А.М. Вересова1, А.А. Овчинников2

1,2 ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения»  (Санкт-Петербург, Россия)

Постановка проблемы. В настоящее время при построении схем помехоустойчивого кодирования предполагается, что передача происходит по каналу с независимыми ошибками, однако в действительности большинство каналов обладают свойством памяти. Разработка и анализ схем кодирования, учитывающих корреляцию шума в канале связи, позволит улучшить характеристики систем передачи.

Цель. Исследовать вероятность ошибки, получаемой при использовании различных алгоритмов декодирования в зависимости от кратности пакетов ошибок, возникающих при передаче одного блока данных.

Результаты. Представлены результаты анализа эффективности некоторых методов декодирования для каналов, характеризующихся различной кратностью пакетов ошибок. Показано, что известные модификации алгоритмов могут исправлять ошибки только в каналах с частой сменой состояний. Отмечено, что методы, позволяющие исправить одиночные пакеты, известны только для частных классов кодов. 

Практическая значимость. Полученная в ходе экспериментов информация о работе алгоритмов при различных параметрах канала передачи может быть использована в дальнейшем для построения более эффективных алгоритмов декодирования.

Вересова А.М., Овчинников А.А. Применение низкоплотностных кодов в каналах с памятью при различной кратности пакетов ошибок // Наукоемкие технологии. 2021. Т. 22. № 8. С. 41−49. DOI: https://doi.org/ 10.18127/j19998465-202108-07

1. Krouk E., Semenov S. Modulation and Coding Techniques in Wireless Communications. Chichester, UK: John Wiley & Sons, Ltd. 2011. 680 p.
2. Ivaniš P., Drajić D. Information Theory and Coding – Solved Problems. Cham: Springer International Publishing. 2017.
3. Кудряшов Б.Д. Теория информации: Учебник для вузов. СПб.: Питер. 2009. 320 с.
4. Gallager R.G. Information theory and reliable communication. New York: John Wiley & Sons, Inc. 1968. 608 p.
5. Kemeny J.G., Snell J.L. Finite markov chains: with a new appendix “generalization of a fundamental matrix”: Undergraduate texts in mathematics. 3-rd ed. New York: Springer. 1983. 224 p.
6. Gilbert E.N. Capacity of a Burst-Noise Channel. The Bell System Technical Journal. 1960. V. 39. № 5. P. 1253–1265.
7. Elliott E.O. Estimates of Error Rates for Codes on Burst-Noise Channels. The Bell System Technical Journal. 1963. V. 42. № 5.  P. 1977–1997.
8. Gallager R.G. Low Density Parity Check Codes. Cambridge, MA: MIT Press. 1963. 90 p.
9. Ryan W.E., Lin S. Channel Codes: Classical and Modern. New York: Cambridge University Press. 2009. 710 p.
10. Иванов Д.О., Козлов А.В., Овчинников А.А. Об одной конструкции кодов с малой плотностью проверок на четность с циклической структурой макроблоков // Информационно-управляющие системы. 2017. № 2 (87). С. 58–66.
11. Xiao-Yu Hu, Eleftheriou E., Arnold D.M. Regular and irregular progressive edge-growth tanner graphs. IEEE Transactions on Information Theory. 2005. V. 51. № 1. P. 386–398.
12. Зяблов В.В., Пинскер М.С. Оценка сложности исправления ошибок низкоплотностными кодами Галлагера // Проблемы передачи информации. 1975. Т. 11. № 1. С. 23–36.
13. Eckford A.W., Kschischang F.R., Pasupathy S. Analysis of Low-Density Parity-Check Codes for the Gilbert–Elliott Channel. IEEE Transactions on Information Theory. 2005. V. 51. № 11. P. 3872–3889.
14. Veresova A.M., Ovchinnikov A.A. About One Algorithm For Correcting Bursts Using Block-Permutation LDPC-Codes. 2019 Wave Electronics and its Application in Information and Telecommunication Systems (WECONF). St.-Petersburg. Russia. 2019. P. 1–4.