, поэтому в дальнейшем изложении будет рассматриваться только обратимое кодирования. 

Таким образом, кодирование предшествует передаче и хранению информации. При этом, как указывалось ранее, хранение связано с фиксацией некоторого состояния носителя информации, а передача – с изменением состояния с течением времени (т.е. процессом). Эти состояния или сигналы будем называть элементарными сигналами – именно их совокупность и составляет вторичный алфавит.

Без технических сторон передачи и хранения сообщения (т.е. того, каким образом фактически реализованы передача-прием последовательности сигналов или фиксация состояний), математическая постановка задачи кодирования, дается следующим образом. [5]

Пусть первичный алфавит A содержит N знаков со средней информацией на знак, определенной с учетом вероятностей их появления, I1(A) (нижний индекс отражает то обстоятельство, что рассматривается первое приближение, а верхний индекс в скобках указывает алфавит). Вторичный алфавит B пусть содержит M знаков со средней информационной емкостью I1(A). Пусть также исходное сообщение, представленное в первичном алфавите, содержит n знаков, а закодированное сообщение – m знаков. Если исходное сообщение содержит I(A) информации, а закодированное – I(B), то условие обратимости кодирования, т.е. неисчезновения информации при кодировании, очевидно, может быть записано следующим образом:



I(A) ≤ I(B),



смысл которого в том, что операция обратимого кодирования может увеличить количество формальной информации в сообщении, но не может его уменьшить. Однако каждая из величин в данном неравенстве может быть заменена произведением числа знаков на среднюю информационную емкость знака, т.е.: 



n*I1(A) ≤ n*I1 (B), 



или 



I1(A) ≤ m/n*I1 (B)



Отношение m/n, очевидно, характеризует среднее число знаков вторичного алфавита, которое приходится использовать для кодирования одного знака первичного алфавита – будем называть его длиной кода или длиной кодовой цепочки и обозначим K(B) (верхний индекс указывает алфавит кодов). [

В частном случае, когда появление любых знаков вторичного алфавита равновероятно, согласно формуле Хартли I1(B)=log2M, и тогда 



 I1(A) /log2M≤ K(B) (1)



По аналогии с величиной R, характеризующей избыточность языка, можно ввести относительную избыточность кода (Q): 



Q= 1 – I(A) / I(B) = 1- I1(A) / K(B)*I1(B) (2)



Данная величина показывает, насколько операция кодирования увеличила длину исходного сообщения. Очевидно, чем меньше Q (т.е. чем ближе она к 0 или, что то же, I(B) ближе к I(A)), тем более выгодным оказывается код и более эффективной операция кодирования. Выгодность кодирования при передаче и хранении – это экономический фактор, поскольку более эффективный код позволяет затратить на передачу сообщения меньше энергии, а также времени и, соответственно, меньше занимать линию связи; при хранении используется меньше площади поверхности (объема) носителя. При этом следует сознавать, что выгодность кода не идентична временной выгодности всей цепочки кодирование – передача – декодирование; возможна ситуация, когда за использование эффективного кода при передаче придется расплачиваться тем, что операции кодирования и декодирования будут занимать больше времени и иных ресурсов (например, места в памяти технического устройства, если эти операции производятся с его помощью). 

Ранее указывалось, что источник сообщения включает кодирующую систему, формирующую сигналы по известным получателю правилам. Ввиду независимости содержания сообщения от выбранной формы его представления, возможно преобразование одного кода в другой, предоставив правило обратного преобразования получателю сообщения. Целесообразность такого дополнительного кодирования сообщения на передающей стороне и соответствующего декодирования на приемной стороне возникает из-за избыточности алфавита сообщения и искажения сигналов действующими в канале связи помехами. Кодирование предшествует хранению и передаче информации. 

Реализация основных характеристик канала связи помимо разработки технических устройств, требует решения информационных задач – выбор оптимального метода кодирования.[11]

Основными задачами кодирования являются: 

1. Обеспечение экономичности передачи информации посредством устранения избыточности.

2. Обеспечение надежности (помехоустойчивости) передачи информации

3. Согласование скорости передачи информации с пропускной способностью канала

Соответствие между элементами дискретных сообщений и видом кодирования обеспечивается выбором:

1. длительности сигналов 

2. Длины кодового слова 

3. Алфавита знаков и способа кодирования (побуквенного, блочного)

Полагается, что сообщение источника информации формируется из знаков аi, i=1,2,.. Na внешнего (входного, первичного) алфавита А объемом Na. Сообщения представляют собой слова, образованные последовательностью nr знаков: Ar =a1a2…anr. В кодирующем устройстве слово Ar преобразуется в кодовое слово Br=b1b2…bmr, составленное из mr знаков bj, j=1,2,..Nb внутреннего (выходного, вторичного) алфавита В. Число знаков кодового алфавита называют основанием кода. Число знаков в кодовом слове называют длиной кодового слова. Отображение G множества слов в алфавите А на множество слов в алфавите В называют кодирующим отображением или кодом. Применение кодирующего отображения G к любому слову из входного алфавита называется кодированием. То есть код - это правило отображения знаков одного алфавита в знаки другого алфавита, кодирование – это преобразование одной формы сообщения в другую посредством указанного кода. 

Различают побуквенное и блочное кодирование. При побуквенном кодировании каждому знаку внешнего алфавита ставиться в соответствие кодовое слово из знаков внутреннего алфавита. [2]

При блочном кодировании слову из знаков внешнего алфавита ставиться в соответствие кодовое слово из знаков внутреннего алфавита.

Cлова из знаков внутреннего алфавита В, сопоставленные словам из знаков внешнего алфавита А по правилу G, называются кодовыми комбинациями. Если ArE A и G(Ar)= Br, то говорят, что слову Ar соответствует кодовая комбинация Br. Совокупность кодовых комбинаций используемых для передач заданного количества дискретных сообщений называют кодовым словарем.

Процесс, обратный кодированию, заключается в восстановлении из кодовой комбинации Br=b1b2…bmr слова Ar=a1a2…anr из входного алфавита и называется декодированием. Если процесс кодирования осуществляется с использованием правила G, то процесс декодирования основан на применении правила G-1, где G-1 есть отображение, обратное отображению G.

Операции кодирования и декодирования называют обратимыми, если их последовательное применение обеспечивает возврат к исходной форме сообщения без потери информации.

Пусть Ar — слово в алфавите А и Br =G(Ar) — слово в алфавите В. Код называется обратимым, если для любого слова Br =G(Ar) в алфавите В существует единственное преобразование G-1(Br)= Ar . То есть, по слову Br в алфавите В, всегда однозначно восстанавливается слово Ar в алфавите А, из которого было образовано слово Br.

Примером обратимого кодирования является представление знаков в телеграфном коде при передаче сообщений и восстановление их при приеме. 

Примером необратимого кодирования является перевод текста с одного естественного языка на другой. (Обратный перевод побуквенно обычно не соответствует исходному тексту.) 

Чтобы код был обратимым, необходимо:

1) чтобы разным символам входного алфавита А были сопоставлены разные кодовые комбинации;

2) чтобы никакая кодовая комбинация не составляла начальной части какой-нибудь другой кодовой комбинации.

