Практикум на ЭВМ (317)/2014/Коды БЧХ

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Основная статья: Практикум на ЭВМ (317)

Содержание

1 Необходимая теория
2 Формулировка задания
3 Рекомендации по выполнению задания
4 Оформление задания

Начало выполнения задания: 26 апреля 2014 г.
Срок сдачи: 11 мая 2014 г. (воскресенье), 23:59.

Программная среда для выполнения задания — MATLAB. Неэффективная реализация кода может негативно отразиться на оценке.

Необходимая теория

Задача помехоустойчивого кодирования

Рассмотрим задачу передачи потока битовой информации по каналу с шумом с возможностью автоматического исправления ошибок, допущенных при передаче. При блоковом кодировании входящий поток информации разбивается на блоки фиксированной длины $k$ . Обозначим один такой блок через $u\in\{0,1\}^k$ . Предполагается, что во входном потоке данных, вообще говоря, нет избыточности. Поэтому для реализации схемы, способной исправлять ошибки, необходимо закодировать блок $u$ в некоторое кодовое слово большей длины путем добавления избыточности в передаваемые данные. Обозначим кодовое слово через $v\in\{0,1\}^n$ , $n>k$ . Для кодирования всевозможных блоков $u$ необходимо использовать $2^k$ кодовых слов длины $n$ . Определим минимальное расстояние кода $d$ как минимальное хэммингово расстояние для всех различных пар кодовых слов. Назовём множество $2^k$ кодовых слов длины $n$ с минимальным расстоянием $d$ (n,k,d)-блоковым кодом, а величину $r=k/n$ — скоростью кода. При передаче по каналу с шумом кодовое слово $v$ превращается в принятое слово $w\in\{0,1\}^n$ , которое, вообще говоря, отличается от $v$ . Далее алгоритм декодирования пытается восстановить переданное слово $v$ путем поиска среди всевозможных кодовых слов ближайшего к $w$ . Обозначим результат работы алгоритма декодирования через $\hat{v}$ . На последнем этапе декодированное слово $\hat{v}$ переводится в декодированное слово исходного сообщения $\hat{u}$ . Очевидно, что (n,k,d)-блоковый код способен обнаруживать до $d-1$ ошибки и исправлять до $[(d-1)/2]$ ошибок.

Кодирование с помощью (n,k,d)-линейного циклического блокового кода

Множество $\{0,1\}^n$ с операциями суммы и произведения по модулю 2 образует линейное пространство над конечным полем $\mathbb{F}_2$ . (n,k,d)-блоковый код называется линейным, если множество его кодовых слов образует линейное подпространство размерности $k$ общего линейного пространства $\{0,1\}^n$ . Таким образом, для линейного кода произвольная линейная комбинация кодовых слов является кодовым словом. Минимальное кодовое расстояние $d$ для линейного кода определяется как минимальный хэммингов вес (количество ненулевых бит) среди ненулевых кодовых слов. (n,k,d)-линейный блоковый код называется циклическим, если любой циклический сдвиг кодового слова является кодовым словом. Поставим в соответствие произвольному вектору $v=[v_{n-1},v_{n-2},\dots,v_1,v_0]\in\{0,1\}^n$ полином вида $v(x)=v_{n-1}x^{n-1}+v_{n-2}x^{n-2}+\dots+v_1x+v_0$ . Тогда можно показать, что для (n,k,d)-линейного циклического блокового кода найдется полином $g(x)$ степени $m=n-k$ такой, что

Все кодовые слова $v(x)$ могут быть представлены как $g(x)q(x)$ , где $q(x)$ — некоторый полином степени, не превышающей $k-1$ ;
Полином $g(x)$ является делителем полинома $x^n-1$ .

Такой полином $g(x)$ называется порождающим полиномом циклического кода. Любой полином, являющийся делителем $x^n-1$ , является порождающим для некоторого циклического кода.

Кодирование называется систематическим, если все биты исходного сообщения $u$ копируются в некоторые биты кодового слова $v$ . При систематическом кодировании обратный процесс преобразования из декодированного кодового слова $\hat{v}$ в декодированное слово сообщения $\hat{u}$ становится тривиальным. Для циклического кода, задаваемого порождающим полиномом $g(x)$ , процесс систематического кодирования может быть реализован как

$v(x) = x^mu(x) + \mathrm{mod}(x^mu(x), g(x))$ .

Здесь через $\mathrm{mod}(f(x), g(x))$ обозначена операция взятия остатка от деления многочлена $f(x)$ на многочлен $g(x)$ .

