Автореферат (Декодирование кодов с малой плотностью проверок на четность)

На правах рукописиКИРЬЯНОВ Иван АндреевичДЕКОДИРОВАНИЕ КОДОВ С МАЛОЙ ПЛОТНОСТЬЮ ПРОВЕРОК НАЧЕТНОСТЬСпециальность 05.12.13 – Системы, сети и устройства телекоммуникацийАВТОРЕФЕРАТдиссертации на соискание ученой степеникандидата технических наукМосква20152Работа выполнена на кафедре «Инфокоммуникации» ФГБОУ ВПО Московского авиационногоинститута (национального исследовательского университета).Научный руководитель:кандидат технических наук, доцент кафедры 408ФГБОУ ВПО Московского авиационного института(национального исследовательского университета)Важенин Николай АфанасьевичОфициальные оппоненты:доктор технических наук, профессор кафедры«Вычислительная и прикладная математика»Рязанского государственного радиотехническогоуниверситетаОвечкин Геннадий Владимировичкандидат физико-математических наукдиректор Департамента пакетных сетейи услуг ОАО «Интеллект Телеком»Ефимушкин Владимир АлександровичВедущая организация:ОАО «Московский научно-исследовательскийинститут радиосвязи» (ОАО «МНИИРС»)Защита диссертации состоится«21»_апреля_2015 г.

В 11:40 часов на заседаниидиссертационного совета Д.212.125.02 Московского авиационного института (национальногоисследовательского университета) по адресу 125993, Москва, А-80, ГСП-3, Волоколамскоешоссе, д.4.С диссертацией можно ознакомиться на сайте mai.ru и в библиотеке Московского авиационногоинститута (национального исследовательского университета).Автореферат разослан «___»_февраля_2015 г.Ученый секретарьдиссертационного совета Д.212.125.02к.т.н, доцентПетраков А.М.3Общая характеристика работыРабота относится к теории и технике помехоустойчивого кодирования.

Рассматриваютсяпути повышения эффективности практической реализации декодеров кодов с малойплотностью проверок на четность (LDPC от англ. Low-density parity-check). Разрабатываются иисследуются варианты реализации LDPC декодеров, обеспечивающих наилучшие показателипокритериюпомехоустойчивость-сложностьтехническойреализации.Результатыисследований апробируются на примере спутниковой телекоммуникационной подсистемыпередачи эфемеридной и служебной информации наземным потребителям с использованиемсигнала L1C.Актуальность диссертационной работыВ современных телекоммуникационных системах большое внимание уделяетсяпомехозащищенности передаваемой информации.

Помехозащищенность обеспечивается засчет применения помехоустойчивого кодирования информации. Примерно с начала 90-ыхгодов задачу помехоустойчивого кодирования решали с помощью турбо кодов. Однако сростом объемов трафика и скоростей передачи информации возрос интерес к болееэффективной технике помехоустойчивого кодирования – кодированию с помощью кодов смалой плотностью проверок на четность.Коды с малой плотностью проверок на четность обладают эффективными алгоритмамидекодирования, позволяющими быстро и надежно корректировать поврежденную при передачев результате шумов информацию. Данные коды позволяют осуществлять работу цифровойлинии связи при отношениях сигнал/шум, близких к границе Шеннона, опережая поэффективности коррекции ошибок турбо коды на относительно больших длинах кодовых слов.Коды с малой плотностью проверок на четность рекомендованы для коррекции ошибок всовременных стандартах связи DVB-S2, DVB-C2, Wi-Fi 802.11n, WiMAX 802.16е.Степень разработанности темы диссертацииНа данный момент можно выделить два направления исследований в области кодов смалой плотностью проверок на четность.

Первое из них относится к синтезу конструкций LDPCкодов. В этом направлении следует отметить труды Афанасьева В.Б., Воробьева К.А.,Зигангирова Д.К., Зигангирова К.Ш., Зяблова В.В., Иванова Ф.И., Крука Е.А., ОвчинниковаА.А., Пацей Н.В., Потапова В.Г., Трухачева Д.В., Costello D., Johnson S.J., Kou Y., Luby M.G.,Richardson J., Weller S.R.Второе направление исследует алгоритмическую составляющую LDPC кодеков.

В этомнаправлении следует отметить труды Башкирова А.В., Белоголового А.В., Витязева В.В.,4Владимирова С.М., Климова А.И., Козлова А.В., Кравченко А.Н., Лихобабина Е.А., МуратоваА.В., Овечкина Г.В., Проскурина А.А., Солтанова А.Г., Chen J., Fossorier M., Kim N., UrbankeR.L.Общий вклад в развитие теории внесли труды Акулинина А.С., Золотарева В.В.,Зубарева Ю.Б., Колесника В.Д., Eckford A.W., MacKay D., Tanner M.Последние достижения в области кодирования кодами с малой плотностью проверок начетность позволили практически вплотную приблизиться к границе Шеннона. Как следствие,актуальной задачей на сегодня является не увеличение исправляющей способности, аразработка методики выбора алгоритма декодирования, обеспечивающего наилучшийкомпромисс по определенным критериям качества в рамках рассматриваемой системы связи, имодификация существующих алгоритмов с целью повышения вычислительной эффективностидекодирования и экономии используемых ресурсов памяти.Цель диссертационной работы и решаемые задачиЦелью работы является разработка и исследование алгоритмов декодирования LDPCкодов.

Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:1. Анализ существующих алгоритмов декодирования LDPC кодов.2. Оценка вычислительной сложности декодирования LDPC кодов.3. Оценка статистических характеристик декодирования (BER, число итераций,сходимость синдрома) LDPC кодов.4. Разработка модификаций и методов, позволяющих повысить вычислительнуюэффективность декодирования и сэкономить используемые при декодировании ресурсыпамяти.Методы исследованияВ работе использовался аппарат теории вероятностей, теории электрической связи,дискретной математики и математического анализа.Для проведения моделирования использовалась среда имитационного моделированияMATLAB с пакетом Simulink и среда разработки программных продуктов Microsoft VisualStudio 2010.Научная новизна1.

Получены и проанализированы соотношения для расчета сложности итерациидекодирования LDPC кодов для различных алгоритмов коррекции ошибок.52. Получены и исследованы статистические характеристики декодирования (BER,число итераций, сходимость синдрома) для различных алгоритмов коррекцииошибок в рамках рассматриваемого LDPC кода.3. Предложена методика выбора алгоритма декодирования, обеспечивающего заданнуювероятность ошибки при наименьшей сложности декодирования.4. Предложена методика компактного представления разряженной проверочнойматрицы LDPC кода, позволяющая экономить ресурсы памяти для её хранения.5.

Предложены модификации алгоритмов, позволяющие повысить вычислительнуюэффективностьдекодированиябезпотериисправляющейспособностипринезначительном увеличении требований к памяти для хранения внутреннихпеременных декодера.6. Предложен способ идентификации инверсии битового потока за счет внутреннихресурсов LDPC декодера и исследована его работа на реальном сигнале.Практическая ценность диссертационной работыПредложенная методика выбора алгоритма декодирования LDPC может использоватьсяпри проектировании современных цифровых телекоммуникационных систем.Компактное представление проверочной матрицы позволяет сэкономить в 2 разаресурсы памяти, выделенные на её хранение.Применение разработанных модификаций к алгоритмам коррекции ошибок позволяетбез потери в качестве декодирования повысить скорость декодирования в 3 раза принезначительном увеличении требований к памяти для хранения внутренних переменныхдекодера.Предложенный способ идентификации инверсии битового потока на входе LDPCдекодера может применяться в системах связи, не имеющих в принимаемом сигналефиксированную преамбулу для решения этой задачи.Разработанные программные реализации LDPC и БЧХ кодеков могут быть внедрены всистемы связи, использующие соответствующее помехоустойчивое кодирование информации.ВнедрениеПрограммные реализации декодера кодов с малой плотностью проверок на четность иБЧХ декодера были внедрены в ООО «Топкон Позишионинг Системс».На основе полученных результатов разработано учебное пособие «Принципыпостроения и алгоритмы реализации LDPC кодеков» для использования в учебном процессе по6специальности 210402 «Средства связи с подвижными объектами» и направлению подготовки210700 «Инфокоммуникационные технологии и системы связи».ДостоверностьДостоверность полученных результатов обусловлена сопоставлением результатовмоделирования на имитационной модели с теорией, а также экспериментами других авторов ирезультатами декодирования и расшифровки реального сигнала.Положения, выносимые на защиту1.

Предложенная методика выбора алгоритма декодирования LDPC кодов позволяетопределить алгоритм, обеспечивающий заданную вероятность ошибки на выходедекодера при наименьшей сложности декодирования.2. Предложенная методика представления разряженной проверочной матрицы LDPC кодапозволяет уменьшить в 2 раза требуемые ресурсы памяти, предназначенные для еёхранения.3.

Разработанные модификации алгоритмов декодирования LDPC кодов позволяютповысить скорость работы декодера в 3 раза при незначительном увеличениитребований к памяти для хранения внутренних переменных декодера.4. Предложенный способ идентификации инверсии битового потока позволяет определятьинверсию за счет внутренних ресурсов LDPC декодера.Апробация работыОсновные результаты доложены на Московской молодежной научно-практическойконференции «Инновации в авиации и космонавтике -2012» (МАИ, Москва, 2012); на 1-оймежвузовской студенческой научно-технической конференции «Современные состояния иперспективы развития сложных радиоэлектронных систем» (ОАО «ГСКБ «Алмаз-Антей»,Москва, 2012); на Московской молодежной научно-практической конференции «Инновации вавиации и космонавтике -2013» (МАИ, Москва, 2013); на 12-ой Международной конференции«Авиация и космонавтика - 2013» (МАИ, Москва, 2013); на Московской молодежной научнопрактической конференции «Инновации в авиации и космонавтике -2014» (МАИ, Москва,2014); на 13-ой Международной конференции «Авиация и космонавтика - 2014» (МАИ,Москва, 2014).7ПубликацииОсновные результаты исследований опубликованы в 17 работах, в числе которых 7статей в журналах, входящих в перечень ВАК, 1 свидетельство о государственной регистрациипрограммы для ЭВМ и 9 других публикаций, не входящих в перечень ВАК.Личный вклад автораВсе результаты, полученные в данной работе, являются личными достижениями автора.Структура и объем работыРабота состоит из введения, пяти глав, заключения, содержит 77 рисунков, 21 таблицу и151 формулу.