А.В. Башкиров1, М.В. Хорошайлова2, А.С. Демихова3

1-3 ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет» (г. Воронеж, Россия)

1 fabi7@mail.ru;2 pmv2205@mail.ru; 3 kipr@vorstu.ru

Постановка проблемы. В условиях стремительного развития беспилотных авиационных систем (БАС) значительно увеличивается потребность в надежной и оперативной передаче данных. Существующие на сегодняшний день системы кодирования и декодирования часто ограничивают пропускную способность и увеличивают задержки. Выходом из сложившейся ситуации может стать система декодирования с частично параллельной архитектурой. Такой подход позволит оптимизировать баланс между скоростью обработки данных и аппаратными затратами. Распараллеливание вычислительных задач сократит задержку декодирования в то время, как частичная параллельность обеспечит эффективное использование аппаратных ресурсов. При этом ключевым аспектом является поддержание энергопотребления на прежнем уровне. Оптимизация архитектуры и используемых в ней алгоритмов позволит достичь требуемой производительности без увеличения энергетических затрат. Такая система декодирования обеспечит надежную передачу данных для БАС с повышенной эффективностью и безопасностью.

Цель. Разработать архитектуру QC-LDPC декодера, направленную на оптимизацию задержки, энергопотребления и аппаратных ресурсов, с использованием 2-битного квантования и упрощенной структуры памяти блока проверочных узлов.

Результаты. Рассмотрены инновационная частично параллельная архитектура, обеспечивающая независимую работу блоков проверочных и переменных узлов, а также эффективная организация памяти на основе регистров сдвига. Предложена методика реализации декодера с двойной остаточной нейронной сетью. Проведенное моделирование показало, что синтезированный декодер на 1 дБ превосходит показатели декодера, реализованного с применением стандартного алгоритма min-sum (MS), и на 1,4 дБ декодер, использующий алгоритм belief propagation.

Практическая значимость. Представленное техническое решение - значительный шаг вперед в области кодирования/де-кодирования данных, открывающий новые возможности для высокоскоростной передачи информации с повышенной надежностью и эффективностью.

Башкиров А.В., Хорошайлова М.В., Демихова А.С. Организация системы декодирования с использованием частично-параллельной архитектуры // Радиотехника. 2025. Т. 89. № 7. С. 20-24. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202507-04

1. Хорошайлова М.В. Архитектура канального кодирования на основе ПЛИС для 5G беспроводной сети с использованием высокоуровневого синтеза // Вестник Воронежского гос. технич. ун-та. 2018. Т. 14. № 2. С. 99-105.
2. Safaldin M., Otair M., Abualigah L. Improved binary gray wolf optimizer and SVM for intrusion detection system in wireless sensor networks // J. Ambient. Intell. Humaniz. Comput. 2021. № 12. Р. 1559–1576.
3. Yun-Jiang Wang, Barry C. Sanders, Bao-ming Bai, Xin-mei Wang. Enhanced feedback iterative decoding of sparse quantum codes // IEEE Trans. Inf. Theory. 2012. № 58. Р. 1231–1241.
4. Хорошайлова М.В. Архитектура для стохастических LDPC-декодеров c использованием эффективной площади кристалла на основе ПЛИС // Вестник Воронежского гос. технич. ун-та. 2018. Т. 14. № 1. С. 95-100.
5. Хорошайлова М.В., Кузнецов А.В., Демихова А.С. Методика определения типов шифрования линейны блочных кодов // Радиотехника. 2024. Т. 88. № 7. С. 40-44. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202407-08.
6. Башкиров А.В., Муратов А.В., Хорошайлова М.В., Ситников А.В., Ермаков С.А. Низкоплотностные коды малой мощности декодирования // Радиотехника. Т. 80. 2016. № 5. С. 32-37.
7. Thi Bao Nguyen T., Nguyen Tan T., Lee H. Efficient QC-LDPC encoder for 5G New Radio // Electronics. 2019. № 8. Р. 668.