Коды исправляющие одиночную ошибку

Задача
обнаружения
ошибки может быть решена довольно легко.
Достаточно просто передавать каждую
букву сообщения дважды. Например, при
необходимости передачи слова «гора»
можно передать «ггоорраа». При получении
искаженного сообщения, например,
«гготрраа»
с большой вероятностью (практически,
достоверно) можно догадаться, каким
было исходное слово. Конечно, возможно
такое искажение, которое делает
неоднозначным интерпретацию полученного
сообщения. Однако цель такого способа
кодирования состоит не в исправлении
ошибки, а в обнаружении факта искажения
и в повторной передаче подозрительной
на наличие ошибки части сообщения.
Недостаток данного способа обеспечения
надежности состоит в том, что относительная
избыточность сообщения оказывается
очень большой – очевидно,
.

Так
как должен быть установлен только факт
наличия ошибки, можно предложить и
другой способ, позволяющий с высокой
вероятностью обнаружить ошибку в
сообщении. Суть этого способа заключается
в следующем. На входе в канал связи
производится подсчет числа единиц в
двоичной кодовой последовательности
– во входном сообщении. Если число
единиц оказывается нечетным, то в хвост
передаваемого сообщения добавляется
«1», а если нет, то «0». Таким образом, к
сообщению добавляют так называемый
контрольный бит
четности,
чтобы суммарное количество единиц
вместе с этим контрольным битом было
четным. На принимающем конце канала
связи производится аналогичный подсчет
числа единиц, и если контрольная сумма
единиц в принятой кодовой последовательности
оказывается нечетной, то делается вывод
о том, что при передаче произошло
искажение информации, в противном случае
принятая информация признается
правильной. Разумеется, этот способ
отнюдь не совершенен и применяется,
когда вероятность ошибки не очень
велика. При контроле на четность
единственный способ получить достоверную
информацию – это повторная передача
сообщения.

Избыточность
сообщения при контроле на четность
равна:

. (14.2)

На
первый взгляд кажется, что путем
увеличения
можно сколь угодно приближать избыточность
сообщения к ее минимальному значению,
стремящемуся к единице. Однако с ростомрастет вероятность парной ошибки,
которая контрольным битом четности не
отслеживается, а также при обнаружении
ошибки потребуется заново передавать
много информации. Поэтому обычноили,
следовательно,илисоответственно.

3. Коды, исправляющие одиночную ошибку

По
аналогии с предыдущим пунктом можно
было бы предложить простой способ
установления факта наличия ошибки –
передавать каждый символ сообщения
трижды, например, «гггооорррааа» –
тогда при получении, например, сообщения
«гггооопррааа»
ясно, что ошибочной является буква «п»
и ее следует заменить на «р». Безусловно,
при этом предполагается, что вероятность
появления парной ошибки невелика. Такой
метод кодирования приводит к огромной
избыточности сообщения
,
что неприемлемо с экономической точки
зрения.

Прежде, чем обсуждать
метод кодирования, позволяющий
локализовать и исправить ошибку передачи,
произведем некоторые количественные
оценки. Как указывалось в предыдущей
лекции, наличие шумов в канале связи
ведет к частичной потере передаваемой
информации на величину возникающей
неопределенности. В случае передачи
одного бита исходного сообщения эта
неопределенность составляет

, (14.3)

где
p
– вероятность появления ошибки в
сообщении (искажения этого бита, то есть
его инверсии в случае двоичного
кодирования нулями и единицами). Для
восстановления информационного
содержания сообщения следует дополнительно
передать количество информации не менее
величины ее потерь, то есть вместо
передачи каждого 1 бита следует передавать
бит. При этом избыточность сообщения
составит как миимум

. (14.4)

Эта избыточность
является минимальной; в случае передачи
сообщения по каналу, характеризуемому
определенной вероятностью возникновения
ошибки, при избыточности, меньшей
минимальной, восстановление информации
оказывается невозможным.

Выражение
(14.4) указывает нижнюю границу избыточности,
необходимой для восстановления
информации. Однако поиск конкретного
способа осуществления кодирования, при
котором ошибка может быть локализована
(то есть определено, в каком конкретно
бите она находится) и устранена –
отдельная задача, которую мы теперь и
обсудим. Изложенный ниже метод кодирования
был предложен в 1948 году Р. Хеммингом;
построенные по этому методу коды получили
название «коды
Хемминга».

Основная
идея такого кодирования состоит в
добавлении к информационным битам
нескольких битов четности, каждый из
которых контролирует определенные
информационные биты. Если пронумеровать
все передаваемые биты (вместе с битами
четности) слева направо (напомним, что
информационные биты нумеруются справа
налево – от 0 до 7), то контрольными
(проверочными) оказываются биты, номера
которых равны степени 2, а остальные
биты являются информационными. Например,
для 8-битного информационного кода
«01101101» передаваемый код (код Хемминга)
будет 12-битным, так как к информационному
коду добавятся 4 контрольных бита –
1-й, 2-й, 4-й и 8-й (рис.
7):

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

0

0

0

1

1

1

0

1

1

1

0

1

7

6

5

4

3

2

1

0

Рис. 7. Построение
кода Хемминга

Принцип
выделения контролируемых битов такой:
для любого номера n
проверочного (контрольного) бита, начиная
с него, n
битов подряд оказываются проверяемыми
(контролируемыми), затем – группа из n
непроверяемых бит, и так далее –
происходит чередование групп. В число
контролируемых (проверяемых) битов
входит и сам контрольный (проверочный).

Состояние
контрольного (проверочного) бита
устанавливается при кодировании таким
образом, чтобы суммарное
количество единиц во
всех
контролируемых им битах было бы четным.

Таким образом, контрольный (проверочный)
бит может содержать как нуль, так и
единицу.

Номера контролируемых (прверяемых)
битов для каждого контрольного приведены
в табл. 22:

Табл. 22. Контрольные
и контролируемые биты

Контрольные
(проверочные) биты

Контролируемые
(проверяемые) биты

1

1

3

5

7

9

11

13

15

17

19

21

…

2

2

3

6

7

10

11

14

15

18

19

22

…

4

4

5

6

7

12

13

14

15

20

21

22

…

8

8

9

10

11

12

13

14

15

24

25

26

…

16

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

…

32

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

…

Контрольный
бит (бит четности) признается неверным,
если сумма единиц в контролируемых им
битах (включая его самого) нечетна.

Если контрольный бит оказался неверным,
значит, в каком-то из контролируемых им
битов имеется ошибка.

Существует
общее свойство
кодов Хемминга: Ошибка
содержится в бите, номер которого
является суммой номеров неверных
контрольных битов, указавших на ее
наличие.

На основании
сказанного можно сформулировать простой
алгоритм проверки и исправления
передаваемой кодовой последовательности
в представлении Хемминга:

  1. Произвести проверку
    всех битов четности;

  2. Если все биты
    четности верны, то перейти к пункту е);

  3. Вычислить сумму
    номеров всех неверных битов четности;

  4. Инвертировать
    (единицу заменить на нуль или наоборот)
    содержимое бита, номер которого равен
    сумме, найденной в пункте с);

  5. Исключить биты
    четности.

Избыточность кодов Хемминга для различных
длин передаваемых кодовых последовательностей
приведена в табл. 23:

Табл. 23. Избыточность
кодов Хемминга для передаваемых кодовых
последовательностей различной длины

Число
информационных битов,

Число
контрольных битов,

Избыточность,

L

8

4

1.50

16

5

1.31

32

6

1.06

Количество
контрольных битов определяется следующим
образом (см. таблицу выше):

. (14.5)

Из
сопоставления данных этой таблицы
видно, что выгоднее (с меньшей избыточностью)
передавать и хранить более длинные
последовательности битов. При этом
избыточность не должна оказаться меньше,
чем минимально допустимая
для выбранного канала связи.

Данный
способ кодирования требует увеличения
объема памяти компьютера приблизительно
на одну треть при 16-битной длине машинного
слова (см. таблицу), однако такой способ
позволяет автоматически исправлять
одиночные ошибки. Поэтому, оценивая
время наработки на отказ этого способа,
следует исходить из вероятности появления
парной ошибки внутри одной кодовой
последовательности (то есть сбои должны
произойти в двух битах одновременно).
Расчеты показывают, что для указанного
ранее количества ()
двоичных ячеек в памяти объемом 1 Мбайт
среднее время до появления сбоя при
таком способе кодирования (код Хемминга)
составляет более 80 лет, что, безусловно,
можно считать вполне приемлемым с
практической точки зрения.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
Источник

Корректирующие коды «на пальцах»

Время на прочтение
11 мин

Количество просмотров 63K

Корректирующие (или помехоустойчивые) коды — это коды, которые могут обнаружить и, если повезёт, исправить ошибки, возникшие при передаче данных. Даже если вы ничего не слышали о них, то наверняка встречали аббревиатуру CRC в списке файлов в ZIP-архиве или даже надпись ECC на планке памяти. А кто-то, может быть, задумывался, как так получается, что если поцарапать DVD-диск, то данные всё равно считываются без ошибок. Конечно, если царапина не в сантиметр толщиной и не разрезала диск пополам.

Как нетрудно догадаться, ко всему этому причастны корректирующие коды. Собственно, ECC так и расшифровывается — «error-correcting code», то есть «код, исправляющий ошибки». А CRC — это один из алгоритмов, обнаруживающих ошибки в данных. Исправить он их не может, но часто это и не требуется.

Давайте же разберёмся, что это такое.

Для понимания статьи не нужны никакие специальные знания. Достаточно лишь понимать, что такое вектор и матрица, как они перемножаются и как с их помощью записать систему линейных уравнений.

Внимание! Много текста и мало картинок. Я постарался всё объяснить, но без карандаша и бумаги текст может показаться немного запутанным.

Каналы с ошибкой

Разберёмся сперва, откуда вообще берутся ошибки, которые мы собираемся исправлять. Перед нами стоит следующая задача. Нужно передать несколько блоков данных, каждый из которых кодируется цепочкой двоичных цифр. Получившаяся последовательность нулей и единиц передаётся через канал связи. Но так сложилось, что реальные каналы связи часто подвержены ошибкам. Вообще говоря, ошибки могут быть разных видов — может появиться лишняя цифра или какая-то пропасть. Но мы будем рассматривать только ситуации, когда в канале возможны лишь замены нуля на единицу и наоборот. Причём опять же для простоты будем считать такие замены равновероятными.

Ошибка — это маловероятное событие (а иначе зачем нам такой канал вообще, где одни ошибки?), а значит, вероятность двух ошибок меньше, а трёх уже совсем мала. Мы можем выбрать для себя некоторую приемлемую величину вероятности, очертив границу «это уж точно невозможно». Это позволит нам сказать, что в канале возможно не более, чем $k$ ошибок. Это будет характеристикой канала связи.

Для простоты введём следующие обозначения. Пусть данные, которые мы хотим передавать, — это двоичные последовательности фиксированной длины. Чтобы не запутаться в нулях и единицах, будем иногда обозначать их заглавными латинскими буквами ($A$, $B$, $C$, …). Что именно передавать, в общем-то неважно, просто с буквами в первое время будет проще работать.

Кодирование и декодирование будем обозначать прямой стрелкой ($rightarrow$), а передачу по каналу связи — волнистой стрелкой ($rightsquigarrow$). Ошибки при передаче будем подчёркивать.

Например, пусть мы хотим передавать только сообщения $A=0$ и $B=1$. В простейшем случае их можно закодировать нулём и единицей (сюрприз!):

$ begin{aligned} A &to 0,\ B &to 1. end{aligned} $

Передача по каналу, в котором возникла ошибка будет записана так:

$ A to 0 rightsquigarrow underline{1} to B. $

Цепочки нулей и единиц, которыми мы кодируем буквы, будем называть кодовыми словами. В данном простом случае кодовые слова — это $0$ и $1$.

Код с утроением

Давайте попробуем построить какой-то корректирующий код. Что мы обычно делаем, когда кто-то нас не расслышал? Повторяем дважды:

$ begin{aligned} A &to 00,\ B &to 11. end{aligned} $

Правда, это нам не очень поможет. В самом деле, рассмотрим канал с одной возможной ошибкой:

$ A to 00 rightsquigarrow 0underline{1} to ?. $

Какие выводы мы можем сделать, когда получили $01$? Понятно, что раз у нас не две одинаковые цифры, то была ошибка, но вот в каком разряде? Может, в первом, и была передана буква $B$. А может, во втором, и была передана $A$.

То есть, получившийся код обнаруживает, но не исправляет ошибки. Ну, тоже неплохо, в общем-то. Но мы пойдём дальше и будем теперь утраивать цифры.

$ begin{aligned} A &to 000,\ B &to 111. end{aligned} $

Проверим в деле:

$ A to 000 rightsquigarrow 0underline{1}0 to A?. $

Получили $010$. Тут у нас есть две возможности: либо это $B$ и было две ошибки (в крайних цифрах), либо это $A$ и была одна ошибка. Вообще, вероятность одной ошибки выше вероятности двух ошибок, так что самым правдоподобным будет предположение о том, что передавалась именно буква $A$. Хотя правдоподобное — не значит истинное, поэтому рядом и стоит вопросительный знак.

Если в канале связи возможна максимум одна ошибка, то первое предположение о двух ошибках становится невозможным и остаётся только один вариант — передавалась буква $A$.

Про такой код говорят, что он исправляет одну ошибку. Две он тоже обнаружит, но исправит уже неверно.

Это, конечно, самый простой код. Кодировать легко, да и декодировать тоже. Ноликов больше — значит передавался ноль, единичек — значит единица.

Если немного подумать, то можно предложить код исправляющий две ошибки. Это будет код, в котором мы повторяем одиночный бит 5 раз.

Расстояния между кодами

Рассмотрим поподробнее код с утроением. Итак, мы получили работающий код, который исправляет одиночную ошибку. Но за всё хорошее надо платить: он кодирует один бит тремя. Не очень-то и эффективно.

И вообще, почему этот код работает? Почему нужно именно утраивать для устранения одной ошибки? Наверняка это всё неспроста.

Давайте подумаем, как этот код работает. Интуитивно всё понятно. Нолики и единички — это две непохожие последовательности. Так как они достаточно длинные, то одиночная ошибка не сильно портит их вид.

Пусть мы передавали $000$, а получили $001$. Видно, что эта цепочка больше похожа на исходные $000$, чем на $111$. А так как других кодовых слов у нас нет, то и выбор очевиден.

Но что значит «больше похоже»? А всё просто! Чем больше символов у двух цепочек совпадает, тем больше их схожесть. Если почти все символы отличаются, то цепочки «далеки» друг от друга.

Можно ввести некоторую величину $d(alpha, beta)$, равную количеству различающихся цифр в соответствующих разрядах цепочек $alpha$ и $beta$. Эту величину называют расстоянием Хэмминга. Чем больше это расстояние, тем меньше похожи две цепочки.

Например, $d(010, 010) = 0$, так как все цифры в соответствующих позициях равны, а вот $d(010101, 011011) = 3$.

Расстояние Хэмминга называют расстоянием неспроста. Ведь в самом деле, что такое расстояние? Это какая-то характеристика, указывающая на близость двух точек, и для которой верны утверждения:

  1. Расстояние между точками неотрицательно и равно нулю только, если точки совпадают.
  2. Расстояние в обе стороны одинаково.
  3. Путь через третью точку не короче, чем прямой путь.

Достаточно разумные требования.

Математически это можно записать так (нам это не пригодится, просто ради интереса посмотрим):

  1. $d(x, y) geqslant 0,quad d(x, y) = 0 Leftrightarrow x = y;$
  2. $d(x, y) = d(y, x);$
  3. $d(x, z) + d(z, y) geqslant d(x, y)$.

Предлагаю читателю самому убедиться, что для расстояния Хэмминга эти свойства выполняются.

Окрестности

Таким образом, разные цепочки мы считаем точками в каком-то воображаемом пространстве, и теперь мы умеем находить расстояния между ними. Правда, если попытаться сколько нибудь длинные цепочки расставить на листе бумаги так, чтобы расстояния Хэмминга совпадали с расстояниями на плоскости, мы можем потерпеть неудачу. Но не нужно переживать. Всё же это особое пространство со своими законами. А слова вроде «расстояния» лишь помогают нам рассуждать.

Пойдём дальше. Раз мы заговорили о расстоянии, то можно ввести такое понятие как окрестность. Как известно, окрестность какой-то точки — это шар определённого радиуса с центром в ней. Шар? Какие ещё шары! Мы же о кодах говорим.

Но всё просто. Ведь что такое шар? Это множество всех точек, которые находятся от данной не дальше, чем некоторое расстояние, называемое радиусом. Точки у нас есть, расстояние у нас есть, теперь есть и шары.

Так, скажем, окрестность кодового слова $000$ радиуса 1 — это все коды, находящиеся на расстоянии не больше, чем 1 от него, то есть отличающиеся не больше, чем в одном разряде. То есть это коды:

$ {000, 100, 010, 001}. $

Да, вот так странно выглядят шары в пространстве кодов.

А теперь посмотрите. Это же все возможные коды, которые мы получим в канале в одной ошибкой, если отправим $000$! Это следует прямо из определения окрестности. Ведь каждая ошибка заставляет цепочку измениться только в одном разряде, а значит удаляет её на расстояние 1 от исходного сообщения.

Аналогично, если в канале возможны две ошибки, то отправив некоторое сообщение $x$, мы получим один из кодов, который принадлежит окрестности $x$ радиусом 2.

Тогда всю нашу систему декодирования можно построить так. Мы получаем какую-то цепочку нулей и единиц (точку в нашей новой терминологии) и смотрим, в окрестность какого кодового слова она попадает.

Сколько ошибок может исправить код?

Чтобы код мог исправлять больше ошибок, окрестности должны быть как можно шире. С другой стороны, они не должны пересекаться. Иначе если точка попадёт в область пересечения, непонятно будет, к какой окрестности её отнести.

В коде с удвоением между кодовыми словами $00$ и $11$ расстояние равно 2 (оба разряда различаются). А значит, если мы построим вокруг них шары радиуса 1, то они будут касаться. Это значит, точка касания будет принадлежать обоим шарам и непонятно будет, к какому из них её отнести.

Именно это мы и получали. Мы видели, что есть ошибка, но не могли её исправить.

