На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


курсовая работа Теория кодирования

Информация:

Тип работы: курсовая работа. Добавлен: 20.10.2012. Сдан: 2012. Страниц: 13. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


     Введение 

     В настоящее время по каналам связи  передаются данные со столь высокими требованиями к достоверности передаваемой информации, что удовлетворить эти  требования традиционным методами - совершенствованием антенно-фидерных устройств, увеличением излучаемой мощности, снижением собственного шума приемника - оказывается экономически невыгодным или просто невозможным.
     Хотя  существующие на данный момент системы  передачи данных отвечают всем основным стандартам и требованиям, они все  же не являются совершенными. Причин тому влияние помех в канале связи. При передаче сообщений по каналам связи могут возникать помехи, способные привести к искажению принимаемых знаков. Естественный язык обладает большой избыточностью (в европейских языках — до 7%), чем объясняется большая помехоустойчивость сообщений, составленных из знаков алфавитов таких языков. Примером, иллюстрирующим устойчивость русского языка к помехам, может служить предложение «в словох всо глосноо зомононо боквой о». Здесь 26% символов «поражены», однако это не приводит к потере смысла. Таким образом, в данном случае избыточность является полезным свойством. Избыточность могла бы быть использована и при передаче кодированных сообщений в технических системах. Например, каждый фрагмент текста («предложение») передается трижды, и верным считается та пара фрагментов, которая полностью совпала. Однако, больная избыточность приводит к большим временным затратам при передаче информации и требует большого объема памяти при ее хранении. Впервые теоретическое исследование эффективного кодирования предпринял К. Шеннон.
     Одним из средств решения подобных несоответствий в системах передачи цифровой информации, является применение помехоустойчивых кодов, лежащих в основе устройств  кодирования/декодирования. Высокоэффективным средством решения данной проблемы является применение помехоустойчивого кодирования, основанного на введении искусственной избыточности в передаваемое сообщение. Помехоустойчивое кодирование передаваемой информации позволяет в приемной части системы обнаруживать и исправлять ошибки.
     Актуальность: Работа подавляющего числа современных систем связи основана на передаче сообщений в цифровом виде. Сбой при приеме любого элемента цифровых данных способен вызвать значительное искажение всего сообщения в целом, что, в свою очередь, может привести к полной потере информации, содержащейся в нем. В современных информационных системах важнейшей задачей является обеспечение информационной безопасности, связанной с методами криптографии и кодирования, теоретические основы которой заложил Шеннон в своих трудах. В данной работе будут рассмотрены основы задачи кодирования, а также практическое применение помехоустойчивых кодов.
     Объект: процесс формирования цифровых сигналов
     Предмет: кодирование информации
     Цель исследования: разработать алгоритм на основе анализа задачи кодирования.
     Задачи:
     1) Проанализировать теоретические основы задачи кодирования.
     2) Рассмотреть основные виды помехоустойчивых кодов.
     3) Практическая реализация помехоустойчивого кодирования. 

 

     

    Теоретические основы задачи кодирования
 
     
      Постановка  задачи кодирования
 
     Прежде  чем рассмотреть задачу кодирования, необходимо рассмотреть ряд определений, использующихся в теории кодирования [1]:
     Код – (1) правило, описывающее соответствие знаков или их сочетаний одного алфавита знакам или их сочетаниям другого алфавита; - (2) знаки вторичного алфавита, используемые для представления знаков или их сочетаний первичного алфавита.
     Кодирование – перевод информации, представленной посредством первичного алфавита, в  последовательность кодов.
     Декодирование - операция, обратная кодированию, т.е. восстановление информации в первичном  алфавите по полученной последовательности кодов.
     Операции  кодирования и декодирования  называются обратимыми, если их последовательное применение обеспечивает возврат к исходной информации без каких-либо ее потерь.
     Информационная  энтропия - в теории связи энтропия используется как мера неопределенности ожидаемого сообщения, т.е. энтропия источника  информации с независимыми сообщениями  есть среднее арифметическое количеств информации сообщений
     Примером  обратимого кодирования является представление  знаков в телеграфном коде и их восстановление после передачи. Примером кодирования необратимого может  служить перевод с одного естественного  языка на другой – обратный перевод, вообще говоря, не восстанавливает исходного текста. Безусловно, для практических задач, связанных со знаковым представлением информации, возможность восстановления информации по ее коду является необходимым условием применения кода, поэтому в дальнейшем изложении будет рассматриваться только обратимое кодирования.
     Таким образом, кодирование предшествует передаче и хранению информации. При этом, как указывалось ранее, хранение связано с фиксацией некоторого состояния носителя информации, а передача – с изменением состояния с течением времени (т.е. процессом). Эти состояния или сигналы будем называть элементарными сигналами – именно их совокупность и составляет вторичный алфавит.
     Без технических сторон передачи и хранения сообщения (т.е. того, каким образом фактически реализованы передача-прием последовательности сигналов или фиксация состояний), математическая постановка задачи кодирования, дается следующим образом. [5]
     Пусть первичный алфавит A содержит N знаков со средней информацией на знак, определенной с учетом вероятностей их появления, I1(A) (нижний индекс отражает то обстоятельство, что рассматривается первое приближение, а верхний индекс в скобках указывает алфавит). Вторичный алфавит B пусть содержит M знаков со средней информационной емкостью I1(A). Пусть также исходное сообщение, представленное в первичном алфавите, содержит n знаков, а закодированное сообщение – m знаков. Если исходное сообщение содержит I(A) информации, а закодированное – I(B), то условие обратимости кодирования, т.е. неисчезновения информации при кодировании, очевидно, может быть записано следующим образом: 

