Принципы помехоустойчивого кодирования в современных системах телекоммуникации

© 2015

ANALYSIS METHODS OF FORMING SOFT DECISIONS INDICES IN MODERN COMMUNICATION SYSTEMS

P. N. Romanov, lecturer in «Information and communication technologies and communication systems» Nizhniy Novgorod state engineering-economic university, Knyaginino

Abstract. The decoding of block codes can be implemented rigid or soft methods. In the decoder with hard decision, each symbol demodulator determines the value 0 or 1, depending on whether larger or smaller than the threshold value taken. In the formation of the «hard» decisions on the received values from a communication channel, errors may occur. The task of the decoder is to identify bit errors arising in the process of making, and the possibility of their correction.

A distinctive feature of the soft decoders is that the solutions obtained from the output of the demodulator, are presented as estimates of the index soft decision defining the approach of the character to the ideal value. Known methods of forming WRI: Based on the log-likelihood ratio function based on the quantization parameter of the modulated signal into several levels based on the motorcade of erasures in the case of the erasing link [3, 9]. In determining the method of calculating the IMR logarithm of the ratio of the likelihood receiver functions are formed non-integer values of the WRI, which reduces the performance of its processor. The quantization of the signals on several levels requires solving a system of inequalities, but important advantage of this approach is the possibility of formation of integer indices. The third method requires a special construction of solver for the evaluation of signals with the release of some areas of uncertainty (classic erasing channel). These methods are controversial in nature, are not suitable for adaptive generation IMR does not solve the problem of the formation of the soft decisions in complex types of modulation and non-binary data transformations.

Keywords: Block codes, data source information, channel coding, classification, codecs, methods, processing, interference, radio, alarm, methods, symbols, system, communications, storage.

УДК 004.772

ПРИНЦИПЫ ПОМЕХОУСТОЙЧИВОГО КОДИРОВАНИЯ В СОВРЕМЕННЫХ СИСТЕМАХ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ

© 2015

И. А. Сорокин, кандидат технических наук,

старший преподаватель кафедры «Инфокоммуникационные технологии и системы связи» Нижегородский государственный инженерно-экономический университет, Княгинино

Аннотация. Объективно источники информации различной природы обладают большей или меньшей избыточностью и рациональное использование сетевых ресурсов (в частности ресурсов транспортной системы) во многом определяется процедурой снижения естественной избыточности источника. В целях уменьшения фактора риска, связанного с перегрузкой каналов связи, принято устранять избыточность источников за счет использования специфических методов, получивших общее наименование: «сжатие данных».

Особое значение приобретают методы кодирования цифровых видеоисточников, которые способны до двух порядков обеспечить сжатие информации, что важно для спутниковых систем связи и систем цифрового телевидения. На практике статистические свойства кодируемых сигналов известны приблизительно, вследствие чего множество методов кодирования источников информации нацелены в первую очередь на преодоление априорной неопределенности в статистических свойствах сигнала и его не стационарности. Статистическая радиотехника использует два подхода к преодолению априорной неопределенности: создание методов, устойчивых к отклонению статистики сигнала от принятой модели и адаптивных методов.

Практические методы сжатия изображений, базирующиеся на принципе устойчивости, обычно разрабатываются в два этапа, когда сначала синтезируется некий алгоритм для конкретного типа изображений, затем в него вводятся различные дополнения, призванные расширить диапазон априорной неопределенности статистик сигнала. Методы, базирующиеся на принципе адаптации, изменяют параметры или структуру (параметрическая или структурная адаптация) в зависимости от статистики сигнала. Адаптивные методы

70

более эффективны, поскольку позволяют избегать ошибок в условиях априорной неопределенности и в условиях не стационарности сигналов.

В любых системах телекоммуникации особое значение придается безошибочному приему обрабатываемой в них информации, поскольку подавляющее большинство каналов связи объективно представляет собой источник ошибок различной природы. Методы канального кодирования решают вопросы защиты от подобных мешающих факторов и становятся актуальными в связи со стремительным развитием процесса цифровизации систем связи. Наиболее проблемными с этой точки зрения являются радиоканалы связи, которые особенно востребованы современными сетевыми технологиями.

