Лексикографическая когнитивная карта декодера с навигацией

Размещено на http: //www. allbest. ru/

1Федеральный научно-производственный центр акционерное общество «Научно-производственное объединение «Марс» (ФНПЦ АО «НПО «Марс»), Ульяновск, Российская Федерация

2Ульяновский государственный технический университет (УлГТУ), Ульяновск, Российская Федерация

Лексикографическая когнитивная карта декодера с навигацией

А.В. Борщевский, А.А. Гладких, Н.А. Пчелин

Аннотация

декодирование лексикографический память матричный

Рассматривается лексикографическая когнитивная карта декодера как инструмент, позволяющий совместно с применением механизма быстрых матричных преобразований существенно сократить цикл обработки данных в процедуре перестановочного декодирования. Лексикографическое упорядочение нумераторов эталонных порождающих матриц дает возможность эффективного применения механизма быстрых матричных преобразований и метода сокращения объемов памяти когнитивной карты перестановочных декодеров блоковых кодов, использующего циклические свойства перестановок при формировании эквивалентных кодов.

Ключевые слова: перестановочное декодирование; мягкое решение символа; когнитивная карта декодера; эквивалентный код.

Abstract

LEXICOGRAPHIC COGNITIVE map OF the DECODER WITH NAVIGATION

A. V. Borshchevsky1, A. A. Gladkikh2, N. A. Pchelin1

1Federal Research-and-Production Center Joint-Stock Company `Research-and-Production Association `Mars' (FRPC JSC `RPA `Mars”), Ulyanovsk, Russia

2Ulyanovsk State Technical University (USTU), Ulyanovsk, Russia

The lexicographic cognitive decoder map is considered as a tool that, together with the use of the fast matrix transformation mechanism, significantly shortens the data processing cycle in the permutation decoding procedure. The lexicographic ordering of the numerators the reference generator matrices makes it possible to efficiently use the mechanism of fast matrix transformations and the method of reducing the memory sizes of a cognitive map of permutation decoders of block codes using cyclic properties of permutations when generating equivalent codes.

Keywords: permutation decoding; soft symbol solution; a cognitive map of the decoder; equivalent code.

Введение

Перспективное развитие сенсорных сетей, систем дистанционного управления робототехникой и беспилотными средствами связывается с активным применением в них радиоканалов. Объективно такие каналы требуют защиты передаваемых по ним данных, причем не только от ошибок, но и от влияния деструктивных факторов, начиная с попыток перехвата управления беспилотными средствами (так называемый фактор спуфинга) вплоть до полного срыва процедуры управления.

Для защиты каналов радиосвязи и передаваемой по ним информации от помех, своевременного обнаружения факторов спуфинга и попыток подавления радиоканалов системы управления целесообразно использование хорошо изученного аппарата коротких блоковых двоичных кодов в системе перестановочного декодирования [1, 2, 3]. Этот подход потенциально обеспечивает декодирование принятых данных за пределами метрики Хэмминга даже в условиях применения двоичных кодов, для которых ограничение по составу перестановок надежных символов составляет до 20% от множества допустимых перестановок [4].

Подобные методы обработки данных могут оказаться эффективными в системах оптической связи при использовании каскадных кодеков в таких системах. Это связано с тем, что скорости в оптических системах стремительно возрастают, а темпы обработки данных процессорами приемников остаются консервативными. Кроме этого системы управления, работающие в реальном времени, требуют сокращения цикла обработки данных, что позволяет реализовать предложенный метод.

1. Асимптотическая оценка различных подходов к декодированию избыточных кодов

Общепринято, что основным показателем любой системы с помехоустойчивым кодированием является энергетический выигрыш кода (ЭВК). В работе дана асимптотическая оценка различных подходов к декодированию избыточных кодов. На рисунке 1 представлены результаты оценки ЭВК для кода БЧХ.

Рис. 1 ЭВК кода БЧХ длины 63

Нижняя характеристика показывает ЭВК при исправлении ошибок и описывается выражением (1).

(1)

где -

относительная скорость кода, - количество информационных символов кодового вектора, - общее количество символов кодового вектора,

- количество исправляемых ошибок.

Средняя характеристика показывает ЭВК при исправлении стираний и описывается выражением (2).

(2)

где - минимальное кодовое расстояние,

-

количество исправляемых стираний.