Что интересно, точек касания в нашем странном пространстве у шаров две — это коды $01$ и $10$. Расстояния от них до центров равны единице. Конечно же, в обычно геометрии такое невозможно, поэтому рисунки — это просто условность для более удобного рассуждения.

В случае кода с утроением, между шарами будет зазор.

Минимальный зазор между шарами равен 1, так как у нас расстояния всегда целые (ну не могут же две цепочки отличаться в полутора разрядах).

В общем случае получаем следующее.

Этот очевидный результат на самом деле очень важен. Он означает, что код с минимальным кодовым расстоянием $d_{min}$ будет успешно работать в канале с $k$ ошибками, если выполняется соотношение

$ d_{min} geqslant 2k+1. $

Полученное равенство позволяет легко определить, сколько ошибок будет исправлять тот или иной код. А сколько код ошибок может обнаружить? Рассуждения такие же. Код обнаруживает $k$ ошибок, если в результате не получится другое кодовое слово. То есть, кодовые слова не должны находиться в окрестностях радиуса $k$ других кодовых слов. Математически это записывается так:

$d_{min}geqslant k + 1.$

Рассмотрим пример. Пусть мы кодируем 4 буквы следующим образом.

$ begin{aligned} A to 10100,\ B to 01000,\ C to 00111,\ D to 11011.\ end{aligned} $

Чтобы найти минимальное расстояние между различными кодовыми словами, построим таблицу попарных расстояний.

A B C D
A — 3 3 4
B 3 — 4 3
C 3 4 — 3
D 4 3 3 —

Минимальное расстояние $d_{min}=3$, а значит $3geqslant2k+1$, откуда получаем, что такой код может исправить до $k=1$ ошибок. Обнаруживает же он две ошибки.

Рассмотрим пример:

$ A to 10100 rightsquigarrow 101underline{1}0. $

Чтобы декодировать полученное сообщение, посмотрим, к какому символу оно ближе всего.

$ begin{aligned} A:, d(10110, 10100) &= 1,\ B:, d(10110, 01000) &= 4,\ C:, d(10110, 00111) &= 2,\ D:, d(10110, 11011) &= 3. end{aligned} $

Минимальное расстояние получилось для символа $A$, значит вероятнее всего передавался именно он:

$ A to 10100 rightsquigarrow 101underline{1}0 to A?. $

Итак, этот код исправляет одну ошибку, как и код с утроением. Но он более эффективен, так как в отличие от кода с утроением здесь кодируется уже 4 символа.

Таким образом, основная проблема при построении такого рода кодов — так расположить кодовые слова, чтобы они были как можно дальше друг от друга, и их было побольше.

Для декодирования можно было бы использовать таблицу, в которой указывались бы все возможные принимаемые сообщения, и кодовые слова, которым они соответствуют. Но такая таблица получилась бы очень большой. Даже для нашего маленького кода, который выдаёт 5 двоичных цифр, получилось бы $2^5 = 32$ варианта возможных принимаемых сообщений. Для более сложных кодов таблица будет значительно больше.

Попробуем придумать способ коррекции сообщения без таблиц. Мы всегда сможем найти полезное применение освободившейся памяти.

Интерлюдия: поле GF(2)

Для изложения дальнейшего материала нам потребуются матрицы. А при умножении матриц, как известно мы складываем и перемножаем числа. И тут есть проблема. Если с умножением всё более-менее хорошо, то как быть со сложением? Из-за того, что мы работаем только с одиночными двоичными цифрами, непонятно, как сложить 1 и 1, чтобы снова получилась одна двоичная цифра. Значит вместо классического сложения нужно использовать какое-то другое.

Введём операцию сложения как сложение по модулю 2 (хорошо известный программистам XOR):

$ begin{aligned} 0 + 0 &= 0,\ 0 + 1 &= 1,\ 1 + 0 &= 1,\ 1 + 1 &= 0. end{aligned} $

Умножение будем выполнять как обычно. Эти операции на самом деле введены не абы как, а чтобы получилась система, которая в математике называется полем. Поле — это просто множество (в нашем случае из 0 и 1), на котором так определены сложение и умножение, чтобы основные алгебраические законы сохранялись. Например, чтобы основные идеи, касающиеся матриц и систем уравнений по-прежнему были верны. А вычитание и деление мы можем ввести как обратные операции.

Множество из двух элементов ${0, 1}$ с операциями, введёнными так, как мы это сделали, называется полем Галуа GF(2). GF — это Galois field, а 2 — количество элементов.

У сложения есть несколько очень полезных свойств, которыми мы будем пользоваться в дальнейшем.

$ x + x = 0. $

Это свойство прямо следует из определения.

$ x + y = x - y. $

А в этом можно убедиться, прибавив $y$ к обеим частям равенства. Это свойство, в частности означает, что мы можем переносить в уравнении слагаемые в другую сторону без смены знака.

Проверяем корректность

Вернёмся к коду с утроением.

$ begin{aligned} A &to 000,\ B &to 111. end{aligned} $

Для начала просто решим задачу проверки, были ли вообще ошибки при передаче. Как видно, из самого кода, принятое сообщение будет кодовым словом только тогда, когда все три цифры равны между собой.

Пусть мы приняли вектор-строку $x$ из трёх цифр. (Стрелочки над векторами рисовать не будем, так как у нас почти всё — это вектора или матрицы.)

$dots rightsquigarrow x = (x_1, x_2, x_3). $

Математически равенство всех трёх цифр можно записать как систему:

$ left{ begin{aligned} x_1 &= x_2,\ x_2 &= x_3. end{aligned} right. $

Или, если воспользоваться свойствами сложения в GF(2), получаем

$ left{ begin{aligned} x_1 + x_2 &= 0,\ x_2 + x_3 &= 0. end{aligned} right. $

Или

$ left{ begin{aligned} 1cdot x_1 + 1cdot x_2 + 0cdot x_3 &= 0,\ 0cdot x_1 + 1cdot x_2 + 1cdot x_3 &= 0. end{aligned} right. $

В матричном виде эта система будет иметь вид

$ Hx^T = 0, $

где

$ H = begin{pmatrix} 1 & 1 & 0\ 0 & 1 & 1 end{pmatrix}. $

Транспонирование здесь нужно потому, что $x$ — это вектор-строка, а не вектор-столбец. Иначе мы не могли бы умножать его справа на матрицу.

Будем называть матрицу $H$ проверочной матрицей. Если полученное сообщение — это корректное кодовое слово (то есть, ошибки при передаче не было), то произведение проверочной матрицы на это сообщение будет равно нулевому вектору.

Умножение на матрицу — это гораздо более эффективно, чем поиск в таблице, но у нас на самом деле есть ещё одна таблица — это таблица кодирования. Попробуем от неё избавиться.

Кодирование

Итак, у нас есть система для проверки

$ left{ begin{aligned} x_1 + x_2 &= 0,\ x_2 + x_3 &= 0. end{aligned} right. $

Её решения — это кодовые слова. Собственно, мы систему и строили на основе кодовых слов. Попробуем теперь решить обратную задачу. По системе (или, что то же самое, по матрице $H$) найдём кодовые слова.

Правда, для нашей системы мы уже знаем ответ, поэтому, чтобы было интересно, возьмём другую матрицу:

$ H = begin{pmatrix} 1 & 0 & 1 & 0 & 0 \ 0 & 1 & 1 & 0 & 1\ 0 & 0 & 0 & 1 & 1 end{pmatrix}. $

Соответствующая система имеет вид:

$ left{ begin{aligned} x_1 + x_3 &= 0,\ x_2 + x_3 + x_5 &= 0,\ x_4 + x_5 &= 0. end{aligned} right. $

Чтобы найти кодовые слова соответствующего кода нужно её решить.

В силу линейности сумма двух решений системы тоже будет решением системы. Это легко доказать. Если $a$ и $b$ — решения системы, то для их суммы верно

$H(a+b)^T=Ha^T+Hb^T=0+0=0,$

что означает, что она тоже — решение.

Поэтому если мы найдём все линейно независимые решения, то с их помощью можно получить вообще все решения системы. Для этого просто нужно найти их всевозможные суммы.

Выразим сперва все зависимые слагаемые. Их столько же, сколько и уравнений. Выражать надо так, чтобы справа были только независимые. Проще всего выразить $x_1, x_2, x_4$.

Если бы нам не так повезло с системой, то нужно было бы складывая уравнения между собой получить такую систему, чтобы какие-то три переменные встречались по одному разу. Ну, или воспользоваться методом Гаусса. Для GF(2) он тоже работает.

Итак, получаем:

$ left{ begin{aligned} x_1 &= x_3,\ x_2 &= x_3 + x_5,\ x_4 &= x_5. end{aligned} right. $

Чтобы получить все линейно независимые решения, приравниваем каждую из зависимых переменных к единице по очереди.

$ begin{aligned} x_3=1, x_5=0:quad x_1=1, x_2=1, x_4=0 Rightarrow x^{(1)} = (1, 1, 1, 0, 0),\ x_3=0, x_5=1:quad x_1=0, x_2=1, x_4=1 Rightarrow x^{(2)} = (0, 1, 0, 1, 1). end{aligned} $

Всевозможные суммы этих независимых решений (а именно они и будут кодовыми векторами) можно получить так:

$ a_1 x^{(1)}+a_2 x^{(2)}, $

где $a_1, a_2$ равны либо нулю или единице. Так как таких коэффициентов два, то всего возможно $2^2=4$ сочетания.

Но посмотрите! Формула, которую мы только что получили — это же снова умножение матрицы на вектор.

$ (a_1, a_2)cdot begin{pmatrix} 1 & 1 & 1 & 0 & 0 \ 0 & 1 & 0 & 1 & 1 end{pmatrix} = aG. $

Строчки здесь — линейно независимые решения, которые мы получили. Матрица $G$ называется порождающей. Теперь вместо того, чтобы сами составлять таблицу кодирования, мы можем получать кодовые слова простым умножением на матрицу:

$ a to aG. $

Найдём кодовые слова для этого кода. (Не забываем, что длина исходных сообщений должна быть равна 2 — это количество найденных решений.)

$ begin{aligned} 00 &to 00000,\ 01 &to 01011,\ 10 &to 11100,\ 11 &to 10111. end{aligned} $

Итак, у нас есть готовый код, обнаруживающий ошибки. Проверим его в деле. Пусть мы хотим отправить 01 и у нас произошла ошибка при передаче. Обнаружит ли её код?

$ a=01 to aG=01011 rightsquigarrow x=01underline{1}11 to Hx^T = (110)^T neq 0. $

А раз в результате не нулевой вектор, значит код заподозрил неладное. Провести его не удалось. Ура, код работает!

Для кода с утроением, кстати, порождающая матрица выглядит очень просто:

$G=begin{pmatrix}1&1&1end{pmatrix}.$

Подобные коды, которые можно порождать и проверять матрицей называются линейными (бывают и нелинейные), и они очень широко применяются на практике. Реализовать их довольно легко, так как тут требуется только умножение на константную матрицу.

Ошибка по синдрому

Ну хорошо, мы построили код обнаруживающий ошибки. Но мы же хотим их исправлять!

Для начала введём такое понятие, как вектор ошибки. Это вектор, на который отличается принятое сообщение от кодового слова. Пусть мы получили сообщение $x$, а было отправлено кодовое слово $v$. Тогда вектор ошибки по определению

$ e = x - v. $

Но в странном мире GF(2), где сложение и вычитание одинаковы, будут верны и соотношения:

$ begin{aligned} v &= x + e,\ x &= v + e. end{aligned} $

В силу особенностей сложения, как читатель сам может легко убедиться, в векторе ошибки на позициях, где произошла ошибка будет единица, а на остальных ноль.

Как мы уже говорили раньше, если мы получили сообщение $x$ с ошибкой, то $Hx^Tneq 0$. Но ведь векторов, не равных нулю много! Быть может то, какой именно ненулевой вектор мы получили, подскажет нам характер ошибки?

Назовём результат умножения на проверочную матрицу синдромом:

$ s(x)=Hx^T.$

И заметим следующее

$ s(x) = Hx^T = H(v+e)^T = He^T = s(e). $

Это означает, что для ошибки синдром будет таким же, как и для полученного сообщения.

Разложим все возможные сообщения, которые мы можем получить из канала связи, по кучкам в зависимости от синдрома. Тогда из последнего соотношения следует, что в каждой кучке будут вектора с одной и той же ошибкой. Причём вектор этой ошибки тоже будет в кучке. Вот только как его узнать?

А очень просто! Помните, мы говорили, что у нескольких ошибок вероятность ниже, чем у одной ошибки? Руководствуясь этим соображением, наиболее правдоподобным будет считать вектором ошибки тот вектор, у которого меньше всего единиц. Будем называть его лидером.

Давайте посмотрим, какие синдромы дают всевозможные 5-элементные векторы. Сразу сгруппируем их и подчеркнём лидеров — векторы с наименьшим числом единиц.

$s(x)$ $x$
$000$ $underline{00000}, 11100, 01011, 10111$
$001$ $underline{00010}, 11110, 01001, 10101$
$010$ $underline{01000}, 10100, 00011, 11111$
$011$ $01010, 10110, underline{00001}, 11101$
$100$ $underline{10000}, 01100, 11011, 00111$
$101$ $underline{10010}, 01110, 11001, underline{00101}$
$110$ $11000, underline{00100}, 10011, 01111$
$111$ $11010, underline{00110}, underline{10001}, 01101$

В принципе, для корректирования ошибки достаточно было бы хранить таблицу соответствия синдрома лидеру.

Обратите внимание, что в некоторых строчках два лидера. Это значит для для данного синдрома два паттерна ошибки равновероятны. Иными словами, код обнаружил две ошибки, но исправить их не может.

Лидеры для всех возможных одиночных ошибок находятся в отдельных строках, а значит код может исправить любую одиночную ошибку. Ну, что же… Попробуем в этом убедиться.

$ a=01 to aG=01011 rightsquigarrow x=01underline{1}11 to s(x)=Hx^T = (110)^T to e=(00100). $

Вектор ошибки равен $(00100)$, а значит ошибка в третьем разряде. Как мы и загадали.

Ура, всё работает!

Что же дальше?

Чтобы попрактиковаться, попробуйте повторить рассуждения для разных проверочных матриц. Например, для кода с утроением.

Логическим продолжением изложенного был бы рассказ о циклических кодах — чрезвычайно интересном подклассе линейных кодов, обладающим замечательными свойствами. Но тогда, боюсь, статья уж очень бы разрослась.

Если вас заинтересовали подробности, то можете почитать замечательную книжку Аршинова и Садовского «Коды и математика». Там изложено гораздо больше, чем представлено в этой статье. Если интересует математика кодирования — то поищите «Теория и практика кодов, контролирующих ошибки» Блейхута. А вообще, материалов по этой теме довольно много.

Надеюсь, когда снова будет свободное время, напишу продолжение, в котором расскажу про циклические коды и покажу пример программы для кодирования и декодирования. Если, конечно, почтенной публике это интересно.

Источник
фигня
 
  Обноружение ошибок  
 
  Исправление ошибок  
 
  Коррекция ошибок  
 
  Назад  
 

Методы обнаружения ошибок

В обычном равномерном непомехоустойчивом коде число разрядов n в кодовых
комбинациях определяется числом сообщений и основанием кода.

Коды, у которых все кодовые комбинации разрешены, называются простыми или
равнодоступными и являются полностью безызбыточными. Безызбыточные коды обладают
большой «чувствительностью» к помехам. Внесение избыточности при использовании
помехоустойчивых кодов связано с увеличением n – числа разрядов кодовой комбинации. Таким
образом, все множество
комбинаций можно разбить на два подмножества:
подмножество разрешенных комбинаций, обладающих определенными признаками, и
подмножество запрещенных комбинаций, этими признаками не обладающих.

Помехоустойчивый код отличается от обычного кода тем, что в канал передаются не все
кодовые комбинации N, которые можно сформировать из имеющегося числа разрядов n, а только
их часть Nk , которая составляет подмножество разрешенных комбинаций. Если при приеме
выясняется, что кодовая комбинация принадлежит к запрещенным, то это свидетельствует о
наличии ошибок в комбинации, т.е. таким образом решается задача обнаружения ошибок. При
этом принятая комбинация не декодируется (не принимается решение о переданном
сообщении). В связи с этим помехоустойчивые коды называют корректирующими кодами.
Корректирующие свойства избыточных кодов зависят от правила их построения, определяющего
структуру кода, и параметров кода (длительности символов, числа разрядов, избыточности и т. п.).

Первые работы по корректирующим кодам принадлежат Хеммингу, который ввел понятие
минимального кодового расстояния dmin и предложил код, позволяющий однозначно указать ту
позицию в кодовой комбинации, где произошла ошибка. К информационным элементам k в коде
Хемминга добавляется m проверочных элементов для автоматического определения
местоположения ошибочного символа. Таким образом, общая длина кодовой комбинации
составляет: n = k + m.

Метричное представление n,k-кодов

В настоящее время наибольшее внимание с точки зрения технических приложений
уделяется двоичным блочным корректирующим кодам. При использовании блочных кодов
цифровая информация передается в виде отдельных кодовых комбинаций (блоков) равной
длины. Кодирование и декодирование каждого блока осуществляется независимо друг от друга.

Почти все блочные коды относятся к разделимым кодам, кодовые комбинации которых
состоят из двух частей: информационной и проверочной. При общем числе n символов в блоке
число информационных символов равно k, а число проверочных символов:

К основным характеристикам корректирующих кодов относятся:

 

— число разрешенных и запрещенных кодовых комбинаций;
— избыточность кода;
— минимальное кодовое расстояние;
— число обнаруживаемых или исправляемых ошибок;
— корректирующие возможности кодов.

Для блочных двоичных кодов, с числом символов в блоках, равным n, общее число
возможных кодовых комбинаций определяется значением

Число разрешенных кодовых комбинаций при наличии k информационных разрядов в
первичном коде:

Очевидно, что число запрещенных комбинаций:

а с учетом отношение будет

где m – число избыточных (проверочных) разрядов в блочном коде.

Избыточностью корректирующего кода называют величину

откуда следует:

Эта величина показывает, какую часть общего числа символов кодовой комбинации
составляют информационные символы. В теории кодирования величину Bk называют
относительной скоростью кода. Если производительность источника информации равна H
символов в секунду, то скорость передачи после кодирования этой информации будет

поскольку в закодированной последовательности из каждых n символов только k символов
являются информационными.