Наиболее простым правилом кодирования является сопоставление каждому символу входного алфавита А слова конечной длины в выходном алфавите В. Код может быть задан в форме таблицы, графа, аналитического выражения, то есть в тех же формах, что и отображение.

Выражение (1) пока следует воспринимать как соотношение оценочного характера, из которого неясно, в какой степени при кодировании возможно приближение к равенству его правой и левой частей. По этой причине для теории связи важнейшее значение имеют две теоремы, доказанные Шенноном. Первая – затрагивает ситуацию с кодированием при передаче сообщения по линии связи, в которой отсутствуют помехи, искажающие информацию. Вторая теорема относится к реальным линиям связи с помехами.



1.2. Первая теорема Шеннона



Ранее отмечалось, что при передаче сообщений по каналам связи могут возникать помехи, способные привести к искажению принимаемых знаков. Так, например, если вы попытаетесь передать речевое сообщению в ветреную погоду человеку, находящемуся от вас на значительном расстоянии, то оно может быть сильно искажено такой помехой как ветер. Вообще, передача сообщений при наличии помех является серьезной теоретической и практической задачей. Ее значимость возрастает в связи с повсеместным внедрением компьютерных телекоммуникаций, в которых помехи неизбежны.[1]

При работе с кодированной информацией, искажаемой помехами, можно выделить следующие основные проблемы: установления самого факта того, что произошло искажение информации; выяснения того, в каком конкретно месте передаваемого текста это произошло; исправления ошибки – хотя бы с некоторой степенью достоверности.

Помехи в передачи информации - свойство отнюдь не только технических систем. Это - вполне обычное дело в быту. Пример был выше; другие примеры - разговор по телефону, в трубке которого "трещит", вождение автомобиля в тумане и т.д. Чаще всего человек вполне прилично справляется с каждой из указанных выше задач, хотя и не всегда отдает себе отчет, как он это делает (т.е. неалгоритмически, а исходя из каких-то ассоциативных связей). Известно, что естественный язык обладает большой избыточностью (в европейских языках - до 70%), чем объясняется большая помехоустойчивость сообщений, составленных из знаков алфавитов таких языков. Примером, иллюстрирующим устойчивость русского языка к помехам, может служить предложение "в словох всо глосноо зомононо боквой о". Здесь 26% символов "поражены", однако это не приводит к потере смысла. Таким образом, в данном случае избыточность является полезным свойством. 

Например, каждый фрагмент текста ("предложение") передается трижды, и верным считается та пара фрагментов, которая полностью совпала. Однако, большая избыточность приводит к большим временным затратам при передаче информации и требует большого объема памяти при ее хранении. Отсюда следует задача устранения избыточности, или эффективного кодирования. Впервые теоретическое исследование такого рода проблем предпринял К.Шеннон.

Первая теорема Шеннона о передаче информации, которая называется также основной теоремой о кодировании при отсутствии помех, формулируется следующим образом:[5] 

При отсутствии помех передачи всегда возможен такой вариант кодирования сообщения, при котором среднее число знаков кода, приходящихся на один знак кодируемого алфавита, будет сколь угодно близко к отношению средних информаций на знак первичного и вторичного алфавитов. 

Используя понятие избыточности кода, можно дать более короткую формулировку теоремы: 

При отсутствии помех передачи всегда возможен такой вариант кодирования сообщения, при котором избыточность кода будет сколь угодно близкой к нулю. 

Данные утверждения являются теоремами и, следовательно, должны доказываться, однако доказательства мы опустим. Для нас важно, что теорема открывает принципиальную возможность оптимального кодирования. Однако необходимо сознавать, что из самой теоремы никоим образом не следует, как такое кодирование осуществить практически – для этого должны привлекаться какие-то дополнительные соображения, что и станет предметом последующего обсуждения. 

Таким образом, оптимальное кодирование принципиально возможно.

Наиболее важна для практики ситуация, когда М=2, то есть информацию кодируют лишь двумя сигналами 0 и 1. [1]

Шенноном была рассмотрена ситуация, когда при кодировании сообщения в первичном алфавите учитывается различная вероятность появления знаков, а также равная вероятность появления знаков вторичного алфавита. Тогда:



Кmin (А, В)= I (A) / log2 M= I (A) ,



здесь I (A) - средняя информация на знак первичного алфавита.

Ограничим себя ситуацией, когда M = 2, т.е. для представления кодов в линии связи используется лишь два типа сигналов – наиболее просто реализуемый вариант. Подобное кодирование называется двоичным. Знаки двоичного алфавита принято обозначать "0" и "1. Удобство двоичных кодов и в том, что каждый элементарный сигнал (0 или 1) несет в себе 1 бит информации (log2M = 1); тогда из (1), теоремы Шеннона: 



I1(A)≤ K(2)



и первая теорема Шеннона получает следующую интерпретацию: 

При отсутствии помех передачи средняя длина двоичного кода может быть сколь угодно близкой к средней информации, приходящейся на знак первичного алфавита. 

Определение количества переданной информации при двоичном кодировании сводится к простому подсчету числа импульсов (единиц) и пауз (нулей). При этом возникает проблема выделения из потока сигналов (последовательности импульсов и пауз) отдельных кодов. Приемное устройство фиксирует интенсивность и длительность сигналов. Элементарные сигналы (0 и 1) могут иметь одинаковые или разные длительности. Их количество в коде (длина кодовой цепочки), который ставится в соответствие знаку первичного алфавита, также может быть одинаковым (в этом случае код называется равномерным) или разным (неравномерный код). Наконец, коды могут строиться для каждого знака исходного алфавита (алфавитное кодирование) или для их комбинаций (кодирование блоков, слов). В результате при кодировании (алфавитном и словесном) возможны следующие варианты сочетаний: 



Таблица 1. Варианты сочетаний 

Длительности элементарных сигналов

Кодировка первичных символов (слов)

Ситуация

одинаковые

равномерная

(1)

одинаковые

неравномерная

(2)

разные

равномерная

(3)

разные

неравномерная

(4)



В случае использования неравномерного кодирования или сигналов разной длительности (ситуации (2), (3) и (4)) для отделения кода одного знака от другого между ними необходимо передавать специальный сигнал – временной разделитель (признак конца знака) или применять такие коды, которые оказываются уникальными, т.е. несовпадающими с частями других кодов. При равномерном кодировании одинаковыми по длительности сигналами (ситуация (1)) передачи специального разделителя не требуется, поскольку отделение одного кода от другого производится по общей длительности, которая для всех кодов оказывается одинаковой (или одинаковому числу бит при хранении). 

Длительность двоичного элементарного импульса показывает, сколько времени требуется для передачи 1 бит информации. Очевидно, для передачи информации, в среднем приходящейся на знак первичного алфавита, необходимо время. Таким образом, задачу оптимизации кодирования можно сформулировать в иных терминах: построить такую систему кодирования, чтобы суммарная длительность кодов при передаче (или суммарное число кодов при хранении) данного сообщения была бы наименьшей.

