ОЦЕНКА ХАРАКТЕРИСТИК ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ КАНАЛА СЧИТЫВАНИЯ

1. Способ прогнозирования производительности канала считывания, содержащий этапы, на которых:
(A) модифицируют матрицу проверки четности, имеющей совокупность наборов-ловушек, для формирования промежуточной матрицы, имеющей дополнительную совокупность наборов-ловушек;
(B) исполняют машинореализованное средство моделирования канала считывания, при этом турбодекодер в средстве моделирования канала считывания сконфигурирован использовать промежуточную матрицу для выполнения проверок четности; и
(C) прогнозируют, на основе результатов моделирования по этапу (B), производительность канала считывания для конфигурации, в которой турбодекодер в упомянутом канале считывания сконфигурирован использовать матрицу проверки четности для выполнения проверок четности.
2. Способ по п.1, в котором этап (A) содержит этап, на котором модифицируют матрицу проверки четности на основе матрицы генератора промежуточной матрицы для формирования промежуточной матрицы, при этом:
матрица проверки четности содержит массив первых циркулянтов, при этом каждый из упомянутых первых циркулянтов имеет первый размер;
матрица генератора промежуточной матрицы содержит массив вторых циркулянтов, при этом каждый из упомянутых вторых циркулянтов имеет второй размер, более малый, чем первый размер; и промежуточная матрица содержит:
набор немодифицированных первых циркулянтов и
набор матричных блоков, каждый из которых соответствует одному из первых циркулянтов, при этом, по меньшей мере, некоторые матричные элементы заменены матричными элементами соответствующего одного из вторых циркулянтов.
3. Способ по п.2, в котором матрица генератора промежуточной матрицы имеет одно или более из следующих свойств:
минимальное расстояние матрицы генератора промежуточной матрицы больше шести;
количество минимальных кодовых слов матрицы генератора промежуточной матрицы меньше десяти и
количество минимальных почти кодовых слов матрицы генератора промежуточной матрицы меньше ста.
4. Способ по п.2, в котором:
никакие два из первых циркулянтов не являются идентичными друг другу и
никакие два из вторых циркулянтов не являются идентичными друг другу.
5. Способ по п.2, в котором этап (A) дополнительно содержит этап, на котором формируют каждый из упомянутых матричных блоков посредством:
замены порождающей строки соответствующего первого циркулянта двоичной строкой, сформированной посредством конкатенации порождающей строки соответствующего второго циркулянта и строки нулей; и
замены P-1 последующих строк соответствующего первого циркулянта на P-1 строку, сформированную посредством подвергания двоичной строки последовательности круговых сдвигов, где P является упомянутым первым размером.
6. Способ по п.2, в котором этап (A) дополнительно содержит этапы, на которых:
формируют набор двоичных строк с использованием генератора случайных чисел, при этом каждая из двоичных строк в упомянутом наборе двоичных строк является отличной от любой из других двоичных строк в упомянутом наборе двоичных строк; и
формируют каждый из вторых циркулянтов в блочной строке матрицы генератора промежуточной матрицы посредством использования соответствующей одной из двоичных строк из упомянутого набора двоичных строк в качестве порождающей строки.
7. Способ по п.1, в котором этап (C) содержит, по меньшей мере, одно из:
(C1) прогнозирования частоты появления ошибок турбодекодера и
(C2) прогнозирования частоты скорости ошибочных поправок турбодекодера.
8. Способ по п.1, в котором:
на этапе (B), машинореализованное средство моделирования канала считывания выполнено с возможностью моделировать первую конфигурацию канала считывания; и
способ дополнительно содержит этапы, на которых:
(D) исполняют машинореализованное средство моделирования канала считывания, при этом:
турбодекодер в средстве моделирования канала считывания сконфигурирован использовать промежуточную матрицу для выполнения проверок четности и
машинореализованное средство моделирования канала считывания выполнено с возможностью моделировать вторую конфигурацию канала считывания; и
(E) выбирают, на основе результатов моделирования по этапам (B) и (D), одну из первой и второй конфигураций для канала считывания.
9. Способ по п.8, в котором первая конфигурация канала считывания и вторая конфигурация канала считывания отличаются одна от другой в одном или более из следующего:
примененная схема декодирования;
тип декодера;
схема или архитектура канала считывания и
один или более из параметров работы при общей схеме канала считывания.
10. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этапы, на которых:
(D) исполняют машинореализованный инструмент эвристической оценки частоты появления ошибок для промежуточной матрицы; и
(E) сравнивают результаты по этапам (B) и (D), чтобы удостоверять машинореализованный инструмент эвристической оценки частоты появления ошибок.