Если число ошибок, которые нужно обнаружить или исправить, значительно, то необходимо
иметь код с большим числом проверочных символов. Чтобы при этом скорость передачи
оставалась достаточно высокой, необходимо в каждом кодовом блоке одновременно
увеличивать как общее число символов, так и число информационных символов.

При этом длительность кодовых блоков будет существенно возрастать, что приведет к
задержке информации при передаче и приеме. Чем сложнее кодирование, тем длительнее
временная задержка информации.

Минимальное кодовое расстояние – dmin. Для того чтобы можно было обнаружить и
исправлять ошибки, разрешенная комбинация должна как можно больше отличаться от
запрещенной. Если ошибки в канале связи действуют независимо, то вероятность преобразования
одной кодовой комбинации в другую будет тем меньше, чем большим числом символов они
различаются.

Если интерпретировать кодовые комбинации как точки в пространстве, то отличие
выражается в близости этих точек, т. е. в расстоянии между ними.

Количество разрядов (символов), которыми отличаются две кодовые комбинации, можно
принять за кодовое расстояние между ними. Для определения этого расстояния нужно сложить
две кодовые комбинации «по модулю 2» и подсчитать число единиц в полученной сумме.
Например, две кодовые комбинации xi = 01011 и xj = 10010 имеют расстояние d(xi,xj) , равное 3,
так как:

Здесь под операцией ⊕ понимается сложение «по модулю 2».

Заметим, что кодовое расстояние d(xi,x0) между комбинацией xi и нулевой x0 = 00…0
называют весом W комбинации xi, т.е. вес xi равен числу «1» в ней.

Расстояние между различными комбинациями некоторого конкретного кода могут
существенно отличаться. Так, в частности, в безызбыточном первичном натуральном коде n = k это
расстояние для различных комбинаций может изменяться от единицы до величины n, равной
разрядности кода. Особую важность для характеристики корректирующих свойств кода имеет
минимальное кодовое расстояние dmin, определяемое при попарном сравнении всех кодовых
комбинаций, которое называют расстоянием Хемминга.

В безызбыточном коде все комбинации являются разрешенными и его минимальное
кодовое расстояние равно единице – dmin=1. Поэтому достаточно исказиться одному символу,
чтобы вместо переданной комбинации была принята другая разрешенная комбинация. Чтобы код
обладал корректирующими свойствами, необходимо ввести в него некоторую избыточность,
которая обеспечивала бы минимальное расстояние между любыми двумя разрешенными
комбинациями не менее двух – dmin ≥ 2..

Минимальное кодовое расстояние является важнейшей характеристикой помехоустойчивых
кодов, указывающей на гарантируемое число обнаруживаемых или исправляемых заданным
кодом ошибок.

Число обнаруживаемых или исправляемых ошибок

При применении двоичных кодов учитывают только дискретные искажения, при которых
единица переходит в нуль («1» → «0») или нуль переходит в единицу («0» → «1»). Переход «1» →
«0» или «0» → «1» только в одном элементе кодовой комбинации называют единичной ошибкой
(единичным искажением). В общем случае под кратностью ошибки подразумевают число
позиций кодовой комбинации, на которых под действием помехи одни символы оказались
замененными на другие. Возможны двукратные (g = 2) и многократные (g > 2) искажения
элементов в кодовой комбинации в пределах 0 ≤ g ≤ n.

Минимальное кодовое расстояние является основным параметром, характеризующим
корректирующие способности данного кода. Если код используется только для обнаружения
ошибок кратностью g0, то необходимо и достаточно, чтобы минимальное кодовое расстояние
было равно dmin ≥ g0 + 1.

В этом случае никакая комбинация из go ошибок не может перевести одну разрешенную
кодовую комбинацию в другую разрешенную. Таким образом, условие обнаружения всех ошибок
кратностью g0 можно записать

Чтобы можно было исправить все ошибки кратностью gu и менее, необходимо иметь
минимальное расстояние, удовлетворяющее условию dmin ≥ 2gu

В этом случае любая кодовая комбинация с числом ошибок gu отличается от каждой
разрешенной комбинации не менее чем в gu+1 позициях. Если условие не выполнено,
возможен случай, когда ошибки кратности g исказят переданную комбинацию так, что она станет
ближе к одной из разрешенных комбинаций, чем к переданной или даже перейдет в другую
разрешенную комбинацию. В соответствии с этим, условие исправления всех ошибок кратностью
не более gи можно записать:

Из и
следует, что если код исправляет все ошибки кратностью gu, то число
ошибок, которые он может обнаружить, равно go = 2gu. Следует отметить, что эти соотношения
устанавливают лишь гарантированное минимальное число обнаруживаемых или
исправляемых ошибок при заданном dmin и не ограничивают возможность обнаружения ошибок
большей кратности. Например, простейший код с проверкой на четность с dmin = 2 позволяет
обнаруживать не только одиночные ошибки, но и любое нечетное число ошибок в пределах go < n.

Корректирующие возможности кодов

Вопрос о минимально необходимой избыточности, при которой код обладает нужными
корректирующими свойствами, является одним из важнейших в теории кодирования. Этот вопрос
до сих пор не получил полного решения. В настоящее время получен лишь ряд верхних и нижних
оценок (границ), которые устанавливают связь между максимально возможным минимальным
расстоянием корректирующего кода и его избыточностью.

Коды Хэмминга

Построение кодов Хемминга базируется на принципе проверки на четность веса W (числа
единичных символов «1») в информационной группе кодового блока.

Поясним идею проверки на четность на примере простейшего корректирующего кода,
который так и называется кодом с проверкой на четность или кодом с проверкой по паритету
(равенству).

В таком коде к кодовым комбинациям безызбыточного первичного двоичного k-разрядного
кода добавляется один дополнительный разряд (символ проверки на четность, называемый
проверочным, или контрольным). Если число символов «1» исходной кодовой комбинации
четное, то в дополнительном разряде формируют контрольный символ «0», а если число
символов «1» нечетное, то в дополнительном разряде формируют символ «1». В результате
общее число символов «1» в любой передаваемой кодовой комбинации всегда будет четным.

Таким образом, правило формирования проверочного символа сводится к следующему:

где i – соответствующий информационный символ («0» или «1»); k – общее их число а, под
операцией ⊕ здесь и далее понимается сложение «по модулю 2». Очевидно, что добавление
дополнительного разряда увеличивает общее число возможных комбинаций вдвое по сравнению
с числом комбинаций исходного первичного кода, а условие четности разделяет все комбинации
на разрешенные и неразрешенные. Код с проверкой на четность позволяет обнаруживать
одиночную ошибку при приеме кодовой комбинации, так как такая ошибка нарушает условие
четности, переводя разрешенную комбинацию в запрещенную.

Критерием правильности принятой комбинации является равенство нулю результата S
суммирования «по модулю 2» всех n символов кода, включая проверочный символ m1. При
наличии одиночной ошибки S принимает значение 1:

— ошибок нет,

— однократная ошибка

Этот код является (k+1,k)-кодом, или (n,n–1)-кодом. Минимальное расстояние кода равно
двум (dmin = 2), и, следовательно, никакие ошибки не могут быть исправлены. Простой код с
проверкой на четность может использоваться только для обнаружения (но не исправления)
однократных ошибок.

Увеличивая число дополнительных проверочных разрядов, и формируя по определенным
правилам проверочные символы m, равные «0» или «1», можно усилить корректирующие
свойства кода так, чтобы он позволял не только обнаруживать, но и исправлять ошибки. На этом и
основано построение кодов Хемминга.

Коды Хемминга позволяют исправлять одиночную ошибку, с помощью непосредственного
описания. Для каждого числа проверочных символов m =3, 4, 5… существует классический код
Хемминга с маркировкой

т.е. (7,4), (15,11) (31,26) …

При других значениях числа информационных символов k получаются так называемые
усеченные (укороченные) коды Хемминга. Так для кода имеющего 5 информационных символов,
потребуется использование корректирующего кода (9,5), являющегося усеченным от
классического кода Хемминга (15,11), так как число символов в этом коде уменьшается
(укорачивается) на 6.

Для примера рассмотрим классический код Хемминга (7,4), который можно сформировать и
описать с помощью кодера, представленного на рис. 1 В простейшем варианте при заданных
четырех информационных символах: i1, i2, i3, i4 (k = 4), будем полагать, что они сгруппированы в
начале кодового слова, хотя это и не обязательно. Дополним эти информационные символы
тремя проверочными символами (m = 3), задавая их следующими равенствами проверки на
четность, которые определяются соответствующими алгоритмами, где знак ⊕ означает
сложение «по модулю 2»: r1 = i1 ⊕ i2 ⊕ i3, r2 = i2 ⊕ i3 ⊕ i4, r3 = i1 ⊕ i2 ⊕ i4.

В соответствии с этим алгоритмом определения значений проверочных символов mi, в табл.
1 выписаны все возможные 16 кодовых слов (7,4)-кода Хемминга.

Таблица 1 Кодовые слова (7,4)-кода Хэмминга

k=4

m=4

i1 i2 i3 i4

r1 r2 r3

0 0 0 0

0 0 0

0 0 0 1

0 1 1

0 0 1 0

1 1 0

0 0 1 1

1 0 1

0 1 0 0

1 1 1

0 1 0 1

1 0 0

0 1 1 0

0 0 1

0 1 1 1

0 1 0

1 0 0 0

1 0 1

1 0 0 1

1 0 0

1 0 1 0

0 1 1

1 0 1 1

0 0 0

1 1 0 0

0 1 0

1 1 0 1

0 0 1

1 1 1 0

1 0 0

1 1 1 1

1 1 1

На рис.1 приведена блок-схема кодера – устройства автоматически кодирующего
информационные разряды в кодовые комбинации в соответствии с табл.1

Рис. 1 Кодер для (7,4)-кода Хемминга

На рис. 1.4 приведена схема декодера для (7,4) – кода Хемминга, на вход которого
поступает кодовое слово
. Апостроф означает, что любой символ слова может
быть искажен помехой в телекоммуникационном канале.

В декодере в режиме исправления ошибок строится последовательность:

Трехсимвольная последовательность (s1, s2, s3) называется синдромом. Термин «синдром»
используется и в медицине, где он обозначает сочетание признаков, характерных для
определенного заболевания. В данном случае синдром S = (s1, s2, s3) представляет собой
сочетание результатов проверки на четность соответствующих символов кодовой группы и
характеризует определенную конфигурацию ошибок (шумовой вектор).

Число возможных синдромов определяется выражением:

При числе проверочных символов m =3 имеется восемь возможных синдромов (23 = 8) .
Нулевой синдром (000) указывает на то, что ошибки при приеме отсутствуют или не обнаружены.
Всякому ненулевому синдрому соответствует определенная конфигурация ошибок, которая и
исправляется. Классические коды Хемминга имеют число синдромов, точно равное их
необходимому числу (что позволяет исправить все однократные ошибки в любом информативном
и проверочном символах) и включают один нулевой синдром. Такие коды называются
плотноупакованными.

Усеченные коды являются неплотноупакованными, так как число синдромов у них
превышает необходимое. Так, в коде (9,5) при четырех проверочных символах число синдромов
будет равно 24 =16, в то время как необходимо всего 10. Лишние 6 синдромов свидетельствуют о
неполной упаковке кода (9,5).

Рис. 2 Декодер для (7, 4)-кода Хемминга

Для рассматриваемого кода (7,4) в табл. 2 представлены ненулевые синдромы и
соответствующие конфигурации ошибок.

Таблица 2 Синдромы (7, 4)-кода Хемминга

Синдром

001

010

011

100

101

110

111

Конфигурация ошибок

0000001

0000010

0000100

0001000

0010000

0100000

1000000

Ошибка в символе

m1

m2

i4

m1

i1

i3

i2

Таким образом, (7,4)-код позволяет исправить все одиночные ошибки. Простая проверка
показывает, что каждая из ошибок имеет свой единственный синдром. При этом возможно
создание такого цифрового корректора ошибок (дешифратора синдрома), который по
соответствующему синдрому исправляет соответствующий символ в принятой кодовой группе.
После внесения исправления проверочные символы ri можно на выход декодера (рис. 2) не
выводить. Две или более ошибок превышают возможности корректирующего кода Хемминга, и
декодер будет ошибаться. Это означает, что он будет вносить неправильные исправления и
выдавать искаженные информационные символы.

Идея построения подобного корректирующего кода, естественно, не меняется при
перестановке позиций символов в кодовых словах. Все такие варианты также называются (7,4)-
кодами Хемминга.

Циклические коды

Своим названием эти коды обязаны такому факту, что для них часть комбинаций, либо все
комбинации могут быть получены путем циклическою сдвига одной или нескольких базовых
комбинаций кода.

Построение такого кода основывается на использовании неприводимых многочленов в поле
двоичных чисел. Такие многочлены не могут быть представлены в виде произведения
многочленов низших степеней подобно тому, как простые числа не могут быть представлены
произведением других чисел. Они делятся без остатка только на себя или на единицу.

Для определения неприводимых многочленов раскладывают на простые множители бином
хn -1. Так, для n = 7 это разложение имеет вид:

(x7)=(x-1)(x3+x2)(x3+x-1)

Каждый из полученных множителей разложения может применяться для построения
корректирующего кода.

Неприводимый полином g(x) называют задающим, образующим или порождающим
для корректирующего кода. Длина n (число разрядов) создаваемого кода произвольна.
Кодовая последовательность (комбинация) корректирующего кода состоит из к информационных
разрядов и n — к контрольных (проверочных) разрядов. Степень порождающего полинома
r = n — к равна количеству неинформационных контрольных разрядов.

Если из сделанного выше разложения (при n = 7) взять полипом (х — 1), для которого
r=1, то k=n-r=7-1=6. Соответствующий этому полиному код используется для контроля
на чет/нечет (обнаружение ошибок). Для него минимальное кодовое расстояние D0 = 2
(одна единица от D0 — для исходного двоичного кода, вторая единица — за счет контрольного разряда).

Если же взять полином (x3+x2+1) из указанного разложения, то степень полинома
r=3, а k=n-r=7-3=4.

Контрольным разрядам в комбинации для некоторого кода могут быть четко определено место (номера разрядов).
Тогда код называют систематическим или разделимым. В противном случае код является неразделимым.

Способы построения циклических кодов по заданному полиному.

1) На основе порождающей (задающей) матрицы G, которая имеет n столбцов, k строк, то есть параметры которой
связаны с параметрами комбинаций кода. Порождающую матрицу строят, взяв в качестве ее строк порождающий
полином g(x) и (k — 1) его циклических сдвигов:

Пример; Определить порождающую матрицу, если известно, что n=7, k=4, задающий полином g(x)=x3+х+1.

Решение: Кодовая комбинация, соответствующая задающему полиному g(x)=x3+х+1, имеет вид 1011.
Тогда порождающая матрица G7,4 для кода при n=7, к=4 с учетом того, что k-1=3, имеет вид:

Порождающая матрица содержит k разрешенных кодовых комбинаций. Остальные комбинации кода,
количество которых (2k — k) можно определить суммированием по модулю 2 всевозможных сочетаний
строк матрицы Gn,k. Для матрицы, полученной в приведенном выше примере, суммирование по модулю 2
четырех строк 1-2, 1-3, 1-4, 2-3, 2-4, 3-4 дает следующие кодовые комбинации циклического кода:

001110101001111010011011101010011101110100

Другие комбинации искомого корректирующего кода могут быть получены сложением трех комбинаций, например,
из сочетания строк 1-3-4, что дает комбинацию 1111111, а также сложением четырех строк 1-2-3-4, что
дает комбинацию 1101001 и т.д.

Ряд комбинаций искомого кода может быть получено путем дальнейшего циклического сдвига комбинаций
порождающей матрицы, например, 0110001, 1100010, 1000101. Всего для образования искомого циклического
кода требуется 2k=24=16 комбинаций.

2) Умножение исходных двоичных кодовых комбинаций на задающий полином.

Исходными комбинациями являются все k-разрядные двоичные комбинации. Так, например, для исходной
комбинации 1111 (при k = 4) умножение ее на задающий полином g(x)=x3+х+1=1011 дает 1101001.
Полученные на основе двух рассмотренных способов циклические коды не являются разделимыми.

3) Деление на задающий полином.

Для получения разделимого (систематического) циклического кода необходимо разделить многочлен
xn-k*h(x), где h(x) — исходная двоичная комбинация, на задающий полином g(x) и прибавить полученный
остаток от деления к многочлену xn-k*h(x).

Заметим, что умножение исходной комбинации h(x) на xn-k эквивалентно сдвигу h(x) на (n-к) разрядов влево.

Пример: Требуется определить комбинации циклического разделимого кода, заданного полиномом g(x)=x3+х+1=1011 и
имеющего общее число разрядов 7, число информационных разрядов 4, число контрольных разрядов (n-k)=3.

Решение: Пусть исходная комбинация h(x)=1100. Умножение ее на xn-k=x3=1000 дает
x3*(x3+x2)=1100000, то есть эквивалентно
сдвигу исходной комбинации на 3 разряда влево. Деление комбинации 1100000 на комбинацию 1011, эквивалентно задающему полиному, дает:

Полученный остаток от деления, содержащий xn-k=3 разряда, прибавляем к полиному, в результате чего получаем искомую комбинацию
разделимого циклического кода: 1100010. В ней 4 старших разряда (слева) соответствуют исходной двоичной комбинации, а три младших
разряда являются контрольными.

Следует сделать ряд указаний относительно процедуры деления:

1) При делении задающий полином совмещается старшим разрядом со старшим «единичными разрядом делимого.

2) Вместо вычитания по модулю 2 выполняется эквивалентная ему процедура сложения по модулю 2.

3) Деление продолжается до тех пор, пока степень очередного остатка не будет меньше степени делителя (задающего полинома). При достижении
этого полученный остаток соответствует искомому содержанию контрольных разрядов для данной искомой двоичной комбинации.

Для проверки правильности выполнения процедуры определения комбинации циклического кода необходимо разделить полученную комб1шацию на задающий полином с
учетом сделанных выше замечаний. Получение нулевого остатка от такого деления свидетельствует о правильности определения комбинации.