Если имеется источник информации с энтропией Н(х) и канал связи с пропускной способностью С, то если С > H(X), то всегда можно закодировать достаточно длинное сообщение таким образом, что оно будет передано без задержек. Если же, напротив, С < H(X), то передача информации без задержек невозможна. 

Первая теорема Шеннона декларирует возможность создания системы эффективного кодирования дискретных сообщений, у которой среднее количество двоичных символов на один символ сообщения асимптотически стремится к энтропии источника сообщений (в отсутствии помех).

Первая теорема Шеннона (переформулировка). [13]

При отсутствии помех средняя длина двоичного кода может быть сколь угодно близкой к средней информации, приходящейся на знак первичного алфавита.

Какие же могут быть особенности вторичного алфавита при кодировании:

		Элементарные коды 0 и 1 могут иметь одинаковые длительности (t0=t1) или разные (≠).

		Длина кода может быть одинаковой для всех знаков первичного алфавита (код равномерный) или различной (неравномерный код)

		Коды могут строиться для отдельного знака первичного алфавита (алфавитное кодирование) или для их комбинаций (кодирование блоков, слов).


1.3 Вторая теорема Шеннона



Отношение пропускной способности канала связи к скорости неискаженной передачи символов алфавита передаваемого сообщения должно быть больше или равно энтропии передачи одного символа.[5]

Вторая теорема Шеннона гласит, что при наличии помех в канале всегда можно найти такую систему кодирования, при которой сообщения будут переданы с заданной достоверностью. При наличии ограничения пропускная способность канала должна превышать производительность источника сообщений. Вторая теорема Шеннона устанавливает принципы помехоустойчивого кодирования. Для дискретного канала с помехами теорема утверждает, что, если скорость создания сообщений меньше или равна пропускной способности канала, то существует код, обеспечивающий передачу со сколь угодно малой частотой ошибок. 

Доказательство теоремы основывается на следующих рассуждениях. Первоначально последовательность X={xi} кодируется символами из В так, что достигается максимальная пропускная способность (канал не имеет помех). Затем в последовательность из В длины n вводится r символов по каналу передается новая последовательность из n + r символов. Число возможных последовательностей длины n + r больше числа возможных последовательностей длины n. Множество всех последовательностей длины n + r может быть разбито на n подмножеств, каждому из которых сопоставлена одна из последовательностей длины n. При наличии помехи на последовательность из n + r выводит ее из соответствующего подмножества с вероятностью сколь угодно малой.[12]

Теорема позволяет определять на приемной стороне канала, какому подмножеству принадлежит искаженная помехами принятая последовательность n + r, и тем самым восстановить исходную последовательность длины n.

Эта теорема не дает конкретного метода построения кода, но указывает на пределы достижимого в области помехоустойчивого кодирования, стимулирует поиск новых путей решения этой проблемы.



1.4 Помехоустойчивые коды



	1.4.1 Классификация помехоустойчивых кодов

В настоящее время темпы развития телекоммуникационных систем стали предпосылкой для появления принципиально новых способов кодирования сообщений. Причем одной из задач кодирования стало не только достоверная передача, но и быстрая обработка данных. Несмотря на рост мощности вычислительной техники, актуальным остается вопрос построения простых алгоритмов коррекции ошибок. Одним из малоизученных направлений в этой области можно считать использование кодов с иррациональным основанием.

Работа подавляющего числа современных систем связи основана на передаче сообщений в цифровом виде. Сбой при приеме любого элемента цифровых данных способен вызвать значительное искажение всего сообщения в целом, что, в свою очередь, может привести к полной потере информации, содержащейся в нем. В настоящее время по каналам связи передаются данные со столь высокими требованиями к достоверности передаваемой информации, что удовлетворить эти требования традиционным методами - совершенствованием антенно-фидерных устройств, увеличением излучаемой мощности, снижением собственного шума приемника - оказывается экономически невыгодным или просто невозможным.

Высокоэффективным средством решения данной проблемы является применение помехоустойчивого кодирования, основанного на введении искусственной избыточности в передаваемое сообщение. Теория и техника помехоустойчивого кодирования прошли несколько этапов в своем развитии. Изначально это было просто эмпирическое использование простейших кодов с повторением, с постоянным весом, с одной проверкой на четность и т.д. В дальнейшем теория помехоустойчивого кодирования прошла довольно длинный путь развития, в процессе которого для ее создания использовались основы математической теории – ответвления высшей алгебры и теории чисел с приложением к реальным системам связи.

Теория кодирования возникла в конце 40-х годов с появлением работ Голея, Хэмминга и Шеннона. Выдающиеся два ученые Голей и Хэмминг заложили основу алгебраическим методам кодирования, которые используются и по сей день, а Шеннон предложил и исследовал понятие случайного кодирования. Отметим, что в современных информационных системах важнейшей задачей является обеспечение информационной безопасности, связанной с методами криптографии и кодирования, теоретические основы которой заложил Шеннон в своих трудах.[3]

Появление работ Шеннона вызвало настоящую эйфорию среди ученых и инженеров, казалось, что практическое решение этих задач будет так же просто и понятно, как Шеннон сделал это математически. Однако эйфория быстро прошла, так как практического решения в прямой постановке Шеннона найти так не удалось. В то же время, сделанные Шенноном постановки задачи и доказательство фундаментальных теорем теории информации дали толчок для поиска решения задач с использованием детерминированных (неслучайных) сигналов и алгебраических методов помехоустойчивого кодирования защиты от помех и шифрования для обеспечения секретности информации .

В 50-е-70-е годы было разработано большое количество алгебраических кодов с исправлением ошибок, среди которых наиболее востребованными стали коды Боуза-Чоудхури-Хоквингема (БЧХ), Рида-Соломона (РС), Рида-Малера, Адамара, Юстенсена, Гоппы, циклические коды, сверточные коды с разными алгоритмами декодирования (последовательное декодирование, алгоритм Витерби), арифметические коды.

Однако на практике применяется относительно небольшая группа алгебраических помехоустойчивых кодов: БЧХ, Рида-Соломона и сверхточные коды. Наиболее широко применяются циклические коды с обнаружением ошибок в стандартных протоколах HDLC, Х.25/2 (LAP-B, LAP-M). Коды Рида-Соломона с исправлением ошибок находят применение в каналах радиосвязи. В каналах спутниковой связи, характеризующихся независимым характером ошибок, широко применяются сверхточные коды .

Следует отметить тот факт, что хотя существующие на данный момент системы передачи данных отвечают всем основным стандартам и требованиям, они все же не являются совершенными. Причин тому влияние помех в канале связи. Одним из средств решения подобных несоответствий в системах передачи цифровой информации, является применение помехоустойчивых кодов, лежащих в основе устройств кодирования/декодирования.

Помехоустойчивое кодирование передаваемой информации позволяет в приемной части системы обнаруживать и исправлять ошибки. Коды, применяемые при помехоустойчивом кодировании, называются корректирующими кодами. Как правило, корректирующий код может исправлять меньше ошибок, чем обнаруживать. Число ошибок, которые корректирующий код может исправить в определенном интервале последовательности двоичных символов, например, в одной кодовой комбинации, называется исправляющей способностью кода.