Ключевые слова: блоковые коды, данные, источник, информация, канал, кодирование, классификация, кодеки, методы, обработка, помехи, радиотехника, сигнал, способы, символы, система, связь, хранение.

Любая процедура кодирования заключается в замене символов x е х = {xx,x2,...,xM } некоторого алфавита M по алгоритму A на символы y е Y = {у\, у2,... >У]\[ } из алфавита N. Алфавит M характеризует источник информации, при этом целесообразно соблюдать условие M < N.

Одновременно предполагается наличие такого обратного алгоритма A 1, который при отсутствии влияния мешающих факторов однозначно транслирует символы из N в M.

К задачам, для которых найдены удовлетворительные решения средствами помехоустойчивого кодирования, следует отнести:

• кодирование с целью обеспечения требуемой достоверности в каналах передачи данных различной природы (канальный и физический уровни);

• кодирование в системах с обратными связями (сетевой уровень);

• кодирование для защиты от несанкционированного доступа (уровень приложений);

• кодирование для сжатия информации с потерями (уровень приложений).

Объективно источники информации различной природы обладают большей или меньшей избыточностью и рациональное использование сетевых ресурсов (в частности ресурсов транспортной системы) во многом определяется процедурой снижения естественной избыточности источника. В целях уменьшения фактора риска, связанного с перегрузкой каналов связи, принято устранять избыточность источников за счет использования специфических методов, получивших общее наименование: «сжатие данных» [4].

Проектирование системы связи согласно концепции К. Шеннона должно быть нацелено на достижение равенства эпсилон-энтропии источника и пропускной способности канала. При этом основной акцент делается на ограничение мощности в канале [5].

Особое значение приобретают методы кодирования цифровых видеоисточников, которые способны до двух порядков обеспечить сжатие информации, что важно для спутниковых систем связи и систем цифрового телевидения. На практике статистические свойства кодируемых сигналов известны приблизительно, вследствие чего множество методов кодирования источников информации нацелены в первую очередь на преодоление априорной неопределенности в статистических свойствах сигнала и его нестационарности. Статистическая радиотехника использует два подхода к преодолению априорной неопределенности: создание методов, устойчивых к отклонению статистики сигнала от принятой модели и адаптивных методов. Практические методы сжатия изображений, базирующиеся на принципе устойчивости, обычно разрабатываются в два этапа, когда сначала синтезируется некий алгоритм для конкретного типа изображений, затем в него вводятся различные дополнения, призванные расширить диапазон априорной неопределенности статистик сигнала. Методы, базирующиеся на принципе адаптации, изменяют параметры или структуру (параметрическая или структурная адаптация) в зависимости от статистики сигнала. Адаптивные методы более эффективны, поскольку позволяют избегать ошибок в условиях априорной неопределенности и в условиях нестационарности сигналов.

В настоящее время акцент делается на сложности реализации систем сжатия видеоизображений, которые обрабатываются на одном кристалле. Основной задачей современных систем кодирования видеоинформации остается минимальное количество информации при максимуме ее качества (в смысле среднеквадратической ошибки) с учетом ограничений на сложность реализации.

В любых системах телекоммуникации особое значение придается безошибочному приему обрабатываемой в них информации, поскольку подавляющее большинство каналов связи объективно представляет собой источник ошибок различной природы. Методы канального кодирования решают

71

вопросы защиты от подобных мешающих факторов и становятся актуальными в связи со стремительным развитием процесса цифровизации систем связи. Наиболее проблемными с этой точки зрения являются радиоканалы связи, которые особенно востребованы современными сетевыми технологиями.

Классификация помехоустойчивых кодов насчитывает более сотни различных наименований

[5], однако, современная теория цифровых систем связи по принципам организации (построения) пространства кодовых комбинаций в этой предметной области различает всего три основных направления: это блоковые коды, непрерывные или сверточные коды и турбокоды. Рассматриваемая классификация избыточных кодов в соответствии с их конструктивными свойствами представлена на рисунок 1.

Рисунок 1 - Классификация основных направлений развития систем

избыточного кодирования

При использовании блоковых кодов каждой группе информационных символов, подлежащих защите от возможных ошибок, ставится в соответствие фиксированная и постоянная для конкретного типа кода группа проверочных символов. Таким образом, в блоковом коде всегда можно назвать строго определенное число разрядов, которые определяют общую длину комбинации. В таком блоке всегда можно указать начало и конец комбинации.