     I(A) ? I(B), 

     смысл которого в том, что операция обратимого кодирования может увеличить  количество формальной информации в  сообщении, но не может его уменьшить. Однако каждая из величин в данном неравенстве может быть заменена произведением числа знаков на среднюю информационную емкость знака, т.е.:  

     n*I1(A) ? n*I1 (B),  

     или  

     I1(A) ? m/n*I1 (B) 

     Отношение m/n, очевидно, характеризует среднее  число знаков вторичного алфавита, которое приходится использовать для кодирования одного знака первичного алфавита – будем называть его длиной кода или длиной кодовой цепочки и обозначим K(B) (верхний индекс указывает алфавит кодов). [
     В частном случае, когда появление любых знаков вторичного алфавита равновероятно, согласно формуле Хартли I1(B)=log2M, и тогда  

       I1(A) /log2M? K(B) (1) 

     По  аналогии с величиной R, характеризующей  избыточность языка, можно ввести относительную  избыточность кода (Q):  

     Q= 1 – I(A) / I(B) = 1- I1(A) / K(B)*I1(B) (2) 

     Данная  величина показывает, насколько операция кодирования увеличила длину  исходного сообщения. Очевидно, чем  меньше Q (т.е. чем ближе она к 0 или, что то же, I(B) ближе к I(A)), тем более выгодным оказывается код и более эффективной операция кодирования. Выгодность кодирования при передаче и хранении – это экономический фактор, поскольку более эффективный код позволяет затратить на передачу сообщения меньше энергии, а также времени и, соответственно, меньше занимать линию связи; при хранении используется меньше площади поверхности (объема) носителя. При этом следует сознавать, что выгодность кода не идентична временной выгодности всей цепочки кодирование – передача – декодирование; возможна ситуация, когда за использование эффективного кода при передаче придется расплачиваться тем, что операции кодирования и декодирования будут занимать больше времени и иных ресурсов (например, места в памяти технического устройства, если эти операции производятся с его помощью).
     Ранее указывалось, что источник сообщения включает кодирующую систему, формирующую сигналы по известным получателю правилам. Ввиду независимости содержания сообщения от выбранной формы его представления, возможно преобразование одного кода в другой, предоставив правило обратного преобразования получателю сообщения. Целесообразность такого дополнительного кодирования сообщения на передающей стороне и соответствующего декодирования на приемной стороне возникает из-за избыточности алфавита сообщения и искажения сигналов действующими в канале связи помехами. Кодирование предшествует хранению и передаче информации.
     Реализация  основных характеристик канала связи  помимо разработки технических устройств, требует решения информационных задач – выбор оптимального метода кодирования.[11]
     Основными задачами кодирования являются:
     1. Обеспечение экономичности передачи  информации посредством устранения  избыточности.
     2. Обеспечение надежности (помехоустойчивости) передачи информации
     3. Согласование скорости передачи  информации с пропускной способностью канала
     Соответствие  между элементами дискретных сообщений  и видом кодирования обеспечивается выбором:
     1. длительности сигналов 
     2. Длины кодового слова 
     3. Алфавита знаков и способа  кодирования (побуквенного, блочного)
