Использование обобщенных параметров группирующихся стираний и ошибок для адаптивного выбора длины блока в системах передачи данных | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 25 июля, печатный экземпляр отправим 29 июля.

Опубликовать статью в журнале

Авторы: , ,

Рубрика: Информационные технологии

Опубликовано в Молодой учёный №28 (266) июль 2019 г.

Дата публикации: 16.07.2019

Статья просмотрена: 70 раз

Библиографическое описание:

Джураев, Р. Х. Использование обобщенных параметров группирующихся стираний и ошибок для адаптивного выбора длины блока в системах передачи данных / Р. Х. Джураев, Б. М. Умирзаков, С. Р. Ботиров. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2019. — № 28 (266). — С. 1-7. — URL: https://moluch.ru/archive/266/61606/ (дата обращения: 11.07.2020).



В статье рассмотрена иерархическая модель источника ошибок и стираний, описываемая моделью Пуртова с Марковской цепью переходов состояний при передаче данных по нестационарным каналам. Установлена зависимость степени группирования, средней кратности ошибок и ее дисперсии от длины кодового слова. Предложенная модель источника ошибок и стираний использована для оценки обнаруживаемой способности кодов и выбора оптимальной длины блока в системах передачи данных. Анализ полученных результатов исследования показывает, что выигрыш в эффективной скорости передачи при оптимальной длине блока в зависимости от текущего состояния канала составляет от 15 % до 30 %.

Ключевые слова: нестационарный канал, канал передачи данных, источник ошибок, стирания в каналах связи, канал связи, дискретный канал связи, поток ошибок, помехи, детектор качества, длина блока линейных кодов, защита от ошибок.

Многочисленные исследования показывают, что вероятностные характеристики действующих в каналах связи помех существенно изменяются во времени и являются нестационарными. В периоды увеличения интенсивности помех эффективная скорость в системах передачи данных(СПД) с решающей обратной связью (РОС) и длинными блоками резко падает, что делает практически невозможным функционирование последних. В этой связи повышение эффективной скорости передачи в системах передачи данных, без снижения верности, связано с использованием методов адаптации длины блока к изменяющимся состояниям дискретного канала. Методы адаптации длины блока целесообразно применять в дискретных каналах с несколькими состояниями, для которых известны вероятностные модели и возможно непосредственное измерение численных значений их параметров.

Одним из основных требований, предъявляемых к модели источника ошибок и стираний при передаче данных по нестационарным каналам, является полнота и гибкость модели, позволяющие оценить вероятностно–временные характеристики систем передачи данных с требуемой адекватностью и скоростью при варьировании структуры, алгоритмов и параметров системы [1,3].

При построении систем передачи данных, обеспечивающих заданную верность передачи, необходимо знать характеристики используемых каналов передачи данных. Целесообразность выбираемого метода и устройства защиты от ошибок определяется характером распределения ошибок и стираний, возникающих в дискретных каналах. Поэтому большое значение уделяют изучению и математическому описанию закономерностей возникновения ошибок и стираний в дискретных каналах связи [2,5,6].

При исследовании нестационарных каналов связи необходимо построить составную модель канала, представляющуюся в виде совокупности моделей канала, структурно взаимосвязанных и допускающих единое аналогическое представление, которая может быть использована для оценки вероятностно–временных характеристик различных алгоритмов мягкого декодировании при приеме информации по нестационарным каналам с группированием ошибок [4,5,6].

В каналах с группирующимися помехами с целью извлечения максимальной информации о них необходимо разработать составную модель нестационарных каналов передачи данных, которая может быть использована при моделировании и сравнительном анализе адаптивных систем передачи данных.

Модель источника ошибок истиранийЛ.П.Пуртова

В [3] предлагается двухпараметрическая модель источник ошибок, в соответствии с которой вероятность появления элементной комбинации с одной и более ошибками равна

Р (≥1, n) ≈n1-αp при np<<1 (1),

где — α показатель группирования ошибок (0<α<1); Р=Р(≥1, n = 1) — вероятность появления ошибочного элемента.

