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:


Диплом ПРОЕКТ АДАПТИВНОГО КОДЕКА ПРОИЗВЕДЕНИЯ ДВОИЧНЫХ КОДОВ РАЗМЕРНОСТИ 3D

Информация:

Тип работы: Диплом. Добавлен: 19.6.2014. Сдан: 2014. Страниц: 100. Уникальность по antiplagiat.ru: 72,47.

Описание (план):


СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ ………...……………………………………..……………..………….6
1. КОНЦЕПЦИЯ АДАПТИВНЫХ СИСТЕМ ……………………………………..8
1.1. Классификация адаптивных систем связи ………………………….……….8
1.2. Концептуальные основы адаптивных систем ………………………………12
1.3. Принципы параметрических адаптивных систем …………………………15
1.4. Основы систем со структурной адаптацией ……………………………….17
2. ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ АДАПТИВНОГО КОДЕРА И ДЕКОДЕРА ПРОИЗВЕДЕНИЯ КОДОВ РАЗМЕРНОСТИ 3D …………………………..……24
2.1. Постановка задачи …...………………………………………………………25
2.2. Описание структурной схемы адаптивного кодера ……………………….27
2.3. Описание структурной схемы адаптивного декодера …………………….34
2.4. Результаты статистических испытаний работы кодека ……………………46
3.ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ ОБЪЕКТА ПРОЕКТИРОВАНИЯ …...……………………………………………………..….49
3.1. Постановка задачи …...………………………………………………………49
3.2. Расчет капитальных затрат на разработку программы ……………………50
3.3. Расчет эксплуатационных затрат ………………………………...…………51
3.4. Расчет дохода реализуемого проекта …………………………...…………53
4. БЕЗОПАСНОСТЬ И ЭКОЛОГИЧНОСТЬ ОБЪКТА ДИПЛОМНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ …...……………………………………………………...….55
4.1. Анализ опасных и вредных факторов …...………………………………….56
4.1.1. Пожарная безопасность ...………………………………………………..…56
4.1.2. Опасность поражения электрическим током………………….……...……58
4.1.3. Электромагнитные излучения ...……………………………....……………60
4.1.4. Микроклимат производственного помещения ...…………….……………61


4.1.5. Шум производственного помещения ...……………………………………62
4.1.6. Производственное освещение ……………………………………………64
4.1.7. Анализ организации рабочего места ………………………………………65
4.2. Мероприятия по обеспечению здоровых и безопасных условий труда ….67
4.2.1. Анализ организации рабочего места оператора сети связи по тяжести и напряженности ………………...…………………………………………..……….67
4.2.2. Освещение рабочего места оператора связи. Расчет освещенности …….74
ЗАКЛЮЧЕНИЕ ………………...……………………………………...…………...79
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК ………………...………………….……….81
ПРИЛОЖЕНИЕ А ........……………...…………………………………………….84
ПРИЛОЖЕНИЕ Б ........……………...……………………………………………..94