     Полагается, что сообщение источника информации формируется из знаков аi, i=1,2,.. Na внешнего (входного, первичного) алфавита А объемом Na. Сообщения представляют собой слова, образованные последовательностью nr знаков: Ar =a1a2…anr. В кодирующем устройстве слово Ar преобразуется в кодовое слово Br=b1b2…bmr, составленное из mr знаков bj, j=1,2,..Nb внутреннего (выходного, вторичного) алфавита В. Число знаков кодового алфавита называют основанием кода. Число знаков в кодовом слове называют длиной кодового слова. Отображение G множества слов в алфавите А на множество слов в алфавите В называют кодирующим отображением или кодом. Применение кодирующего отображения G к любому слову из входного алфавита называется кодированием. То есть код - это правило отображения знаков одного алфавита в знаки другого алфавита, кодирование – это преобразование одной формы сообщения в другую посредством указанного кода.
     Различают побуквенное и блочное кодирование. При побуквенном кодировании  каждому знаку внешнего алфавита ставиться в соответствие кодовое слово из знаков внутреннего алфавита. [2]
     При блочном кодировании слову из знаков внешнего алфавита ставиться  в соответствие кодовое слово  из знаков внутреннего алфавита.
     Cлова  из знаков внутреннего алфавита  В, сопоставленные словам из  знаков внешнего алфавита А по правилу G, называются кодовыми комбинациями. Если ArE A и G(Ar)= Br, то говорят, что слову Ar соответствует кодовая комбинация Br. Совокупность кодовых комбинаций используемых для передач заданного количества дискретных сообщений называют кодовым словарем.
     Процесс, обратный кодированию, заключается  в восстановлении из кодовой комбинации Br=b1b2…bmr слова Ar=a1a2…anr из входного алфавита и называется декодированием. Если процесс кодирования осуществляется с использованием правила G, то процесс декодирования основан на применении правила G-1, где G-1 есть отображение, обратное отображению G.
     Операции  кодирования и декодирования  называют обратимыми, если их последовательное применение обеспечивает возврат к  исходной форме сообщения без  потери информации.
     Пусть Ar — слово в алфавите А и Br =G(Ar) — слово в алфавите В. Код называется обратимым, если для любого слова Br =G(Ar) в алфавите В существует единственное преобразование G-1(Br)= Ar . То есть, по слову Br в алфавите В, всегда однозначно восстанавливается слово Ar в алфавите А, из которого было образовано слово Br.
     Примером  обратимого кодирования является представление  знаков в телеграфном коде при  передаче сообщений и восстановление их при приеме.
     Примером  необратимого кодирования является перевод текста с одного естественного языка на другой. (Обратный перевод побуквенно обычно не соответствует исходному тексту.)
     Чтобы код был обратимым, необходимо:
     1) чтобы разным символам входного  алфавита А были сопоставлены  разные кодовые комбинации;
     2) чтобы никакая кодовая комбинация  не составляла начальной части  какой-нибудь другой кодовой комбинации.
     Наиболее  простым правилом кодирования является сопоставление каждому символу  входного алфавита А слова конечной длины в выходном алфавите В. Код  может быть задан в форме таблицы, графа, аналитического выражения, то есть в тех же формах, что и отображение.
     Выражение (1) пока следует воспринимать как  соотношение оценочного характера, из которого неясно, в какой степени  при кодировании возможно приближение к равенству его правой и левой частей. По этой причине для теории связи важнейшее значение имеют две теоремы, доказанные Шенноном. Первая – затрагивает ситуацию с кодированием при передаче сообщения по линии связи, в которой отсутствуют помехи, искажающие информацию. Вторая теорема относится к реальным линиям связи с помехами. 