Физическая среда, по которой передаются данные, не может быть абсолютно надёжной. Более того, уровень шума бывает очень высоким, например, в беспроводных системах связи и телефонных системах. Ошибки при передаче — это реальность, которую надо обязательно учитывать.[10]

В разных средах характер помех разный. Ошибки могут быть одиночные, а могут возникать группами, сразу по несколько. В результате помех могут исчезать биты или наоборот — появляться лишние.

Основной характеристикой интенсивности помех в канале является параметр шума — p. Это число от 0 до 1, равное вероятности инвертирования бита, при условии что, он был передан по каналу и получен на другом конце.

Следующий параметр — p2. Это вероятность того же события, но при условии, что предыдущий бит также был инвертирован.

Этими двумя параметрами вполне можно ограничиться при построении теории. Но, в принципе, можно было бы учитывать аналогичные вероятности для исчезновения бита, а также использовать полную информацию о пространственной корреляции ошибок, — то есть корреляции соседних ошибок, разделённых одним, двумя или более битами.

У групповых ошибок есть свои плюсы и минусы. Плюсы заключаются в следующем. Пусть данные передаются блоками по 1000 бит, а уровень ошибки 0,001 на бит. Если ошибки изолированные и независимые, то 63% блоков будут содержать ошибки. Если же они возникают группами по 100 сразу, то ошибки будут содержать 1% блоков.

Зато, если ошибки не группируются, то в каждом кадре они невелики, и есть возможность их исправить. Групповые ошибки портят кадр безвозвратно. Требуется его повторная пересылка, но в некоторых системах это в принципе невозможно, — например, в телефонных системах, использующие цифровое кодирование, возникает эффект пропадания слов/слогов.

Для надёжной передачи кодов было предложено два основных метода.

Первый — добавить в передаваемый блок данных нескольких «лишних» бит так, чтобы, анализируя полученный блок, можно было бы сказать, есть в переданном блоке ошибки или нет. Это, так называемые, коды с обнаружением ошибок.

Второй — внести избыточность настолько, чтобы, анализируя полученные данные, можно не только замечать ошибки, но и указать, где именно возникли искажения. Это коды, исправляющие ошибки.

Под помехой понимается любое воздействие, накладывающееся на полезный сигнал и затрудняющее его прием. 

Внешние источники помех вызывают в основном импульсные помехи, а внутренние - флуктуационные. Помехи, накладываясь на видеосигнал, приводят к двум типам искажений: краевые и дробления. Краевые искажения связаны со смещением переднего или заднего фронта импульса. Дробление связано с дроблением единого видеосигнала на некоторое количество более коротких сигналов. [4]

Помехоустойчивые коды делятся на блочные и непрерывные.

Блочными называются коды, в которых информационный поток символов разбивается на отрезки и каждый из них преобразуется в определённую последовательность (блок) кодовых символов. В блочных кодах кодирование при передаче (формирование проверочных элементов) и декодирование при приёме (обнаружение и исправление ошибок) выполняются в пределах каждой кодовой комбинации (блока) в отдельности по соответствующим алгоритмам.

Непрерывные или рекуррентные коды образуют последовательность символов, не разделяемую на отдельные кодовые комбинации. Кодирование и декодирование непрерывно совершаются над последовательностью элементов без деления их на блоки. Формирование проверочных символов ведётся по рекуррентным (возвратным) правилам, поэтому непрерывные коды часто называют рекуррентными или цепными.

В простейшем цепном коде каждый проверочный элемент формируется путём сложения по модулю 2 соседних или отстоящих друг от друга на определённое число позиций информационных элементов. В канал связи передаётся последовательность импульсов, в которой за каждым информационным следует проверочный. 

К непрерывным кодам относятся и свёрточные коды, в которых каждый информационный символ, поступающий на вход кодирующего устройства, вызывает появление на его выходе ряда проверочных элементов, образованных суммированием по модулю 2 данного символа и " k-1 " предыдущих информационных символов. Рекуррентные коды позволяют исправлять групповые ошибки (" пачки ") в каналах связи.

Блочные коды делятся на равномерные и неравномерные. В равномерных кодах, в отличие от неравномерных, все кодовые комбинации содержат одинаковое число n - символов (разрядов) с постоянной длительностью τ0 импульсов символов кода. Равномерные коды в основном и применяются в системах связи, так как это упрощает технику передачи и приёма.

Классическими примерами неравномерного кода являются код Морзе, широко применяемый в телеграфии, и код Хафмена, применяемый для компрессии информации (факсимильная связь, ЭВМ).

Никаких специальных мер по исправлению и обнаружению ошибок в коде Морзе не предусматривается в связи с большой избыточностью самого передаваемого текста. В этом смысле код Морзе не относится к классу корректирующих кодов.

Почти все блочные корректирующие коды принадлежат к разделимым кодам, в которых кодовые комбинации состоят из двух частей: информационной и проверочной. Их символы всегда занимают одни и те же позиции, т.е. располагаются на определённых местах. Как правило, в таких кодах, все кодовые комбинации которых содержат n символов, первые k символов являются информационными, а за ними располагаются (n - k) проверочных символов. В соответствии с этим разделимые коды получили условное обозначение – (n , k) - коды.

В неразделимых кодах деление на информационные и проверочные символы отсутствует. К таким кодам относятся, в частности, коды с постоянным весом, так называемые равновесные коды. Например, Международным Консультативным Комитетом по телеграфии и телефонии (МККТТ) рекомендован для использования телеграфный код № 3 - семиразрядный код с постоянным весом, т.е. с числом единиц в каждой кодовой комбинации, равным 3 (W = 3).

Систематические коды образуют наиболее обширную группу (n, k)- разделимых кодов. Особенностью этих кодов является то, что проверочные (корректирующие) символы образуются с помощью линейных операций над информационными. Кроме того, любая разрешённая кодовая комбинация может быть получена в результате линейной операции над набором к линейно независимых кодовых комбинаций. В частности, суммирование по модулю 2 двух и более разрешённых комбинаций также дает разрешённую кодовую комбинацию.

Поскольку теоретической основой получения таких комбинаций является математический аппарат линейной алгебры, то коды и называют линейными, а учитывая, что проверочные символы формируются по определённой системе (правилам), блочные равномерные разделимые линейные коды получили название систематических. Использование аппарата линейной алгебры, в которой важное значение имеет понятие "группа", породило и другое название этих кодов - групповые.

Эти коды получили наибольшее применение в системах передачи дискретной информации.

Несистематические (нелинейные) коды указанными выше свойствами не обладают и применяются значительно реже в специальных случаях. Примером нелинейного кода является уже упоминавшийся неразделимый, равновесный код. Эти коды обычно используются в несимметричных каналах связи, в которых вероятность перехода 1 → 0 значительно больше вероятности перехода 0 → 1 или наоборот. В таких каналах очень маловероятно, чтобы в одном блоке были переходы обоих видов, и поэтому почти все ошибки приводят к изменению веса блока, и, следовательно, обнаруживаются.