Коды БЧХ: кодирование

Полином $m_{\alpha}(x)\in \mathbb{F}_2[x]$ называется минимальным полиномом для элемента $\alpha\in \mathbb{F}_2^l$ , если он является неприводимым полиномом минимальной степени, для которого $\alpha$ является корнем. В частности, минимальный полином для примитивного элемента $\alpha$ называется примитивным полиномом. Можно показать, что корнями минимального полинома $m_{\alpha}(x)$ являются

$\{\alpha,\alpha^2,\alpha^4,\dots,\alpha^{2^q}\}$ .

Данный набор элементов из поля $\mathbb{F}_2^l$ называется циклотомическим классом смежности для элемента $\alpha$ . Количество элементов в смежном классе либо равно $l$ , либо является делителем $l$ . Циклотомические классы, порожденные различными элементами поля, либо совпадают, либо не пересекаются. Можно показать, что полином

$\prod_{i=0}^q(x+\alpha^{2^i}) = x^{q+1}+\lambda_qx^q+\dots+\lambda_1x + \lambda_0$

имеет коэффициенты из $\mathbb{F}_2$ и является минимальным полиномом для $\alpha$ , а также для всех элементов поля, входящих вместе с $\alpha$ в один циклотомический класс. Отсюда выводится метод построения минимального полинома для заданного элемента поля $\alpha$ :

Построить циклотомический класс, порожденный элементом $\alpha$ ;
Найти коэффициенты полинома $m_{\alpha}(x)$ путем перемножения многочленов $x+\alpha^{2^i}$ для всех $i=0,\dots,q$ .

Пусть $n=2^l-1$ , $t\le [(n-1)/2]$ . Тогда кодом БЧХ называется (n,k)-линейный циклический код, в котором порождающий многочлен $g(x)$ определяется как минимальный многочлен для элементов $\alpha,\alpha^2,\dots,\alpha^{2t}$ из поля $\mathbb{F}_2^l$ , где $\alpha$ — произвольный примитивный элемент поля $\mathbb{F}_2^l$ . Набор элементов $\alpha,\alpha^2,\dots,\alpha^{2t}$ называется нулями БЧХ-кода. Можно показать, что минимальное кодовое расстояние кода БЧХ $d$ не меньше, чем величина $2t+1$ . В результате БЧХ-коды по построению способны исправлять не менее $t$ ошибок.

Коды БЧХ: декодирование

Поставим в соответствие позициям принятого слова $w = [w_{n-1},\dots,w_0]$ элементы $\alpha^{n-1},\dots,\alpha^0$ . При передаче по шумовому каналу кодовое слово $v(x)$ переходит в слово $w(x)=v(x)+e(x)$ , где $e(x)=x^{j_1}+\dots+x^{j_{\nu}}$ — полином ошибок, а $j_1,\dots,j_{\nu}$ — позиции, в которых произошли ошибки. Назовем синдромами принятого сообщения $w(x)$ значения полинома $w(x)$ в нулях БЧХ-кода, т.е. $s_i=w(\alpha^i),\ i=1,\dots,2t$ . Если $w(x)$ является кодовым словом, то все синдромы $s_i=0$ . Рассмотрим полином локаторов ошибок

$\Lambda(z) = \prod_{i=1}^{\nu}(1+\alpha^{j_i}x) = \Lambda_{\nu}x^{\nu}+\dots+\Lambda_1x+1$ .

Данный полином имеет корни $\alpha^{-j_i}$ . Можно показать, что коэффициенты полинома $\Lambda(z)$ удовлетворяют следующей СЛАУ:

$\begin{bmatrix}s_1 & s_2 & \dots & s_{\nu}\\ s_2 & s_3 & \dots & s_{\nu+1}\\ \rule{0pt}{15pt}\dots & \dots & \dots & \dots \\ \rule{0pt}{15pt}s_{\nu} & s_{\nu+1} & \dots & s_{2\nu-1}\end{bmatrix}\begin{bmatrix}\Lambda_{\nu}\\ \Lambda_{\nu-1}\\ \rule{0pt}{15pt}\dots\\ \Lambda_1\end{bmatrix} = \begin{bmatrix}s_{\nu+1}\\ s_{\nu+2}\\ \rule{0pt}{15pt}\dots \\ s_{2\nu}\end{bmatrix}$ . (*)

Отсюда получаем следующую общую схему декодирования БЧХ-кода:

Для принятого слова $w(x)$ вычислить синдромы $s_i=w(\alpha^i),\ i=1,\dots,2t$ . Если все $s_i=0$ , то вернуть $w(x)$ в качестве ответа;
Найти количество допущенных ошибок $\nu$ и коэффициенты полинома локаторов ошибок путем решения СЛАУ (*);
Найти все корни полинома $\Lambda(z)$ путем полного перебора, по найденным корням вычислить номера позиций $j_1,\dots,j_{\nu}$ , в которых произошли ошибки;
Исправить ошибки в позициях $j_1,\dots,j_{\nu}$ путем инвертирования соответствующих битов в $w(x)$ .