     1.2. Первая теорема Шеннона 

     Ранее отмечалось, что при передаче сообщений  по каналам связи могут возникать  помехи, способные привести к искажению  принимаемых знаков. Так, например, если вы попытаетесь передать речевое сообщению в ветреную погоду человеку, находящемуся от вас на значительном расстоянии, то оно может быть сильно искажено такой помехой как ветер. Вообще, передача сообщений при наличии помех является серьезной теоретической и практической задачей. Ее значимость возрастает в связи с повсеместным внедрением компьютерных телекоммуникаций, в которых помехи неизбежны.[1]
     При работе с кодированной информацией, искажаемой помехами, можно выделить следующие основные проблемы: установления самого факта того, что произошло искажение информации; выяснения того, в каком конкретно месте передаваемого текста это произошло; исправления ошибки – хотя бы с некоторой степенью достоверности.
     Помехи  в передачи информации - свойство отнюдь не только технических систем. Это - вполне обычное дело в быту. Пример был выше; другие примеры - разговор по телефону, в трубке которого "трещит", вождение автомобиля в тумане и т.д. Чаще всего человек вполне прилично справляется с каждой из указанных выше задач, хотя и не всегда отдает себе отчет, как он это делает (т.е. неалгоритмически, а исходя из каких-то ассоциативных связей). Известно, что естественный язык обладает большой избыточностью (в европейских языках - до 70%), чем объясняется большая помехоустойчивость сообщений, составленных из знаков алфавитов таких языков. Примером, иллюстрирующим устойчивость русского языка к помехам, может служить предложение "в словох всо глосноо зомононо боквой о". Здесь 26% символов "поражены", однако это не приводит к потере смысла. Таким образом, в данном случае избыточность является полезным свойством.
     Например, каждый фрагмент текста ("предложение") передается трижды, и верным считается  та пара фрагментов, которая полностью  совпала. Однако, большая избыточность приводит к большим временным затратам при передаче информации и требует большого объема памяти при ее хранении. Отсюда следует задача устранения избыточности, или эффективного кодирования. Впервые теоретическое исследование такого рода проблем предпринял К.Шеннон.
     Первая  теорема Шеннона о передаче информации, которая называется также основной теоремой о кодировании при отсутствии помех, формулируется следующим  образом:[5]
     При отсутствии помех передачи всегда возможен такой вариант кодирования сообщения, при котором среднее число знаков кода, приходящихся на один знак кодируемого алфавита, будет сколь угодно близко к отношению средних информаций на знак первичного и вторичного алфавитов.
     Используя понятие избыточности кода, можно  дать более короткую формулировку теоремы:
     При отсутствии помех передачи всегда возможен такой вариант кодирования сообщения, при котором избыточность кода будет  сколь угодно близкой к нулю.
     Данные  утверждения являются теоремами  и, следовательно, должны доказываться, однако доказательства мы опустим. Для нас важно, что теорема открывает принципиальную возможность оптимального кодирования. Однако необходимо сознавать, что из самой теоремы никоим образом не следует, как такое кодирование осуществить практически – для этого должны привлекаться какие-то дополнительные соображения, что и станет предметом последующего обсуждения.
     Таким образом, оптимальное кодирование  принципиально возможно.
     Наиболее  важна для практики ситуация, когда  М=2, то есть информацию кодируют лишь двумя  сигналами 0 и 1. [1]
     Шенноном  была рассмотрена ситуация, когда  при кодировании сообщения в  первичном алфавите учитывается  различная вероятность появления  знаков, а также равная вероятность  появления знаков вторичного алфавита. Тогда: 

     Кmin (А, В)= I (A) / log2 M= I (A) , 

     здесь I (A) - средняя информация на знак первичного алфавита.
     Ограничим себя ситуацией, когда M = 2, т.е. для представления  кодов в линии связи используется лишь два типа сигналов – наиболее просто реализуемый вариант. Подобное кодирование называется двоичным. Знаки двоичного алфавита принято обозначать "0" и "1. Удобство двоичных кодов и в том, что каждый элементарный сигнал (0 или 1) несет в себе 1 бит информации (log2M = 1); тогда из (1), теоремы Шеннона:  

     I1(A)? K(2) 

     и первая теорема Шеннона получает следующую интерпретацию:
     При отсутствии помех передачи средняя  длина двоичного кода может быть сколь угодно близкой к средней  информации, приходящейся на знак первичного алфавита.
     Определение количества переданной информации при  двоичном кодировании сводится к простому подсчету числа импульсов (единиц) и пауз (нулей). При этом возникает проблема выделения из потока сигналов (последовательности импульсов и пауз) отдельных кодов. Приемное устройство фиксирует интенсивность и длительность сигналов. Элементарные сигналы (0 и 1) могут иметь одинаковые или разные длительности. Их количество в коде (длина кодовой цепочки), который ставится в соответствие знаку первичного алфавита, также может быть одинаковым (в этом случае код называется равномерным) или разным (неравномерный код). Наконец, коды могут строиться для каждого знака исходного алфавита (алфавитное кодирование) или для их комбинаций (кодирование блоков, слов). В результате при кодировании (алфавитном и словесном) возможны следующие варианты сочетаний:  

     Таблица 1. Варианты сочетаний
    Длительности  элементарных сигналов Кодировка первичных  символов (слов) Ситуация
    одинаковые равномерная (1)
    одинаковые неравномерная (2)
    разные равномерная (3)
    разные неравномерная (4)
 