ВВЕДЕНИЕ

Современный этап научно-технического прогресса характеризуется резким ростом объемов разнородной цифровой информации, передаваемой по телекоммуникационным системам. Основной особенностью таких систем является постоянное увеличение числа мобильных абонентов, которые используют беспроводные системы связи для решения многочисленных текущих задач.
Беспроводная среда, для которой по техническим причинам, в основном, используется микроволновый диапазон, отличается высоким уровнем помех. Поэтому в таких системах связи применяют различные средства для снижения влияния мешающих факторов. В арсенал подобных средств входят коды прямой коррекции ошибок и протоколы с подтверждением доставки информации. Эффективным средством борьбы с помехами является техника расширенного спектра, разработанная специально для беспроводных систем доступа к информационным и сетевым ресурсам.
Обеспечение заданных требований по оперативности и верности информационного обмена является основополагающим условием повышения качества систем передачи данных. Невозможно предусмотреть всех изменений происходящих в канале мобильной системы связи, что вызывает острую необходимость использования адаптивных систем связи.
Актуальность исследований в области адаптивных систем связи состоит в том, что в условиях возрастания требований к характеристикам информационного обмена в мобильных системах обмена данными резко возрастают требования к качеству функционирования систем передачи информации, например, обработка финансовой документации, персональных данных или использование системы торговли через сетевые ресурсы. Заданный уровень достоверности в условиях беспроводного доступа может быть достигнут только с помощью адаптивного подхода, поскольку динамика изменения условий передачи данных в таких системах часто остается непредсказуемой.
Адаптивная система связи должна обладать способностью оперировать знаниями, то есть выполнять операции обработки, хранения и обмена с внешней средой особого рода информации - знаний. При этом основной ее целью является обеспечение потенциально достижимого качества функционирования системы.
В последнее десятилетие теория помехоустойчивого кодирования продвинулась далеко вперед. Появились мощные коды и методы их декодирования, обеспечивающие работу систем связи вблизи пропускной способности канала.
Разработка платформы, реализующей адаптивный метод помехоустойчивого кодирования, является важным шагом на пути к созданию конкурентоспособных отечественных систем радиосвязи.
В этой связи изучение теоретических достижений в области помехоустойчивого кодирования становится чрезвычайно актуальным.
Целью данного дипломного проекта является изучение и теоретическое обоснование адаптивных систем связи и произведений кодов размерности 3D. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
- определить способы построения произведений кодов трехмерной конструкции;
- разработать структурные схемы адаптивного кодера и декодера с использованием фиксированной длины кодового блока;
- развить метод кодирования-декодирования произведений кодов на систему обмена данными с адаптацией по параметру запрашиваемой декодером избыточности;
- выполнить проверку предложенного технического решения с использованием имитационной модели гауссовского канала связи с независимым потоком ошибок.

ГЛАВА 1. КОНЦЕПЦИЯ АДАПТИВНЫХ СИСТЕМ СВЯЗИ

1.1. Классификация адаптивных систем связи
Адаптивная система - это система, которая помимо основной обратной связи содержит, по крайней мере, одну информационную обратную связь для настройки параметров регулятора в случае изменения параметров управляемой системы.
Адаптивный регулятор, при помощи которого реализуется алгоритм адаптивного управления, состоит из примарного регулятора и функциональных блоков, реализующих адаптивный алгоритм.

Рис. 1.1. Адаптивная система в общем виде

По характеру изменений условий функционирования систем связи адаптивные схемы построения таких систем делят на две большие группы:
1. самонастраивающиеся (изменяются только значения параметров регулятора);
2. самоорганизующиеся (изменяется структура самого регулятора)
По способу реакции системы связи на изменения помеховой обстановки или нагрузки в системе обработки данных адаптивные системы можно разделить на системы поисковые и беспоисковые.
В поисковой группе особенно известны экстремальные системы, целью управления которых является поддержание системы в точке экстремума статических характеристик объекта. В таких системах для определения управляющих воздействий, обеспечивающих движение к экстремуму, к управляющему сигналу добавляется поисковый сигнал.
Беспоисковые адаптивные системы связи по способу получения информации для подстройки параметров регулятора делятся на системы с эталонной моделью (ЭМ) и системы с идентификатором, в литературе иногда называют, как системы с настраиваемой моделью (НМ). [1]
Адаптивные системы с ЭМ содержат динамическую модель системы, обладающую требуемым качеством.
Адаптивные системы с идентификатором делятся по способу управления на прямой и косвенный (непрямой).
Возможности идентификации используют для максимизации эффективности системы.
Такая адаптивная система, в которой - сначала проводят идентификацию объекта, а затем, зная желаемые динамические свойства замкнутой системы, выставляют соответствующие коэффициенты регулятора. Общая схема работы представлена на рисунке 1.2.

Рис. 1.2. Адаптивная система с прямой идентификацией
При косвенном адаптивном управлении сначала делается оценка параметров объекта, после чего на основании полученных оценок определяются требуемые значения параметров регулятора и производится их подстройка. При прямом адаптивном управлении благодаря учёту взаимосвязи параметров объекта и регулятора производится непосредственная оценка и подстройка параметров регулятора, чем исключается этап идентификации параметров объекта.
По способу достижения эффекта самонастройки системы с моделью делятся на системы с сигнальной (пассивной) и системы с параметрической (активной) адаптацией
В системах с сигнальной адаптацией эффект самонастройки достигается без изменения параметров управляющего устройства с помощью компенсирующих сигналов. Системы, сочетающие в себе оба вида адаптации, называют комбинированными.
Для упрощения классификации, примем во внимание, что адаптация выступает в качестве средства управления объектом при отсутствии его точной модели. Кроме того, адаптация эквивалентна поисковой оптимизации в обстановке помех, связанных с неопределенностью среды и объекта. Адаптация противопоставляется компенсации, для реализации которой необходимо иметь адекватную модель объекта. Как всякое управление, адаптацию удобно классифицировать по способам изменения объекта. Если изменяются его параметры, то это параметрическая адаптация, а при изменении структуры - структурная.
В частности, в теории кодирования, канал обратной связи позволяет изменять как переменные параметры канала прямой связи, так и методы кодирования-декодирования сигнала, таким образом, что при хорошем состоянии тракта используются более простые и быстрые коды, а при его ухудшении - обладающие наибольшей корректирующей способностью. Подобные системы и называются адаптивными.