Логический код 4В/5В

Логический код 4В/5В заменяет исходные символы длиной в 4 бита на символы длиной в 5 бит. Так как результирующие символы содержат избыточные биты, то
общее количество битовых комбинаций в них больше, чем в исходных. Таким образом, пяти-битовая схема дает 32 (25) двухразрядных буквенно-цифровых символа,
имеющих значение в десятичном коде от 00 до 31. В то время как исходные данные могут содержать только четыре бита или 16 (24) символов.

Поэтому в результирующем коде можно подобрать 16 таких комбинаций, которые не содержат большого количества нулей, а остальные считать запрещенными кодами
(code violation). В этом случае длинные последовательности нулей прерываются, и код становится самосинхронизирующимся для любых передаваемых данных.
Исчезает также постоянная составляющая, а значит, еще более сужается спектр сигнала. Но этот метод снижает полезную пропускную способность линии,
так как избыточные единицы пользовательской информации не несут, и только «занимают эфирное время». Избыточные коды позволяют приемнику распознавать
искаженные биты. Если приемник принимает запрещенный код, значит, на линии произошло искажение сигнала.

Итак, рассмотрим работу логического кода 4В/5В. Преобразованный сигнал имеет 16 значений для передачи информации и 16 избыточных значений. В декодере
приемника пять битов расшифровываются как информационные и служебные сигналы.

Для служебных сигналов отведены девять символов, семь символов — исключены.

Исключены комбинации, имеющие более трех нулей (01 — 00001, 02 — 00010, 03 — 00011, 08 — 01000, 16 — 10000). Такие сигналы интерпретируются символом
V и командой приемника VIOLATION — сбой. Команда означает наличие ошибки из-за высокого уровня помех или сбоя передатчика. Единственная
комбинация из пяти нулей (00 — 00000) относится к служебным сигналам, означает символ Q и имеет статус QUIET — отсутствие сигнала в линии.

Такое кодирование данных решает две задачи — синхронизации и улучшения помехоустойчивости. Синхронизация происходит за счет исключения
последовательности более трех нулей, а высокая помехоустойчивость достигается приемником данных на пяти-битовом интервале.

Цена за эти достоинства при таком способе кодирования данных — снижение скорости передачи полезной информации.
К примеру, В результате добавления одного избыточного бита на четыре информационных, эффективность использования полосы
частот в протоколах с кодом MLT-3 и кодированием данных 4B/5B уменьшается соответственно на 25%.

Схема кодирования 4В/5В представлена в таблице.

Двоичный код 4В

Результирующий код 5В

0 0 0 0

1 1 1 1 0

0 0 0 1

0 1 0 0 1

0 0 1 0

1 0 1 0 0

0 0 1 1

1 0 1 0 1

0 1 0 0

0 1 0 1 0

0 1 0 1

0 1 0 1 1

0 1 1 0

0 1 1 1 0

0 1 1 1

0 1 1 1 1

1 0 0 0

1 0 0 1 0

1 0 0 1

1 0 0 1 1

1 0 1 0

1 0 1 1 0

1 0 1 1

1 0 1 1 1

1 1 0 0

1 1 0 1 0

1 1 0 1

1 1 0 1 1

1 1 1 0

1 1 1 0 0

1 1 1 1

1 1 1 0 1

Итак, соответственно этой таблице формируется код 4В/5В, затем передается по линии с помощью физического кодирования по
одному из методов потенциального кодирования, чувствительному только к длинным последовательностям нулей — например, в помощью
цифрового кода NRZI.

Символы кода 4В/5В длиной 5 бит гарантируют, что при любом их сочетании на линии не могут встретиться более трех нулей подряд.

Буква ^ В в названии кода означает, что элементарный сигнал имеет 2 состояния — от английского binary — двоичный. Имеются
также коды и с тремя состояниями сигнала, например, в коде 8В/6Т для кодирования 8 бит исходной информации используется
код из 6 сигналов, каждый из которых имеет три состояния. Избыточность кода 8В/6Т выше, чем кода 4В/5В, так как на 256
исходных кодов приходится 36=729 результирующих символов.

Как мы говорили, логическое кодирование происходит до физического, следовательно, его осуществляют оборудование канального
уровня сети: сетевые адаптеры и интерфейсные блоки коммутаторов и маршрутизаторов. Поскольку, как вы сами убедились,
использование таблицы перекодировки является очень простой операцией, поэтому метод логического кодирования избыточными
кодами не усложняет функциональные требования к этому оборудованию.

Единственное требование — для обеспечения заданной пропускной способности линии передатчик, использующий избыточный код,
должен работать с повышенной тактовой частотой. Так, для передачи кодов 4В/5В со скоростью 100 Мб/с передатчик должен
работать с тактовой частотой 125 МГц. При этом спектр сигнала на линии расширяется по сравнению со случаем, когда по
линии передается чистый, не избыточный код. Тем не менее, спектр избыточного потенциального кода оказывается уже
спектра манчестерского кода, что оправдывает дополнительный этап логического кодирования, а также работу приемника
и передатчика на повышенной тактовой частоте.

В основном для локальных сетей проще, надежней, качественней, быстрей — использовать логическое кодирование данных
с помощью избыточных кодов, которое устранит длительные последовательности нулей и обеспечит синхронизацию
сигнала, потом на физическом уровне использовать для передачи быстрый цифровой код NRZI, нежели без предварительного
логического кодирования использовать для передачи данных медленный, но самосинхронизирующийся манчестерский код.

Например, для передачи данных по линии с пропускной способностью 100М бит/с и полосой пропускания 100 МГц,
кодом NRZI необходимы частоты 25 — 50 МГц, это без кодирования 4В/5В. А если применить для NRZI еще и
кодирование 4В/5В, то теперь полоса частот расширится от 31,25 до 62,5 МГц. Но тем не менее, этот диапазон
еще «влазит» в полосу пропускания линии. А для манчестерского кода без применения всякого дополнительного
кодирования необходимы частоты от 50 до 100 МГц, и это частоты основного сигнала, но они уже не будут пропускаться
линией на 100 МГц.

Скрэмблирование

Другой метод логического кодирования основан на предварительном «перемешивании» исходной информации таким
образом, чтобы вероятность появления единиц и нулей на линии становилась близкой.

Устройства, или блоки, выполняющие такую операцию, называются скрэмблерами (scramble — свалка, беспорядочная сборка) .

При скремблировании данные перемешиваються по определенному алгоритму и приемник, получив двоичные данные, передает
их на дескрэмблер, который восстанавливает исходную последовательность бит.

Избыточные биты при этом по линии не передаются.

Суть скремблирования заключается просто в побитном изменении проходящего через систему потока данных. Практически
единственной операцией, используемой в скремблерах является XOR — «побитное исключающее ИЛИ», или еще говорят —
сложение по модулю 2. При сложении двух единиц исключающим ИЛИ отбрасывается старшая единица и результат записывается — 0.

Метод скрэмблирования очень прост. Сначала придумывают скрэмблер. Другими словами придумывают по какому соотношению
перемешивать биты в исходной последовательности с помощью «исключающего ИЛИ». Затем согласно этому соотношению из текущей
последовательности бит выбираются значения определенных разрядов и складываются по XOR между собой. При этом все разряды
сдвигаются на 1 бит, а только что полученное значение («0» или «1») помещается в освободившийся самый младший разряд.
Значение, находившееся в самом старшем разряде до сдвига, добавляется в кодирующую последовательность, становясь очередным
ее битом. Затем эта последовательность выдается в линию, где с помощью методов физического кодирования передается к
узлу-получателю, на входе которого эта последовательность дескрэмблируется на основе обратного отношения.

Например, скрэмблер может реализовывать следующее соотношение:

где Bi — двоичная цифра результирующего кода, полученная на i-м такте работы скрэмблера, Ai — двоичная цифра исходного
кода, поступающая на i-м такте на вход скрэмблера, Bi-3 и Bi-5 — двоичные цифры результирующего кода, полученные на
предыдущих тактах работы скрэмблера, соответственно на 3 и на 5 тактов ранее текущего такта, ⊕ — операция исключающего
ИЛИ (сложение по модулю 2).

Теперь давайте, определим закодированную последовательность, например, для такой исходной последовательности 110110000001.

Скрэмблер, определенный выше даст следующий результирующий код:

B1=А1=1 (первые три цифры результирующего кода будут совпадать с исходным, так как еще нет нужных предыдущих цифр)

Таким образом, на выходе скрэмблера появится последовательность 110001101111. В которой нет последовательности из шести нулей, п
рисутствовавшей в исходном коде.

После получения результирующей последовательности приемник передает ее дескрэмблеру, который восстанавливает исходную
последовательность на основании обратного соотношения.

Существуют другие различные алгоритмы скрэмблирования, они отличаются количеством слагаемых, дающих цифру
результирующего кода, и сдвигом между слагаемыми.

Главная проблема кодирования на основе скремблеров — синхронизация передающего (кодирующего) и принимающего
(декодирующего) устройств. При пропуске или ошибочном вставлении хотя бы одного бита вся передаваемая информация
необратимо теряется. Поэтому, в системах кодирования на основе скремблеров очень большое внимание уделяется методам синхронизации.

На практике для этих целей обычно применяется комбинация двух методов:

а) добавление в поток информации синхронизирующих битов, заранее известных приемной стороне, что позволяет ей при ненахождении
такого бита активно начать поиск синхронизации с отправителем,

б) использование высокоточных генераторов временных импульсов, что позволяет в моменты потери синхронизации производить
декодирование принимаемых битов информации «по памяти» без синхронизации.

Существуют и более простые методы борьбы с последовательностями единиц, также относимые к классу скрэмблирования.

Для улучшения кода ^ Bipolar AMI используются два метода, основанные на искусственном искажении последовательности нулей запрещенными символами.

Рис. 3 Коды B8ZS и HDB3

На этом рисунке показано использование метода ^ B8ZS (Bipolar with 8-Zeros Substitution) и метода HDB3 (High-Density Bipolar 3-Zeros) для корректировки
кода AMI. Исходный код состоит из двух длинных последовательностей нулей (8- в первом случае и 5 во втором).

Код B8ZS исправляет только последовательности, состоящие из 8 нулей. Для этого он после первых трех нулей вместо оставшихся пяти нулей вставляет пять
цифр: V-1*-0-V-1*. V здесь обозначает сигнал единицы, запрещенной для данного такта полярности, то есть сигнал, не изменяющий полярность предыдущей
единицы, 1* — сигнал единицы корректной полярности, а знак звездочки отмечает тот факт, что в исходном коде в этом такте была не единица, а ноль. В
результате на 8 тактах приемник наблюдает 2 искажения — очень маловероятно, что это случилось из-за шума на линии или других сбоев передачи. Поэтому
приемник считает такие нарушения кодировкой 8 последовательных нулей и после приема заменяет их на исходные 8 нулей.

Код B8ZS построен так, что его постоянная составляющая равна нулю при любых последовательностях двоичных цифр.

Код HDB3 исправляет любые 4 подряд идущих нуля в исходной последовательности. Правила формирования кода HDB3 более сложные, чем кода B8ZS.
Каждые четыре нуля заменяются четырьмя сигналами, в которых имеется один сигнал V. Для подавления постоянной составляющей полярность сигнала
V чередуется при последовательных заменах.

Кроме того, для замены используются два образца четырехтактовых кодов. Если перед заменой исходный код содержал нечетное число единиц, то
используется последовательность 000V, а если число единиц было четным — последовательность 1*00V.

Таким образом, применение логическое кодирование совместно с потенциальным кодированием дает следующие преимущества:

Улучшенные потенциальные коды обладают достаточно узкой полосой пропускания для любых последовательностей единиц и нулей,
которые встречаются в передаваемых данных. В результате коды, полученные из потенциального путем логического кодирования,
обладают более узким спектром, чем манчестерский, даже при повышенной тактовой частоте.

Линейные блочные коды

При передаче информации по каналам связи возможны ошибки вследствие помех и искажений сигналов. Для обнаружения и
исправления возникающих ошибок используются помехоустойчивые коды. Упрощенная схема системы передачи информации
при помехоустойчивом кодировании показана на рис. 4

Кодер служит для преобразования поступающей от источника сообщений последовательности из k информационных
символов в последовательность из n cимволов кодовых комбинаций (или кодовых слов). Совокупность кодовых слов образует код.

Множество символов, из которых составляется кодовое слово, называется алфавитом кода, а число различных символов в
алфавите – основанием кода. В дальнейшем вследствие их простоты и наибольшего распространения рассматриваются главным
образом двоичные коды, алфавит которых содержит два символа: 0 и 1.

Рис. 4 Система передачи дискретных сообщений

Правило, по которому информационной последовательности сопоставляется кодовое слово, называется правилом кодирования.
Если при кодировании каждый раз формируется блок А из k информационных символов, превращаемый затем в n-символьную
кодовую комбинацию S, то код называется блочным. При другом способе кодирования информационная последовательность на
блоки не разбивается, и код называется непрерывным.

С математической точки зрения кодер осуществляет отображение множества из 2k элементов (двоичных информационных
последовательностей) в множество, состоящее из 2n элементов (двоичных последовательностей длины n). Для практики
интересны такие отображения, в результате которых получаются коды, обладающие способностью исправлять часть ошибок
и допускающие простую техническую реализацию кодирующих и декодирующих устройств.

Дискретный канал связи – это совокупность технических средств вместе со средой распространения радиосигналов, включенных
между кодером и декодером для передачи сигналов, принимающих конечное число разных видов. Для описания реальных каналов
предложено много математических моделей, с разной степенью детализации отражающих реальные процессы. Ограничимся рассмотрением
простейшей модели двоичного канала, входные и выходные сигналы которого могут принимать значения 0 и 1.

Наиболее распространено предположение о действии в канале аддитивной помехи. Пусть S=(s1,s2,…,sn)
и Y=(y1,y2,…,yn) соответственно входная и выходная последовательности двоичных символов.
Помехой или вектором ошибки называется последовательность из n символов E=(e1,e2,…,en), которую
надо поразрядно сложить с переданной последовательностью, чтобы получить принятую:

Y=S+E

Таким образом, компонента вектора ошибки ei=0 указывает на то, что 2-й символ принят правильно (yi=si),
а компонента ei=1 указывает на ошибку при приеме (yi≠si).Поэтому важной характеристикой вектора ошибки
является число q ненулевых компонентов, которое называется весом или кратностью ошибки. Кратность ошибки – дискретная случайная величина,
принимающая целочисленные значения от 0 до n.

Классификация двоичных каналов ведется по виду распределения случайного вектора E. Основные результаты теории кодирования получены в
предположении, что вероятность ошибки в одном символе не зависит ни от его номера в последовательности, ни от его значения. Такой
канал называется стационарным и симметричным. В этом канале передаваемые символы искажаются с одинаковой вероятностью
P, т.е. P(ei=1)=P, i=1,2,…,n.

Для симметричного стационарного канала распределение вероятностей векторов ошибки кратности q является биноминальным:

P(Ei)=Pq(1-P)n-q

которая показывает, что при P<0,5 вероятность β2=αj является убывающей функцией q,
т.е. в симметричном стационарном канале более вероятны ошибки меньшей кратности. Этот важный факт используется при построении
помехоустойчивых кодов, т.к. позволяет обосновать тактику обнаружения и исправления в первую очередь ошибок малой кратности.
Конечно, для других моделей канала такая тактика может и не быть оптимальной.

Декодирующее устройство (декодер) предназначено оценить по принятой последовательности Y=(y1,y2,…,yn)
значения информационных символов A‘=(a‘1,a‘2,…,a‘k,).
Из-за действия помех возможны неправильные решения. Процедура декодирования включает решение двух задач: оценивание переданного кодового
слова и формирование оценок информационных символов.

Вторая задача решается относительно просто. При наиболее часто используемых систематических кодах, кодовые слова которых содержат информационные
символы на известных позициях, все сводится к простому их стробированию. Очевидно также, что расположение информационных символов внутри кодового
слова не имеет существенного значения. Удобно считать, что они занимают первые k позиций кодового слова.

Наибольшую трудность представляет первая задача декодирования. При равновероятных информационных последовательностях ее оптимальное решение
дает метод максимального правдоподобия. Функция правдоподобия как вероятность получения данного вектора Y при передаче кодовых слов
Si, i=1,2,…,2k на основании Y=S+E определяется вероятностями появления векторов ошибок:

P(Y/Si)=P(Ei)=Pqi(1-P)n-qi

где qi – вес вектора Ei=Y+Si

Очевидно, вероятность P(Y/Si) максимальна при минимальном qi. На основании принципа максимального правдоподобия оценкой S‘ является кодовое слово,
искажение которого для превращения его в принятое слово Y имеет минимальный вес, т. е. в симметричном канале является наиболее вероятным (НВ):

S‘=Y+EHB

Если несколько векторов ошибок Ei имеют равные минимальные веса, то наивероятнейшая ошибка EHB определяется случайным выбором среди них.

В качестве расстояния между двумя кодовыми комбинациями принимают так называемое расстояние Хэмминга, которое численно равно количеству символов, в которых одна
комбинация отлична от другой, т.е. весу (числу ненулевых компонентов) разностного вектора. Расстояние Хэмминга между принятой последовательностью Y и всеми
возможными кодовыми словами 5, есть функция весов векторов ошибок Ei:

Поэтому декодирование по минимуму расстояния, когда в качестве оценки берется слово, ближайшее к принятой
последовательности, является декодированием по максимуму правдоподобия.

Таким образом, оптимальная процедура декодирования для симметричного канала может быть описана следующей последовательностью операций. По принятому
вектору Y определяется вектор ошибки с минимальным весом EHB, который затем вычитается (в двоичном канале — складывается по модулю 2) из Y:

Y→EHB→S‘=Y+EHB

Наиболее трудоемкой операцией в этой схеме является определение наи-вероятнейшего вектора ошибки, сложность которой
существенно возрастает при увеличении длины кодовых комбинаций. Правила кодирования, которые нацелены на упрощение
процедур декодирования, предполагают придание всем кодовым словам технически легко проверяемых признаков.

Широко распространены линейные коды, называемые так потому, что их кодовые слова образуют линейное
подпространство над конечным полем. Для двоичных кодов естественно использовать поле характеристики p=2.
Принадлежность принятой комбинации Y известному подпространству является тем признаком, по которому
выносится решение об отсутствии ошибок (EHB=0).

