Турбокодирование как основа в системах передачи данных

УДК 621.396

ТУРБОКОДИРОВАНИЕ КАК ОСНОВА В СИСТЕМАХ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ

А.В. Ситников, А.В. Башкиров, И.В. Остроумов, П.В. Иевлев

В статье представлен график вероятности ошибочного декодирования, также рассматривается схема построения итеративного декодера

Ключевые слова: поток информации, операции декодирования

В настоящее время известно огромное количество мощных кодов с высоким коэффициентом исправления ошибок при больших информационных скоростях. Однако их применение очень сложно в аппаратной реализации, что бы обеспечить минимум вероятности ошибочного декодирования. Именно поэтому, в практике больше используют каскадные коды. В этих конструкциях символы кодового слова разбивается на различные подсимволы, которые формируются на основе коротких кодов и допускаются простые при реализации процедуры декодирования .

Идея турбокодирования впервые была представлена в 1993 г. Турбокодер имеет два кодера рекурсивного систематического кода (англ. Recursive Systematic Code - RSC), перемежитель и также, устройства уплотнения и перфорирования. Рекурсивный

систематический код - это один из видов сверточного кода, в котором входная информационная последовательность

передается сразу на выход, а излишние биты генерируются логической цепью, которая содержит регистр сдвига с обратной связью [1].

Разработка турбокодов проходит по двум путям: первым из них являются сверточные турбокоды, которые образованны следствием параллельного соединения двух и более сверточных кодеров. Блочные турбокоды являются результатом последовательного соединения двух и более блочных кодеров. Как показали исследования [3], блочные турбокоды (BlockTurboCode, BTC) являются наиболее эффективными в использовании при относительно высоких кодовых скоростях.

Ситников Александр Викторович - ВГТУ, д-р физ.-мат. наук, профессор, тел. (473) 243-77-06, e-mail: kipr@vorstu.ru

Башкиров Алексей Викторович - ВГТУ, канд. техн. наук, доцент, тел. (473) 243-77-06, e-mail: kipr@vorstu.ru Остроумов Иван Владимирович - ВГТУ, аспирант, (473) 243-77-06, e-mail: kipr@vorstu.ru Иевлев Павел Валерьевич - ВГТУ, студент, тел. (473) 243-77-06, e-mail: kipr@vorstu.ru

Двухмерный блочный турбокод изображается в виде прямоугольника и основан на двух систематических кодах: горизонтальных и вертикальных. Общая информационная емкость кода, длительность.

Входной поток информации, который поступает на кодер, построчно записывается в матрицу. В начале кодируются строки, затем столбцы, результатом чего является

кодированная матрица, несущая в себе информационные и проверочные символы. Каждая строка матрицы имеет вид кодового слова и состоит из информационных и проверочных символов. Каждый столбец имеет вид кодового слова и состоит из информационных и проверочных символов. В большинстве случаев, передача информации из кодированной матрицы в последующие цепи передается построчно [4].

Схема построения турбокодера изображена на рис. 1 [4]. Турбокодер состоит из двух сверточных кодеров. На вход первого поступает исходная последовательность информации, а на вход второго поступает информация, которая прошла перемежитель. Задачей перемежителя является преобразовать исходный код в псевдослучайную последовательность. Есть несколько алгоритмов перестановки.

Рис. 1. Схема турбокодера

Перемежение кода преобразует групповые ошибки в одиночные, которые эффективно исправляются сверточным декодером «итеративного» декодера [5].

К главному достоинству турбокодов можно отнести то, что они имеют последовательную процедуру декодирования, на каждом шаге которой при помощи обычных процедур декодирования анализируются данные, которые относятся к простым парциальным кодам.

Итеративный декодер двумерного блочного турбокода имеет вид последовательного соединения двух простых декодеров [4]. Каждый из декодеров выносит собственное решение о каждом переданном бите информации на основе критерия максимальной апостериорной вероятности, что приводит к минимуму вероятности ошибочного декодирования каждым из декодеров. Схема итеративного декодера изображена на рис. 2

[4].

Рис. 2. Схема итеративного декодера

На первой итерации от демодулятора на вход первого из декодеров идут оценки символов. На выходе первого декодера получается «мягкое» решение, которое в дальнейшем используется как входная информация для следующего декодера [5].

На последующих операциях

декодирования, поступающие на вход данные обновляются, и используется как априорная информации о переданных битах для первого декодера. Процедуры повторяются от операции к операции, в последующем увеличивается вероятность декодирования без ошибок. Итогом процесса декодирования получается выполнение требуемого количества

итерационных циклов. В итоге, после последней процедуры от «мягких»решений берется знаковый разряд, который является выходом итеративного декодера [6].