Рис. 1.3. Виды адаптации

Рассмотрим адаптивное кодирование в общем случае: выполняется выбор кодовой конструкции, ее параметров и алгоритмов кодирования, декодирования и цикловой синхронизации. Математически структурно-параметрическая адаптация помехоустойчивого кода формулируется следующим образом. Система адаптивного кодирования S задается:
- характеристиками канала связи H ,
- структурно-параметрическими и алгоритмическими характеристиками помехоустойчивого кода ,
- характеристиками системы адаптации F, рассматриваемой как объект автоматического управления и включающими законы формирования управляющих воздействий системы,
- целевой функцией системы адаптации P , которую обычно выражают отклонением вероятности доведения сообщения от заданного значения.
Таким образом, система адаптивного кодирования представляется в виде
. (1.1)
Задачей адаптивной системы является выбор структурно-параметрических и алгоритмических характеристик помехоустойчивого кода и законов управления F, обеспечивающих минимизацию целевой функции P при заданных характеристиках канала связи H . Математически задача адаптивного кодирования формулируется и решается как задача условной многокритериальной целочисленной оптимизации целевой функции.
Эффективность адаптивного кодирования оценивается либо повышением скорости передачи информации для заданной вероятности правильного приема сообщения
, (1.2)
либо увеличением вероятности правильного приема сообщения при заданной постоянной скорости передачи информации по отношению к коду с постоянными параметрами.
. (1.3)
В зависимости от качества и количества изменяемых параметров, а также от «масштаба» изменений, адаптация системы передачи информации на основе составных каскадных кодов (последовательных турбокодов) может быть параметрической, или структурной, или смешанной (комбинированной).[2]