Вероятность появления в n — элементной комбинации ошибок кратности m и более равна [3]

∙р. (2)

Ввиду нестационарности потока ошибок во времени и случайности длины пакетов ошибок численное значение α, определяемое по экспериментальным данным с изменением n, не остается постоянным.

При группировании помех на выходе детектора качества сигналов наблюдается группирование сигналов стираний, которые также могут быть представлены моделью Л. П. Пуртова [6].

Зависимость αош(n), полученная по результатам имитационного моделирования приведена на рис.1, где с ростом n с 7 до 127 бит αош (кривая 3) возрастает с 0,52 до 0,64, а величина αст возрастает с 0,52 до 0,64. Были также оценены сигналы стираний детекторов качества (ДКС) при заданных порогах (рис. 1): при алгоритме трехточечного стробирования элементов — ДКС1, при контроле амплитуды огибающей в средней точке элементов — ДКС2, при составном — ДКС3. Зависимости αст(n) повторяют кривые αош(n) с той лишь разницей, что при менее эффективных ДКС кривая αст (n) проходит графически ниже αош(n), а при более эффективных ДКС и в случаях, когда αлс> αпс (показатели группирования ложных и правильных стираний) αст(n) размещается намного выше кривой αош(n). Коэффициенты αош и αст для всех ДКС с ростом величины n стремятся к постоянному значению.

Рис. 1. Зависимость показателя группирования от длины кодового слова

Исследование зависимости средней кратности ошибок tош и пределов ее изменений от tош — σ до tош + σ от длины блока n (рис.2.) показало следующее:

– эти кривые проходят ниже кривой tош = 0.5n (случай пакетов с плотностью ошибок РЕ=0.5) и наблюдается зависимость logtош = αlogn (свидетельствует о том, что в рассматриваемом канале в пределах группирований ошибок плотность ошибок РЕ<0.5);

– кривые зависимости средней кратности стираний tст от длины блока α располагаются ниже кривой tшо =f(n).

Кривые кратности обнаруживаемых tобн.ош(n) и исправляемых ошибок tисп.ош(n) располагаются значительно ниже кривой tош(n) и тем более ниже кривой tош(n)+ σ(n) (рис.2). При группировании ошибок в реальных каналах с ростом длины блока линейных кодов tош (и тем более tош + σ) возрастает быстрее tобн(n) и tисп.(n), что свидетельствует о необходимости поиска таких кодов, в которых скорости роста tобн (n) и tисп.(n) должны превышать скорости роста tош + σ.

Рис. 2. Зависимость средней кратности ошибок от длины кодового слова

Составная модель источника ошибок истираний нестационарного канала связи

Так как реальные каналы связи нестационарные, а на практике в ряде ситуаций имеется возможность выделения квазистационарных участков, то для этих каналов можно использовать квазистационарную математическую модель, описываемую моделью Пуртова с Марковской цепью переходов состояний. Особенностью обобщенной модели Пуртова с Марковской цепью перехода состояний является то, что она содержит минимальное число параметров, что упрощает инженерные расчеты и описывается на базе известной модели для канала без стираний. Кроме того, с показателем группирования связан коэффициент ,численно равный среднему числу ошибочных элементов в ошибочном блоке:

(3)

Аналогичная связь существует и между показателем группирования стираний и .

Выбор параметров метода защиты от ошибок по усредненным обобщенным параметрам (и ) гарантирует лишь статистическую оптимальность, в то время как верность и скорость передачи на конкретных локальных отрезках времени могут колебаться вокруг средних значений в весьма широких пределах.

Переходные матрицы Марковской цепи имеют вид:

Для вероятности ошибок :

Для показателя группирования ошибок

Граничные значения, разделяющие текущее состояние дискретного канала на три состояния, следующие:

1) <0,3;

2) 0,3<а<0,5;

3) >0,5.

Приведем графы переходов для и (рис 1.1):

Рис. 3. Графы переходов состояния канала для: а) , б)

где — вероятность ошибки; — показатель группирования.