В общем случае при использовании сверточных кодов, проверочные и информационные разряды трансформируются и следуют вперемежку один за другим. Поэтому в кодовой последовательности невозможно указать, какие разряды информационные, а какие проверочные. Исследования последних лет показали много общего между блоковыми и сверточными кодами. В ряде работ свойства этих кодов объединяются, но новой информации о свойствах кодов это объединение не дает [4]. Сверточный код может быть представлен как систематический.

Совершенно особое место в классификации занимают турбокоды (ТК), которые представляют удачные комбинации известных методов обработки информации в канал связи с помехами.

Впервые они были описаны в 1993 г. [12] и, несмотря на очень большой выбор помехоустойчи-

вых кодов для создания новых систем связи, эти коды спустя всего десятилетие нашли свое применение как в современных стандартах радиосвязи с космическими объектами, так и в стандартах систем мобильной связи третьего поколения для передачи мультимедийной информации.

Развитее ТК идет по двум направлениям. Первое их них связывается с композицией блоковых кодов путем последовательного соединения двух или более кодеров [8].

Второе направление связывается со сверточным кодированием за счет параллельного объединения двух и более сверточных кодеров с системой перемежения символов. Основное достоинство турбокодов состоит в том, что они допускают итеративную процедуру декодирования (на основе мягких алгоритмов), в которой на каждой итерации анализируются данные, принадлежащие простым парциальным кодам [7].

Принципы канального кодирования могут быть успешно применены для защиты от сбоев, возникающих в процессе функционирования дорогостоящих дискретных электронных систем. Подобные методы коррекции ошибок получили название внутрисхемного кодирования. Рост сложности задач, выполняемых современными вычислительными системами, неизбежно приводит к ус-

72

ложнению реализации схемных решении, что вызывает снижение показателей их надежной работы. Объективно усложнение устройств обычно опережает достижения в разработке средств и методов повышения их надежности. Поэтому задача сохранения этого параметра сложной системы на требуемом уровне в ходе ее функционирования неизменно остается актуальной. Подобные системы, размещенные, например, на борту необитаемых космических аппаратов, в случае сбоев в их работе не могут быть заменены резервными. Но эти же системы смогут успешно продолжать выполнение предписанных функций при условии коррекции выявляемых ошибок с использованием избыточных кодов.

Аналогично, подобные проблемы разрешаются в сложных системах связи, радиолокации и радионавигации, телеуправления и вычислительной техники. Особенно жесткие требования к надежности работы и достоверности получаемой информации предъявляются к системам фиксации телеметрической информации при испытании уникальных изделий (ракетостроение, опытные образцы в авиации, создание автономных подводных роботов и т. п.).

Другим важнейшим направлением в теории кодирования является направление, связанное с хранением данных на различных носителях. Главные примеры - это двоичные коды Хэмминга и коды БЧХ для полупроводниковой памяти и коды РС над полем GF{2m ) в дисковой памяти ЭВМ.

Для обеспечения требуемого быстродействия кодеры и декодеры реализуются на комбинационных схемах, и весьма желательно, чтобы они так же, как и защищаемые системы памяти, был защищены от ошибок.

Обнаружение кратковременных ошибок осуществляется с помощью встроенных схем самоконтроля, в частности, самопроверяющихся схем. Важной разновидностью самопроверяющихся схем являются полностью самопроверяющиеся комбинационные схемы, которые наряду с непосредственным текущим обнаружением кратковременных ошибок реализуют свойство самотестируемости -обнаружение в рабочем режиме любых постоянных схемных ошибок из заданного класса (например, одиночных ошибок).

Кодирование линии в основном применяется в локальных вычислительных сетях (ЛВС) в виде сигналов с амплитудной манипуляцией, при этом применяются различные алгоритмы переходов от

максимальных значений сигналов Umax к минимальным номиналам U'mjn .