Другим примером несистематического кода является код с контрольным суммированием - итеративный код. В этом коде проверочные разряды формируются в результате суммирования значений разрядов как в данной кодовой комбинации, так и одноимённых разрядов в ряде соседних с ней комбинаций, образующих совместный блок. Итеративные коды позволяют получить так называемые мощные коды, т.е. коды с длинными блоками и большим кодовым расстоянием при сравнительно простой процедуре декодирования. Итеративные коды могут строиться как комбинационные посредством произведения двух или более систематических кодов.

К комбинационным кодам можно отнести также антифединговые коды, предназначенные для обнаружения и исправления ошибок в каналах с замираниями (федингом) сигналов. Для таких каналов с группированием ошибок применяют метод перемежения символов или декорелляции ошибок. Он заключается в том, что символы, входящие в одну кодовую комбинацию, передаются не непосредственно друг за другом, а перемежаются символами других кодовых комбинаций исходного систематического или любого другого кода. Если интервал между символами, входящими в одну кодовую комбинацию, сделать длиннее "памяти" (интервала корелляции) канала с замираниями, то в пределах длительности одной исходной кодовой комбинации группирования ошибок не будет. На приёме после обратной "расфасовки" в кодовых комбинациях можно производить декодирование с обнаружением и исправлением ошибок.

В систематических кодах различают два метода формирования проверочной группы символов: поэлементный и в целом.

Наиболее известны среди систематических кодов коды Хемминга, которые исторически были найдены раньше многих других кодов и сыграли большую роль в развитии теории корректирующих кодов. В этих кодах используется принцип проверки на чётность определённого ряда информационных символов.

Проверочная группа из r символов формируется поэлементно по соответствующему алгоритму. Коды Хемминга, имеющие dmin = 3, позволяют исправить одну ошибку

Циклические коды также относятся к классу линейных систематических кодов и обладают всеми их свойствами. Коды названы циклическими потому, что циклический сдвиг любой разрешённой кодовой комбинации также является разрешённой комбинацией. Теория построения циклических кодов базируется на разделах высшей алгебры, изучающей свойства двоичных многочленов.

Особую роль в этой теории играют так называемые неприводимые многочлены, т.е. полиномы, которые не могут быть представлены в виде произведения многочленов низших степеней. В связи с этим циклические коды относят к разновидности полиномиальных кодов.

Среди циклических кодов особое место занимает класс кодов, предложенных Боузом и Рой-Чоудхури и независимо от них Хоквингемом . Коды Боуза-Чоудхури-Хоквингема получили сокращённое наименование БЧХ - коды и отличаются специальным выбором порождающего (образующего) циклический код полинома, что приводит к простой процедуре декодирования.[7]

В циклических кодах " r " проверочных символов, добавляемых к исходным " k " информационным, могут быть получены сразу, т.е. в целом, в результате умножения исходной подлежащей передаче кодовой комбинации Q(x) простого кода на одночлен x r и добавлением к этому произведению остатка R(x), полученного в результате деления произведения на порождающий полином P(x).

В процессе кодирования при передаче информации из информационных разрядов в соответствии с определёнными для каждого К. правилами формируются дополнительные символы — проверочные разряды. При декодировании из принятых кодовых слов по тем же правилам вновь формируют проверочные разряды и сравнивают их с принятыми; если они не совпадают, значит при передаче произошла ошибка. Существуют коды, обнаруживающие факт искажения сообщения, и коды, исправляющие ошибки, т. е. такие, с помощью которых можно восстановить первичную информацию.

 Ошибки в передаваемых словах могут возникать вследствие либо независимых искажений разрядов (в этом случае применяют, например, коды типа кода Хэмминга), либо искажений группы рядом стоящих разрядов (для таких случаев разработаны коды, исправляющие одиночные пачки ошибок, и коды, исправляющие более одной пачки ошибок); для обнаружения ошибок в процессе вычислений на ЭВМ разработаны так называемые арифметические коды.



1.4.2 Основные параметры и построение помехоустойчивых кодов

Проблема повышения верности обусловлена не соответствием между требованиями, предъявляемыми при передаче данных и качеством реальных каналов связи. В сетях передачи данных требуется обеспечить верность не хуже 10-6 - 10-9, а при использовании реальных каналов связи и простого (первичного) кода указанная верность не превышает 10-2 - 10-5. 

Одним из путей решения задачи повышения верности в настоящее время является использование специальных процедур, основанных на применении помехоустойчивых (корректирующих) кодов. 

Простые коды характеризуются тем, что для передачи информации используются все кодовые слова (комбинации), количество которых равно N=qn (q - основание кода, а n - длина кода). В общем случае они могут отличаться друг от друга одним символом (элементом). Поэтому даже один ошибочно принятый символ приводит к замене одного кодового слова другим и, следовательно, к неправильному приему сообщения в целом. 

Помехоустойчивыми называются коды, позволяющие обнаруживать и (или) исправлять ошибки в кодовых словах, которые возникают при передаче по каналам связи. Эти коды строятся таким образом, что для передачи сообщения используется лишь часть кодовых слов, которые отличаются друг от друга более чем в одном символе. Эти кодовые слова называются разрешенными. Все остальные кодовые слова не используются и относятся к числу запрещенных.

Применение помехоустойчивых кодов для повышения верности передачи данных связанно с решением задач кодирования и декодирования. 

Задача кодирования заключается в получении при передаче для каждой k - элементной комбинации из множества qk соответствующего ей кодового слова длиною n из множества qn. 

Задача декодирования состоит в получении k - элементной комбинации из принятого n - разрядного кодового слова при одновременном обнаружении или исправлении ошибок. [6]

Основные параметры помехоустойчивых кодов

Длина кода - n; 

Длина информационной последовательности - k; 

Длина проверочной последовательности - r=n-k; 

Кодовое расстояние кода - d0; 

Скорость кода - R=k/n; 

Избыточность кода - Rв; 

Вероятность обнаружения ошибки (искажения) - РОО; 

Вероятность не обнаружения ошибки (искажения) - РНО. 

Кодовое расстояние между двумя кодовыми словами (расстояние Хэмминга) - это число позиций, в которых они отличаются друг от друга. 

Кодовое расстояние кода - это наименьшее расстояние Хэмминга между различными парами кодовых слов. 

Стиранием называется "потеря" значения передаваемого символа в некоторой позиции кодового слова, которая известна. 

Код, в котором каждое кодовое слово начинается с информационных символов и заканчивается проверочными символами, называется систематическим.

Построение помехоустойчивых кодов в основном связано с добавлением к исходной комбинации (k-символов) контрольных (r-символов) Закодированная комбинация будет составлять n-символов. Эти коды часто называют (n,k) - коды.

 k—число символов в исходной комбинации

 r—число контрольных символов

Рассмотрим основные понятия помехоустойчивого кодирования. Двоичный (n,k)-код предполагает правило перехода от комбинации из k информационных символов, общее число которых 2k, к такому же числу кодовых комбинаций длиной n (причем n > k), общее число которых 2n , т.е. к введению избыточности (для систематических кодов избыточных символов). Для кода существует множество из 2k разрешенных кодовых комбинаций длиной n, каждая из которых соответствует одной из информационных комбинаций. Если сравнить пару кодовых комбинаций длиной n символов, то число двоичных символов в которых они не совпадают, называют расстоянием. Если попарно сравнить все кодовые комбинации, минимальное из полученных расстояний называют кодовым расстоянием d, которое описывает способность кода исправлять или обнаруживать искажения в канале кодовых комбинаций. 