Различные алгоритмы декодирования БЧХ-кодов по-разному решают задачу на шаге 2 общего алгоритма декодирования. Рассмотрим две схемы декодирования.

Декодер PGZ (Peterson–Gorenstein–Zierler)

Данный декодер предполагает непосредственное решение СЛАУ (*). Основная трудность здесь — это определить количество фактически допущенных при передаче ошибок $\nu$ . В декодере PGZ происходит перебор по всем значениям $\nu$ , начиная с $t$ . При текущем $\nu$ делается попытка решить СЛАУ (*). Если матрица СЛАУ является невырожденной, то текущее $\nu$ признается количеством допущенных ошибок, а коэффициенты полинома локаторов ошибок находятся из решения СЛАУ. Если матрица СЛАУ является вырожденной, то $\Lambda_{\nu}=0$ , величина $\nu$ уменьшается на единицу, и процесс повторяется. Если СЛАУ решить не удается ни на одной итерации, то выдается отказ от декодирования. Также отказ от декодирования выдаётся в случае, если после исправления синдромы $\hat{v}(x)$ не равны нулю (кодовое слово не найдено).

Декодер Euclid

Рассмотрим синдромный полином вида $S(z) = s_{2t}z^{2t}+s_{2t-1}z^{2t-1}+\dots+s_1z+1$ , где $s_i$ — вычисленные ранее синдромы. Тогда можно показать, что $S(z)$ и $\Lambda(z)$ удовлетворяют следующему уравнению:

$z^{2t+1}A(z) + S(z)\Lambda(z) = r(z)$ .

Здесь $r(z)$ — некоторый многочлен из $\mathbb{F}_2^l[x]$ , степень которого не превышает $t$ . Решение данного уравнения $A(z), \Lambda(z), r(z)$ для заданных многочленов $z^{2t+1}$ и $S(z)$ может быть найдено с помощью расширенного алгоритма Евклида. Здесь итерации алгоритма Евклида проводятся до тех пор, пока степень текущего остатка $r(z)$ не станет меньше или равна $t$ . Степень найденного $\Lambda(z)$ равна количеству фактически допущенных при передаче ошибок $\nu$ . Если количество корней у $\Lambda(z)$ не совпадает с $\nu$ , то выдаётся отказ от декодирования.

Формулировка задания

В задании выдается список всех примитивных многочленов степени $l$ над полем $\mathbb{F}_2$ для всех $l=1,2,\dots,16$ .

Реализовать основные операции в поле $\mathbb{F}_2^l$ : сложение, умножение, деление, решение СЛАУ, поиск минимального многочлена из $\mathbb{F}_2[x]$ для заданного набора корней из поля $\mathbb{F}_2^l$ ;
Реализовать основные операции для работы с многочленами из $\mathbb{F}_2^l[x]$ : произведение многочленов, деление многочленов с остатком, расширенный алгоритм Евклида для пары многочленов, вычисление значения многочлена для набора элементов из $\mathbb{F}_2^l$ ;
Реализовать процедуру систематического кодирования для циклического кода, заданного своим порождающим многочленом;
Реализовать процедуру построения порождающего многочлена для БЧХ-кода при заданных $n$ и $t$ ;
Построить графики зависимости скорости БЧХ-кода $r=k/n$ от количества исправляемых кодом ошибок $t$ для различных значений $n$ . Какие значения $t$ следует выбирать на практике для заданного $n$ ?
Реализовать процедуру вычисления истинного минимального расстояния циклического кода $d$ , заданного своим порождающим многочленом, путем полного перебора по всем $2^k-1$ кодовым словам. Привести пример БЧХ-кода, для которого истинное минимальное расстояние больше, чем величина $2t+1$ ;
Реализовать процедуру декодирования БЧХ-кода с помощью метода PGZ и на основе расширенного алгоритма Евклида. Провести сравнение двух методов декодирования по времени работы;
С помощью метода стат. испытаний реализовать процедуру оценки доли правильно раскодированных сообщений, доли ошибочно раскодированных сообщений и доли отказов от декодирования для БЧХ-кода. С помощью этой процедуры убедиться в том, что БЧХ-код действительно позволяет гарантированно исправить до $t$ ошибок. Может ли БЧХ-код исправить больше, чем $t$ ошибок? Как ведут себя характеристики кода при числе ошибок, превышающем $t$ ?
Составить отчет в формате PDF обо всех проведенных исследованиях.