Финальные матрицы получаются путем возведения переходных матриц в степень до тех пор, пока матрица полностью не возродится в матрицу строки. Рассмотренная модель источника группирующихся ошибок и стираний позволяет оценить характеристики кодов с обнаружением и исправлением ошибок и стираний в декодерах с мягким решением при группировании ошибок и стираний в каналах связи.

Кроме того, модель источника ошибок и стираний может быть использована для оценки корректирующих способностей различных кодов и их выбора в системах передачи данных с комбинированным методом обнаружения и исправления ошибок. Для нестационарных каналов связи предлагается использовать составную модель источника ошибок и стираний, описываемую моделью Пуртова с Марковский цепью переходов.

Учитывая, что пакеты стираний включают в себя, как подмножество пакеты ошибок, то они являются предвестниками возникновения группирования ошибок и их окончания, независимо от структуры передаваемой информации. При этом эффективность контроля канальных ошибок в значительной степени зависит от характеристик используемых методов оценки качества канала связи. К последним относится выбор контролируемых параметров, зоны стирания и длины контролируемого блока. Эффективность методов оценки качества каналов связи производится по критериям корреляции и связности потоков стираний и ошибок. Распределение этих величин в зависимости от порогов стирания и длин блоков позволяет произвести оценку как информационных возможностей, так и динамических свойств методов контроля качества каналов связи [5,6].

Критерии корреляции исвязности потоков стираний иошибок.

Корреляционный критерий между потоками стираний и потоком ошибок имеет следующий вид [2,5,6]:

Где Рош — вероятность ошибки в канале;

Рпс — вероятность правильного стирания;

Рст — вероятность стирания.

Коэффициенты связности представлены в виде:

; .

Оценка качества канала по сигналам стираний для модели Пуртова, учитывающего группирование стираний производится с использованием выражения:

При косвенном методе таким же образом рассматривается зависимость распределения вероятности появления t — кратного стирания:

Особенность нестационарных каналов вызывает необходимость использования методов контроля качества каналов, которые обладали бы достаточно высокими обнаруживающими свойствами. В этом плане наибольший интерес предоставляют комбинированные методы обнаружения ошибок, которые находят все больше применения в современных СПД.

Рис. 4. Графики зависимости R, Ксв1, Ксв2 от длины кодовой комбинации n

Исследования показывают, что для составного детектора качества сигналов величина коэффициента корреляции между параметрами потока стираний и потоком ошибок достигает значения 0.8–0.9. Последнее позволяет производить оперативную оценку динамики изменения условия приёма путём задания различных состояний канала по коэффициенту стираний Кст и показателю группирований стираний αст.

Оценка эффективной скорости передачи иоптимальных длин блоков вСПД

Необходимо отметить, что в широко используемой инженерной практики модели Пуртова предполагается неизменность для заданного канала связи показателя группирования αош. Однако проведенные исследования и результаты обработки статистических данных записи потока ошибок по пяти сеансам показали, что сеансы измерения отличаются как по частости ошибок Кош, так и по величинам коэффициента группирования αош. (таблица 1). При этом значение αош существенно изменяется как от сеанса к сеансу, так и в пределах сеанса. Выбор же длины блока по критерию максимума эффективной скорости передачи, по средним значениям частости ошибок и коэффициенту группирования, гарантирует лишь статистическую оптимальность. На конкретных локальных же отрезках времени эффективная скорость может колебаться около среднего значения в весьма широких пределах.

Поэтому представляет интерес оценка эффективной скорости передачи и оптимальных длин блоков и их зависимости от численных значений параметров Кош и αош. Результаты оценки эффективной скорости передачи, оптимальных значений длин блоков и параметров кода, обеспечивающих адекватность приема 1*10–6, для различных Кош и αош приведены в таблице 2. Анализ полученных результатов показывает, что выигрыш в эффективной скорости передачи, при оптимальной длине блока в зависимости от текущего состояния канала составляет от 15 % до 20 %. Так как частность стирания Кст и показатель группирования стирания αст поддается непосредственному измерению, то последние могут быть использованы в качестве контролируемых параметров при оперативном контроле за текущим состоянием канала связи и адаптивного выбора оптимальной длины блока.