1.2. Концептуальные основы построения адаптивных систем
В понятие адаптации как активного действия (управления) обычно вкладывают два смысла: приспособление к фиксированной среде (условно назовем пассивной адаптацией) и поиск среды, адекватной данной системе (назовем соответственно активной адаптацией).
В первом случае адаптирующаяся система функционирует так, чтобы выполнять свои функции в данной среде наилучшим образом, т. е. максимизирует свой критерий эффективности функционирования в данной среде.
Активная адаптация, наоборот, подразумевает либо изменение среды с целью максимизации критерия эффективности, либо активный поиск такой среды, в которой достижим желаемый комфорт.
Таким образом, задавая цель (какая бы она ни была) и способ ее достижения, мы тем самым определяем адаптацию как процесс. Это означает, что адаптация ничем не отличается от управления (в широком смысле). Задача адаптации появляется тогда, когда отсутствует информация для оптимизации работы системы.
Почему необходима адаптация в телекоммуникационных системах?
а) Многообразие условий функционирования телекоммуникационных систем. Изначально, моделирование и разработка систем связи предназначались для функционирования в конкретных условиях (надводная связь, наземная и др.), при этом процесс адаптации в этих системах не был актуален. За основу брались модели с довольно определенными плотностями распределения вероятности (например, Релея), а также с фиксированным (ограниченным) набором параметров, только с учетом которых вся система могла функционировать с приемлемым качеством.
б) По мере развития телекоммуникационных систем, совершенствования элементной базы, удешевления производства - беспроводная связь выходила из привилегии связи специального назначения, становясь доступной для населения.
в) Активное распространение телекоммуникационных систем населения увеличивало число моделей их функционирования, повышало многообразие используемых параметров и алгоритмов обработки информации.
г) Разработанные статические модели и системы под них не могли удовлетворить реальным условиям работы систем связи.
Всё вышеперечисленное в совокупности привело к единственному рациональному решению возникшей проблемы - применению адаптивных систем.
Адаптацию системы в широком смысле можно определить как процесс целенаправленного изменения параметров и структуры адаптивной системы, который состоит в определении критериев ее функционирования и выполнении этих критериев.
В чем же сложность адаптации такой «сложной системы» как система связи?
1. «Зашумленность», характеризующая трудность процессов анализа и управления ими. Зашумленность обусловлена не столько наличием каких-либо специальных генераторов случайных помех, сколько сложностью объекта и втекающим из нее неизбежным обилием второстепенных процессов (с точки зрения непосредственно адаптации). Поэтому, иногда реакция объекта на управление им оказывается внезапным для исследователя и негативным для всей системы, но этот фактор проще рассматривать как случайный, чем разбираться во всех без преувеличения тонкостях. Ведь качество системы связи зависит, в том числе, и от нестабильной среды передачи, и от изменяющегося во времени информационного потока. Надо отметить, что современная элементная база существенно продвинулась в решении данной задачи (широкий диапазон рабочих температур, токов, напряжений, использование различных стабилизаторов, высокоскоростных вычислительных устройств обработки информации и др.).
2. «Нетерпимость» к внешнему воздействию, управлению системой. Изменение одного параметра неизбежно ведет к изменению другого (других). Таким образом, всегда приходиться находить компромисс между ними. Повышение скорости передачи ведет к ухудшению качества при прочих равных условиях.
3. Нестационарность системы следует из её сложности и проявляется в дрейфе характеристик и в изменении параметров. В системах связи нестационарность вызывается изменением вероятностных свойств информационного потока, нестационарностью модернизации и амортизации.
Все перечисленные пункты только подтверждают необходимость адаптации телекоммуникационных систем.
Наиболее простой способ адаптации - беспоисковый, при котором необходимо иметь большое количество априорной информации о среде передачи и о системе в целом. Но далеко не всегда такая информация имеет место быть в достаточном количестве, поэтому существует и другой способ - поисковый.
Итак, проблема адаптации в технике сводится к нескольким путям решения, по крайней мере, двум: выбором удачного алгоритма адаптации при фиксированном критерии и удачным варьированием критериев при фиксированном алгоритме адаптации.[3]

1.3. Принципы параметрических адаптивных систем
Параметрическая адаптация «стоит» в самом низу иерархии адаптации сложной системы.
Параметрическая адаптация связана с коррекцией, подстройкой параметров модели сложной системы. Необходимость в адаптации такого рода возникает ввиду дрейфа характеристик управляемого объекта (или среды функционирования системы). Адаптация позволяет подстраивать модель на каждом шаге управления, причем исходной информацией для нее является рассогласование откликов объекта и модели, устранение которого и реализует процесс адаптации. Такого рода адаптивное управление часто называют управлением с адаптивной (или адаптирующейся) моделью объекта.
Преимущества его очевидны. Методы и аппарат, которые при этом используются, присущи этапу идентификации. Именно поэтому адаптация параметров связана с их идентификацией, то есть с определением параметров в режиме нормального функционирования управления объектом. Однако процесс управления объектом часто не предоставляет достаточной информации для коррекции модели, так как управление недостаточно разнообразно, чтобы дать информацию о специфических свойствах объекта, которые необходимы для синтеза управления и которые следует отразить в модели объекта. Это обстоятельство заставляет искусственно вводить в управление дополнительное разнообразие в виде тестовых сигналов, накладывающихся на собственно управление. Организация этих сигналов и образует следующий контур адаптации. При этом, строго говоря, снижается эффективность управления. Однако полученная информация позволяет адаптировать модель, что гарантирует успех управления на последующих шагах.[2]
Адаптивное управление, в процессе которого не только достигаются цели, но и уточняется модель, называют дуальным, то есть двойственным. Здесь путем специальной организации управления сразу достигаются две цели - управления и адаптации модели.
Методически введение тестовых сигналов соответствует решению задачи планирования эксперимента. Действительно, при дуальном управлении следует таким образом воздействовать тестовыми сигналами на объект, чтобы, минимально нарушая нормальное функционирование процесса управления, получить максимальную информацию о специфике объекта в целях использования этой информации для коррекции модели.
Параметрическая адаптация реализуется путем подстройки значений параметров модели обучаемой части системы под её текущее состояние.
Примером параметрической адаптации могут служить системы с запрашиваемой у передатчика избыточностью. В подобных системах часть избыточных символов хранится на передающей стороне, а их пересылка осуществляется только при поступлении запроса или обнаружении ухудшения основных параметров канала связи.
Принцип параметрической адаптации показан на рисунке 1.4, при этом декодирование происходит алгоритмическим методом.