Так как по данному коду все пространство последовательностей длины n разбивается на смежные классы,
то для каждого смежного класса можно заранее определить вектор ошибки минимального веса,
называемый лидером смежного класса. Тогда задача декодера состоит в определении номера смежного класса,
которому принадлежит Y, и формировании лидера этого класса.

Источник

7.1. Классификация корректирующих кодов

7.2. Принципы помехоустойчивого кодирования

7.3. Систематические коды

7.4. Код с четным числом единиц. Инверсионный код

7.5. Коды Хэмминга

7.6. Циклические коды

7.7. Коды с постоянным весом

7.8. Непрерывные коды

7.1. Классификация корректирующих кодов

В каналах с помехами эффективным средством повышения достоверности передачи сообщений является помехоустойчивое кодирование. Оно основано на применении специальных кодов, которые корректируют ошибки, вызванные действием помех. Код называется корректирующим, если он позволяет обнаруживать или обнаруживать и исправлять ошибки при приеме сообщений. Код, посредством которого только обнаруживаются ошибки, носит название обнаруживающего кода. Исправление ошибки при таком кодировании обычно производится путем повторения искаженных сообщений. Запрос о повторении передается по каналу обратной связи. Код, исправляющий обнаруженные ошибки, называется исправляющим, кодом. В этом случае фиксируется не только сам факт наличия ошибок, но и устанавливается, какие кодовые символы приняты ошибочно, что позволяет их исправить без повторной передачи. Известны также коды, в которых исправляется только часть обнаруженных ошибок, а остальные ошибочные комбинации передаются повторно.

Для того чтобы «од обладал корректирующими способностями, в кодовой последовательности должны содержаться дополнительные (избыточные) символы, предназначенные для корректирования ошибок. Чем больше избыточность кода, тем выше его корректирующая способность.

Помехоустойчивые коды могут быть построены с любым основанием. Ниже рассматриваются только двоичные коды, теория которых разработана наиболее полно.

В настоящее время известно большое количество корректирующих кодов, отличающихся как принципами построения, так и основными характеристиками. Рассмотрим их простейшую классификацию, дающую представление об основных группах, к которым принадлежит большая часть известных кодов [12]. На рис. 7.1 показана схема, поясняющая классификацию, проведенную по способам построения корректирующих кодов.

Все известные в настоящее время коды могут быть разделены

на две большие группы: блочные и непрерывные. Блочные коды характеризуются тем, что последовательность передаваемых символов разделена на блоки операции кодирования и декодирования в каждом блоке производятся отдельно. Отличительной особенностью непрерывных кодов является то, что первичная последовательность символов, несущих информацию, непрерывно преобразуется по определенному закону в другую последовательность, содержащую избыточное число символов. Здесь процессы кодирования и декодирования не требуют деления кодовых символов на блоки.

Рис. 7.1. Классификация корректирующих кодов

Разновидностями как блочных, так и непрерывных кодов являются разделимые и неразделимые коды. В разделимых кодах всегда можно выделить информационные символы, содержащие передаваемую информацию, и контрольные (проверочные) символы, которые являются избыточными и служат ‘исключительно для коррекции ошибок. В неразделимых кодах такое разделение символов провести невозможно.

Наиболее многочисленный класс разделимых кодов составляют линейные коды. Основная их особенность состоит в том, что контрольные символы образуются как линейные комбинации информационных символов.

В свою очередь, линейные коды могут быть |разбиты на два подкласса: систематические и несистематические. Все двоичные систематические коды являются групповыми. Последние характеризуются принадлежностью кодовых комбинаций к группе, обладающей тем свойством, что сумма по модулю два любой пары комбинаций снова дает комбинацию, принадлежащую этой группе. Линейные коды, которые не могут быть отнесены к подклассу систематических, называются несистематическими. Вертикальными прямоугольниками на схеме рис. 7.1 представлены некоторые конкретные коды, описанные в последующих параграфах.

7.2. Принципы помехоустойчивого кодирования

В теории помехоустойчивого кодирования важным является  вопрос об использовании  избыточности для корректирования возникающих при  передаче ошибок. Здесь   удобно   рассмотреть блочные моды, в которых всегда имеется возможность выделить отдельные кодовые комбинации. Напомним, что для равномерных кодов, которые в дальнейшем только и будут изучаться, число возможных комбинаций равно M=2n, где п — значность кода. В обычном некорректирующем коде без избыточности, например в коде Бодо, число комбинаций М выбирается равным числу сообщений алфавита источника М0и все комбинации используются для передачи информации. Корректирующие коды строятся так, чтобы число комбинаций М превышало число сообщений источника М0. Однако в.этом случае лишь М0комбинаций из общего числа  используется для передачи  информации.  Эти  комбинации называются разрешенными, а остальные М—М0комбинаций носят название запрещенных. На приемном конце в декодирующем устройстве известно, какие комбинации являются разрешенными и какие запрещенными. Поэтому если переданная разрешенная комбинация в результате ошибки преобразуется в некоторую запрещенную комбинацию, то такая ошибка будет обнаружена, а при определенных условиях исправлена. Естественно, что ошибки, приводящие к образованию другой разрешенной комбинации, не обнаруживаются.

Различие между комбинациями равномерного кода принято характеризовать расстоянием, равным числу символов, которыми отличаются комбинации одна от другой. Расстояние d между двумя комбинациями  и  определяется количеством единиц в сумме этих комбинаций по модулю два. Например,

Для любого кода d. Минимальное расстояние между разрешенными комбинациями ,в данном коде называется кодовым расстоянием d.

Расстояние между комбинациями  и  условно обозначено на рис. 7.2а, где показаны промежуточные комбинации, отличающиеся друг от друга одним символом. B общем случае некоторая пара разрешенных комбинаций  и , разделенных кодовым расстоянием d, изображается на прямой рис. 7.2б, где точками указаны запрещенные комбинации. Для того чтобы в результате ошибки комбинация  преобразовалась в другую разрешенную комбинацию , должно исказиться d символов.

Рис. 7.2.  Геометрическое представление разрешенных и запрещенных кодовых комбинаций

При искажении меньшего числа символов комбинация  перейдет в запрещенную комбинацию и ошибка будет обнаружена. Отсюда следует, что ошибка всегда обнаруживается, если ее кратность, т. е. число искаженных символов в кодовой комбинации,

                                                                                                              (7.1)

Если g>d, то некоторые ошибки также обнаруживаются. Однако полной гарантии обнаружения ошибок здесь нет, так как ошибочная комбинация ib этом случае может совпасть с какой-либо разрешенной комбинацией. Минимальное кодовое расстояние, при котором обнаруживаются любые одиночные ошибки, d=2.

Процедура исправления ошибок в процессе декодирования сводится к определению переданной комбинации по известной принятой. Расстояние между переданной разрешенной комбинацией и принятой запрещенной комбинацией d0 равно кратности ошибок g. Если ошибки в символах комбинации происходят независимо относительно друг друга, то вероятность искажения некоторых g символов в n-значной комбинации будет равна:

                                                                                                         (7.2)

где — вероятность искажения одного символа. Так как обычно <<1, то вероятность многократных ошибок уменьшается с увеличением их кратности, при этом более вероятны меньшие расстояния d0. В этих условиях исправление ошибок может производиться по следующему правилу. Если принята запрещенная комбинация, то считается переданной ближайшая разрешенная комбинация. Например, пусть образовалась запрещенная комбинация  (см.рис.7.2б), тогда принимается решение, что была передана комбинация . Это .правило декодирования для указанного распределения ошибок является оптимальным, так как оно обеспечивает исправление максимального числа ошибок. Напомним, что аналогичное правило используется в теории потенциальной помехоустойчивости при оптимальном приеме дискретных сигналов, когда решение сводится к выбору того переданного сигнала, который ib наименьшей степени отличается от принятого. Нетрудно определить, что при таком правиле декодирования будут исправлены все ошибки кратности

                                                                                                             (7.3)

Минимальное значение d, при котором еще возможно исправление любых одиночных ошибок, равно 3.

Возможно также построение таких кодов, в которых часть ошибок исправляется, а часть только обнаруживается. Так, в соответствии с рис. 7.2в ошибки кратности  исправляются, а ошибки, кратность которых лежит в пределах только обнаруживаются. Что касается ошибок, кратность которых сосредоточена в пределах , то они обнаруживаются, однако при их исправлении принимается ошибочное решение — считается переданной комбинация А вместо Aили наоборот.

Существуют двоичные системы связи, в которых решающее устройство выдает, кроме обычных символов 0 и 1, еще так называемый символ стирания . Этот символ соответствует приему сомнительных сигналов, когда затруднительно принять определенное решение в отношении того, какой из символов 0 или 1 был передан. Принятый символ в этом случае стирается. Однако при использовании корректирующего кода возможно восстановление стертых символов. Если в кодовой комбинации число символов  оказалось равным gc, причем

                                                                                                            (7.4)

а остальные символы приняты без ошибок, то такая комбинация полностью восстанавливается. Действительно, для восстановления всех символов  необходимо перебрать всевозможные сочетания из gc символов типа 0 и 1. Естественно, что все эти сочетания, за исключением одного, будут неверными. Но так как в неправильных сочетаниях кратность ошибок , то согласно неравенству (7.1) такие ошибки обнаруживаются. Другими словами, в этом случае неправильно восстановленные сочетания из gc символов совместно с правильно принятыми символами образуют запрещенные комбинации и только одно- сочетание стертых символов даст разрешенную комбинацию, которую и следует считать как правильно восстановленную.

Если , то при восстановлении окажется несколько разрешенных комбинаций, что не позволит принять однозначное решение.

Таким образом, при фиксированном кодовом расстоянии максимально возможная кратность корректируемых ошибок достигается в кодах, которые обнаруживают ошибки или .восстанавливают стертые символы. Исправление ошибок представляет собой более трудную задачу, практическое решение которой сопряжено с усложнением кодирующих и декодирующих устройств. Поэтому исправляющие «оды обычно используются для корректирования ошибок малой кратности.

Корректирующая способность кода возрастает с увеличением d. При фиксированном числе разрешенных комбинаций Мувеличение d возможно лишь за счет роста количества запрещенных комбинаций:

                                                                                                  (7.5)

что, в свою очередь, требует избыточного числа символов r=n—k, где k — количество символов в комбинации кода без избыточности. Можно ввести понятие избыточности кода и количественно определить ее по аналогии с (6.12) как

                                                                                          (7.6)

При независимых ошибках вероятность определенного сочетания g ошибочных символов в n-значной кодовой комбинации выражается ф-лой ((7.2), а количество всевозможных сочетаний g ошибочных символов в комбинации зависит от ее длины и определяется известной формулой числа сочетаний

Отсюда полная вероятность ошибки кратности g, учитывающая все сочетания ошибочных символов, равняется:

                                                                                              (7.7)

Используя (7.7), можно записать формулы, определяющие вероятность отсутствия ошибок в кодовой комбинации, т. е. вероятность правильного приема

и вероятность правильного корректирования ошибок

Здесь суммирование ‘Производится по всем значениям кратности ошибок g, которые обнаруживаются и исправляются. Таким образом, вероятность некорректируемых ошибок равна:

                                                  (7.8)

Анализ ф-лы (7.8) показывает, что при малой величине Р0и сравнительно небольших значениях п наиболее вероятны ошибки малой кратности, которые и необходимо корректировать в первую очередь.

Вероятность Р, избыточность  и число символов n являются основными характеристиками корректирующего кода, определяющими, насколько удается повысить помехоустойчивость передачи дискретных сообщений и какой ценой это достигается.

Общая задача, которая ставится при создании кода, заключается, в достижении наименьших значений Р и . Целесообразность применения того или иного кода зависит также от сложности кодирующих и декодирующих устройств, которая, в свою очередь, зависит от п. Во многих практических случаях эта сторона вопроса является решающей. Часто, например, используются коды с большой избыточностью, но обладающие простыми правилами кодирования и декодирования.

В соответствии с общим принципом корректирования ошибок, основанным на использовании разрешенных и запрещенных комбинаций, необходимо сравнивать принятую комбинацию со всеми комбинациями данного кода. В результате М сопоставлений и принимается решение о переданной комбинации. Этот способ декодирования логически является наиболее простым, однако он требует сложных устройств, так как в них должны запоминаться все М комбинаций кода. Поэтому на практике чаще всего используются коды, которые позволяют с помощью ограниченного числа преобразований принятых кодовых символов извлечь из них всю информацию о корректируемых ошибках. Изучению таких кодов и посвящены последующие разделы.

7.3. Систематические коды

Изучение конкретных способов помехоустойчивого кодирования начнем с систематических кодов, которые в соответствии с классификацией (рис. 7.1) относятся к блочным разделимым кодам, т. е. к кодам, где операции кодирования осуществляются независимо в пределах каждой комбинации, состоящей из информационных и контрольных символов.

Остановимся кратко на общих принципах построения систематических кодов. Если обозначить информационные символы буквами с, а контрольные — буквами е, то любую кодовую комбинацию, содержащую k информационных и r контрольных символов, можно представить последовательностью:, где с и е в двоичном коде принимают значения 0 или 1.

Процесс кодирования на передающем конце сводится к образованию контрольных символов, которые выражаются в виде линейной функции информационных символов:

*                                                                       (7.9)

Здесь  — коэффициенты, равные 0 или 1, а  и  — знаки суммирования по модулю два. Значения * выбираются по определенным правилам, установленным для данного вида кода. Иными словами, символы е представляют собой суммы по модулю два информационных символов в различных сочетаниях. Процедура декодирования принятых комбинаций может осуществляться различными» методами. Один из них, так называемый метод контрольных чисел, состоит в следующем. Из информационных символов принятой кодовой комбинации * образуется по правилу (7.9) вторая группа контрольных символов *

Затем производится сравнение обеих групп контрольных символов путем их суммирования по модулю два:

*                                                                                                (7.10)

Полученное число X называется контрольным числом или синдромом. С его помощью можно обнаружить или исправить часть ошибок. Если ошибки в принятой комбинации отсутствуют, то все суммы*, а следовательно, и контрольное число X будут равны .нулю. При появлении ошибок некоторые значения х могут оказаться равным 1. В этом случае , что и позволяет обнаружить ошибки. Таким образом, контрольное число Х определяется путем r проверок на четность.

Для исправления ошибок знание одного факта их возникновения является недостаточным. Необходимо указать номер ошибочно принятых символов. С этой целью каждому сочетанию исправляемых ошибок в комбинации присваивается одно из контрольных чисел, что позволяет по известному контрольному числу определить место положения ошибок и исправить их.

Контрольное число X записывается в двоичной системе, поэтому общее количество различных контрольных чисел, отличающихся от нуля, равно*. Очевидно, это количество должно быть не меньше числа различных сочетаний ошибочных символов, подлежащих исправлению. Например, если код предназначен для исправления одиночных ошибок, то число различных вариантов таких ошибок равно . В этом случае должно выполняться условие

                                                                                                        (7.11)

Формула (7.11) позволяет при заданном количестве информационных символов k определить необходимое число контрольных символов r, с помощью которых исправляются все одиночные ошибки.

7.4. Код с чётным числом единиц. Инверсионный код

Рассмотрим некоторые простейшие систематические коды, применяемые только для обнаружения ошибок. Одним из кодов подобного типа является код с четным числом единиц. Каждая комбинация этого кода содержит, помимо информационных символов, один контрольный символ, выбираемый равным 0 или 1 так, чтобы сумма единиц в комбинации всегда была четной. Примером могут служить пятизначные комбинации кода Бодо, к которым добавляется шестой контрольный символ: 10101,1 и 01100,0. Правило вычисления контрольного символа можно выразить на

основании (7.9) в следующей форме: . Отсюда вытекает, что для любой комбинации сумма всех символов по модулю два будет равна нулю (— суммирование по модулю):

                                                                                                       (7.12)

Это позволяет в декодирующем устройстве сравнительно просто производить обнаружение ошибок путем проверки на четность. Нарушение четности имеет место при появлении однократных, трехкратных и в общем, случае ошибок нечетной кратности, что и дает возможность их обнаружить. Появление четных ошибок не изменяет четности суммы (7.12), поэтому такие ошибки не обнаруживаются. На основании ,(7.8) вероятность необнаруженной ошибки равна:

К достоинствам кода следует отнести простоту кодирующих и декодирующих устройств, а также малую .избыточность , однако последнее определяет и его основной недостаток — сравнительно низкую корректирующую способность.

Значительно лучшими корректирующими способностями обладает инверсный код, который также применяется только для обнаружения ошибок. С принципом построения такого кода удобно ознакомиться на примере двух комбинаций: 11000, 11000 и 01101, 10010. В каждой комбинации символы до запятой являются информационными, а последующие — контрольными.   Если   количество единиц в информационных символах четное, т. е. сумма этих

символов

                                                                                                                 (7.13)

равна нулю, то контрольные символы представляют собой простое повторение информационных. В противном случае, когда число единиц нечетное и сумма (7.13) равна 1, контрольные символы получаются из информационных посредством инвертирования, т. е. путем замены всех 0 на 1, а 1 на 0. Математическая форма записи образования контрольных символов имеет вид . При декодировании происходит сравнение принятых информационных и контрольных символов. Если сумма единиц в принятых информационных символах четная, т. е. , то соответствующие друг другу информационные и контрольные символы суммируются по модулю два. В противном случае, когда c‘=1, происходит такое же суммирование, но с инвертированными контрольными символами. Другими словами, в соответствии с (7.10) производится r проверок на четность: . Ошибка обнаруживается, если хотя бы одна проверка на четность дает 1.

Анализ показывает, что при  наименьшая кратность необнаруживаемой ошибки g=4. Причем не обнаруживаются только те ошибки четвертой кратности, которые искажают одинаковые номера информационных и контрольных символов. Например, если передана комбинация 10100, 10100, а принята 10111, 10111, то такая четырехкратная ошибка обнаружена не будет, так как здесь все значения  равны 0. Вероятность необнаружения ошибок четвертой кратности определяется выражением

Для g>4 вероятность необнаруженных ошибок еще меньше. Поэтому при достаточно малых вероятностях ошибочных символов ро можно полагать, что полная вероятность необнаруженных ошибок

Инверсный код обладает высокой обнаруживающей способностью, однако она достигается ценой сравнительно большой избыточности, которая, как нетрудно определить, составляет величину =0,5.