Оформление задания

Выполненное задание с отчетом и всеми исходными кодами необходимо прислать преподавателю. Большая просьба строго следовать указанным ниже прототипам реализуемых функций.

Построение матрицы соответствия между десятичным и степенным представлением для всех элементов поля $\mathbb{F}_2^l$
pm = gf_gen_pow_matrix(pp)
ВХОД
pp — примитивный многочлен над полем $\mathbb{F}_2$ степени $l$ , десятичное число, двоичная запись которого соответствует коэффициентам полинома, первый разряд соответствует старшей степени полинома;
ВЫХОД
pm — матрица соответствия между десятичным представлением и степенным представлением по стандартному примитивному элементу $\alpha$ , матрица размера $2^l-1{\times}2$ , в которой в первой колонке в позиции $i$ стоит степень $j:\alpha^j=i$ , а во второй колонке в позиции $i$ стоит значение $\alpha^i$ .

Суммирование в $\mathbb{F}_2^l$
res = gf_sum(X, Y) — поэлементное суммирование двух матриц
res = gf_sum(X, [], dim) — суммирование по заданной размерности
ВХОД
X, Y — матрица из элементов поля $\mathbb{F}_2^l$ , каждый элемент представляет собой десятичное число, двоичная запись которого соответствует коэффициентам полинома над полем $\mathbb{F}_2$ , первый разряд соответствует старшей степени полинома;
dim — (необязательный параметр) номер размерности для суммирования, по умолчанию = 1;
ВЫХОД
res — результат суммирования.

Умножение/деление в поле $\mathbb{F}_2^l$
res = gf_prod(X, Y, pm) — поэлементное умножение двух матриц
res = gf_divide(X, Y, pm) — поэлементное деление двух матриц
ВХОД
X, Y — матрица из элементов поля $\mathbb{F}_2^l$ ;
pm — матрица соответствия между десятичным и степенным представлением в поле $\mathbb{F}_2^l$ ;
ВЫХОД
res — результат операции, при делении на ноль соответствующий элемент равен NaN.

Решение СЛАУ $A\vec{x}=\vec{b}$ в поле $\mathbb{F}_2^l$ методом Гаусса
x = gf_linsolve(A, b, pm)
ВХОД
A — квадратная матрица из элементов поля $\mathbb{F}_2^l$ ;
b — вектор-столбец из элементов поля $\mathbb{F}_2^l$ ;
pm — матрица соответствия между десятичным и степенным представлением в поле $\mathbb{F}_2^l$ ;
ВЫХОД
x — решение СЛАУ, вектор-столбец из элементов поля, в случае вырожденности $A$ равен NaN.

Поиск минимального полинома в $\mathbb{F}_2[x]$ с заданным набором корней из $\mathbb{F}_2^l$
[p, x_coset] = gf_minpoly(x, pm)
ВХОД
x — вектор-столбец из элементов поля $\mathbb{F}_2^l$ ;
pm — матрица соответствия между десятичным и степенным представлением в поле $\mathbb{F}_2^l$ ;
ВЫХОД
p — найденный полином, бинарный вектор-строка;
x_coset — все корни минимального полинома (x + все смежные с x элементы), вектор-столбец из элементов поля $\mathbb{F}_2^l$ .

Значение полинома из $\mathbb{F}_2^l[x]$ на наборе элементов из $\mathbb{F}_2^l$
res = gf_polyval(p, X, pm)
ВХОД
p — полином из $\mathbb{F}_2^l[x]$ , вектор-строка коэффициентов, начиная со старшей степени;
X — вектор-столбец из элементов поля $\mathbb{F}_2^l$ ;
pm — матрица соответствия между десятичным и степенным представлением в поле $\mathbb{F}_2^l$ ;
ВЫХОД
res — значение полинома для всех элементов X, вектор-столбец.

Умножение двух полиномов из $\mathbb{F}_2^l[x]$
res = gf_polyprod(p1, p2, pm)
ВХОД
p1 — полином из $\mathbb{F}_2^l[x]$ , вектор-строка коэффициентов, начиная со старшей степени;
p2 — полином из $\mathbb{F}_2^l[x]$ , вектор-строка коэффициентов, начиная со старшей степени;
pm — матрица соответствия между десятичным и степенным представлением в поле $\mathbb{F}_2^l$ ;
ВЫХОД
res — значение полинома p1(x)*p2(x), вектор-строка коэффициентов, начиная со старшей степени.