     В случае использования неравномерного кодирования или сигналов разной длительности (ситуации (2), (3) и (4)) для отделения кода одного знака от другого между ними необходимо передавать специальный сигнал – временной разделитель (признак конца знака) или применять такие коды, которые оказываются уникальными, т.е. несовпадающими с частями других кодов. При равномерном кодировании одинаковыми по длительности сигналами (ситуация (1)) передачи специального разделителя не требуется, поскольку отделение одного кода от другого производится по общей длительности, которая для всех кодов оказывается одинаковой (или одинаковому числу бит при хранении).
     Длительность  двоичного элементарного импульса показывает, сколько времени требуется  для передачи 1 бит информации. Очевидно, для передачи информации, в среднем приходящейся на знак первичного алфавита, необходимо время. Таким образом, задачу оптимизации кодирования можно сформулировать в иных терминах: построить такую систему кодирования, чтобы суммарная длительность кодов при передаче (или суммарное число кодов при хранении) данного сообщения была бы наименьшей.
     Если  имеется источник информации с энтропией  Н(х) и канал связи с пропускной способностью С, то если С > H(X), то всегда можно закодировать достаточно длинное сообщение таким образом, что оно будет передано без задержек. Если же, напротив, С < H(X), то передача информации без задержек невозможна.
     Первая  теорема Шеннона декларирует возможность создания системы эффективного кодирования дискретных сообщений, у которой среднее количество двоичных символов на один символ сообщения асимптотически стремится к энтропии источника сообщений (в отсутствии помех).
     Первая  теорема Шеннона (переформулировка). [13]
     При отсутствии помех средняя длина  двоичного кода может быть сколь  угодно близкой к средней информации, приходящейся на знак первичного алфавита.
     Какие же могут быть особенности вторичного алфавита при кодировании:
     Элементарные  коды 0 и 1 могут иметь одинаковые длительности (t0=t1) или разные (?).
     Длина кода может быть одинаковой для всех знаков первичного алфавита (код равномерный) или различной (неравномерный код)
     Коды  могут строиться для отдельного знака первичного алфавита (алфавитное кодирование) или для их комбинаций (кодирование блоков, слов).
 

      1.3 Вторая теорема Шеннона 

     Отношение пропускной способности канала связи к скорости неискаженной передачи символов алфавита передаваемого сообщения должно быть больше или равно энтропии передачи одного символа.[5]
     Вторая  теорема Шеннона гласит, что при  наличии помех в канале всегда можно найти такую систему кодирования, при которой сообщения будут переданы с заданной достоверностью. При наличии ограничения пропускная способность канала должна превышать производительность источника сообщений. Вторая теорема Шеннона устанавливает принципы помехоустойчивого кодирования. Для дискретного канала с помехами теорема утверждает, что, если скорость создания сообщений меньше или равна пропускной способности канала, то существует код, обеспечивающий передачу со сколь угодно малой частотой ошибок.
     Доказательство  теоремы основывается на следующих рассуждениях. Первоначально последовательность X={xi} кодируется символами из В так, что достигается максимальная пропускная способность (канал не имеет помех). Затем в последовательность из В длины n вводится r символов по каналу передается новая последовательность из n + r символов. Число возможных последовательностей длины n + r больше числа возможных последовательностей длины n. Множество всех последовательностей длины n + r может быть разбито на n подмножеств, каждому из которых сопоставлена одна из последовательностей длины n. При наличии помехи на последовательность из n + r выводит ее из соответствующего подмножества с вероятностью сколь угодно малой.[12]
     Теорема позволяет определять на приемной стороне  канала, какому подмножеству принадлежит искаженная помехами принятая последовательность n + r, и тем самым восстановить исходную последовательность длины n.
     Эта теорема не дает конкретного метода построения кода, но указывает на пределы  достижимого в области помехоустойчивого кодирования, стимулирует поиск новых путей решения этой проблемы. 