7.5. Коды Хэмминга

К этому типу кодов обычно относят систематические коды с расстоянием d=3, которые позволяют исправить все одиночные ошибки (7.3).

Рассмотрим построение семизначного кода Хэмминга, каждая комбинация которого содержит четыре  информационных и триконтрольных символа. Такой код, условно обозначаемый (7.4), удовлетворяет неравенству (7.11)    и   имеет   избыточность

Если информационные символы с занимают в комбинация первые четыре места, то последующие три контрольных символа образуются по общему правилу (7.9) как суммы:

                                                                              (7.14)

Декодирование осуществляется путем трех проверок на четность (7.10):

                                                                                  (7.15)

Так как х равно 0 или 1, то всего может быть восемь контрольных чисел Х=х1х2х3: 000, 100, 010, 001, 011, 101, 110 и 111. Первое из них имеет место в случае правильного приема, а остальные семь появляются при наличии искажений и должны использоваться для определения местоположения одиночной ошибки в семизначной комбинации. Выясним, каким образом устанавливается взаимосвязь между контрольными числами я искаженными символами. Если искажен один из контрольных символов:  или , то, как следует из (7.15), контрольное число примет соответственно одно из трех значений: 100, 010 или 001. Остальные четыре контрольных числа используются для выявления ошибок в информационных символах.

Таблица 7.1

Порядок присвоения контрольных чисел ошибочным информационным символам может устанавливаться любой, например, как показано в табл. 7.1. Нетрудно показать, что этому распределению контрольных чисел соответствуют коэффициенты , приведенные в табл. 7.2.

Таблица 7.2

Если подставить коэффициенты  в выражение (7.15), то получим:

                                                                                  (7.16)

При искажении одного из информационных символов становятся равными единице те суммы х, в которые входит этот символ. Легко проверить, что получающееся в этом случае контрольное число согласуется с табл. 7.1.Нетрудно заметить, что первые четыре контрольные числа табл. 7.1 совпадают со столбцами табл. 7.2. Это свойство дает возможность при выбранном распределении контрольных чисел составить таблицу коэффициентов . Таким образом, при одиночной ошибке можно вычислить контрольное число, позволяющее по табл. 7.1 определить тот символ кодовой комбинации, который претерпел искажения. Исправление искаженного символа двоичной системы состоит в простой замене 0 на 1 или 1 на 0. B качестве примера рассмотрим передачу комбинации, в которой информационными символами являются , Используя ф-лу (7.14) и табл. 7.2, вычислим контрольные символы:

Передаваемая комбинация при этом будет . Предположим, что принята комбинация — 1001, 010 (искажен символ ). Подставляя соответствующие значения в (7.16), получим:

Вычисленное таким образом контрольное число  110 позволяет согласно табл. 7.1 исправить ошибку в символе.

Здесь был рассмотрен простейший способ построения и декодирования кодовых комбинаций, в которых первые места отводились информационным символам, а соответствие между контрольными числами и ошибками определялось таблице. Вместе с тем существует более изящный метод отыскания одиночных ошибок, предложенный впервые самим Хэммингом. При этом методе код строится так, что контрольное число в двоичной системе счисления сразу указывает номер искаженного символа. Правда, в этом случае контрольные символы необходимо располагать среди информационных, что усложняет процесс кодирования. Для кода (7.4) символы в комбинации должны размещаться в следующем порядке: , а контрольное число вычисляться по формулам:

                                                                                         (7.17)

Так, если произошла ошибка в информационном символе с’5 то контрольное  число , что соответствует  числу 5 в двоичной системе.

В заключение отметим, что в коде (7.4) при появлении многократных ошибок контрольное число также может отличаться от нуля. Однако декодирование в этом случае будет проведено неправильно, так как оно рассчитано на исправление лишь одиночных ошибок.

7.6. Циклические коды

Важное место среди систематических кодов занимают циклические коды. Свойство цикличности состоит в том, что циклическая перестановка всех символов кодовой комбинации  дает другую комбинацию  также принадлежащую этому коду. При такой перестановке символы кодовой комбинации перемещаются слева направо на одну позицию, причем крайний правый символ переносится на место крайнего левого символа. Например, .

Комбинации циклического кода, выражаемые двоичными числами, для удобства преобразований обычно определяют в виде полиномов, коэффициенты которых равны 0 или 1. Примером этому может служить следующая запись:

Помимо цикличности, кодовые комбинации обладают другим важным свойством. Если их представить в виде полиномов, то все они делятся без остатка на так называемый порождающий полином G(z) степени , где k—значность первичного кода без избыточности, а п-значность циклического кода

Построение комбинаций циклических кодов возможно путем умножения комбинации первичного кода A*(z) ,на порождающий полином G(z):

A(z)=A*(z)G(z).

Умножение производится по модулю zn и в данном случае сводится к умножению по обычным правилам с приведением подобных членов по модулю два.

В полученной таким способом комбинации A(z) в явном виде не содержатся информационные символы, однако они всегда могут быть выделены в результате обратной операции: деления A(z) на G(z).

Другой способ кодирования, позволяющий представить кодовую комбинацию в виде информационных и контрольных символов, заключается в следующем. К комбинации первичного кода дописывается справа г нулей, что эквивалентно повышению полинома A*(z) на ,г разрядов, т. е. умножению его на гг. Затем произведение zrA*(z) делится на порождающий полином. B общем случае результат деления состоит из целого числа Q(z) и остатка R(z). Отсюда

Вычисленный остаток К(г) я используется для образования комбинации циклического кода в виде суммы

A(z)=zrA*(z)@R(z).

Так как сложение и вычитание по модулю два дают один и тот же результат, то нетрудно заметить, что A(z) = Q(z)G(z), т. е. полученная комбинация удовлетворяет требованию делимости на порождающий полином. Степень полинома R{z) не превышает r—1, поэтому он замещает нули в комбинации zA*(z).

Для примера рассмотрим циклический код c n = 7, k=4, r=3 и G(z)=z3-z+1=1011. Необходимо закодировать комбинацию A*(z)=z*+1 = 1001. Тогда zA*(z)=z+z= 1001000. Для определения остатка делим z3A*(z) на G(z):

Окончательно получаем

В А(z) высшие четыре разряда занимают информационные символы, а остальные при — контрольные.

Контрольные символы в циклическом коде могут быть вычислены по общим ф-лам (7.9), однако здесь определение коэффициентов  затрудняется необходимостью выполнять требования делимости А(z) на порождающий полином G(z).

Процедура декодирования принятых комбинаций также основана на использовании полиномов G(z). Если ошибок в процессе передачи не было, то деление принятой комбинации A(z) на G(z) дает целое число. При наличии корректируемых ошибок в результате деления образуется остаток, который и позволяет обнаружить или исправить ошибки.

Кодирующие и декодирующие устройства циклических кодов в большинстве случаев обладают сравнительной простотой, что следует считать одним из основных их преимуществ. Другим важным достоинством этих кодов является их способность корректировать пачки ошибок, возникающие в реальных каналах, где действуют импульсные и сосредоточенные помехи или наблюдаются замирания сигнала.

В теории кодирования весом кодовых комбинаций принято называть .количество единиц, которое они содержат. Если все комбинации кода имеют одинаковый вес, то такой код называется кодом с постоянным весом. Коды с постоянным весом относятся к классу блочных неразделимых кодов, так как здесь не представляется возможным выделить информационные и контрольные символы. Из кодов этого типа наибольшее распространение получил обнаруживающий семизначный код 3/4, каждая разрешенная комбинация которого имеет три единицы и четыре нуля. Известен также код 2/5. Примером комбинаций кода 3/4 могут служить следующие семизначные последовательности: 1011000, 0101010, 0001110 и т. д.

Декодирование принятых комбинаций сводится к определению их веса. Если он отличается от заданного, то комбинация принята с ошибкой. Этот код обнаруживает все ошибки нечетной краткости и часть ошибок четной кратности. Не обнаруживаются только так называемые ошибки смещения, сохраняющие неизменным вес комбинации. Ошибки смещения характеризуются тем, что число искаженных единиц всегда равно числу искаженных нулей. Можно показать, что вероятность необнаруженной ошибки для кода 3/4 равна:

 при                                                                                (7.18)

В этом коде из общего числа комбинаций М = 27=128 разрешенными являются лишь , поэтому в соответствии с (7.6) коэффициент избыточности

Код 3/4 находит применение при частотной манипуляции в каналах с селективными замираниями, где вероятность ошибок смещения невелика.

7.8. Непрерывные коды

Из непрерывных кодов, исправляющих ошибки, наиболее известны коды Финка—Хагельбаргера, в которых контрольные символы образуются путем линейной операции над двумя или более информационными символами. Принцип построения этих кодов рассмотрим на примере простейшего цепного кода. Контрольные символы в цепном коде формируются путем суммирования двух информационных символов, расположенных один относительно другого на определенном расстоянии:

;                                                                             (7.19)

Расстояние между информационными символами l=k—i определяет основные свойства кода и называется шагом сложения. Число контрольных символов при таком способе кодирования равно числу информационных символов, поэтому избыточность кода =0,5. Процесс образования последовательности контрольных символов показан на рис.7. символы разметаются  между информационными символами с задержкой на два шага сложения.

Рис. 7.3. Образование и размещение контрольных символов в цепном коде Финка—Хагельбаргера

При декодировании из принятых информационных символов по тому же правилу (7.19) формируется вспомогательная последовательность контрольных символов е», которая сравнивается с принятой последовательностью контрольных символов е’ (рис. 7.36). Если произошла ошибка в информационном символе, например, c‘k, то это вызовет искажения сразу двух символов e«k и e«km, что и обнаружится в результате их сравнения с  и e‘km. Отсюда по общему индексу k легко определить и исправить ошибочно принятый информационный символ с’Ошибка в принятом контрольном символе, например, e‘k приводит к несовпадению контрольных последовательностей лишь в одном месте. Исправление  такой ошибки не требуется.

Важное преимущество непрерывных кодов состоит в их способности исправлять не только одиночные ошибки, но я группы (пакеты) ошибок. Если задержка контрольных символов выбрана равной 2l, то можно показать, что максимальная длина исправляемого пакета ошибок также равна 2l при интервале между пакетами не менее 6l+1. Таким образом, возможность исправления длинных пакетов связана с увеличением шага сложения, а следовательно, и с усложнением кодирующих и декодирующих устройств.

Вопросы для повторения

1. Как могут быть  классифицированы  корректирующие коды?

2. Каким образом исправляются ошибки в кодах, которые только их обнаруживают?

3. В чем состоят основные принципы корректирования ошибок?

4. Дайте определение кодового расстояния.

5. При каких условиях код может обнаруживать или исправлять ошибки?

6. Как используется корректирующий код в системах со стиранием?

7. Какие характеристики определяют корректирующие способности кода?

8. Как осуществляется построение кодовых комбинаций в систематических кодах?

9. На чем  основан  принцип  корректирования  ошибок  с использованием  контрольного числа?

10. Объясните метод построения кода с четным числом единиц.

11. Как осуществляется процедура кодирования в семизначном коде Хэмминга?

12. Почему семизначный код 3/4 не обнаруживает ошибки смещения?

13. Каким образом производится непрерывное кодирование?

14. От чего зависит длина пакета исправляемых ошибок в коде Финка—Хагельбаргера?

Источник

Для того чтобы в принятом сообщении можно было обнаружить ошибку, это сообщение должно обладать некоторой избыточной информацией, позволяющей отличать ошибочный код от правильного. Например, если переданное сообщение состоит из трёх абсолютно одинаковых частей, то в принятом сообщении отделение правильных символов от ошибочных может быть осуществлено по результатам накопления посылок одного вида, например 0 или 1. Для двоичных кодов этот метод можно проиллюстрировать следующим примером:

10110 – переданная кодовая комбинация;

10010 – 1-я принятая комбинация;

10100 – 2-я принятая комбинация;

00110 – 3-я принятая комбинация;

10110 — накопленная комбинация . Как видим, несмотря на то, что во всех трёх принятых комбинациях были ошибки накопленная не содержит ошибок1.

Принятое сообщение может также состоять из кода и его инверсии. Код инверсии посылается в канал связи как одно целое. Ошибка на приёмном конце выделяется при сопоставлении кода и его инверсии (подробнее см. тема 7).

Для того чтобы искажение любого из символов сообщения привело к запрещенной комбинации. Необходимо в коде выделить комбинации, отличающиеся друг от друга в ряде символов, часть из этих комбинаций запретить и тем самым ввести в код избыточность. Например, в равномерном блочном коде считать разрешенными кодовые комбинации с постоянным соотношением нулей и единиц в каждой кодовой комбинации. Такие коды получили название кодов с постоянным весом. Для двоичных кодов число кодовых комбинаций с постоянным весом длиной в n символов равно

clip_image002, (55)

где l – число единиц в кодовом слове. Если бы не существовало условие постоянного веса, то число комбинаций кода могло бы быть гораздо большим, а именно 2n. Примером кода с постоянным весом может служить стандартный телеграфный код №3 (см. приложение 4). Комбинации этого кода построены таким образом, что на 7 тактов, в течении которых должна быть принята одна комбинация, всегда приходятся три токовые и четыре без токовые посылки. Увеличение или уменьшение количества токовых посылок говорит о наличии ошибок.

Еще одним примером ведения избыточности в код является метод суть которого состоит в том, что к исходным кодам добавляются нули либо единицы таким образом, чтобы сумма их была всегда четной или нечетной. Сбой любого одного символа всегда нарушит условия четности(нечетности), и ошибка будет обнаружена. В этом случае комбинации друг от друга должны отличаться минимум в двух символах (см. задачу 6.9), то есть ровно половина комбинаций кода является запрещенной (запрещенными являются все нечетные комбинации при проверке на четность или наоборот).

Во всех упомянутых выше случаях сообщения обладают избыточной информацией. Избыточность сообщения говорит о том, что оно могло бы содержать большее количество информации, если бы не многократное повторение одного и того же кода не добавления коду его инверсии, не несущей никакой информации, если бы не искусственное запрещение части комбинаций кода и т. д. Но все перечисленные виды избыточности приходиться вводить для того, что бы можно было отличить ошибочную комбинацию от правильной.

Коды без избыточности обнаруживать, а тем более исправлять ошибки не могут1. минимальное количество символов, в которых любые две комбинации кода отличаются друг от друга называются кодовым расстоянием. Минимальное количество символов, в которых все комбинации кода отличаются друг от друга, называются минимальным кодовым расстоянием. Минимальное кодовое расстояние – параметр, определяющий помехоустойчивость кода и заложенную в коде избыточности. Минимальным кодовым расстоянием определяются корректирующие свойства кода.

В общем случае для обнаружения r ошибок минимальное кодовое расстояние

clip_image004. (56)

Минимальное кодовое расстояние, необходимое для одновременного обнаружения и исправления ошибок,

clip_image006, (57)

где s – число исправляемых ошибок.

Для кодов, только исправляющих ошибки, clip_image008. (58)

Для того чтобы определить кодовое расстояние между двумя комбинациями двоичного кода, достаточно просуммировать эти комбинации по модулю 2 и посчитать число единиц в полученной комбинации (см. задачу 6.21).

Понятие кодового расстояния хорошо усваиваются на примере построения геометрических моделей кодов. На геометрических моделях вершинах n – угольников, где n – значность кода, расположены кодовые комбинации, а количества рёбер n угольника, отделяющих одну комбинацию от другой равно кодовому расстоянию (см. задачу 6.19).

Если кодовая комбинация двоичного кода A отстоит от кодовой комбинации B на расстоянии d, то это значит, что в коде A нужно d символов заменить на обратные, чтобы получить код B, но это не означает, что нужно d добавочных символов, чтобы код

обладал данными корректирующими свойствами. В двоичных кодах для обнаружения одиночной ошибки достаточно иметь 1 дополнительный символ независимо от числа информационных разрядов кода, а минимально кодовое расстояние d0=2.

Для обнаружения и исправления одиночной ошибки соотношение между числом информационных разрядов clip_image010и числом корректирующих разрядов clip_image012 должно удовлетворять следующим условиям:

clip_image014, (59)

clip_image016, (60)

при этом подразумевается, что общая длина кодовой комбинации

clip_image018. (61)

Для практических расчетов при определении числа контрольных разрядов кодов с минимальным кодовым расстоянием d0 = 3 удобно пользоваться выражениями

clip_image020, (62)

если известна длина полной кодовой комбинации n, и

clip_image022, (63)

если при расчетах удобней исходить из заданного числа информационных символов clip_image010[1]1.

Для кодов, обнаруживающих трёхкратные ошибки (d0=4),

clip_image025 (64)

или

clip_image027. (65)

Для кодов длиной в n символов, исправляющих одну или две ошибки (d0=5),

clip_image029. (66)

Для практических расчетов можно пользоваться выражением

clip_image031. (67)

Для кодов, исправляющих 3 ошибки (d0=7),

clip_image033. (68)

Для кодов, исправляющих s ошибок (d0=2s+1),

clip_image035. (69)

Выражение слева известно как нижняя граница Хэмминга [16], а выражение справа – как верхняя граница Варшамова – Гильбета [3]1.

Для приближенных расчетов можно пользоваться выражением

clip_image037. (70)

Можно предположить, что значение clip_image012[1]будет приближаться к верхней или нижней границе в зависимости от того, на сколько выражены выражения под знаком логарифма (см. страницу 7) приближается к целой степени двух.

Линейные групповые коды

Линейными называются коды, в которых проверочные символы представляют собой линейные комбинации информационных символов.

Для двоичных кодов в качестве линейной операции используют сложение по модулю 2.

Правила сложения по модулю 2 определяются следующими равенствами:

clip_image040clip_image042clip_image044clip_image046

Последовательность нулей и единиц, принадлежащих данному коду, будем называть кодовым вектором.

Свойства линейных кодов: сумма (разность) кодовых векторов линейного кода даёт вектор, принадлежащий данному коду.

Линейные коды образуют алгебраическую группу по отношению к операции сложению по модулю 2. в этом смысле они являются групповыми кодами.

Свойства группового кода: минимальное кодовое расстояние между кодовыми векторами группового кода равно минимальному весу ненулевых кодовых векторов.

