ОЦІНЮВАННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ДЕКОДУВАННЯ ЗА ВПОРЯДКОВАНИМИ СТАТИСТИКАМИ АЛГЕБРАЇЧНИХ ЗГОРТКОВИХ КОДІВ
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2025.1.209-212Ключові слова:
алгебраїчні згорткові коди, впорядковані статистики, декодування, ефективність, моделювання, системи радіозв’язкуАнотація
У роботі розглянуто застосування декодування за впорядкованими статистиками до коротких алгебраїчних згорткових кодів. Показано, що даний підхід доцільно застосовувати для надійного передавання службових повідомлень у каналах керування новітніх систем радіозв’язку. У роботі запропоновано алгоритм для програмної реалізації процесу завадостійкого передавання інформації для даних умов. Розглянуто загальні принципи та
особливості реалізації основних етапів моделювання. Дослідження проводились для алгебраїчних згорткових кодів
з максимальною кодовою відстанню для різних довжин кодового обмеження. Декодування даних кодів реалізовувалось для двох обраних степенів впорядкованих статистик у каналі з адитивним білим гаусовим шумом. У розробленій програмній реалізації декодування здійснювалось за критерієм мінімізації зваженої ваги Хемінга між згенерованими тестовими кодовими словами та прийнятим словом. Моделювання завершувалось при досягненні цільового значення коефіцієнту помилок. За результатами проведених досліджень визначено, що декодування за впорядкованими статистиками є ефективним для коротких алгебраїчних згорткових кодів, особливо у діапазоні високого
відношення сигнал/шум. Представлений метод декодування доцільно використовувати для підвищення ефективності передавання службової інформації на базі коротких алгебраїчних згорткових кодів у системах радіозв’язку нового покоління.
Завантаження
Посилання
1. Aslam A. M., Chaudhary R., Bhardwaj A., Budhiraja I., Kumar N., Zeadally S. Metaverse for 6G and beyond: the next revolution and deployment challenges. IEEE Internet of Things Magazine. 2023. Vol. 6. No. 1. P. 32-39. https://doi.org/10.1109/IOTM.001.2200248. DOI: https://doi.org/10.1109/IOTM.001.2200248
2. Masaracchia A., Li Y., Nguyen K. K., Yin C., Khosravirad S. R., Benevides Da Costa D. UAV-enabled ultra-reliable lowlatency communications for 6G: a comprehensive survey. IEEE Access. 2021. Vol. 9. P. 137338–137352. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3117902. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3117902
3. Pocovi G., Kolding T., Pedersen K. I. On the cost of achieving downlink ultra-reliable low-latency communications in 5G networks. IEEE Access. 2022. Vol. 10. P. 29506–29513. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3158361. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3158361
4. Zhang H., Tong W. Channel coding for 6G extreme connectivity – requirements, capabilities, and fundamental tradeoffs. IEEE BITS the Information Theory Magazine. 2023. Vol. 3. No. 1. P. 54-66. https://doi.org/10.1109/MBITS.2023.3322978. DOI: https://doi.org/10.1109/MBITS.2023.3322978
5. Geiselhart M., Krieg F., Clausius J., Tandler D., Ten Brink S. 6G: a welcome chance to unify channel coding? IEEE BITS the Information Theory Magazine. 2023. Vol. 3. No. 1. P. 67-80. https://doi.org/10.1109/MBITS.2023.3322974. DOI: https://doi.org/10.1109/MBITS.2023.3322974
6. Wang Q., Cai S., Chen L., Ma X. Semi-LDPC convolutional codes: construction and low-latency windowed list decod-ing. Journal of Communications and Information Networks. 2021. Vol. 6. No. 4. P. 411-419. https://doi.org/10.23919/JCIN.2021.9663105. DOI: https://doi.org/10.23919/JCIN.2021.9663105
7. Martínez-Peñas U., Napp D. Locally repairable convolutional codes with sliding window repair. IEEE Transactions on Information Theory. 2020. Vol. 66. No. 8. P. 4935-4947. https://doi.org/10.1109/TIT.2020.2977638. DOI: https://doi.org/10.1109/TIT.2020.2977638
8. Gómez-Torrecillas J., Lobillo F.J., Navarro, G., Sánchez-Hernández J. P. Peterson–Gorenstein–Zierler algorithm for differential convolutional codes. Applicable Algebra in Engineering, Communication and Computing. 2021. 32. P. 321-344. https://doi.org/10.1007/s00200-020-00464-6. DOI: https://doi.org/10.1007/s00200-020-00464-6
9. Panchenko, S., Prykhodko, S., Kozelkov, S., Shtompel, M., Kosenko, V., Shefer, O., Dunaievska, O. Analysis of efficiency of the bioinspired method for decoding algebraic convolutional codes. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2019. 2(4 (98). P. 22–30. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.160753. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.160753
10. Приходько С.І., Штомпель М. А., Власов А. В. Принципи програмної реалізації біоінспірованого методу декодування алгебраїчних згорткових кодів. Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті. 2019. № 2. C. 18-24. https://doi.org/10.18664/ikszt.v0i2.164877. DOI: https://doi.org/10.18664/ikszt.v0i2.164877
11. Shirvanimoghaddam M. et al. Short block-length codes for ultra-reliable low latency communications. IEEE Communications Magazine. 2019. Vol. 57. No. 2. P. 130–137. https://doi.org/10.1109/MCOM.2018.1800181. DOI: https://doi.org/10.1109/MCOM.2018.1800181
12. Yue C., Shirvanimoghaddam M., Vucetic B., Li Y. A revisit to ordered statistics decoding: distance distribution and decoding rules. IEEE Transactions on Information Theory. 2021. Vol. 67. No. 7. P. 4288–4337. https://doi.org/10.1109/TIT.2021.3078575. DOI: https://doi.org/10.1109/TIT.2021.3078575
13. Liang J., Wang Y., Cai S., Ma X. A low-complexity ordered statistic decoding of short block codes. IEEE Communications Letters. 2023. Vol. 27. No. 2. P. 400–403. https://doi.org/10.1109/LCOMM.2022.3222819. DOI: https://doi.org/10.1109/LCOMM.2022.3222819
14. Yue C., Shirvanimoghaddam M., Park G., Park O.-S., Vucetic B., Li Y. Probability-based ordered-statistics decoding for short block codes. IEEE Communications Letters. 2021. Vol. 25. No. 6. P. 1791–1795. https://doi.org/10.1109/LCOMM.2021.3058978. DOI: https://doi.org/10.1109/LCOMM.2021.3058978
Downloads
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