Декодирование кода может производиться либо в режиме обнаружения ошибки, либо в режиме исправления ошибок. Если полученная из канала кодовая комбинация является одной из разрешенных, то она считается принятой правильно, хотя на самом деле могла передаваться другая разрешенная комбинация. Если принятая комбинация не является одной из разрешенных комбинаций, то в режиме обнаружения ошибки фиксируется факт обнаружения ошибки, и кодовая комбинация, в общем случае, стирается, т.е. удаляется из дальнейшей обработки, а в режиме исправления ошибки предпринимается попытка исправить искажение (исправить ошибки). 

Исправление ошибки выполняется по какому-то правилу или критерию выбора разрешенной комбинации, в которую преобразуется принятая искаженная комбинация (не равная передаваемой в канал связи). При декодировании двоичных алгебраических кодов используется принцип максимума правдоподобия, в основу которого положено предположение, что в канале связи вероятность ошибки большей кратности меньше вероятности меньшей кратности. Т. е. если в канале может исказиться один из символов кодовой комбинации (кратность ошибки t = 1 ), два символа ( t = 2), три символа (t = 3) и т.д., то справедливо для вероятностей искажения Р(t = 1) > Р(t = 2) > Р(t = 3) … Если такое предположение справедливо для используемого дискретного канала, то в декодере, который не знает, что было искажено в принятой кодовой комбинации, оправдано отождествить с передаваемой комбинацией ту из разрешенных комбинаций, которая ближе по расстоянию от комбинации, подлежащей исправлению. Самая близкая (отличающаяся в меньшем числе символов) разрешенная комбинация считается переданной и объявляется результатом исправления ошибки. 

При декодировании по принципу максимума правдоподобия справедливо утверждение, что код с кодовым расстоянием d правильно исправляет число ошибок t =[(d-1)/2], где [a] – меньшее целое от а. В то же время ясно, что если реальное число искаженных символов в кодовом блоке превышает величину [(d-1)/2], то произойдет неверное исправление ошибки (ошибка декодирования с вероятностью Рош ). Таким образом, код правильно исправляет ошибки с кратностью не выше [(d-1)/2], при этом число искаженных символов в принимаемой информационной последовательности уменьшается, и вносит ошибки декодирования в результате исправления ошибок с кратностью, превышающей величину [(d-1)/2], когда число искажений в информационной последовательности увеличивается (остаются искажения, полученные в канале связи, и добавляется неверное исправление в декодере). Понятно, что если в канале связи число ошибок в кодовой последовательности может превышать величину [(d-1)/2] с достаточно большой вероятностью, то реализация режима исправления ошибок может быть бесполезной или даже вредной. 

В реальном канале связи часто наблюдается группирование ошибок, когда искажается не один двоичный символ, а целый пакет, длина которого может превышать величину [(d-1)/2]. Это обстоятельство является одной из причин, ограничивающей широкое применение кодов с исправлением ошибок. Для широкого применения кодов с исправлением ошибок такой код в качестве одного из своих свойств должен обеспечивать гарантированную границу для вероятности ошибки декодирования в канале связи с произвольным распределением потока ошибок в канале связи.

Обычно оценка вероятности ошибки декодирования делается для q-ичного симметричного канала при вероятности искажения q-ичного символа Pq. В таком канале с вероятностыо 1 — Pq q-ичный символ принимается верно, после его искажения с вероятностью Рq каждое значение q-ичного символа отличается от переданного и появляется на входе декодера с одинаковой вероятностью



Pq/(q-1).



В таком канале в зависимости от кратности ошибки t вероятность ошибки декодирования 



 Pош(t)=0 при t ≤ (dРС-1)/2 =tРС

 Pош(t) ≤ (q-1) → ∑ CnS (q-1)S

 при d - tРС ≤ t ≤ d-1 

 Pош(t) ≤ (q-1) → ∑ CnS (q-1)S при t ≥d (1)



В канале, не являющемся q-ичным симметричным для кода РС, получены следующие оценки для t>d — tPc



 1/(q-1)i-2 + 1/(q-1)i при tРС =1

 P (t) ≤ (2)

 1/(q-1)i-2t -1/t! при tРС ≥ 2 



При исправлении tРС ошибок в [9] предлагается оценка



 (3)



То есть, если кратность ошибки t превосходит исправляющую способность кода tpc, то в канале, не являющемся q-ичным симметричным, вероятность ошибки декодирования не зависит от основания кода q при исправлении tpc ошибок и достаточно близка к единице при малых tpc. Но q-ичный симметричный канал не существует в природе, особенно для больших q, свойство равновероятности (q—1) значений искаженного q-ичного символа для такого канала достигается применением стохастического преобразования q-ичных символов канала.[3]

Защита от ошибок в различных телекоммуникационных системах сводится к применению протоколов, содержащих описание двух основных функций: помехоустойчивого кодирования и управления передачей на конкретном протокольном уровне (для канального, сетевого и сеансового уровней) эталонной модели взаимодействия открытых систем (ЭМВОС). Защита информации в таких системах сводится не только к борьбе с независимыми искажениями в канале связи (в двоичном – симметричном канале ДСК), но и к защите от группирующихся искажений (пакетов ошибок) и от преднамеренных искажений. Выше было показано, что в канале с более сложным распределением потока ошибок, чем в ДСК, применение кодов, исправляющих ошибки, затруднено. Применение кодов с исправлением ошибок преднамеренного характера до последнего времени считалось в принципе невозможным, хотя бы для классических алгебраических кодов.

С учетом сказанного выше, можно сказать, что теория алгебраического кодирования с алгоритмом декодирования по принципу максимального правдоподобия для исправления независимых ошибок является примером того, как ошибочная постановка задачи о независимых ошибках в канале связи сводит практически на нет труды целого поколения исследователей.

Для обеспечения применения кодов, исправляющих ошибки, сформулируем два варианта постановки задачи. [4]

При этом будем учитывать требования к защите информации в современных информационных и телекоммуникационных системах.. Особенностями таких глобальных систем является передача очень больших массивов информации и использование различных каналов связи наиболее простым образом без проведения исследования их свойств, в том числе модели ошибок в них. 

Первая постановка, являющаяся «мягкой», состоит в том, что применяемые коды с исправлением ошибок должны обеспечивать в канале с естественными помехами (ошибками) подвергаемую количественной оценке вероятность ошибки декодирования отдельно по следующим характерным интервалам кратности ошибки:

- кратность ошибки t меньше половины величины кодового расстояния d, т.е. t £ [(d-1)/2]

- кратность ошибки t меньше величины кодового расстояния d, т.е. t < d

- кратность ошибки t больше величины кодового расстояния d, t > d³ 

Вторая постановка, являющаяся сильной, состоит в том, что применяемые коды с исправлением ошибок должны обеспечивать в канале с произвольным характером ошибок гарантированную верхнюю границу для вероятности ошибки декодирование на всем интервале возможной кратности ошибки t £ n; причем эта граница должна устанавливаться при проектировании выбором параметров кода.