Верхняя характеристика показывает ЭВК при перестановочном декодировании и описывается выражением (3).

(3)

ЭВК при использовании перестановочного декодирования наибольший, количество исправляемых ошибок [2, 3].

На рисунке 2 представлены результаты аналитического моделирование системы связи с применением кода Хэмминга (7,4,3).

Рис. 2 Вероятность ошибки восстановления комбинации кода Хэмминга (7,4,3) при различных подходах к декодированию

Вероятность ошибки восстановления комбинации при применении процедуры перестановочного декодирования наименьшая [4].

Несмотря на то, что перестановочное декодирование показывает наилучшие результаты, его практическое применение в декодерах приемников ограничено до минимума. Это связано с тем, что классический алгоритм перестановочного декодирования при получении порождающих матриц эквивалентного кода использует ресурсоемкие вычисления, которые предъявляют высокие требования к процессору декодера. Соответственно это приводит к усложнению конструкции, повышенному энергопотреблению и, в конечном итоге, к увеличению стоимости декодера. В случае, когда используется недорогой процессор с небольшой вычислительной мощностью, увеличивается цикл обработки данных, что негативно сказывается на работе систем управления, работающих в режиме реального времени с быстроустаревающей информацией.

Для устранения этого недостатка классического алгоритма перестановочного декодирования применен когнитивный подход к процедуре исполнения данного алгоритма.

2. Лексикографическая когнитивная карта перестановочного декодера

Процедура перестановочного декодирования оперирует двумя случайными факторами и некоторой детерминирующей составляющей. Именно эта детерминированная составляющая позволяет применить когнитивную процедуру к перестановочному декодированию, так как декодер может быть обучен заранее.

Для устранения недостатка классического алгоритма перестановочного декодирования и реализации когнитивного подхода была разработана когнитивная карта декодера (ККД) [5]. Использование когнитивной карты в классическом алгоритме перестановочного декодирования позволяет исключить арифметические операции при поиске порождающей матрицы эквивалентного кода, тем самым сокращая цикл обработки данных. Применительно к коротким кодам, например к коду Хэмминга (7,4,3), когнитивная карта занимает относительно небольшой объем памяти декодера, но для более длинных кодов количество требуемой памяти для хранения когнитивной карты стремительно возрастает на несколько порядков. Для минимизации объема памяти, требуемой для хранения когнитивной карты, предложено использовать эталонные образцы порождающих матриц эквивалентных кодов. Чтобы предотвратить увеличение вычислительной нагрузки на процессор декодера при выполнении поиска всех порождающих матриц эквивалентных кодов, разработан механизм быстрых матричных преобразований (БМП). БМП позволяют получить необходимую порождающую матрицу эквивалентного кода, не прибегая к арифметическим и матричным вычислениям, а только путем адресной перестановки строк и столбцов эталонного образца порождающей матрицы.

В ходе изучения свойств когнитивной карты эталонных образцов была выявлена цикличность перестановок. Пример сдвига по циклу и разбиения когнитивной карты на циклические группы для кода Хэмминга (7,4,3) приведен в таблице 1.

Таблица 1 Циклические группы кода Хэмминга (7,4,3)

Выявленное свойство дает возможность еще более минимизировать объем памяти необходимой для хранения когнитивной карты. Проверочные части эталонных образцов порождающих матриц для кода Хэмминга (7,4,3) показаны на рисунке 3. Использование циклических свойств позволяет хранить в памяти декодера вместо 28 эталонных порождающих матриц всего 4 эталона.

Рис. 3 Эталоны проверочной части матриц для циклических групп кода Хэмминга (7,4,3)

Для обеспечения ускоренного поиска необходимой для конкретной перестановки порождающей матрицы эквивалентного кода предложено лексикографически упорядоченное формирование ККД с элементами навигации. Пример для кода Хэмминга (7,4,3) приведен в таблице 2.

Таблица 2 Лексикографическая ККД с навигацией

Навигация состоит в том, что по нумератору перестановки определяется номер эталона проверочной части матрицы, которому адресно присваивается номер строки и столбца.

Алгоритм поиска и получения необходимой порождающей матрицы эквивалентного кода показан на рисунке 4.