Вес кодового вектора (кодовой комбинации) равен числу его ненулевых компонентов (см. задачу 6.42).

Расстояние между двумя кодовыми векторами равно весу вектора, полученного в результате сложения исходных векторов по модулю 2 (см. задачу 6.44). Таким образом, для данного группового кодаclip_image048.

Групповые коды удобно задавать матрицам, размерность которых определяется параметрами кода clip_image010[2]и clip_image012[2]. Число строк в матрице равно clip_image010[3], число столбцов матрицы равно clip_image050:

clip_image052. (71)

Коды, порождаемые этими матрицами, известны как (n;k) – коды, где k = clip_image010[4], а соответствующие им матрицы называются порождающими, производящими, образующими.

Порождающая матрица С может быть представлена двумя матрицами И и П (информационная и проверочная). Число столбцов матрицы П равно nK, число столбцов матрицы И равно nM:

clip_image054. (72)

Теорией и практикой установлено [8,9,13], что в качестве матрицы удобно брать единичную матрицу в канонической формуле:

clip_image056.

При выборе матрицы П исходят из следующих соображений: чем больше единиц в разрядах проверочной матрицы П, тем ближе соответствующий порождаемый код к оптимальному код к оптимальному1, с другой стороны, число единиц матрицы П определяет число сумматоров по модулю 2 в шифраторе и дешифратор, т. е. Чем больше единиц в матрице П, тем сложнее аппаратура. Вес каждой строки матрицы П должен быть не менее clip_image058, гдеWИ – вес соответствующей строки матрицы И. Если матрица И – единичная, то WИ = 1 (удобство выбора в количестве матрицы И единичной матрицы очевидно: при WИ > 1 усложнилась бы как построение кодов, так и их технологическая реализация).

При соблюдении перечисленных условий любую порождающую матрицу группового кода можно привести к следующему виду:

clip_image060 … clip_image062 … clip_image064

clip_image066,

называемому левой канонической формой порождающей матрицы.

Для кодов с clip_image068 производящая матрица С имеет вид:

clip_image070clip_image072.

Во всех комбинациях кода, построенного при помощи такой матрицы, четное число единиц.

Для кодов с clip_image074порождающая матрица не может быть представлена в форме, общей для всех видов с данными clip_image076. Вид матрицы зависит от конкретных требований к порождаемому коду (в качестве примера построения некоторого абстрактного группового кода с clip_image078 может быть предложена задача 6.48). Этим требованиям могут быть либо минимум корректирующих разрядов, либо максимальная простата аппаратуры.

Корректирующие коды с минимальным количеством избыточных разрядов называют плотно упакованными или совершенными кодами.

Для кодов с clip_image078[1] соотношения n и n0 следующее: (3;1), (7;4), (15;11), (31;26), (63;57) и т. д. (см., например, задачу 6.52).

Плотно упакованные коды, оптимальные с точки зрения минимума избыточных символов, обнаруживающие максимально возможное количество вариантов ошибок кратностью clip_image080, clip_image082 и имеющие clip_image084 и clip_image086, были исследованы Д. Слепяном в работе [10]. Для получения этих кодов матрица П должна иметь

комбинации с максимальным весом. Для этого при построении кодов с clip_image074[1]последовательно используются векторы длиной clip_image089, весом clip_image091, clip_image093, …, clip_image095 (см. задачи 6.50; 6.65). Тем же Слепяном в работе[11] были исследованы неплотно упакованные коды с малой плотностью проверок на четность. Эти коды экономны с точки зрения простоты аппаратуры и содержат минимальное число единиц в корректирующих разрядах порождающей матрицы. При построении кодов с максимально простыми шифраторами и дешифраторами последовательно выбираются векторы весом clip_image097(см. задачи 6.55; 6.65). если число комбинаций, представляющих собой корректирующие разряды кода и удовлетворяют условию clip_image099, больше clip_image010[5], то в первом случае не используют наборы с наименьшим весом, а во втором – с наибольшим.

Строчки образующей матрицы С представляют собой clip_image010[6]комбинаций искомого кода. Остальные комбинации кода строятся при помощи образующей матрицы по следующему правилу: корректирующие символы, предназначенные для обнаружения или исправления ошибки в информационной части кода, находятся путем суммирования по модулю 2 тех строк матрицы П, номера которых совпадают с номерами разрядов, содержащих единицы в кодовом векторе, представляющем информационную часть кода. Полученную комбинацию приписывают справа к информационной части кода и получают вектор полного корректирующего кода. Аналогичную процедуру проделывают со второй , третьей и последующими информационными кодовыми комбинациями, пока не будет построен корректирующий код для передачи всех символов первичного алфавита (см. задачу 6.57).

Алгоритм образования проверочных символов по известной информационной части кода может быть записан следующим образом:

clip_image102

clip_image104

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

clip_image106

или clip_image108 (73)

В процессе декодирования осуществляются проверки, идея которых в общем виде может быть представлена следующим образом:

clip_image110, j = 1, 2, …, clip_image010[7]. (74) Для каждой конкретной матрицы существует своя, одна-единственная система проверок. Проверки производятся по следующему правилу: в первую проверку вместе с проверочным разрядом p1 входят информационные разряды, которые соответствуют единицам первого столбца проверочной матрицы П; во вторую проверку входит второй проверочный разряд p2 и информационные разряды, соответствующие единицам второго столбца проверочной матрицы, и т. д. Число проверок равно числу проверочных разрядов корректирующего кода clip_image010[8](см. задачу 6.60).

В результате осуществления проверок образуется проверочный векторclip_image112,clip_image114, …, clip_image116, который называют синдромом. Если вес синдрома равен нулю, то принятая комбинация считается безошибочной. Если хотя бы один разряд проверочного вектора содержит единицу, то принятая комбинация содержит ошибку. Исправление ошибки производится по виду синдрома, так как каждому ошибочному разряду соответствует один-единственный проверочный вектор (см. задачи 6.60; 6.62).

Вид синдрома для каждой конкретной матрицы может быть определен при помощи проверочной матрицы Н, которая представляет собой транспонированную матрицу П, дополненную единичной матрицей clip_image118, число столбцов которой равно числу проверочных разрядов кода:clip_image120.

Столбцы такой матрицы представляют собой значение синдрома для разряда, соответствующего номеру столбца матрицы Н (см. задачи 6.60; 6.62).

Процедура исправления ошибок в процессе декодирования групповых кодов сводится к следующему.

Строится кодовая таблица. В первой строке таблицы располагаются все кодовые векторы clip_image122. В первом столбце второй строки размещается вектор clip_image124, вес которого равен 1.

Остальные позиции второй строки заполняются векторами, по лученными в результате суммирования по модулю 2 вектора clip_image124[1] с вектором clip_image127расположенными в соответствующем столбце первой строки. В первом столбце третьей строки записывается вектор clip_image129, вес которого также равен 1, однако, если вектор clip_image124[2]содержит единицу в первом разряде, то clip_image129[1] — во втором. В остальные позиции третьей строки записывают суммы clip_image122[1]и clip_image129[2].

Аналогично поступают до тех пор, пока не будут просуммированы с векторами clip_image122[2]все векторы clip_image134, весом 1, с единицами в каждом из n разрядов. Затем суммируются по модулю 2 векторы clip_image134[1], с весом 2, с последовательным перекрытием всех возможных разрядов. Все вектора clip_image134[2]определяет число исправляемых ошибок. Число векторов clip_image134[3] определяется возможным числом неповторяющихся синдромов и равно clip_image136 (нулевая комбинация говорит об отсутствии ошибки). Условие неповторяемости синдрома позволяет по его виду определить один-единственный соответствующий ему вектор clip_image134[4]. Векторы clip_image134[5] есть векторы ошибок, которые могут быть исправлены данным групповым кодом.

По виду синдрома принятая комбинация может быть отнесена к тому или иному смежному классу, образованному сложением по модулю 2 кодовой комбинацией clip_image122[3] с вектором ошибки clip_image134[6], т. е. к определенной строке кодовой табл. 6.1.

Таблица 6.1.

A

r

clip_image127[1]

clip_image143

…

clip_image145

clip_image124[3]

clip_image147

clip_image149

…

clip_image151

clip_image129[3]

clip_image154

clip_image154[1]

…

clip_image157

…

…

…

…

…

clip_image159

clip_image161

clip_image163

…

clip_image165

Принятая кодовая комбинация clip_image167сравнивается с векторами, записанными в строке, соответствующей полученному в результате проверок синдрому. Истинный код будет расположен в первой строке той же колонки таблицы (см. задачу 6.68). процесс исправления ошибки заключается в замене на обратное значение разрядов., соответствующих единицам в векторе ошибок clip_image134[7].

Векторы clip_image124[4], clip_image129[4], …, clip_image171 не должны быть равны ни одному из векторов clip_image173, clip_image143[1], …, clip_image176 в противном случае в таблице появились бы нулевые векторы.

Тривиальные систематические коды. Код Хэмминга.

Систематические коды представляют собой такие коды, в которых информационные и корректирующие разряды расположены по строго определенной системе и всегда занимают строго определенные места в кодовых комбинациях. Систематические коды являются равномерными, т. е. все комбинации кода с заданными корректирующими способностями имеют одинаковую длину. Групповые коды также являются систематическими, но не все систематические коды могут быть отнесены к групповым.

Тривиальные систематические коды могут строиться, как и групповые, на основе производящей матрицы. Обычно производящая матрица строится при помощи матриц единичной, ранг которой определяется числом информационных разрядов, и добавочной, число столбцов которой определяется числом контрольных разрядов кода. Каждая строка добавочной матрицы должна содержать не менее clip_image178 единиц, а сумма по модулю для любых строк не менее clip_image180 единиц (где clip_image182минимальное кодовое расстояние). Производящая матрица позволяет находить все остальные кодовые комбинации суммированием по модулю для строк производящей матрицы во всех возможных сочетаниях (см. например, задачу 6.74).

Код Хэмминга является типичным примером систематического кода. Однако при его построении к матрицам обычно не прибегают. Для вычисления основных параметров кода задается либо количество информационных символов, либо количество информационных символов, либо количество информационных комбинаций clip_image184. При помощи (59) и (60) вычисляются clip_image186и clip_image012[3]. Соотношения между n, clip_image186[1], и clip_image012[4]для Хэмминга предоставлены в табл. 1 приложения 8. Зная основные параметры корректирующего кода, определяют, какие позиции сигналов будут рабочими, а какие контрольными. Как показала практика, номера контрольных символов удобно выбирать по закону clip_image191, где clip_image1930, 1, 2 и т. д. — натуральный ряд чисел. Номера контрольных символов в этом случае будут соответственно: 1, 2, 4, 8, 16, 32 и т.д.

Затем определяется значения контрольных коэффициентов (0 или 1), руководствуясь следующим правилом: сумма единиц на контрольных позициях должна быть четной. Если эта сумма четна, то значение контрольного коэффициента — 0, в противно случае — 1.

Проверочные позиции выбираются следующим образом: составляется таблица для ряда натуральных чисел в двоичном коде. Число строк таблицы:

clip_image195.

Первой строке соответствует проверочный коэффициент clip_image197, второй clip_image199 и т. д., как показано в табл. 2 приложения 8. Затем выявляют проверочные позиции, выписывая коэффициенты по следующему принципу: в первую проверку входят коэффициенты, которые содержат в младшем разряде 1, т. е. clip_image197[1], clip_image202, clip_image204, clip_image206, clip_image208, clip_image210 и т. д.; во вторую — коэффициенты, содержащие 1 во втором разряде, т. е. clip_image212, clip_image202[1], clip_image215, clip_image206[1], clip_image218, clip_image210[1] и т. д.; в третью проверку — коэффициенты, которые содержат 1 в третьем разряде, и т. д. Номера проверочных коэффициентов соответствует номерам проверочных позиций, что позволяет составить общую таблицу проверок (табл. 3, приложение 8). Старшинство разрядов считается слева направо, а при проверке сверху вниз. Порядок проверок показывает также и порядок следования разрядов в получения разрядов в полученном двоичном коде.

Если в принятом коде есть ошибка, то результат проверок по контрольным позициям образует двоичное число, указывающее номер ошибочной позиции. Исправляют ошибку, изменяя символ ошибочной позиции а обратный (см. задачу 6.78).

Для исправления одиночной и обнаружения двойной ошибки, кроме проверок по контрольным позициям, следует проводить еще одну проверку на четность для каждого кода. Чтобы осуществить такую проверку, следует к каждому коду в конце кодовой комбинации добавить контрольный символ таким образом, чтобы сумма единиц в полученной комбинации всегда была четной. Тогда в случае одиночной ошибки проверки по позициям укажут на наличие ошибки. Если проверки позиций укажут на наличие ошибки, а проверка на четность не фиксирует ошибки, значит в коде две ошибки (см. задачу 6.82).

Циклические коды.

Циклические коды [4, 6, 7, 9, 12, 13] названы так потому, что в них часть комбинаций кода либо все комбинации могут быть получены путем циклического сдвига одной или нескольких комбинацикода. Циклический сдвиг осуществляется справа налево, причем крайний левый символ каждый раз переносится в конец комбинации. Циклические коды, практически1, все относятся к систематическим кодам, в них контрольные и информационные разряды расположены на строго определенных местах. Кроме того, циклические коды относятся к числу блочных кодов. Каждый блок (одна буква является частным случаем блока) кодируется самостоятельно.

Идея построения циклических кодов базируется на использовании неприводимых в поле[1] двоичных чисел многочленов. Неприводимыми называются многочлены, которые не могут быть представлены в виде произведения многочленов низших степеней с коэффициентами из того же поля, так же, как простые числа не могут быть представлены произведением других чисел. Иными словами, неприводимые многочлены делятся без остатка только на себя или на единицу.

Неприводимые многочлены в теории циклических кодов играют роль образующих (генераторных, производящих) многочленов. Если заданную кодовую комбинацию умножить на выбранный неприводимый многочлен, то получим циклический код, корректирующие способности которого определяются неприводимым многочленом.

Предположим, требуется закодировать одну из комбинаций четырехзначного двоичного кода. Предположим также, что эта комбинация clip_image221. Пока не обосновывая свой выбор, берем из таблицы неприводимых многочленов (табл. 2, приложение 9) в качестве образующего многочлен clip_image223. Затем умножим clip_image225на одночлен той же степени, что и образующий многочлен. От умножения многочлена на одночлен степени n степень каждого члена многочлена повысится на n, что эквивалентно приписыванию n нулей со стороны младших разрядов многочлена. Так как степень выбранного неприводимого многочлена равна трем, то исходная информационная комбинация умножается на одночлен третьей степени:

clip_image227

Это делается для того, чтобы впоследствии на мест этих нулей можно было бы записать корректирующие разряды.

Значение корректирующих разрядов находят по результату от деления clip_image229на clip_image231:

clip_image233

clip_image235

clip_image237

clip_image239

clip_image241

clip_image243

clip_image245

clip_image247

clip_image249

clip_image251

или

1101000

1011

1011

1111+clip_image253

1100

1011

1110

1011

1010

1011

001

Таким образом,

clip_image255,

или в общем виде

clip_image257, (75)

где clip_image259частное, а clip_image261остаток от деления clip_image229[1] на clip_image231[1].

Так как в двоичной арифметике clip_image263, а значит, clip_image265, то можно при сложении двоичных чисел переносить слагаемые из одной части равенства в другую без изменения знака (если это удобно), поэтому равенство вида clip_image267 можно записать и как clip_image269, и как clip_image271. Все три равенства данном случае означают, что либо a и b равны 0, либо a и b равны 1, т. е. имеют одинаковую четность.

Таким образом, выражение (75) можно записать как

clip_image273, (76)

что в случае нашего примера даст

clip_image275

или

clip_image2771 1 1 1 clip_image279 1 0 1 1 = 1 1 0 1 0 0 0 + 0 0 1 =

=1 1 0 1 0 0 1

Многочлен 1101001 и есть искомая комбинация, где 1101 – информационная часть, а 001 – контрольные символы. Заметим, что искомую комбинацию мы получили бы и как в результате умножения одной из комбинаций полного четырехзначного двоичного кода (в двоичном случае 1111) на образующий многочлен, так и умножением заданной комбинации на одночлен, имеющий ту же степень, что и выбранный образующий многочлен (в нашем случае таким образом была получена комбинация 1101000) с последующим добавлением к полученному произведению остатка от деления этого произведения на образующий многочлен (в нашем примере остаток имел вид 001).

Таким образом, мы уже знаем два способа образования комбинаций линейных систематических кодов, к которым относятся и интересующие нас циклические коды. Эти способы явились теоретическим основанием для построения кодирующих и декодирующих устройств.

Шифраторы циклических кодов, в том или ином виде, построены по принципу умножения двоичных многочленов. Кодовые комбинации получаются в результате сложения соседних комбинаций по модулю два, что, как мы увидим ниже, эквивалентно умножению первой комбинации на двучлен clip_image281.

Итак, комбинации циклических кодов можно представить в виде многочлена, у которых показатели степени x соответствуют номером разрядов, коэффициенты при x равны 0 или 1 в зависимости от того, стоит 0 или 1 в разряде кодовой комбинации , которую представляет данный многочлен. Например,

000101clip_image283;

001010clip_image285;

010100clip_image287;

101000clip_image289.

Циклический сдвиг кодовой комбинации аналогичен умножению соответствующего многочлена на x:

clip_image291;

clip_image293;

clip_image295.Если степень многочлена достигает разрядности кода, то происходит «перенос» в нулевую степень при x. В шифраторах циклических кодов эта операция осуществляется путем соединения выхода ячейки старшего разряда со входом ячейки нулевого разряда.

Сложение по модулю 2 любых двух соседних комбинаций циклического кода эквивалентного операции умножения многочлена соответствующего комбинации первого слагаемого на многочлен clip_image281[1], если приведение подобных членов осуществляется по модулю 2:

0 0 0 1 0 1

clip_image297

clip_image299 0 0 0 1 0 1

clip_image301

clip_image279[1]

0 0 1 0 1 0

clip_image281[2]

0 0 1 1 1 1

clip_image297[1]

clip_image305

clip_image299[1] 0 0 1 0 1 0

clip_image307

clip_image299[2] 0 0 1 1 1 1

т. е. существует принципиальная возможность получения любой кодовой комбинации циклического кода путем умножения соответствующим образом подобного образующего многочлена на некоторый другой многочлен.