Таблица 1

Значения коэффициента ошибок Кош и показатели группирования αош в различных сеансах

Таблица 2

Результаты расчета оптимальных длин блоков всистеме сРОС

Заключение

Одним из основных требований, предъявляемых к модели источника ошибок и стираний при передаче данных по нестационарным каналам, является полнота и гибкость модели, позволяющие оценить вероятностно–временные характеристики систем передачи данных

Для нестационарных каналов связи предлагается использовать составную модель источника ошибок и стираний, описываемую моделью Пуртова с Марковской цепью переходов.

Модель источника ошибок и стираний может быть использована для оценки обнаруживаемой способности кодов и выбора оптимальной длины блока в системах передачи данных.

Анализ полученных результатов исследования показывает, что выигрыш в эффективной скорости передачи, при оптимальной длине блока в зависимости от текущего состояния канала составляет от 15 % до 30 %.

Литература:

  1. Шеховцов О. И., Горохов С. Г. Передача информации по нестационарным каналам связи. Учебное пособие / Под ред. Б. Я. Советова /ЛГУ.-Л.-1985.
  2. Гладких А. А. Основы теории мягкого декодирования избыточных кодов в стирающем канале связи. — Ульяновск: УлГТУ, 2010.
  3. Элементы теории передачи дискретной информации/ Под редакцией Л. П. Пуртова. -М.: Связь, 1972.
  4. Иванов Ю. Д., Лозка Б. В., Козлюк Е. О.. Составная модель источника ошибок в дискретных каналах преобразования данных // Системный анализ и прикладная информатика. — 2016. — № 3. — С. 26–33.
  5. Шувалов В. П. Прием сигналов с оценкой их качества. -М.: Радио и связь. 1979.
  6. Арипов М. Н., Джураев Р. Х. Апроксимационная модель группирования стираний / Моделирование систем и процессов связи: Сб. науч. Трудов институтов связи./ Л.:ЛЭИС, 1988,с 37–43.
  7. Джураев Р. Х., Джаббаров Ш. Ю., Умирзаков Б. М., Хамраев Э.А Помехоустойчивые коды в телекоммуникационных системах. Учебное пособие, Ташкент, 2008.
  8. Иванов Ю. Д. Составная модель источника ошибок в дискретных каналах преобразования данных/Ю. Д. Иванов, Б. В. Лозка, Е. О. Козлюк // Системный анализ и прикладная информатика. — 2016. — № 3. —С.26–33.
  9. Вернер М. Основы кодирования. Москва: Техносфера, 2006.
  10. Морелос — Сарагоса Р. Искусство помехоустойчивого кодирования. Методы, алгоритмы, применение. Москва: Техносфера, 2005.
Основные термины (генерируются автоматически): система передачи данных, дискретный канал связи, оптимальная длина блока, эффективная скорость передачи, источник ошибок, канал связи, модель источника ошибок, передача данных, стирание, канал.


Ключевые слова

помехи, канал связи, нестационарный канал, канал передачи данных, источник ошибок, стирания в каналах связи, дискретный канал связи, поток ошибок, детектор качества, длина блока линейных кодов, защита от ошибок

Похожие статьи

Многоканальная связь как способ увеличения пропускной...

Эффективное распределение телекоммуникационных каналов. Ключевые слова: канал связи, TrafficShaper, информационный поток, телекоммуникация, канал сети. Способ оценки зависимости качества связи в системах... канала передачи данных, с.

Анализ методов оценки параметров канала передачи в системах...

Изучены методы оценки каналов в системах связи с использованием технологии OFDM-MIMO.

Сильно встает вопрос о повышении скорости передачи данных. Так как в данных системах

Канал — это основная часть системы, которую нельзя построить, поэтому оценка...

Оценка параметров каналов и развитие измерительных...

Основным цифровым каналом является цифровой бинарный канал, т.е. канал, в котором циркулирует двоичная информация. К основным показателям качества цифровых систем передачи и коммутации относятся параметры ошибки и готовности канала.

Алгоритм формирования пакетов данных для передачи по...

Также каналы связи привносят в данные битовые ошибки, что

Перед отправкой данных в синхронный канал связи преобразуется пакет, полученный от прикладного ПО.

