Алгоритм - декодирование
Cтраница 1
 |
Синдромно-пороговый декодер для ОСР-кода, гг 15. [1] |
Алгоритмы декодирования с исправлением f ошибок ( рис. 15.4 - 15.7) используют существование 2г проверочных соотношений, opTi тональных на декодируемой позиции. Однако, как показыва следующий пример, иногда мажоритарное решение позволяет опред лить вектор ошибок, если использовать в декодере многоступенчату процедуру. [2]
Алгоритм декодирования предусматривает замену искаженного вектора ( любого п-кортежа, за исключением указанного в первой строке) правильным кодовым словом, указанным вверху столбца, содержащего искаженный вектор. Если созданная каналом модель ошибки е, является образующим элементом класса смежности с индексом. L, принятый вектор будет правильно декодирован в переданное кодовое слово U, Если модель ошибки не является образующим элементом класса, то декодирование даст ошибочный результат. [3]
 |
Дерево принятых цен. [4] |
Алгоритм декодирования, который будет описан, есть совокупность правил, определяющих движение от одного узла к другому. [5]
Алгоритм декодирования кодов с малой плотностью проверок на четность при посимвольном приеме может быть представлен в виде схемы кодового дерева, в соответствии с которым последовательно вычисляются все проверки на четность, начиная с первого символа. При этом символы, для которых число неудовлетворенных уравнений больше некоторого допустимого значения г, исправляются. После этого проверки на четность вычисляются сначала с использованием новых значений символов. Эта процедура повторяется до тех пор, пока не будут удовлетворены все проверочные уравнения. Для проверок символа аг используются символы первого яруса. [6]
Алгоритм декодирования аналогичного кода из работы [4] для этой же цели требует до Ь операций деления. Сложность вычисления синдрома и непосредственно исправления ошибок приблизительно одинакова для обоих этих алгоритмов. [7]
На блок-схеме алгоритма декодирования для общего случая ( пакет ошибок может иметь длину меньше Ь, любое количество символов пакета ошибок может быть равно нулю) запись вида а: Ь означает присвоить а значение, равное Ь, / а / означает абсолютную величину. [8]
Фано Предложенный Фано алгоритм декодирования сверточных кодов. [9]
Как следует из алгоритма декодирования, произвольное двоичное слово либо содержит префикс, являющийся кодом целого числа, либо само является префиксом такого кода. [10]
В настоящее время существуют блочные и сверточные алгоритмы декодирования, функционирующие на основе жесткой или мягкой схемы принятия решений. Однако при блочном декодировании мягкая схема принятия решений, как правило, не используется, поскольку ее значительно сложнее реализовать, чем схему жесткого принятия решений. Чаще всего мягкая схема принятия решений применяется в алгоритме сверточного декодирования Витерби, поскольку при декодировании Витерби мягкое принятие решений лишь незначительно усложняет вычисления. [11]
Это означает, что используется неопти-мальный алгоритм декодирования, допускающий более простую схемную реализацию. Особенно удобны с точки зрения простоты декодирования циклические коды, являющиеся одной из разновидностей систематических кодов. [12]
Мы видели, что формулировка алгоритма полного декодирования для кодов с повторением не вызывает трудностей. Если блоковая длина достаточно велика, то вероятность ошибки декодирования при этом очень мала. Однако эти коды имеют очень низкую скорость передачи информации, R kin, так как все позиции, кроме одной, являются проверочными. Мы же обычно заинтересованы в кодах, обеспечивающих большие скорости передачи информации. [13]
Таким образом, п использовании неполного алгоритма декодирования, когда пол ченное слово декодируется лишь тогда, когда оно кодовое, вероя ности правильного и неправильного декодирования и отказа от дек дирования легко выражаются через нумератор весов кода. [14]
Теперь рассмотрим качество, достижимое алгоритмом декодирования Витерби в двоичном симметричном канале. [15]
Страницы: 1 2 3 4