М.М. Матюшин1, А.Ю. Кутоманов2, О.В. Рудакова3, А.А. Сидоренко4, Ю.А. Конышева5

1-3 АО «ЦНИИмаш» (г. Королев, Московская обл., Россия)

4,5 МИРЭА – Российский технологический университет (Москва, Россия)

1mccm@mcc.rsa.ru, 2kutomanov@mcc.rsa.ru, 3rudakovaov@mcc.rsa.ru, 4sidorenko_a@mirea.ru, 5konysheva@mirea.ru

Постановка проблемы. Для исправления ошибок, возникающих в цифровых системах связи при прохождении информации по каналам передачи данных, применяют помехоустойчивые коды. Одними из лучших кодов, по критерию корректирующей способности, являются турбокоды. Последовательность на выходе кодера турбокода состоит из блока информационных бит и нескольких блоков проверочных бит. В декодере турбокода блок информационных бит участвует в формировании сразу нескольких кодовых слов. Значения информационных бит на входе декодера оказывают более существенное влияние на результат декодирования, чем значения проверочных бит, поэтому ошибки, возникающие в информационных битах, с большей вероятностью приводят к ошибочному декодированию кодового слова, чем ошибки в проверочных битах. Это позволяет выдвинуть гипотезу о том, что снижение влияния значений информационных бит на результат декодирования повысит эффективность турбокода.

Цель. Провести разработку и экспериментальную проверку результативности способа повышения эффективности турбокода путем снижения чувствительности декодера к значениям информационных бит.

Результаты. Предложен способ повышения эффективности декодирования турбокодов на основе снижения чувствительности декодера к значениям информационных бит. Сделана оценка эффективности турбокода в соответствии с алгоритмом декодирования по максимуму апостериорной вероятности (MAP). В исследованиях использованы варианты построения турбокода на основе систематического сверточного кода и систематического блочного кода при декодировании параллельным декодером. Предложен вариант искусственного снижения чувствительности декодера к значениям информационных бит путем их умножения на понижающий коэффициент KЗ < 1. Показано, что умножение значений информационных бит на KЗ < 1 привело к снижению вероятности появления ошибочного бита в декодированном информационном сообщении, что подтвердило выдвинутую гипотезу. Отмечено, что эффект увеличивался при снижении вероятности появления ошибочного бита в канале передач данных. Доказана статистическая значимость различий результатов экспериментов методом интервальной оценки.

Практическая значимость. Разработанный на основе декодирования алгоритмом MAP способ повышения корректирующей способности турбокода продемонстрировал высокую эффективность, при этом он имеет низкую вычислительную сложность.

Матюшин М.М., Кутоманов А.Ю., Рудакова О.В., Сидоренко А.А., Конышева Ю.А. Повышение эффективности декодирования турбокодов путем снижения чувствительности декодера к значениям информационных бит // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2026. Т. 24. № 3. С. 67−75. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700814-202603-07

1. Аджемов А.С., Санников В.Г. Общая теория связи: Учебник для вузов. М.: Горячая линия – Телеком. 2023. 624 с.
2. Васильев К.К., Глушков В.А., Нестеренко А.Г. Теория электрической связи. Вологда: Инфра-Инженерия. 2021. 468 с.
3. Шеннон К.Е. Математическая теория связи. М.: Иностранная литература. 1963. 830 с.
4. Кудряшев Б.Д. Основы теории кодирования: Учеб. пособие. СПб.: БХВ-Петербург. 2016. 400 с.
5. Золоторев В.В. Кодирование для цифровой связи и систем памяти: монография. М.: Горячая линия – Телеком. 2023. 192 с.
6. Варгузин В.А., Цикин И.А. Методы повышения энергетической и спектральной эффективности цифровой радиосвязи. СПб.: БХВ-Петербург. 2013. 352 с.
7. Голиков А.М. Модуляция, кодирование и моделирование в телекоммуникационных системах. Теория и практика: Учеб. пособие для вузов. СПб.: Лань. 2022. 452 с.
8. Скляр Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение: Пер с англ. М.: Вильямс. 2016. 1104 с.
9. Морелос-Сарагоса Р. Искусство помехоустойчивого кодирования. Методы, алгоритмы, применение: Пер с англ. М.: Техносфера. 2006. 319 с.
10. Березкин Е.Ф. Основы теории кодирования: Учеб. пособие. СПб.: Лань. 2019. 320 с.
11. Sidorenko A.A. Overview of the International Conference on Applied Physics, Information Technologies and Engineering APITECH III 2021 // Journal of Physics: Conference Series. 2021. V. 2094(1). P. 032061(1−9) doi:10.1088/1742-6596/2094/3/032061.
12. Сидоренко А.А. Оценка эффективности турбокода, построенного на основе блочного кода, при декодировании в соответствии с критерием максимума апостериорной вероятности // Системы управления, связи и безопасности. 2023. № 3. С. 29−43.
13. Сидоренко А.А. Программный тренажер исследования эффективности турбокода с изменяемыми коэффициентами значимости декодируемых символов. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. № 2023619022. 2023.
14. Сидоренко А.А. Программный тренажер исследования эффективности турбокода, построенного на основе кода Хемминга // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. № 2023614197. 2023.
15. Кольцов Д.М. Python. Полное руководство. М.: Наука и техника. 2022. 480 с.
16. Нуньес-Иглесиас Х., Уолт Ш., Дэшноу Х. Элегантный SciPy: Пер с англ. ДМК Пресс. 2018. 266 с.
17. Конышев М.Ю., Барабашов А.Ю., Лукьянченкова Н.Е., Надежин А.В. Метод управления вычислительным экспериментом по оценке качества декодеров помехоустойчивых кодов // Телекоммуникации. 2018. № 10. С. 2−8.
18. Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учебник. М.: Высшая школа. 2006. 575 с.