     1.4 Помехоустойчивые коды 

     1.4.1 Классификация помехоустойчивых кодов
     В настоящее время темпы развития телекоммуникационных систем стали  предпосылкой для появления принципиально  новых способов кодирования сообщений. Причем одной из задач кодирования стало не только достоверная передача, но и быстрая обработка данных. Несмотря на рост мощности вычислительной техники, актуальным остается вопрос построения простых алгоритмов коррекции ошибок. Одним из малоизученных направлений в этой области можно считать использование кодов с иррациональным основанием.
     Работа  подавляющего числа современных  систем связи основана на передаче сообщений в цифровом виде. Сбой при приеме любого элемента цифровых данных способен вызвать значительное искажение всего сообщения в целом, что, в свою очередь, может привести к полной потере информации, содержащейся в нем. В настоящее время по каналам связи передаются данные со столь высокими требованиями к достоверности передаваемой информации, что удовлетворить эти требования традиционным методами - совершенствованием антенно-фидерных устройств, увеличением излучаемой мощности, снижением собственного шума приемника - оказывается экономически невыгодным или просто невозможным.
     Высокоэффективным средством решения данной проблемы является применение помехоустойчивого  кодирования, основанного на введении искусственной избыточности в передаваемое сообщение. Теория и техника помехоустойчивого  кодирования прошли несколько этапов в своем развитии. Изначально это было просто эмпирическое использование простейших кодов с повторением, с постоянным весом, с одной проверкой на четность и т.д. В дальнейшем теория помехоустойчивого кодирования прошла довольно длинный путь развития, в процессе которого для ее создания использовались основы математической теории – ответвления высшей алгебры и теории чисел с приложением к реальным системам связи.
     Теория  кодирования возникла в конце 40-х  годов с появлением работ Голея, Хэмминга и Шеннона. Выдающиеся два ученые Голей и Хэмминг заложили основу алгебраическим методам кодирования, которые используются и по сей день, а Шеннон предложил и исследовал понятие случайного кодирования. Отметим, что в современных информационных системах важнейшей задачей является обеспечение информационной безопасности, связанной с методами криптографии и кодирования, теоретические основы которой заложил Шеннон в своих трудах.[3]
     Появление работ Шеннона вызвало настоящую  эйфорию среди ученых и инженеров, казалось, что практическое решение этих задач будет так же просто и понятно, как Шеннон сделал это математически. Однако эйфория быстро прошла, так как практического решения в прямой постановке Шеннона найти так не удалось. В то же время, сделанные Шенноном постановки задачи и доказательство фундаментальных теорем теории информации дали толчок для поиска решения задач с использованием детерминированных (неслучайных) сигналов и алгебраических методов помехоустойчивого кодирования защиты от помех и шифрования для обеспечения секретности информации .
     В 50-е-70-е годы было разработано большое  количество алгебраических кодов с  исправлением ошибок, среди которых  наиболее востребованными стали  коды Боуза-Чоудхури-Хоквингема (БЧХ), Рида-Соломона (РС), Рида-Малера, Адамара, Юстенсена, Гоппы, циклические коды, сверточные коды с разными алгоритмами декодирования (последовательное декодирование, алгоритм Витерби), арифметические коды.
     Однако  на практике применяется относительно небольшая группа алгебраических помехоустойчивых кодов: БЧХ, Рида-Соломона и сверхточные коды. Наиболее широко применяются циклические коды с обнаружением ошибок в стандартных протоколах HDLC, Х.25/2 (LAP-B, LAP-M). Коды Рида-Соломона с исправлением ошибок находят применение в каналах радиосвязи. В каналах спутниковой связи, характеризующихся независимым характером ошибок, широко применяются сверхточные коды .
     Следует отметить тот факт, что хотя существующие на данный момент системы передачи данных отвечают всем основным стандартам и требованиям, они все же не являются совершенными. Причин тому влияние помех в канале связи. Одним из средств решения подобных несоответствий в системах передачи цифровой информации, является применение помехоустойчивых кодов, лежащих в основе устройств кодирования/декодирования.
     Помехоустойчивое  кодирование передаваемой информации позволяет в приемной части системы  обнаруживать и исправлять ошибки. Коды, применяемые при помехоустойчивом кодировании, называются корректирующими  кодами. Как правило, корректирующий код может исправлять меньше ошибок, чем обнаруживать. Число ошибок, которые корректирующий код может исправить в определенном интервале последовательности двоичных символов, например, в одной кодовой комбинации, называется исправляющей способностью кода.
     Физическая  среда, по которой передаются данные, не может быть абсолютно надёжной. Более того, уровень шума бывает очень высоким, например, в беспроводных системах связи и телефонных системах. Ошибки при передаче — это реальность, которую надо обязательно учитывать.[10]