Возможность создания цифровых систем связи во многом определяется энергетической эффективностью используемых методов формирования и приема сигналов, совокупность которых принято называть сигнально-кодовыми конструкциями (СКК). Под энергетической эффективностью понимается минимально допустимое значение отношения энергии сигнала к спектральной плотности мощности шума, требуемое для обеспечения заданной достоверности приема сообщения [5].

1. Развитие современных телекоммуникационных систем базируется на методах повышения скорости передачи информации до 100 Мбит/с за счет использования технологий широкополосного доступа к сетевым и информационным ресурсам. При этом наблюдается доминирующая тенденция передачи данных. В этой связи, совершенствование средств защиты информации от ошибок на основе использования помехоустойчивого кодирования приобретает особую важность и актуальность. Центральным направлением в развитии подобных средств является защита информации на основе параллельных или последовательных ТК. Такие коды обеспечивают лучшие показатели энергетической эффективности звена передачи данных. Только при переходе к итеративным процедурам обра-б о тки информации декодер ТК по своим характеристикам максимально приближается к известному из общей теории связи пределу. Структура итеративного декодера вытекает из закономерностей построения мягких декодеров.

1. Для цифровых систем связи с помехоустойчивым кодированием целесообразно применять перемежение символов. Существуют разные типы перемежителей, предназначенных для борьбы с разными конфигурациями ошибок и с разной сложностью реализации данного перемежителя.

2. Критерием выбора параметров кода служит минимум количества кодовых блоков с малым взаимным расстоянием при максимуме среднего расстояния в противоположность весьма распространенному критерию максимума минимального расстояния между кодовыми блоками. Такой критерий обеспечивает более высокую достоверность декодирования при низком отношении сигнал-шум, чем критерий минимума максимального расстояния. Снижение вероятности ошибки декодирования достигается увеличением длины информационного блока без увеличения вычислительной сложности алгоритма декодирования. Иначе говоря, управляя длиной блока, можно управлять вероятностью ошибки на выходе декодера.

3. Благодаря исключительно высокой эффективности ТК должны найти свое место в системах связи специального назначения для увеличения

73

дальности приема, скрытности системы, а также для обеспечения связи в радиосистемах с низким энергетическим потенциалом. В современных телекоммуникационных системах предъявляются очень высокие требования к достоверности передачи информации p < 10 9. В беспроводных каналах такую

достоверность практически невозможно получить без применения помехоустойчивого кодирования. На практике в подобных случаях чаще всего используются составные или каскадные коды.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Агеев С. А., Бодров С. А., Гладких А. А.,

Егоров Ю. П. Декодирование на основе лучших показателей качества приема сигнала // Автоматизация процессов управления. 2004. № 1 (3).

С. 43-46.

2. Агеев С. А. Декодер с исправлением стираний / Агеев С. А. Гладких А. А., Кержнер Д. А., Кулешов И. А., Петров В. В., Репин Г. А., Служивый М. Н. // Патент на изобретение № 2379841. Бюллетень изобретений. 2009. № 2.

3. Белов С. В., Ильницкая А. В., Козьяков А. Ф. Безопасность жизнедеятельности: Учебник для вузов. 4-е изд., испр. и доп. М. : Высш. шк., 2004. С. 606.

4. Галлагер Р. Дж. Коды с малой плотностью проверок на четность. М. : Мир, 1966. С. 144.

5. Галлагер Р. Теория информации и надежная связь. М. : Сов. радио, 1974. С. 568.

6. Гладких А. А. Основы теории мягкого декодирования избыточных кодов в стирающем канале связи / Ульяновск: 2010. С. 379.

7. Гладких А. А., Солодовникова Д. Н. Повышение корректирующей способности систематического кода на основе итеративных преобразований ранговой метрики // Всероссийская конференция с элементами научной школы для молодежи «Проведение научных исследований в области обработки, хранения, передачи и защиты информации»: Сборник научных трудов. Ульяновск, 2009. Т. 4. С. 69-76.

8. Гладких А. А., Шакуров Р. Ш. Принцип списочного декодирования на основе вычисления номеров параллельных групп // Современные проблемы создания и эксплуатации радиотехнических систем. Труды шестой всероссийской научно-

практической конференции (с участием стран СНГ). Ульяновск, 2009. С. 199-201.