Рис. 4 Алгоритм поиска порождающей матрицы эквивалентного кода при использовании лексикографической ККД с навигацией

Подробное рассмотрение циклических свойств когнитивной карты эталонных образцов дано в работе [6].

Заключение

Применение лексикографической ККД с навигацией в системе перестановочного декодирования с БМП позволяет сократить цикл обработки данных. Для кода Хэмминга (7,4,3) не выполняется 1065 арифметических операций. При использовании в декодере процессора с частотой 50 МГц, выигрыш на обработку одной кодовой комбинации составляет 21 микросекунду.

Сравнительные данные по требуемым объемам памяти декодера для хранения ККД при различных методах приведены в таблице 3.

Таблица 3 Сравнение объемов памяти ККД

В целях дальнейшего развития когнитивного подхода с использованием лексикографической ККД с навигацией при декодировании избыточных помехоустойчивых кодов целесообразно на базе имитационных моделей изучить возможность введения когнитивной процедуры при формировании мягких решений символов.

В перспективе предлагается исследовать сочетание перестановочного декодирования в системе каскадного кода для когерентных сетей, а так же использовать результаты обработки данных внутренним кодом для формирования МРС внешнего недвоичного кода.

Не вызывает сомнений разработка опытного образца декодера с когнитивными функциями для проведения натурных испытаний и углубленного изучения полученных результатов.

Благодарности

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и Правительства Ульяновской области в рамках научного проекта № 16-47-732011\19.

Литература

1. Пчелин Н.А. Синтез адаптивных систем обмена данными интегрированных информационно-управляющих комплексов. // Автоматизация процессов управления. - 2016. - № 2 (44). - С.18-23.

2. Гладких А.А., Пчелин Н.А. Моделирование алгоритмов адаптивной обработки данных в системе с мягким декодером.// Радиотехника. - 2016. - № 9. - С.40-43.

3. Гладких А.А., Наместников С.М., Пчелин Н.А. Эффективное перестановочное декодирование двоичных блоковых избыточных кодов.// Автоматизация процессов управления. - 2017. - № 1(47). - С.67-74.

4. Гладких А.А., Наместников С.М., Пчелин Н.А. Повышение достоверности данных в системе беспроводных сенсорных сетей.// Автоматизация процессов управления. - 2017. - № 4 (50). - С.101-107.

5. Пчелин Н.А. Перестановочный декодер с когнитивной процедурой обработки данных // Сборник научных трудов II Научного форума Телекоммуникации: теория и технологии ТТТ-2017. Проблемы техники и технологий телекоммуникаций ПТиТТ-2017 XVIII международной научно-технической конференции. - Казань: КНИТУ-КАИ, 2017. - Т.1 - С.114-117.

6. Гладких А.А., Пчелин Н.А., Шахтанов С.В. Минимизация объема памяти когнитивной карты декодера в системе поиска эквивалентных кодов.// Радиотехника. - 2018. - № 6. - С.38-41.

References

1. Pchelin, N. A. B Synthesis of adaptive systems for data exhange in integrated information control complexes // Automation of Control Processes, 2016, No. 2(44). - Pp. 18-23.

2. Gladkikh, A.A., Pchelin, N. A. Adaptive Data Processing Simulation in the System with Soft Decoder // Radioengineering, 2016, No. 9. - Pp. 40-43.

3. Gladkikh, A.A., Namestnikov, S.M., Pchelin, N. A. Efficient permutation decoding of binary block redundant codes // Automation of Control Processes, 2017, No. 1(47). - Pp. 67-74.

4. Gladkikh, A.A., Namestnikov, S.M., Pchelin, N. A. The reliability of data in wireless sensor networks // Automation of Control Processes, 2017, No. 1(47). - Pp. 67-74.

5. Pchelin, N. A. Permutation decoder with cognitive processing data// Collection of scientific works of the II scientific forum of telecommunications: theory and technology TTT-2017. Problems of engineering and technology of telecommunications Ptitt-2017 XVIII international scientific and technical conference. - Kazan: KNITU-KAI, 2017, Vol. 1. - Pp. 114-117.

6. Gladkikh, A.A., Pchelin, N. A., Shahtanov S.V. Minimizing the memory capacity of the decoder's cognitive map in the search for equivalent codes // Radioengineering, 2018, No. 6. - Pp. 38-41.

Размещено на Allbest.ru