11. Способ по п.10, дополнительно содержащий этапы, на которых:
(F1) если инструмент эвристической оценки частоты появления ошибок удостоверен на этапе (E), то прогнозируют производительность канала считывания посредством исполнения машинореализованного инструмента эвристической оценки частоты появления ошибок для матрицы проверки четности;
(F2) если машинореализованный инструмент эвристической оценки частоты появления ошибок не удостоверен на этапе (E), то регулируют машинореализованный инструмент эвристической оценки частоты появления ошибок; и
(G) повторяют этапы (D) и (E) с отрегулированным машинореализованным инструментом эвристической оценки частоты появления ошибок.
12. Способ по п.11, в котором упомянутая регулировка по этапу (F2) содержит одно или более из:
конструирования замены для машинореализованного инструмента эвристической оценки частоты появления ошибок;
изменения, по меньшей мере, некоторого из программного кода в машинореализованном инструменте эвристической оценки частоты появления ошибок;
добавления новой подпрограммы или программного модуля к машинореализованному инструменту эвристической оценки частоты появления ошибок и
изменения макроса, который конфигурирует машинореализованный инструмент эвристической оценки частоты появления ошибок для исполнения.
13. Невременный машиночитаемый носитель, на котором закодирован программный код, при этом, когда программный код исполняется посредством машины, машина реализует удостоверенный машинореализованный инструмент эвристической оценки частоты появления ошибок по п.10.
14. Способ по п.1, в котором турбодекодер содержит декодер проверки четности с низкой плотностью.
15. Интегральная схема, изготовленная на основе результатов этапа (C) по п.1.
16. Невременный машиночитаемый носитель, на котором закодирован программный код, при этом, когда программный код исполняется посредством машины, машина осуществляет способ прогнозирования производительности канала считывания, при этом способ содержит этапы, на которых:
(A) модифицируют матрицу проверки четности, имеющую совокупность наборов-ловушек, для формирования промежуточной матрицы, имеющей дополнительную совокупность наборов-ловушек;
(B) исполняют машинореализованное средство моделирования канала считывания, при этом турбодекодер в средстве моделирования канала считывания сконфигурирован использовать промежуточную матрицу для выполнения проверок четности; и
(C) прогнозируют, на основе результатов моделирования по этапу (B), производительность канала считывания для конфигурации, в которой турбодекодер в упомянутом канале считывания сконфигурирован использовать матрицу проверки четности для выполнения проверок четности.
17. Невременный машиночитаемый носитель по п.16, в котором способ дополнительно содержит этапы, на которых:
(D) исполняют машинореализованный инструмент эвристической оценки частоты появления ошибок для промежуточной матрицы;
(E) сравнивают результаты по этапам (B) и (D), чтобы удостоверять инструмент эвристической оценки частоты появления ошибок.
18. Невременный машиночитаемый носитель по п.17, в котором способ дополнительно содержит этапы, на которых:
(F1) если инструмент эвристической оценки частоты появления ошибок удостоверен на этапе (E), то прогнозируют производительность канала считывания посредством исполнения машинореализованного инструмента эвристической оценки частоты появления ошибок для матрицы проверки четности,
(F2) если машинореализованный инструмент эвристической оценки частоты появления ошибок не удостоверен на этапе (E), то регулируют машинореализованный инструмент эвристической оценки частоты появления ошибок; и
(G) повторяют этапы (D) и (E) с отрегулированным машинореализованным инструментом эвристической оценки частоты появления ошибок.
19. Невременный машиночитаемый носитель по п.18, в котором упомянутая регулировка на этапе (F2) содержит одно или более из:
конструирования замены для машинореализованного инструмента эвристической оценки частоты появления ошибок;
изменения, по меньшей мере, некоторого из программного кода в машинореализованном инструменте эвристической оценки частоты появления ошибок;
добавления новой подпрограммы или программного модуля к машинореализованному инструменту эвристической оценки частоты появления ошибок; и
изменения макроса, который конфигурирует машинореализованный инструмент эвристической оценки частоты появления ошибок для исполнения.
20. Устройство для прогнозирования производительности канала считывания, содержащее:
средство для модификации матрицы проверки четности, имеющей совокупность наборов-ловушек, для формирования промежуточной матрицы, имеющей дополнительную совокупность наборов-ловушек;
средство для исполнения машинореализованного средства моделирования канала считывания, при этом турбодекодер в средстве моделирования канала считывания сконфигурирован использовать промежуточную матрицу для выполнения проверок четности; и
средство для прогнозирования, на основе результатов, сгенерированных машинореализованным средством моделирования канала считывания, производительности канала считывания для конфигурации, в которой турбодекодер в упомянутом канале считывания сконфигурирован использовать матрицу проверки четности для выполнения проверок четности.