- •Лабораторная работа 1 Исследование статистики ошибок в каналах связи
- •1. Краткие теоретические сведения.
- •1.2 Модель источника ошибок
- •Контрольные вопросы.
- •Лабораторная работа 2
- •1. Краткие теоретические сведения
- •1.1. Постановка задачи
- •1.2. Простые гипотезы
- •1.3. Радиолокация ( )
- •1.4. Двоичный симметричный канал
- •1.5. Вероятность ошибок при передаче сигнала по каналу с гауссовым шумом
- •2. Помехоустойчивый прием
- •2.1. Прием импульсного сигнала на фоне помех
- •2.2. Виртуальный лабораторный стенд для исследования статистических характеристик передачи импульсных сигналов по каналу с шумами
- •3. Задания к работе
- •3.1. Определение вероятности правильного приема импульса
- •3.2. Определение интегрального распределения вероятности пропуска импульса
- •3.3. Определение интегрального распределения вероятности ложного приема импульса
- •3. Контрольные вопросы
- •Лабораторная работа № 3 Изучение краевых искажений в дискретном канале
- •1. Краткие теоретические сведения.
- •Дроблением значащих интервалов называется однократное или многократное изменение значащих позиций внутри значащего интервала.
- •2. Ход выполнения работы
- •2.1. Задание
- •3. Содержание отчета
- •4. Контрольные вопросы
- •Лабораторная работа №4 Эффективное кодирование сообщений. Коды Шеннона – Фано, Хаффмена
- •1. Краткие теоретические сведения
- •1.1 Основные понятия и приемы.
- •2. Обработка полученных результатов
- •3. Контрольные вопросы
- •1. Краткие теоретические сведения
- •1.1. Оптимальный прием дискретных радиосигналов
- •1.2.Амплитудная модуляция с пассивной паузой.
- •1.3. Частотная двоичная модуляция
- •1.4. Относительная фазовая модуляция
- •2. Исследование модулированных сигналов
- •2.1. Порядок выполнения лабораторной работы
- •1. Краткие теоретические сведения
- •1.1. Виды синхронизации
- •1.2. Синхронизация приемника
- •1.3. Частотная и фазовая синхронизация
- •1.4. Символьная синхронизация
- •1.5. Разомкнутые символьные синхронизаторы
- •1.6. Замкнутые символьные синхронизаторы
- •1.7. Ошибки символьной синхронизации и вероятность символьной ошибки
- •2. Порядок выполнения работы
- •2.1. Результаты моделирования.
- •2.2. Восстановление фазы несущей
- •2.3. Результаты моделирования
- •3. Контрольные вопросы
- •Лабораторная работа № 7
- •Корректирующие коды Хемминга.
- •Моделирование кодов Хемминга в среде Матлаб
- •Ход выполнения работы.
- •4. Содержание отчета
- •1. Краткие теоретические сведения
- •1.1. Представление сверточного кода порождающими многочленами
- •1.2. Порождающая матрица сверточного кода
- •1.3. Кодовое дерево сверточного кода и решетчатая диаграмма
- •1.4. Свободное расстояние. Спектр
- •1.5. Катастрофические кодеры
- •2. Методы декодирования сверточных кодов
- •2.1. Метод порогового декодирования
- •2.2. Метод последовательного декодирования
- •2.3. Метод декодирования по алгоритму Витерби
- •2.3.1. Декодирование в случае отсутствия ошибок при приеме
- •2.3.2. Декодирование в случае наличия ошибок при приеме.
- •2.3.3. Схемное построение декодера Витерби
- •3. Моделирование сверточных кодов в среде Матлаб
- •4. Порядок выполнения работы
- •4. Литература
1.4. Свободное расстояние. Спектр
Как и в случае блоковых кодов, способность сверточного кода исправлять ошибки в канале связи определяется тем, насколько "далеко" друг от друга располагаются его кодовые слова. Для многих практических задач хорошей мерой близости служит расстояние Хэмминга между кодовыми словами. Минимальным расстоянием блокового кода называют минимальное из попарных расстояний между кодовыми словами. Особенность сверточного кода заключается в том, что его слова имеют бесконечную длину. Тем не менее, минимальное расстояние между парами кодовых слов определено однозначно и эту величину называют свободным расстоянием сверточного кода. Обозначим ее как df.
Мы определили сверточный код как линейный код. Для блоковых линейных кодов минимальное расстояние может быть вычислено как минимальный вес ненулевого кодового слова. Точно также для сверточного кода свободное расстояние находится как путь в его решетке, имеющий наименьший вес. Этот путь будет иметь бесконечную длину, но почти на всей длине будет совпадать с нулевым путем. При поиске пути минимального веса достаточно рассматривать только пути, ответвляющиеся от нулевого на начальном ярусе и затем сливающиеся с нулевым путем. Это множество путей называют первым неправильным поддеревом. Легко установить с помощью рис. 4, что свободное расстояние кода (5,7) равно df= 5 . Слово минимального веса соответствует пути, который выходит из узла 00, затем проходит через узлы 10, 01, 00, 00, … Этот же путь легко проследить и по диаграмме конечного автомата, представленной на рис. 5.
При анализе помехоустойчивости сверточных кодов выясняется, что на величину вероятности ошибки декодирования влияет не только свободное расстояние кода, но и то, как много слов малого веса содержит код. Обозначим через Nd число слов веса d, соответствующих путям, ответвляющимся от нулевого пути на нулевом ярусе ( путям первого неправильного поддерева). Набор чисел {Nd} ,d=df,df+1,… называют спектром сверточного кода.
1.5. Катастрофические кодеры
Рассмотрим влияние ошибок декодирования сверточного кода на точность восстановления передаваемого сообщения. Предположим, что кодирование выполнялось кодером (5,7) с кодовым ограничением 2 и передавалась информационная последовательность из бесконечного числа подряд идущих нулей. Пусть в результате ошибок в канале связи декодер принял решение в пользу кодового слова минимального веса, т. е. кодового слова 11 01 11 00 00 … Этому кодовому слову соответствует информационная последовательность 100…. Это означает, что данная ошибка декодирования привела к искажению одного бита информации. Если же ошибки в канале привели к декодированию в пользу слова 11 10 10 11 00 00… веса 6, то с выхода декодера получателю поступит информационная последовательность 1100…, т.е. уже 2 бита будут воспроизведены неправильно. Таким образом, если важна вероятность ошибки на бит, то при анализе свойств кода нужно учитывать не только его спектральные характеристики, но и то, как ошибки в канале могут отразиться на передаваемом сообщении. Рассмотрим, например, кодер, показанный на рис. 6.
Рис.6.
Этому кодеру соответствует конечный автомат, приведенный на рис. 7.
Рис. 7. Конечный автомат, описывающий работу кодера кода (5,3)
Воспользовавшись схемой кодера либо диаграммой, легко убедиться, что информационной последовательности бесконечного веса 1111…11100 соответствует кодовая последовательность 10 11 00 00 … 00 10 11 веса 6. При передаче длинной последовательности нулевых информационных символов всего 6 ошибок в канале связи достаточно для того, чтобы вместо нулевого кодового слова было принято записанное выше кодовое слово, содержащее длинную последовательность единиц. Этот пример показывает, что для некоторых сверточных кодеров небольшое число ошибок в канале связи может стать причиной большого числа ошибок декодирования.
Сверточные кодеры, содержащие кодовые слова бесконечного веса, соответствующие информационным последовательностям конечного веса, называются катастрофическими.
Сверточный кодер cо скоростью R=1/n является катастрофическим, если его порождающие полиномы имеют общий делитель отличный от 1.