Однако мало построить циклический код. Надо уметь выделить из него возможные ошибочные разряды, т. е. ввести некоторые опознаватели ошибок, которые выделяли бы ошибочный блок из всех других. Так, как циклические коды – блочные, то каждый блок должен иметь свой опознаватель. И тут решающую роль играют свойства образующего многочлена clip_image231[2]. Методика построения циклического кода такова, что образующий многочлен принимает участие в образовании каждой кодовой комбинации, поэтому любой многочлен циклического кода делится на образующий без остатка. Но без остатка делятся только те многочлены, которые принадлежат данному коду, т. е. образующий многочлен позволяет выбрать разрешенные комбинации из всех возможных. Если же при делении циклического кода на образующий многочлен будет получен остаток, то значит либо в коде произошла ошибка, либо это комбинация какого-то другого кода (запрещенная комбинация), что для декодирующего устройства не имеет принципиальной разницы. По остатку и обнаруживается наличие запрещенной комбинации, т. е. обнаруживается ошибка. Остатки от деления многочленов являются опознавателями ошибок циклического кодов.

С другой стороны, остатки от деления единицы с нулями на образующий многочлен используются для построения циклических кодов (возможность этого видна из выражения (76)).

При делении единицы с нулями образующих многочлен следует помнить, что длина остатка должна быть не меньше числа контрольных разрядов, поэтому в случае нехватки разрядов в остатке к остатку приписывают справа необходимое число нулейНапример,

1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

1 0 1 1

1 0 1 1

1 1 1 1 1 + clip_image310

0 1 1 0 0

1 0 1 1

Остатки

1 1 1 0

0 1 1

1 0 1 1

1 1 0

1 0 1 0

1 1 1

1 0 1 1

1 0 1

1 0 0 0

0 0 1

1 0 1 1

0 1 0

1 1

1 0 0

0 1 1

1 1 0

и т. д.,

начиная с восьмого, остатки будут повторятся.

Остатки от деления используют для построения образующих матриц, которые, благодоря вой наглядности и удобству получения производных комбинаций, получили широкое распространение для построения циклических кодов. Построение образующей матицы сводится к составлению единичной транспонированной и дополнительной матрицы, элементы которой представляют собой остатки от деления единицы с нулями на образующий многочлен clip_image231[3]1. Напомним, что единичная транспонированная матрица представляет собой квадратную матрицу, все элементы которой – нули, кроме элементов, расположенных по диагонали справа на лево сверху вниз (в нетранспонированной матрице диагональ с единичными элементами расположена слева на права сверху вниз). Элементы дополнительной матрицы приписываются справа от единичной транспонированной матрицы.

Однако не все остатки от деления единицы с нулями на образующий многочлен могут быть использованы в качестве элементов дополнительной матрицы. Использоваться могут лишь те остатки вес которых clip_image312, где clip_image076[1] минимальное кодовое расстояние длина остатков должна быть не менее количества контрольных разрядов, а число остатков должно равняться числу информационных разрядов.

Строки образующие матрицы представляют собой первые комбинации искомого кода. Остальные комбинации кода получаются в результате суммирования по модулю 2 всевозможных сочетаний строк образующей матрицы (см. задачу 6.108)1.

Описанный выше метод построения образующих матриц не является единственным. Образующая матрица может быть построена в результате непосредственного умножения элементов единичной матрицы на образующий многочлен. Это часто бывает удобнее чем нахождение остатков от деления. Полученные коды ничем не отличаются от кодов, построенных по образующим матрицам, а которых дополнительная матрица состоит из остатков от деления единицы с нулями на образующий многочлен ( см. задачи 6.103; 6.108; 6.110).

Образующая матрица может быть построена таким путем циклического сдвига комбинации, полученной в результате умножения строки единичной матрицы ранга clip_image010[9]на образующий многочлен (см. задачу 6.126).

В заключение предлагаем еще один метод построения циклических кодов. Достоинством этого метода является исключительная простота схемных реализаций кодирующих и декодирующих устройств.

Для получения комбинаций циклического кода в этом случае достаточно произвести циклический сдвиг строки образующей матрицы и комбинации, являющейся ее зеркальным отображением (см. задача 6.112). При построении кодов с clip_image315 число комбинаций, получаемых суммированием по модулю 2 всевозможных сочетаний строк образующей матрицы, равно числу комбинаций, получаемых в результате циклического сдвига строки образующей матрицы и зеркальной ей комбинации (см. задачи 6.103; 6.112). Однако этот способ используется для получения кодов с малым числом информационных разрядов. Уже при clip_image317число комбинаций, получаемых в результате циклического сдвига, будет меньше, чем число комбинаций, получаемых в результате суммирования всевозможных сочетаний строк образующей матрицы (см., например, задачи 6.123 и 6.128).

Число ненулевых комбинаций, получаемых в результате суммирования по модулю 2 всевозможных два строк образующей матрицы,

clip_image319, (77)

где clip_image321число информационных разрядов кода2.

Число ненулевых комбинаций, получаемых в результате циклического сдвига любой строки образующей матрицы и зеркальной ей комбинации,

clip_image323, (78)

где n – длина кодовой комбинации.

При числе информационных разрядов clip_image325число комбинаций от суммирования строк образующей матрицы растет гораздо быстрее, чем число комбинаций, получаемых в результате циклического сдвига строки образующей матрицы и зеркальной ей комбинации. В последнем случае коды получаются избыточными (так как при той же длине кода можно иным способом передать большее количество сообщений), соответственно, падает относительная скорость передачи информации. В таких случаях целесообразность применения того или иного метода кодирования может быть определена из конкретных технических условий.

Ошибки в циклических кодах обнаруживаются и исправляются при помощи остатков от деления полученной комбинации на образующий многочлен. Остатки от деления являются опознавателями ошибок, но не указывают непосредственно на место ошибки в циклическом коде.

Идея исправления ошибок базируется на том, что ошибочная комбинация после определенного числа циклических сдвигов «подгоняется»под остаток таким образом, что в сумме с остатком она дает исправленную комбинацию. Остаток при этом представляет собой не что иное, как разницу между искаженными и правильными символами, единицы в остатке стоят как раз на местах искаженных разрядов в подогнанной циклическими сдвигами комбинации. Подгоняют искаженную комбинацию до тех пор, пока число единиц в остатке не будет равно числу ошибок в коде. При этом, естественно, число единиц может быть либо равно числу ошибок s; исправляемых данным кодом (код исправляют 3 ошибки и в искаженной комбинации 3 ошибки), либо меньше s (код исправляет 3 ошибки, а в принятой комбинации – 1 ошибка).

Место ошибки в кодовой комбинации не имеет значения. Если clip_image327, то после определенного количества сдвигов все ошибки окажутся в зоне «разового» действия образующего многочлена, т. е. достаточно получить один остаток, вес которого clip_image329, и этого уже будет достаточно для исправления искажаемой комбинации. В смысле коды БЧХ (о них мы будем говорить ниже) могут исправлять пачки ошибок, лишь бы длина пачки не превышала s.

Подробно процесс исправления ошибок рассматривается ниже на примере построения конкретных кодов.

Построение и декодирование конкретных циклических кодов.

I. Коды исправляющие одиночную ошибку, clip_image078[2].

1. Расчет соотношения между контрольными и информационными символами кода производятся на основании выражений (59) — (69).

Если задано число информационных разрядов clip_image010[10], то число контрольных разрядов clip_image012[5] находим из выражения

clip_image333.

Общее число символов кода

clip_image018[1].

Если задана длина кода n, то число контрольных разрядов

clip_image336.

Соотношение числа контрольных и информационных символов для кодов с clip_image078[3] приведены в табл. 3 приложения 9.

2. Выбор образующего многочлена производится по таблицам неприводимых двоичных многочленов.

Образующий многочлен clip_image231[4] следует выбирать как можно более коротким, но степень его должна быть не меньше числа контрольных разрядов clip_image012[6], а число ненулевых членов – не меньше минимального кодового расстояния clip_image076[2].

Выбор параметров единичной транспонированной матрицы происходит из условия, что число столбцов (строк) матрицы определяется числом информационных разрядов, т. е. ранг единичной матрицы равен clip_image010[11].

3. Определение элементов дополнительной матрицы производится по остаткам от деления последней строки транспонированной матрицы (единицы с нулями) на образующий многочлен. Полученные остатки должны удовлетворять следующим требованиям:

а) число разрядов каждого остатка должно быть равно числу контрольных символов clip_image012[7], следовательно, число разрядов дополнительной матрицы должно быть равно степени образующего многочлена;

б) число остатков должно быть не меньше числа строк единичной транспонированной матрицы, т. е. должно быть равно числу информационных разрядов clip_image010[12];

в) число единиц каждого остатка, т. е . его вес должно быть не менее величены clip_image341, где clip_image182[1] минимальное кодовое расстояние, не меньше числа обнаруженных ошибок;

г) количество нулей, приписанных к единице с нулями в делении ее на выбранный неприводимый многочлен, должно быть таким, чтобы соблюдались условия а), б), в).

4. Образующая матрица составляется дописыванием элементов дополнительной матрицы справа от единичной транспонированной матрицы либо умножением элементов единичной матрицы на образующий многочлен.

5. Комбинациями искомого кода являются строки образующий матрицы и все возможные суммы по модулю 2 различных сочетаний строк образующей матрицы (см. задачу 6.108).

Как видно из решения задач 6.103 и 6.108, коды, получены при использовании неприводимых многочленов clip_image344 и clip_image235[1], подобны друг другу и обладают равноценными корректирующими способностями. Сами же многочлены 1101 и 1011 называют обратными, или двойственными, многочленам. Если данный многочлен неприводимый, то неприводимый будет и двойственный ему многочлен.

6. Обнаружение и исправление ошибок производится по остатку от деления принятой комбинации clip_image347 на образующий многочлен clip_image231[5]. Если принятая комбинация делится на образующий многочлен без остатка, то код принят без ошибочно. Остаток от деления свидетельствует о наличии ошибки, но не указывает, какой именно. Для того чтобы найти ошибочный разряд и исправить его в циклических кодах, осуществляют следующие операции:

а) принятую комбинацию делят на образующий многочлен;

б) подсчитывают количество единиц в остатке (вес остатка). Если clip_image329[1], где s – допустимое число исправляемых данным кодом ошибок, то принятую комбинацию складывают по модулю 2 с полученным остатком. Сумма даст исправленную комбинацию. Если clip_image349, то

в) производят циклический сдвиг принятой комбинация clip_image347[1] влево на один разряд. Комбинацию, полученную в результате этого повторного деления clip_image329[2], то делимое суммируют с остатком, затем

г) производят циклический сдвиг вправо на один разряд комбинации, полученной в результате суммирования последнего делим, с последним остатком. Полученная в результате комбинация уже не содержит ошибок. Если после первого циклического сдвига последующего деления остаток получается таким, что его вес clip_image349[1],

д) повторяют операцию пункта в) до тех пор, пока не будет clip_image329[3]. В этом случае комбинацию, полученную в результате последнего циклического сдвига, суммируют с остатка от деления этой комбинации на образующий многочлен, а затем

е) производят циклический сдвиг вправо ровно на столько разрядов, на сколько была сдвинута суммируемая с последним остатком

комбинации относительно принятой комбинации. В результате получим исправленную комбинацию (см. задачи 6.113 – 6.116)1.

II. Коды обнаруживающие трехкратные ошибки. clip_image351.

1. Выбор числа корректирующих разрядов производится из соотношения

clip_image353,

или

clip_image355.

2. Выбор образующего многочлена производят, исходя из следующих соображений: для обнаружения трехкратной ошибки

clip_image357,

Поэтому степень образующего многочлена не может быть меньше четырех; многочлен третьей степени, имеющий число ненулевых членов больше или равное трем, позволяет обнаруживать все двойные ошибки (см. задачи 6.121; 6.122), многочлен первой степени (х+1) обнаруживает любое количество нечетных ошибок (см. задачи 6.119; 6.120), следовательно, многочлен четвертой степени, получаемый в результате умножения этих многочленов, обладает их корректирующими свойствами: может обнаруживать две ошибки а также одну и три, т. е. все трехкратные ошибки (см. задачу 6.117).

3. Построение образующей матрицы производят либо нахождением остатков от деления единицы с нулями на образующий многочлен, либо умножением строк единичной матрицы на образующий многочлен (си. задачу 6.121).

4. Остальные комбинации корректирующего кода находят суммированием по модулю 2 всевозможных сочетаний строк образующей матрицы.

5. Обнаружение ошибок производится по остаткам от деления принятой комбинации clip_image359на образующий многочлен clip_image361. Если остатка нет, то контрольные разряды отбрасываются и информационная часть кода используется по назначению. Если в результате деления получается остаток, то комбинация бракуется. Заметим, что такие коды могут обнаруживать 75% любого количества ошибок, так как кроме двойной ошибки обнаруживаются все нечетные ошибки, но гарантированное количество ошибок, которое код никогда не пропустит, равно 3.П р и м е р. Исходная кодовая комбинация – 0101111000, принятая – 0001011001 (т. е. произошел тройной сбой). Показать процесс обнаружения ошибки если известно, что комбинации кода были образованы при помощи многочлена 101111.

Р е ш е н и е.

0 0 0 1 0 1 1 0 0 1

1 0 1 1 1 1

1 0 1 1 1 1

0 0 0 0 1 1 1

Остаток ненулевой, комбинация бракуется. Указать ошибочные разряды при трехкратных искажениях такие коды не могут.

III. Циклические коды, исправляющие две и большее количество ошибок, clip_image363.

Методика построения циклических кодов с clip_image363[1] отличается от методики построения циклических кодов clip_image365только в выборе образующего многочлена. В литературе эти коды известны как коды БЧХ (первые буквы фамилий Боуз, Чоудхури, Хоквинхем – авторов методики построения циклических кодов с clip_image363[2]).

Построение образующего многочлена зависит в основном, от двух параметров: от длины кодового слова n и от числа исправляемых ошибок s. Остальные параметры, участвующие в построении образующего многочлена в зависимости от заданных n и s могут быть определены при помощи таблиц и вспомогательных соотношений, о которых будет сказано ниже.

Для исправления числа ошибок clip_image367 еще недостаточно условие, что бы между комбинациями кода минимальное кодовое расстояние clip_image369, необходимо также чтобы длина кода n удовлетворяла условию

clip_image371, (79)

при этом n всегда будет нечетным числом. Величина h определяет выбор числа контрольных символов clip_image373 и связанна с clip_image373[1]и s следующим соотношением:

clip_image375. (80)

C другой стороны, число контрольных символов определяется образующим много членом и равно его степени (к этому вопросу мы еще вернемся). При больших значениях h длина кода n становиться очень большой, что вызывает вполне определенные трудности при технической реализации кодирующих и декодирующих устройств. При этом часть информационных разрядов порой остается неиспользованной. В таких случаях для определения h удобно пользоваться выражением

clip_image377, (81)

где С является одним из сомножителей на которое разлагается число n.

Соотношение между n, С и h могут быть сведены в следующую таблицу:

№

п/п

h

clip_image371[1]

C

1

3

7

1

2

4

15

5; 3

3

5

31

1

4

6

63

7; 3; 3

5

7

127

1

6

8

255

17; 5; 3

7

9

511

7; 3; 7

8

10

1023

31; 11; 3

9

11

2047

89; 23

10

12

4095

3; 3; 5; 7; 13

Например, при h=10 длина кодовой комбинации может быть равна и 1023 (C=1) и 341 (С=3), и 33 (С=31), и 31 (С=33), понятно, что n не может быть меньшеclip_image380. Величина С влияет выбор порядковых номеров минимальных многочленов, так как индексы первоначально выбранных многочленов умножаются С. сказанное выше хорошо усваивается на конкретном примере (см. задачу 6.132).

Построение образующего многочлена clip_image361[1] производится при помощи так называемых минимальных многочленов clip_image383, которые являются простыми неприводимыми многочленами (см. табл. 2, приложение 9). Образующий многочлен представляет собой произведение нечетных минимальных многочленов и является их наименьшим общим кратным (НОК). Максимальный порядок clip_image385определяет номер последнего из выбираемых табличных минимальных многочленов

clip_image387, (82)

Порядок многочлена используется при определении числа сомножителей clip_image361[2]. Например, если s=6, то clip_image389. Так как для построения clip_image361[3] используются только нечетные многочлены, то ими будут: clip_image391; clip_image393; clip_image395; clip_image397;clip_image399; clip_image401, старший из них имеет порядок clip_image385[1]. Как видим число сомножителей clip_image361[4] равно 6, т. е. числу исправляемых ошибок. Таким образом, число минимальных многочленов, участвующих в построении образующего многочлена,

clip_image403 , (83)

а старшая степень

clip_image405 (84)

(l указывает колонку в таблице минимальных многочленов, из которой обычно выбирается многочлен для построения clip_image361[5]).

Степень образующего многочлена полученного в результате перемножения выбранных минимальных многочленов,

clip_image407. (85)

В общем виде

clip_image409, (86)

Декодирование кодов БЧХ производится по той же методике, что и декодирование циклических кодов с clip_image365[1]. Однако в связи с тем, что практически все коды БЧХ представлены комбинациями с nclip_image41215, могут возникнуть весьма сложные варианты, когда для обнаружения и исправления ошибок необходимо производить большое число циклических сдвигов. В этом случае для облегчения можно комбинацию полученную после k-кратного сдвига и суммирования с остатком, сдвигать не вправо, а влево на n – k циклических сдвигов. Это целесообразно делать только при clip_image414 (см. задачу 6.134).

Предлагаю ознакомиться с аналогичными статьями:

Источник

Понравилась статья? Поделить с друзьями:

Не пропустите эти материалы по теме:

  • Яндекс еда ошибка привязки карты
  • Коды исправляющие и обнаруживающие ошибки
  • Код страницы 403 ошибки
  • Коды ошибок 405 двигатель микас 11
  • Коды исправления ошибок виды

    • 0 0 голоса
    Рейтинг статьи
    Подписаться
    Уведомить о
    guest

    0 комментариев
    Старые
    Новые Популярные
    Межтекстовые Отзывы
    Посмотреть все комментарии