Рис. 1.4. Принцип параметрической адаптации в системе с кодированием

ИИ - источник информации;
ИС - источник сообщения;
УУ - устройство управления;
g(x) - кодирующий полином.
Следует учитывать, что не все помехоустойчивые коды могут свободно изменять свои параметры. Это обусловлено привязкой алгоритмов кодирования и декодирования к определённым порождающим и проверочным полиномам выбранного кода, которые при параметрической адаптации неизбежно изменяются. Сложность в синхронизации кодера и декодера по порождающему полиному.
Также параметрическая адаптивная процедура чувствительна к статистике сообщений и изменяется в соответствии с выбранным критерием свои параметры. Примерами такой процедуры являются адаптивная и разностная импульсно-кодовая модуляция.[4]

1.4. Основы систем со структурной адаптацией
Далеко не всегда адаптация модели путем коррекции ее параметров позволяет получить адекватную модель объекта. Неадекватность возникает при несовпадении структур модели и объекта. Если в процессе эволюции объекта его структура изменяется, то такая ситуация складывается постоянно. Указанное обстоятельство заставляет обращаться к адаптации структуры модели, что реализуется методами структурной адаптации. Например, здесь можно воспользоваться процедурой перехода от одной альтернативной модели к другой. При этом альтернативы могут различаться числом и характером входов-выходов модели, вариантами декомпозиции и структурой элементов модели.
Альтернативные модели нуждаются в идентификации параметров, что осуществляется отмеченными выше методами параметрической адаптации.
Методически структурная адаптация модели использует алгоритмы структурного синтеза, этапы которого состоят из:
1. Определение входов и выходов объекта, то есть синтез модели на уровне «черного ящика».
2. Экспертное ранжирование входов и выходов объекта.
3. Декомпозиция модели.
4. Выбор структурных элементов модели.
Структурная адаптация является более высокой в иерархии адаптации сложных систем, нежели параметрическая.
Структурная адаптация реализуется путем перехода от одной структуры к другой, при этом структуры должны быть родственными между собой, но отличаться набором параметров и связей между ними.
Существует несколько способов реализации структурной адаптации.
Например, при разветвленной схеме последовательного каскадного кодирования для каждого набора данных определена соответствующая модель, соответствующий алгоритм, способ, отличающийся структурой с моделями других типов данных. Такая структурная адаптация называется адаптацией по статической структуре.
Другим способом реализации структурной адаптации является адаптация по функциональной структуре, что предполагает изменение функций управления кодер-декодером, то есть изменение схемы взаимодействия системы и обучаемой (адаптирующейся) её части.
В схеме с кодированием структурная адаптация может быть представлена в виде набора различных кодирующих полиномов, выбор которых осуществляет управляющее устройство посредством мультиплексора (рисунок 1.5).

Рис. 1.5. Принцип структурной адаптации в системе с кодированием

ИИ - источник информации;
ИС - источник сообщения;
УУ - устройство управления;
g(x) - кодирующий полином;
МП - мультиплексор.
Функциональная структурная адаптация и адаптация по статической структуре так же могут быть реализованы системами «без памяти» и системами «с памятью».
В основе построения гипер-кода любой размерности лежит простой вектор с проверкой на четность. Коды с проверкой на четность характеризуются минимальным кодовым расстоянием . Это самое наименьшее минимальное кодовое расстояние.
Для создания высоко размерных кодовых структур с высокими минимальными кодовыми расстояниями упорядочивают коды с проверкой на четность. Это возможно при расширении совокупности векторов с проверкой на четность в N-мерную гипер-структуру. Двумерным расширением вектора с проверкой на четность является прямоугольник с проверкой на четность.[5]

Рис. 1.6. Создание двумерной гипер-структуры с проверкой на четность:
а - исходное кодовое слово;
б - добавление проверки на четность к исходному кодовому слову.