Модель системы передачи данных с использованием помехоустойчивых кодов LT в среде Simulink...

Эффективное распределение телекоммуникационных каналов

В статье рассматриваются методы распределения каналов связи, для эффективного применения возможности сети и решения проблем с простоем пропускной способности канала. Ключевые слова: канал связи, TrafficShaper, информационный поток, телекоммуникация...

Аналитический обзор применения сетевой стеганографии для...

Эти скрытые каналы связи характеризуются низкой пропускной способностью — менее 1 % доступного объема кадра. Они могут использоваться для обмена контрольными сообщениями между скрытыми рабочими станциями и для связи с низкой пропускной способностью.

OFDM-сигналы в телекоммуникационных системах беспроводной...

Семенов О. Ю. Организация связи передачи данных в SCADA-системе с нижним уровнем в автоматизированной системе управления

Математическая модель MIMO-OFDM сигнала, учитывающая частотную и временную избирательность канала связи и условие...

Методика оценки параметров результирующего канала при...

В первом канале передача ведется слотами длиной y1 элементов, во втором канале передача ведется слотами длиной y2 элементов. При передаче каждого следующего слота происходит смена канала. Методика оценивает параметры результирующего канала после хоппинга...

Формирование и обработка OFDM сигналов | Статья в журнале...

Системы связи играют ключевую роль в современной жизни человека. Ежедневно нам приходится пользоваться различными устройствами для передачи информации друг другу. Важными параметрами таких систем являются скорость передачи, помехозащищённость...

Похожие статьи

Многоканальная связь как способ увеличения пропускной...

Эффективное распределение телекоммуникационных каналов. Ключевые слова: канал связи, TrafficShaper, информационный поток, телекоммуникация, канал сети. Способ оценки зависимости качества связи в системах... канала передачи данных, с.

Анализ методов оценки параметров канала передачи в системах...

Изучены методы оценки каналов в системах связи с использованием технологии OFDM-MIMO.

Сильно встает вопрос о повышении скорости передачи данных. Так как в данных системах

Канал — это основная часть системы, которую нельзя построить, поэтому оценка...

Оценка параметров каналов и развитие измерительных...

Основным цифровым каналом является цифровой бинарный канал, т.е. канал, в котором циркулирует двоичная информация. К основным показателям качества цифровых систем передачи и коммутации относятся параметры ошибки и готовности канала.

Алгоритм формирования пакетов данных для передачи по...

Также каналы связи привносят в данные битовые ошибки, что

Перед отправкой данных в синхронный канал связи преобразуется пакет, полученный от прикладного ПО.

Модель системы передачи данных с использованием помехоустойчивых кодов LT в среде Simulink...

Эффективное распределение телекоммуникационных каналов

В статье рассматриваются методы распределения каналов связи, для эффективного применения возможности сети и решения проблем с простоем пропускной способности канала. Ключевые слова: канал связи, TrafficShaper, информационный поток, телекоммуникация...

Аналитический обзор применения сетевой стеганографии для...

Эти скрытые каналы связи характеризуются низкой пропускной способностью — менее 1 % доступного объема кадра. Они могут использоваться для обмена контрольными сообщениями между скрытыми рабочими станциями и для связи с низкой пропускной способностью.

OFDM-сигналы в телекоммуникационных системах беспроводной...

Семенов О. Ю. Организация связи передачи данных в SCADA-системе с нижним уровнем в автоматизированной системе управления

Математическая модель MIMO-OFDM сигнала, учитывающая частотную и временную избирательность канала связи и условие...

Методика оценки параметров результирующего канала при...

В первом канале передача ведется слотами длиной y1 элементов, во втором канале передача ведется слотами длиной y2 элементов. При передаче каждого следующего слота происходит смена канала. Методика оценивает параметры результирующего канала после хоппинга...

Формирование и обработка OFDM сигналов | Статья в журнале...

Системы связи играют ключевую роль в современной жизни человека. Ежедневно нам приходится пользоваться различными устройствами для передачи информации друг другу. Важными параметрами таких систем являются скорость передачи, помехозащищённость...

Задать вопрос