Принципы помехоустойчивого кодирования (продолжение).

Причина, по которой таблица декодирования должна строиться именно таким образом, очень проста. Вероятность появления фиксированной комбинации из i ошибок равна Р^t_e(1 -Р_e)^5-i Заметим что при Р_e<1/2
(1 -Р_e)⁵P_e(1 -Р_e)⁴Р_e²(1 -Р_e)³...

Таким образом, появление фиксированной одиночной ошибки более вероятно, чем фиксированной комбинации двух ошибок, и т. д. Это значит, что декодер, который декодирует каждую принятую последовательность в ближайшее к ней по расстоянию Хемминга кодовое слово, выбирает в действительности то кодовое слово, вероятность передачи которого максимальна (в предположении, что все кодовые слова равновероятны). Декодер, реализующий это правило декодирования, является декодером максимального правдоподобия, и в указанных предположениях он минимизирует вероятность появления ошибки декодирования принятой последовательности. В этом смысле такой декодер является оптимальным. Это понятие очень важно, поскольку декодеры максимального правдоподобия часто используются для коротких кодов. Кроме того, параметры декодера максимального правдоподобия могут служить эталоном, с которым сравниваются параметры других, неоптимальных декодеров. Если декодирование ведется с помощью таблицы декодирования, то элементы таблицы можно расположить так, чтобы получить декодирование по максимуму правдоподобия. К сожалению, объем таблицы растет экспоненциально с ростом длины блока, так что использование таблицы декодирования для длинных кодов нецелесообразно. Однако таблица декодирования часто оказывается полезной для выяснения важных свойств блоковых кодов.

Множество кодовых слов в таблице декодирования является подмножеством (первой строкой таблицы декодирования) множества всех 2ⁿ последовательностей длиной n. В процессе построения таблицы декодирования множество всех последовательностей длиной n разбивается на непересекающиеся подмножества (столбцы таблицы декодирования). В случае когда код исправляет t ошибок, число N_e последовательностей длиной n в каждом подмножестве удовлетворяет неравенству
N_e>=1+n+C_n²+...+C_n^t, (1.2)
где C_nⁱ - i-й биномиальный коэффициент.

Неравенство (1.2) следует непосредственно из того, что имеется ровно n различных последовательностей, отличающихся от данной последовательности в одной позиции, C_n² последовательностей, отличающихся в двух позициях, и т. д. Как и в приведенном выше простом примере, после размещения всех последовательностей, отличающихся от кодовых в t или менее позициях, почти всегда остаются неразмещенные последовательности [отсюда неравенство в (1.2)]. Теперь можно связать избыточность кода c числом ошибок, которые им исправляются Заметим сначала, что число всех возможных последовательностей равно 2ⁿ. Каждый столбец таблицы декодирования содержит N_e таких последовательностей, поэтому общее число кодовых слов должно удовлетворять неравенству
N_e<=<2ⁿ/(1+n+C_n²+...+C_n^t), (1.3)

Это неравенство называется границей Хемминга или границей сферической упаковки. Равенство в (1.3) достигается только для так называемых совершенных кодов. Эти коды исправляют все наборы из t или менее ошибок и не исправляют никаких других наборов. Число известных совершенных кодов очень невелико, так что равенство в (1.3) достигается в очень редких случаях.

Процесс кодирования состоит в том, что наборы k информационных символов отображаются в кодовые последовательности, состоящие из n символов. Любое такое отображение будем называть (n, k)-кодом, хотя обычно такое название применяется только к линейным кодам (которые обсуждаются позже). Поскольку число последовательностей длиной k равно 2^k, неравенство (1.3) можно переписать следующим образом:
2^k<=2ⁿ/(1+n+C_n²+...+C_n^t), (1.4)
Мера эффективности кода определяется отношением
R=k/n (1.5)
и называется скоростью кода. Доля избыточно передаваемых символов равна 1-R.

Отображение, возникающее при кодировании, можно задавать таблицей кодирования. Например, код с четырьмя кодовыми словами задается табл. 1.3.

Таблица 3. Таблица поиска при декодировании

Часть кодовой последовательности, заключенная между штриховыми линиями, совпадает с входной последовательностью. Поэтому каждой кодовой последовательности, легко однозначно сопоставить входную последовательность. Не все блоковые коды обладают этим свойством. Те, которые им обладают, называются систематическими кодами. Понятие избыточных символов для систематических кодов становится абсолютно ясным, и избыточными символами в табл. 1.2 являются символы на позициях 1, 4 и 5. Коды, не обладающие указанным свойством, называются несистематическими.

Существует много хороших конструктивных методов кодирования, позволяющих исправлять кратные ошибки и приводящих к заметному уменьшению частоты появления ошибочных символов. Эти коды легко строятся и с помощью современных полупроводниковых устройств относительно просто декодируются. Например, существует блоковый код длиной 40, содержащий 50% избыточных символов и позволяющий исправлять четыре случайные ошибки. На рис. 1.3 показано, что при Р_e=0,01 этот код имеет вероятность ошибки блока, меньшую 10^-4. Если этого недостаточно, разработчик увеличивает избыточность, чтобы исправлять большее число ошибок, или переходит к кодам с большей длиной блока и получает выигрыш за счет большего усреднения. В каждом случае нужно принимать во внимание возникающие дополнительные затраты. Однако обе указанные возможности допустимы и могут представлять практически приемлемые альтернативы. Прежде чем идти дальше, сделаем небольшое отступление, которое не имеет большого практического значения, но привлекает внимание специалистов по теории кодирования в течение многих лет. Форма кривых, изображенных на рис. 1.3, позволяет предположить, что если имеется схема, исправляющая фиксированную долю t/n ошибочных символов в блоке (в нашем случае t/n незначительно превышает 0,01), то, выбирая длину блока достаточно большой, можно сделать долю ошибок сколь угодно малой. К сожалению, это оказывается очень трудной задачей. Большинство конструктивных процедур может обеспечить постоянное отношение t/n лишь при возрастающей доле избыточных символов (другими словами, R->0 при n->oo). Таким образом, потеря эффективности возникает из-за того, что доля полезных сообщений становится очень малой при большой длине блока. Частично эта задача была решена Юстесеном в 1972 г. Юстесен показал, что можно построить класс асимптотически хороших (в указанном здесь смысле) кодов и указать для них процедуру декодирования. Однако, насколько известно, эти коды не применялись ни в одной из существующих систем связи.

Назад Содержание Вперед