На рис. 1.6 (а) представлено кодовое слово из 9 информационных бит, расположенных в форме квадрата размером . Затем к каждой строке и каждому столбцу добавляется проверка на четность, также добавляется проверочный бит к столбцу строчных проверочных битов (рис. 1.6 (б)). Как можно заметить, последняя строка является суммой по модулю 2 всех других строк, а, следовательно, сама является действительной проверкой на четность.
Построенный двумерный гипер-код имеет .
Аналогичным образом строится трехмерный гипер-код: берется несколько квадратов с проверкой на четность и выстраиваются один за другим, затем вдоль полученных плоскостей берется проверка на четность, которая образует дополнительную плоскость проверочных бит (рис. 1.7).


Рис. 1.7. Трехмерный гипер-код

Полученная проверочная плоскость является двумерным кодовым словом с проверкой на четность. Таким образом, конечная структура имеет минимальное кодовое расстояние .
Этот процесс создания N-мерных гипер-структур может продолжаться бесконечно. При этом каждая новая гипер-структура большей размерности строится на основе упорядочивания гипер-структур предыдущей размерности, а ее минимальное кодовое расстояние определяется выражением
. (1.8)




Коды РС


Верхняя граница Плоткина


Коды РС (каскадные)


Верхняя граница Элиаса


Нижняя граница
Варшамова-Гильберта


Рис. 1.8. Верхняя и нижняя границы нормированного минимального расстояния в функции от скорости кода с кодами РС



Рис.1.9. Коды 1D - 5D


Рис.1.10. Коды 1D - 5D с повторами
На данных графиках изображены: верхняя граница Плоткина, верхняя граница Элиаса и нижняя граница Варшамова-Гильберта, а также коды РС (15, k, d min) и каскадные коды РС (15 х5, k x5, d min x2), и двоичные коды размерности 1D-5D. Видно, что для кодов РС с n=15 нормированное минимальное значение ложится над верхней границей Плоткина. При увеличении k значение dmin/n стремится к нулю и приближается к верхней границе Плоткина, эффективность кода уменьшается. Каскадные коды РС (15 х5, k x5, d min x2) располагаются между верхними границами Плоткина и Элиаса. При увеличении k нормированное минимальное расстояние ложится выше верхней границы Плоткина, что означает увеличение эффективности, а при уменьшении k график стремится к нижней границе Варшамова-Гильберта, следовательно, скорость кода Rc приближается к нулю и эффективность кода ослабевает.
На рис. 1.9 также изображены двоичные коды размерности 1D-5D. График кода размерности 1D лежит выше верхней границы Плоткина, при увеличении n до бесконечности значение dmin/n стремится к нулю, следовательно коды размерности 1D не эффективны при больших длинах блоков. График кода размерности 2D при небольших значениях n находится между верхними границами Плоткина и Элиаса. При увеличении значения n график стремится к нижней границе Варшамова-Гильберта и также не эффективны при больших длинах блоков. Коды размерности 3D, 4D, 5D ложатся под нижней границей Варшамова-Гильберта, а значит данные коды являются не эффективными при больших значениях n.
На рис.1.10 изображены двоичные коды размерности 1D-5D с повтором избыточных символов. По сравнению с рис. 1, графики сместились в 2 раза влево. Можно заметить, что здесь график кода размерности 1D при небольших значениях n лежит над верхней границей Плоткина, при увеличении значения n график смещается вниз и при больших значениях n отношение dmin/n стремится к нулю, а график к нижней границе Варшамова-Гильберта, что снижает эффективность кода. Коды размерности 2D, 3D, 4D, 5D находятся под нижней границей Варшамова-Гильберта и являются неэффективными при больших значениях длины кода.
Делаем вывод, что самыми эффективными в данной системе являются коды РС и каскадные коды РС, а также двоичные коды размерности 1D при не больших длинах блоков кода.[3]

Выводы
1. Развитие современных телекоммуникационных систем базируется на методах повышения скорости передачи информации до 100 Мбит/с за счет использования технологий широкополосного доступа к сетевым и информационным ресурсам. При этом наблюдается доминирующая тенденция роста трафика данных относительно трафика телефонных переговоров.
2. Центральным направлением развития помехоустойчивого кодирования является защита информации на основе турбоподобных кодов, поскольку такие коды обеспечивают лучшие показатели энергетической эффективности звена передачи данных. В условиях использования каналов связи с переменными параметрами возникает целесообразность использования методов параметрической адаптации по вводимой в код избыточности. Применение в системе связи обратного канала связи расширяет перечень возможных средств для реализации принципов алгоритмического де........



Перейти к полному тексту работы



Смотреть похожие работы


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