9. Гладких А. А., Романова И. В. Процедура неалгебраического декодирования избыточных кодов // Всероссийская конференция с элементами научной школы для молодежи «Проведение научных исследований в области обработки, хранения, передачи и защиты информации. Ульяновск, 2009. Т. 4. С. 159-165.

10. ГОСТ 12.1.003-83. ССБТ. Шум. Общие требования безопасности (с изменениями от 1989). М. : Изд-во стандартов, 1989.

11. ГОСТ 12.1.004-91. ССБТ. Пожарная безопасность. Общие требования. М. : Изд-во стандартов, 1991.

12. ГОСТ 12.1.005-88. ССБТ. Общие санитарно-гигиенические требования к воздуху рабочей зоны. М. : Изд-во стандартов, 1988.

13. ГОСТ 12.1.006-84. ССБТ. Электромагнитные поля радиочастот. Допустимые уровни на рабочих местах и требования к проведению контроля. М. : Изд-во стандартов, 1984.

14. ГОСТ 12.1.019-79. ССБТ. Электробезопасность. Общие требования и номенклатура видов защиты. М. : Изд-во стандартов, 1979.

15. ГОСТ 12.1.030-81. ССБТ. Система стандартов безопасности труда. Электробезопасность. Защитное заземление, зануление. М. : Изд-во стандартов, 1981.

16. ГОСТ 12.1.038-82. ССБТ. Электробезопасность. Предельно допустимые значения напряжений прикосновения и токов. М. : Изд-во стандартов, 1982.

17. ГОСТ 12.2.032-78. ССБТ. Рабочее место при выполнении работ сидя. Общие эргономические требования. М. : Изд-во стандартов, 1978.

18. ГОСТ 21889-76. Система «человек-машина». Кресло человека-оператора. Общие эргономические требования. М. : Изд-во стандартов, 1976.

19. Карташевский В. Г., Мишин Д. В. Итерационное декодирование турбо-кодов в канале с памятью // 3-я Международная конференция и выставка «Цифровая обработка сигналов и ее применение». М,2000 С. 65-68.

20. Морелос-Сарагоса, Р. Искусство помехоустойчивого кодирования. Методы, алгоритмы, применение. М. : Техносфера, 2005. 320 с.

74

PRINCIPLES OF ERROR-CORRECTING CODING IN MODERN TELECOMMUNICATION SYSTEMS

© 2015

I. A. Sorokin, Cand. Tech. Sci., senior lecturer in «Information and Communication technologies and communication systems» Nizhniy Novgorod state engineering-economic university, Knyaginino

Annotation. Objective source of information of different nature have more or less redundancy, and efficient use of network resources (in particular the resources of the transport system) is largely determined by the procedure reduce the natural redundancy source. In order to reduce the risk factors associated with an overload of communication channels taken to eliminate the redundancy of sources through the use of specific methods that have received the general name of «data compression».

Of particular importance are the methods of coding digital video sources that are capable of up to two orders of magnitude to provide data compression, which is important for satellite communications and digital television systems. In practice, the statistical properties of the encoded signals approximately known, so that a plurality of coding information sources is primarily aimed at overcoming uncertainties in the a priori statistical properties of the signal and not stationary. Statistical radio technology uses two approaches to overcome a priori uncertainty: the development of methods that are resistant to a deviation from accepted statistical signal models and adaptive methods. Practical methods of image compression based on the principle of sustainability, are usually developed in two stages, when first synthesized an algorithm for a particular type of image, then it introduced various additions designed to extend the range of a priori uncertainty statistics signal. Methods based on the principle of adaptation, change parameters or structure (parametric or structural adjustment), depending on the signal statistics. Adaptive methods are more effective because they allow to avoid mistakes in the conditions of a priori uncertainty in the environment are not stationary signals.

In all systems, telecommunications special importance is attached infallible reception processed information in them, since the vast majority of communication channels represents an objective source of errors of different nature. Methods channel coding address issues of protection of these confounding factors and become relevant in connection with the rapid development of the process of digitalization of communication systems. The most problematic from this point of view are radio links which are especially demanded of modern networking technologies.

Keywords: Block codes, data source information, channel coding, classification, codecs, methods, processing, interference, radio, alarm, methods, symbols, system, communications, storage.

75