     В разных средах характер помех разный. Ошибки могут быть одиночные, а могут возникать группами, сразу по несколько. В результате помех могут исчезать биты или наоборот — появляться лишние.
     Основной  характеристикой интенсивности  помех в канале является параметр шума — p. Это число от 0 до 1, равное вероятности инвертирования бита, при условии что, он был передан по каналу и получен на другом конце.
     Следующий параметр — p2. Это вероятность того же события, но при условии, что предыдущий бит также был инвертирован.
     Этими двумя параметрами вполне можно  ограничиться при построении теории. Но, в принципе, можно было бы учитывать  аналогичные вероятности для  исчезновения бита, а также использовать полную информацию о пространственной корреляции ошибок, — то есть корреляции соседних ошибок, разделённых одним, двумя или более битами.
     У групповых ошибок есть свои плюсы  и минусы. Плюсы заключаются в  следующем. Пусть данные передаются блоками по 1000 бит, а уровень ошибки 0,001 на бит. Если ошибки изолированные  и независимые, то 63% блоков будут содержать ошибки. Если же они возникают группами по 100 сразу, то ошибки будут содержать 1% блоков.
     Зато, если ошибки не группируются, то в каждом кадре они невелики, и есть возможность  их исправить. Групповые ошибки портят кадр безвозвратно. Требуется его повторная пересылка, но в некоторых системах это в принципе невозможно, — например, в телефонных системах, использующие цифровое кодирование, возникает эффект пропадания слов/слогов.
     Для надёжной передачи кодов было предложено два основных метода.
     Первый  — добавить в передаваемый блок данных нескольких «лишних» бит так, чтобы, анализируя полученный блок, можно  было бы сказать, есть в переданном блоке ошибки или нет. Это, так называемые, коды с обнаружением ошибок.
     Второй  — внести избыточность настолько, чтобы, анализируя полученные данные, можно не только замечать ошибки, но и указать, где именно возникли искажения. Это коды, исправляющие ошибки.
     Под помехой понимается любое воздействие, накладывающееся на полезный сигнал и затрудняющее его прием.
     Внешние источники помех вызывают в основном импульсные помехи, а внутренние - флуктуационные. Помехи, накладываясь на видеосигнал, приводят к двум типам искажений: краевые и дробления. Краевые  искажения связаны со смещением  переднего или заднего фронта импульса. Дробление связано с дроблением единого видеосигнала на некоторое количество более коротких сигналов. [4]
     Помехоустойчивые  коды делятся на блочные и непрерывные.
     Блочными  называются коды, в которых информационный поток символов разбивается на отрезки и каждый из них преобразуется в определённую последовательность (блок) кодовых символов. В блочных кодах кодирование при передаче (формирование проверочных элементов) и декодирование при приёме (обнаружение и исправление ошибок) выполняются в пределах каждой кодовой комбинации (блока) в отдельности по соответствующим алгоритмам.
     Непрерывные или рекуррентные коды образуют последовательность символов, не разделяемую на отдельные кодовые комбинации. Кодирование и декодирование непрерывно совершаются над последовательностью элементов без деления их на блоки. Формирование проверочных символов ведётся по рекуррентным (возвратным) правилам, поэтому непрерывные коды часто называют рекуррентными или цепными.
     В простейшем цепном коде каждый проверочный  элемент формируется путём сложения по модулю 2 соседних или отстоящих друг от друга на определённое число позиций информационных элементов. В канал связи передаётся последовательность импульсов, в которой за каждым информационным следует проверочный.
     К непрерывным кодам относятся и свёрточные коды, в которых каждый информационный символ, поступающий на вход кодирующего устройства, вызывает появление на его выходе ряда проверочных элементов, образованных суммированием по модулю 2 данного символа и " k-1 " предыдущих информационных символов. Рекуррентные коды позволяют исправлять групповые ошибки (" пачки ") в каналах связи.
     Блочные коды делятся на равномерные и  неравномерные. В равномерных кодах, в отличие от неравномерных, все кодовые комбинации содержат одинаковое число n - символов (разрядов) с постоянной длительностью ?0 импульсов символов кода. Равномерные коды в основном и применяются в системах связи, так как это упрощает технику передачи и приёма.
     Классическими примерами неравномерного кода являются код Морзе, широко применяемый в телеграфии, и код Хафмена, применяемый для компрессии информации (факсимильная связь, ЭВМ).
     Никаких специальных мер по исправлению  и обнаружению ошибок в коде Морзе не предусматривается в связи с большой избыточностью самого передаваемого текста. В этом смысле код Морзе не относится к классу корректирующих кодов.
     Почти все блочные корректирующие коды принадлежат к разделимым кодам, в которых кодовые комбинации состоят из двух частей: информационной и проверочной. Их символы всегда занимают одни и те же позиции, т.е. располагаются на определённых местах. Как правило, в таких кодах, все кодовые комбинации которых содержат n символов, первые k символов являются информационными, а за ними располагаются (n - k) проверочных символов. В соответствии с этим разделимые коды получили условное обозначение – (n , k) - коды.