Из эвристических соображений сформулируем свойства помехоустойчивого кода с исправлением ошибок, которые позволили бы обеспечить его применение для защиты информации в современных информационных и телекоммуникационных системах в любых из существующих задачах применения.[14]

1. Код имеет режимы обнаружения и исправления ошибок с обеспечением в обоих режимах гарантированной (наперед заданной) вероятности декодирования с ошибкой в произвольном канале связи и надежным отказом от декодирования при невозможности исправления ошибки.

2. Код имеет такую исправляющую способность и позволяет выбрать такие параметры n и k, что использующий их алгоритм передачи информации характеризуется нехудшими вероятностно-временными характеристиками по сравнению с применением альтернативных кодов.

3. Код обеспечивает в режиме исправления ошибок выделение с заданной точностью части правильно принятых символов даже при кратности ошибки, превышающей исправляющую способность кода.

4. Код позволяет декодировать несколько копий (одинаковых по содержанию информации кодовых блоков) блока с эффективностью, превышающей эффективность декодирования исходного кода с обнаружением или исправлением ошибок. Это свойство может применяться для работы по параллельным каналам, при многократной передаче сообщения по одному каналу или в канале с обратной связью при обработке копий после приема повторенного блока.

5. Процедуры кодирования и декодирования кода содержат, в основном, операции по модулю 2. 

6. Метод кодирования должен обладать свойствами случайности сигналов на выходе кодера, обеспечивающими совместное решение задач обеспечения помехоустойчивости и секретности в постановке К. Шеннона.


1.4.3 Код Шеннона

Оптимальным кодом можно определить тот, в котором каждый двоичный символ будет передавать максимальную информацию. В силу формул Хартли и Шеннона максимум энтропии достигается при равновероятных событиях, следовательно, двоичный код будет оптимальным, если в закодированном сообщении символы 0 и 1 будут встречаться одинаково часто.[8]

Рассмотрим в качестве примера оптимальное двоичное кодирование букв русского алфавита вместе с символом пробела «-». Полагаем, что известны вероятности появления в сообщении символов русского алфавита, например, приведенные в таблице 3.



Таблица 3.Частота букв русского языка (предположение) 





К. Шеннон и Р. Фано независимо предложили в 1948-1949 гг. способ построения кода, основанный на выполнении условия равной вероятности символов 0 и 1 в закодированном сообщении. [10]

Все кодируемые символы (буквы) разделяются на две группы так, что сумма вероятностей символов в первой группе равна сумме вероятностей символов второй группы (то есть вероятность того, что в сообщении встретится символ из первой группы, равна вероятности того, что в сообщении встретится символ из второй группы). 

Для символов первой группы значение первого разряда кода присваивается равным «0», для символов второй группы – равными «1». 

Далее каждая группа разделяется на две подгруппы, так чтобы суммы вероятностей знаков в каждой подгруппе были равны. Для символов первой подгруппы каждой группы значение второго разряда кода присваивается равным «0», для символов второй подгруппы каждой группы – «1». Такой процесс разбиения символов на группы и кодирования продолжается до тех пор, пока в подгруппах не остается по одному символу.

Пример кодирования символов русского алфавита приведен в табл. 4



Таблица 4. Пример кодирования букв русского алфавита с помощью кода Шеннна-Фано. 





Анализ приведенных в таблице кодов приводит к выводу, что часто встречающиеся символы кодируются более короткими двоичными последовательностями, а редко встречающиеся - более длинными. Значит, в среднем для кодирования сообщения определенной длины потребуется меньшее число двоичных символов 0 и 1, чем при любом другом способе кодирования.

Вместе с тем процедура построения кода Шеннона-Фано удовлетворяет критерию различимости Фано. Код является префиксным и не требует специального символа, отделяющего буквы друг от друга для однозначного него декодирование двоичного сообщения.

Таким образом, проблема помехоустойчивого кодирования представляет собой обширную область теоретических и прикладных исследований. Основными задачами при этом являются следующие: отыскание кодов, эффективно исправляющих ошибки требуемого вида; нахождение методов кодирования и декодирования и простых способов их реализации.

Наиболее разработаны эти задачи применительно к систематическим кодам. Такие коды успешно применяются в вычислительной технике, различных автоматизированных цифровых устройствах и цифровых системах передачи информации.





2.Практическая реализация задачи кодирования



2.1 Пример к первой теореме Шеннона



Задача эффективного кодирования описывается триадой: 



X = {X 4i 0} - кодирующее устройство - В.



Здесь Х, В - соответственно входной и выходной алфавит. Под множеством х 4i 0 можно понимать любые знаки (буквы, слова, предложения). В - множество, число элементов которого в случае кодирования знаков числами определяется основанием системы счисления 2 ( например 2, m = 2 2) . Кодирующее устройство сопоставляет каждому сообщению x 4i 0 из Х кодовую комбинацию, составленную из n 4i символов множества В. Ограничением данной задачи является отсутствие помех. Требуется оценить минимальную среднюю длину кодовой комбинации.

Для решения данной задачи должна быть известна вероятность P 4i появления сообщения x 4i 0, которому соответствует определенное количество символов n 4i алфавита B. Тогда математическое ожидание количества символов из B определится следующим образом: n 4ср = n 4i P 4i (средняя величина).

Этому среднему количеству символов алфавита В соответствует максимальная энтропия H 4max = n 4ср log m. Для обеспечения передачи информации, содержащейся в сообщениях Х кодовыми комбинациями из В, должно выполняться условие H 4max >= H(x) 4, или n 4ср log m >= - P 4i log P 4i . В этом случае закодированное сообщение имеет избыточность



n 4ср >= H(x)/log m, n 4min = H(x)/log 4 m.



Коэффициент избыточности 

Ku = (H 4max - H(x))/H 4max = (n 4ср - n 4min )/n 4ср .



Составим соответствующую таблицу. Имеем:

n 4min = H(x)/log 2 = 2.85, Ku = (2.92 - 2.85)/2.92 = 0.024,

т.е. код практически избыточности не имеет. Видно, что среднее количество двоичных символов стремится к энтропии источника сообщений.



Таблица 2.1 Пример к первой теореме Шеннона

N

0,1



P(x,4i)



(x,4i)

код

n,4i

n,4i p,4i

Px 4i log Px 4i



1



2



3



4



5



6



7



8



0.19



0.16



0.16



0.15



0.12



0.11



0.09



0.02





X1



X2



X3



X4



X5



X5



X7



X8



10



001



011



100



101



111



1011



1001





2



3



3



3



3



3



4



4



0.38



0.48



0.48



0.45



0.36



0.33



0.36



0.08





-4.5522



-4.2301



-4.2301



-4.1054



-3.6706



-3.5028



-3.1265



-3.1288





Px 41 0=1,0







=2.92

H(x)=2.85



2.2 Пример построения кода Шеннона



В таблице 2.2 приведены промежуточные вычисления и результат построения кода Шеннона. Средняя длина кодовых слов l = 2,95. В данном случае избыточность кода Шеннона на 0,5 бита больше, чем избыточность кода Хаффмена. Из этого рисунка понятно, почему код неэффективен. Кодовые слова для букв b , d , e , f могут быть укорочены на 1 бит без потери свойства однозначной декодируемости.