Таким образом, на вход декодеров идут «мягкие» решения, итогом декодирования на

выходе декодеров является мягкое решение, по этому такие схемы называются декодером с мягким входом и мягким выходом (Soft Input Soft Output - SISO) [3]. Данный алгоритм декодирования имеет очень высокую эффективность, потому что с каждой последующей операцией («итерацией») увеличивается достоверность декодирования.

На рис. 3 представлен график вероятности ошибочного декодирования в зависимости от значения Eb/No, в канале при различных методах детектирования. На рисунке показано, что более оптимальными свойствами с вероятности ошибочного декодирования, обладает 8-ми уровневый метод мягких решений. Более высокие степени квантования 16 и 32 не приводят к повышению качества декодирования информации [5].

Рис. 3. График вероятности ошибочного декодирования

Таким образом, наибольший прирост производительности достигается в самом начале итерационного процесса, а конечная производительность близка к пределу Шеннона. В этом отношении

турбокодирование представляет собой существенный вклад в теорию кодирования. Турбокоды могут быть использованы в системах, требующих очень низких BER и допускающих большую задержку, вносимую при декодировании.

Характеристики турбокодов: согласно одним из последних исследований и разработок, наилучшие результаты на практике достигаются с использованием турбокодов на основе кодов Хэмминга или кодов Боуза-Чоудхури-Хоквингема (БЧХ) [2, 3].

Энергетический выигрыш, который можно получить при использовании турбокодирования

в канале с белым гауссовским шумом, составляет от 2 до 4 дБ, если сравнивать с другими методами, такими как рассмотренный каскадный код.

При энергетическом выигрыше в 3 дБ мощность передатчика может быть уменьшена в 2 раза, при прочих равных условиях, либо допустимый коэффициент шума приемника может быть увеличен на 3 дБ [10].

Впервые реализация турбокодов в виде интегральной микросхемы была предложена компанией Advanced Hardware Architectures. Микросхема AHA4541 содержит кодер и итеративный декодер, способный

поддерживать поток со скоростью до 360 Мбит/с [7].

В настоящее время турбокодирование интенсивно применяется в системах спутниковой связи и беспроводного широкополосного доступа. Разработка платформы, на которой реализуется данный вид помехоустойчивого кодирования, является важным и перспективным шагом на пути к созданию конкурентоспособных отечественных систем радиосвязи [2].

Таким образом, турбокодер

представляется в виде одного из наилучших методов для построения случайного кода. При декодировании кодированный блок можно разложить на два кодовых блока, что позволяет иметь два декодера, каждый из которых осуществляет декодирование кодового блока. Декодированная информация с выхода первого декодера подается на второй декодер с целью подтверждения результатов декодирования. Данный вид операции можно повторять

многократно. В этом есть суть метода турбо декодирования [8].

Турбокоды имеют высокий потенциал, огромную энергетическую эффективность, именно поэтому они широко используются в системах связи для увеличения дальности приема, скрытности системы, а также для обеспечения связи в устройствах с малым энергетическим потенциалом [9].

Литература

1. Волков Л. Н., Немировский М. С., Шинаков Ю., Системы цифровой радиосвязи: базовые методы и характеристики. М.: ЭкоТрендз, 2005.

2. www.aha.com

3. Остроумов И.В., Свиридова И.В., Башкиров А.В. Принципы построения турбокодов // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». -2012. Т. 1. С. 362-363.

4. http://www.ebiblioteka.lt/resursai/Uzsienio%20leidi niai/Voronezh/mat/2004-02/mat0402 02.pdf

5. Вишневский В.М., Портной С.Л., Шахнович И.В. Энциклопедия WiMAX. Путь к 4G. Москва: Техносфера, 2009. - 472с.

6. http://www. intuit.ru/ studies/courses/2289/5 89/lectur e/7583?page=7

7. Fossoner and S. Lin, «Soft-Input Soft-Output Decoding of Linear Block Codes Based on Ordered Statistics, « Proc 1998 IEEE Global Telecomm Conf (GLOBECOM'98),pp 2828 - 2833, Sydney, Australia, Nov 1998.

8. http://omoled.ru/publications/view/7

9. http://www.kazenergy.kz/arhiv/39/38.htm

10. Башкиров, А. В. Преимущество параллельных алгоритмов цифровой обработки сигналов над последовательными алгоритмами при реализации на ПЛИС [Текст] / А. В. Башкиров, А. В. Муратов // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2012. - Т. 8. - № 1. - С. 89 - 92.

Воронежский государственный технический университет

TURBOCODING AS A BASIS FOR DATA TRANSMISSION SYSTEM A.V. Sitnikov, A.V. Bashkirov, I.V. Ostroumov, P.V. Ievlev

The article presents shows the probability of erroneous decoding, also discusses the iterative scheme of construction of the decoder

Key words: flow of information, decoding operations