     В неразделимых кодах деление на информационные и проверочные символы отсутствует. К таким кодам относятся, в частности, коды с постоянным весом, так называемые равновесные коды. Например, Международным Консультативным Комитетом по телеграфии и телефонии (МККТТ) рекомендован для использования телеграфный код № 3 - семиразрядный код с постоянным весом, т.е. с числом единиц в каждой кодовой комбинации, равным 3 (W = 3).
     Систематические коды образуют наиболее обширную группу (n, k)- разделимых кодов. Особенностью этих кодов является то, что проверочные (корректирующие) символы образуются с помощью линейных операций над информационными. Кроме того, любая разрешённая кодовая комбинация может быть получена в результате линейной операции над набором к линейно независимых кодовых комбинаций. В частности, суммирование по модулю 2 двух и более разрешённых комбинаций также дает разрешённую кодовую комбинацию.
     Поскольку теоретической основой получения таких комбинаций является математический аппарат линейной алгебры, то коды и называют линейными, а учитывая, что проверочные символы формируются по определённой системе (правилам), блочные равномерные разделимые линейные коды получили название систематических. Использование аппарата линейной алгебры, в которой важное значение имеет понятие "группа", породило и другое название этих кодов - групповые.
     Эти коды получили наибольшее применение в системах передачи дискретной информации.
     Несистематические (нелинейные) коды указанными выше свойствами не обладают и применяются значительно реже в специальных случаях. Примером нелинейного кода является уже упоминавшийся неразделимый, равновесный код. Эти коды обычно используются в несимметричных каналах связи, в которых вероятность перехода 1 > 0 значительно больше вероятности перехода 0 > 1 или наоборот. В таких каналах очень маловероятно, чтобы в одном блоке были переходы обоих видов, и поэтому почти все ошибки приводят к изменению веса блока, и, следовательно, обнаруживаются.
     Другим  примером несистематического кода является код с контрольным суммированием - итеративный код. В этом коде проверочные разряды формируются в результате суммирования значений разрядов как в данной кодовой комбинации, так и одноимённых разрядов в ряде соседних с ней комбинаций, образующих совместный блок. Итеративные коды позволяют получить так называемые мощные коды, т.е. коды с длинными блоками и большим кодовым расстоянием при сравнительно простой процедуре декодирования. Итеративные коды могут строиться как комбинационные посредством произведения двух или более систематических кодов.
     К комбинационным кодам можно отнести также антифединговые коды, предназначенные для обнаружения и исправления ошибок в каналах с замираниями (федингом) сигналов. Для таких каналов с группированием ошибок применяют метод перемежения символов или декорелляции ошибок. Он заключается в том, что символы, входящие в одну кодовую комбинацию, передаются не непосредственно друг за другом, а перемежаются символами других кодовых комбинаций исходного систематического или любого другого кода. Если интервал между символами, входящими в одну кодовую комбинацию, сделать длиннее "памяти" (интервала корелляции) канала с замираниями, то в пределах длительности одной исходной кодовой комбинации группирования ошибок не будет. На приёме после обратной "расфасовки" в кодовых комбинациях можно производить декодирование с обнаружением и исправлением ошибок.
     В систематических кодах различают  два метода формирования проверочной группы символов: поэлементный и в целом.
     Наиболее  известны среди систематических  кодов коды Хемминга, которые исторически были найдены раньше многих других кодов и сыграли большую роль в развитии теории корректирующих кодов. В этих кодах используется принцип проверки на чётность определённого ряда информационных символов.
     Проверочная группа из r символов формируется поэлементно по соответствующему алгоритму. Коды Хемминга, имеющие dmin = 3, позволяют исправить одну ошибку
     Циклические коды также относятся к классу линейных систематических кодов и обладают всеми их свойствами. Коды названы циклическими потому, что циклический сдвиг любой разрешённой кодовой комбинации также является разрешённой комбинацией. Теория построения циклических кодов базируется на разделах высшей алгебры, изучающей свойства двоичных многочленов.
     Особую  роль в этой теории играют так называемые неприводимые многочлены, т.е. полиномы, которые не могут быть представлены в виде произведения многочленов низших степеней. В связи с этим циклические коды относят к разновидности полиномиальных кодов.
     Среди циклических кодов особое место  занимает класс кодов, предложенных Боузом и Рой-Чоудхури и независимо от них Хоквингемом . Коды Боуза-Чоудхури-Хоквингема получили сокращённое наименование БЧХ - коды и отличаются специальным выбором порождающего (образующего) циклический код полинома, что приводит к простой процедуре декодирования.[7]
и т.д.................


Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть полный текст работы бесплатно


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.