Таблица 2.2 Построение кода Шеннона 

Буква 

Вероятность p m

Кумулятивная вероятность q m

Длина кодо- вого слова l m

Двоичная запись [ q]2

Кодовое слово c m

a 

0,35

0,00

2

0,00…

00

b 

0,20

0,35

3

0,0101…

010

c 

0,15

0,55

3

0,10001…

100

d 

0,10

0,70

4

0,10110…

1011

e 

0,10

0,80

4

0,11001…

1100

f 

0,10

0,90

4

0,11100…

1110



Докажем однозначную декодируемость кода Шеннона. Для этого выберем сообщения с номерами i и j , i < j . Кодовое слово ci для i заведомо короче, чем слово cj для j , поэтому достаточно доказать, что эти слова отличаются в одном из первых li символов.

Рассмотрим разность qj − qi =Σ pk − Σ pk =Σ pk ≥ pi 

Вспомним, что длина слова и его вероятность связаны соотношением



li = [− log pi ]≥ − log pi .



Поэтому pi ≥2-li .

С учетом этого неравенства



q j − q i ≥ 2-li



В двоичной записи числа в правой части мы имеем после запятой li −1 нулей и единицу в позиции с номером li. Это означает, что по меньшей мере в одном из li разрядов слова ci и cj отличаются и, следовательно, ci не является префиксом для cj. Поскольку это верно для любой пары слов, то код является префиксным.

Заметим, что длины кодовых слов в коде Шеннона точно такие же, какие были выбраны при доказательстве прямой теоремы кодирования. Повторяя выкладки, получим уже известную оценку для средней длины кодовых слов



l ≤ H +1.



Примечательно, что при построении кода Шеннона мы выбрали длины кодовых слов приблизительно равными (чуть большими) собственной информации соответствующих сообщений. В результате средняя длина кодовых слов оказалось приблизительно равной (чуть большей) энтропии ансамбля.





1

0



b

c



d



e

f

a

2.3 Пример Кода Шеннона



Допустим, нужно закодировать некоторое сообщение: AABCDAABC 

Имеем :

A - 5 5/10 = 0.5

B - 2 2/10 = 0.2 

C - 2 2/10 = 0.2 

D - 1 1/10 = 0.1 

Длина всего сообщения 10 (Вычисляется веpоятность встpечаемости каждого символа и pасполагаем их в столбик в поpядке yбывания веpоятностей)

После этого стpоим кодовые комбинации пpостым методом. Делим столбик с веpоятностями таким обpазмо, чтобы сyмма веpоятностей веpхней части pавнялась пpиблизительно сyмме веpоятностей нижней части

0.5 - пеpвая часть = 0.5

-----

0.2 \

0.2 | - втоpая часть = 0.5

0.1 /

Напpитив веpоятностей веpхней части пpоставляем нyли, напpотив нижней - еденицы. В нашем пpимеpе полyчим.

0.5 0

0.2 1

0.2 1

0.1 1

Пpделываем потом то же с pазделенными частями. В конце-концов пpидем к томy, что делить больше нечего.

А 0.5 0

B 0.2 10

C 0.2 110

D 0.1 111

Итого - AABCDAABC = 0 0 10 110 111 0 0 10 110

Пpичем закодиpованное сообщение (это видно) не может быть pаскодиpовано несколькими способами, хотя длина кодов символов отличается. Чтобы пpочитать закодиpованное сообщение стpоится бинаpное деpево. В нашем слyчае оно бyдет такое.

 ()

 / \

 0(A) 1

 / \

 0(B) 1

 / \

 0(C) 1(D)

Вот еще пpимеp составления кодовых комбинаций по веpоятносям:

0.3 00

0.25 01

--------------- (пеpвое деление)

0.1 100

0.1 101

------------- (втоpое деление)

0.1 1100

0.05 1101

----------- (тpетье деление)

0.05 1110

0.05 1111



2.4 Пример кодирования и декодирования методом Шеннона-Фано



С помощью табл. 4 можно закодировать и декодировать любое сообщение. В виде примера запишем двоичным кодом фразу: "Теория информаций" 

0 111 010000 11 01 000 11 011 11 0000

01101000111111 111 00110 100

11 0000 10111111 10101100110

Отметим, что здесь нет необходимости отделять буквы друг от друга специальным знаком, т.к. и без этого декодирование выполняется однозначно. Убедимся в этом, декодируя с помощью табл. 4 следующую фразу: 

10011100110011001001111010000

1011100111001001101010000110101

010110000110110110

Результат декодирования - фраза "способ кодирования". При таком кодировании любая ошибка (случайное перепутывание знаков 0 и 1) губительна, т.к. декодирование всего следующего за ошибкой текста становится невозможным. Поэтому данный принцип кодирования используется тогда, когда ошибки при кодировании и передаче сообщения исключены.





Заключение



В ходе курсовой работы была рассмотрена задача кодирования, которая включает в себя:

1.Обеспечение экономичности передачи информации посредством устранения избыточности.

2. Обеспечение надежности (помехоустойчивости) передачи информации

3.Согласование скорости передачи информации с пропускной способностью канала

Задача кодирования является одним из главных понятий информатики, так как кодирование предшествует передаче и хранению информации, и, соответственно, является основой их успешного осуществления.

При передаче сообщений по каналам связи могут возникать помехи, способные привести к искажению принимаемых знаков. Эта проблема решается с помощью помехоустойчивого кодирования. Помехоустойчивое кодирование передаваемой информации позволяет в приемной части системы обнаруживать и исправлять ошибки. Коды, применяемые при помехоустойчивом кодировании, называются корректирующими кодами. Впервые, исследование эффективного кодирования произвел Клод Шеннон. Для теории связи важнейшее значение имеют две теоремы, доказанные Шенноном. 

В работе были рассмотрены эти теоремы, и можно прийти к выводу, что первая – затрагивает ситуацию с кодированием при передаче сообщения по линии связи, в которой отсутствуют помехи, искажающие информацию, т.е. эта теорема является эталоном, какими должны быть помехоустойчивые коды, Вторая теорема относится к реальным линиям связи с помехами. 

В ходе курсовой работы были составлены примеры кодирования, на основе первой теоремы Шеннона. Это кодирования является достаточно эффективным, так как получаемый код практически не имеет избыточности, но, к сожалению, в реальных линиях связи множество помех, и такой результат недостижим. Поэтому код Шеннона не является таким же эффективным как, например код Хафмена. Но, несмотря на это нужно отметить, что Клод Шеннон был одним из основателей теории кодирования и его работы внесли огромный вклад в развитие информатики.

3