Деление двух полиномов из $\mathbb{F}_2^l[x]$ с остатком
[q, r] = gf_polydiv(p1, p2, pm)
ВХОД
p1 — полином из $\mathbb{F}_2^l[x]$ , вектор-строка коэффициентов, начиная со старшей степени;
p2 — полином из $\mathbb{F}_2^l[x]$ , вектор-строка коэффициентов, начиная со старшей степени;
pm — матрица соответствия между десятичным и степенным представлением в поле $\mathbb{F}_2^l$ ;
ВЫХОД
q — результат деления, вектор-строка коэффициентов, начиная со старшей степени;
r — остаток от деления, вектор-строка коэффициентов, начиная со старшей степени.

Расширенный алгоритм Евклида для решения уравнения a(x)p1(x)+b(x)p2(x)= r(x) для двух полиномов p1, p2 из $\mathbb{F}_2^l[x]$
[r, a, b] = gf_euclid(p1, p2, max_deg, pm)
ВХОД
p1 — полином из $\mathbb{F}_2^l[x]$ , вектор-строка коэффициентов, начиная со старшей степени;
p2 — полином из $\mathbb{F}_2^l[x]$ , вектор-строка коэффициентов, начиная со старшей степени;
max_deg — максимально допустимая степень остатка r(x), число;
pm — матрица соответствия между десятичным и степенным представлением в поле $\mathbb{F}_2^l$ ;
ВЫХОД
r — остаток, вектор-строка коэффициентов, начиная со старшей степени;
a — коэффициент при p1(x), вектор-строка коэффициентов, начиная со старшей степени;
b — коэффициент при p2(x), вектор-строка коэффициентов, начиная со старшей степени.

Систематическое кодирование циклическим кодом с заданным порождающим многочленом
V = cyclic_coding(U, g)
ВХОД
U — исходные сообщения для кодирования, бинарная матрица размера <число_сообщений> x k;
g — порождающий полином кода, бинарный вектор-строка длины m+1;
ВЫХОД
V — закодированные сообщения, бинарная матрица размера <число_сообщений> x (k+m).

Вычисление минимального расстояния циклического кода путем полного перебора
d = cyclic_dist(g, n)
ВХОД
g — порождающий многочлен кода, бинарный вектор-строка;
n — длина кода;
ВЫХОД
d — минимальное расстояние кода, число.

Поиск порождающего многочлена для БЧХ-кода
[g, R, pm] = bch_genpoly(n, t)
ВХОД
n — длина кода, число вида $2^l-1$ ;
t — исправляемое число ошибок, число;
ВЫХОД
g — порождающий полином кода, бинарный вектор-строка;
R — нули кода, вектор-столбец десятичных чисел;
pm — матрица соответствия между десятичным и степенным представлением в поле $\mathbb{F}_2^l$ .

Декодирование БЧХ-кода
V = bch_decoding(W, R, pm, method)
ВХОД
W — набор принятых сообщений, бинарная матрица размера <число_сообщений> x n;
R — нули кода, вектор-столбец элементов из $\mathbb{F}_2^l$ ;
pm — матрица соответствия между десятичным и степенным представлением в поле $\mathbb{F}_2^l$ ;
method — (необязательный параметр) метод декодирования, строка, возможные значения 'pgz' и 'euclid', по умолчанию = 'euclid';
ВЫХОД
V — декодированные сообщения, бинарная матрица размера <число_сообщений> x n, в случае отказа от декодирования соответствующая строка состоит из элементов NaN.

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9F%D1%80%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%BA%D1%83%D0%BC_%D0%BD%D0%B0_%D0%AD%D0%92%D0%9C_%28317%29/2014/%D0%9A%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%91%D0%A7%D0%A5»

Практикум на ЭВМ (317)/2014/Коды БЧХ

Материал из MachineLearning.

Содержание

Необходимая теория

Задача помехоустойчивого кодирования

Кодирование с помощью (n,k,d)-линейного циклического блокового кода

Коды БЧХ: кодирование

Коды БЧХ: декодирование

Декодер PGZ (Peterson–Gorenstein–Zierler)

Декодер Euclid

Формулировка задания

Рекомендации по выполнению задания

Оформление задания

Просмотры

Личные инструменты

Навигация

Поиск

Инструменты