549_Sovremennye_problemy_telekommunikatsij_

Перспективные методы кодирования в беспроводных сетях связи

О. А. Быстрова

Работа посвящена обзору перспективных методов кодирования в беспроводных сетях связи, рассматриваются их особенности, основные достоинства, возможности реализации кодирования и декодирования.

Ключевые слова: помехоустойчивое кодирование, сверточные коды, коды с низкой избыточностью, турбо-код, LDPC-код.

1.Введение

Внастоящее время происходит интенсивное развитие различных цифровых систем передачи данных, которые используют для передачи данных беспроводные каналы: спутниковая, мобильная, системы широкополосного доступа, радиочастотные системы малой дальности и т.д. В том числе растет объем передаваемой по таким каналам информации. Любой физический канал передачи не может быть абсолютно надежным. На передаваемый сигнал действуют помехи различной физической природы: помехи или шумы, которые вносят ошибки в передаваемую цифровую информацию.

Это приводит к тому, что принятые данные с достаточно большой вероятностью будут содержать ошибки, что для многих приложений недопустимо. Поэтому при разработке систем радиосвязи возникает проблема обеспечения высоконадежной передачи цифровой информации по каналам с шумами и замираниями.

Современные телекоммуникационные системы требуют применения эффективных методов передачи данных по каналам связи, в том числе беспроводным, и методы защиты от ошибок, на основе применении помехоустойчивых кодов для обеспечения надежной защиты информации в каналах с шумами и обеспечения высоких информационных скоростей.

Широкое применение помехоустойчивого кодирования в современных цифровых системах связи обусловлено тем, что оно является эффективным средством приведения параметров системы к желаемому компромиссу между достоверностью передачи, необходимой мощностью и пропускной способностью.

Внастоящее время в теории кодирования известно много кодов и методов их декодирования, различающихся энергетическим выигрышем, вносимой избыточностью, сложностью реализации и рядом других параметров.

С целью повышения защиты от помех и увеличения пропускной способности информационных коммуникаций все больший интерес проявляется к использованию методов кодирования с низкой избыточностью.

Наиболее интересными с точки зрения исследований алгоритмами являются алгоритмы турбо-кодов и LDPC-кодов, которые уже приняты в качестве стандартных в W-CDMA, CDMA2000, DVB-S2, DVB-T2 и в группе стандартов IEEE 802.11 и IEEE 802.16.

2.Турбо-коды

Турбо-коды представляют собой относительно новый тип кодов для исправления ошибок, возникающих при передаче цифровой информации по каналам связи с шумами.

154

Основное преимущество турбо-кодов – обеспечивать характеристики помехоустойчивости передачи информации, близкие к теоретически достижимым значениям при умеренной сложности реализации кодеков.

Турбо-коды развиваются по двум направлениям: сверточные турбо-коды, образованные путем параллельного соединения двух или более сверточных кодеров, и блочные турбо- коды, образованные путем последовательного соединения двух или более блочных кодеров.

Достоинством турбо-кодов является возможность реализации итеративной процедуры декодирования, в которой на каждой итерации с помощью простых процедур декодирования анализируются данные, принадлежащие простым кодам.

Особенностью турбо-кодов является слабый рост минимального расстояния с ростом длины кода. Минимальное расстояние турбо-кода ограничено сверху логарифмической функцией длины блока N:

dmin O(logN)

Данная граница справедлива для обычных турбо-кодов с двумя компонентными кодерами.

Обычные турбо-коды имеют относительно плохое минимальное расстояние. При относительно высоких отношениях сигнал-шум это вызывает эффект «зависания» вероятности ошибки декодирования, при котором вероятность ошибки очень медленно убывает с ростом отношения сигнал-шум. Хотя минимальное расстояние турбо-кода может быть улучшено выбором хорошего перемежителя, оно не может расти быстрее, чем логарифмически с ростом длины блока. С целью минимизации данного недостатка применяется параллельное каскадирование трѐх и более сверточных кодов, т.е. использование многократных турбо-кодов, где минимальное расстояние длины N=(J+1)K, J≥2 ограничено сверху неравенством:

dmin O(N(J 1)J )

При относительно же высоких кодовых скоростях наиболее эффективными являются блочные турбо-коды, где наилучшие практические результаты достигаются при использовании турбо-кодов на основе кодом Хэмминга или БЧХ.

3. LDPC-коды

Двоичные низкоплотностные коды или коды с малой плотностью проверок на четность относятся к блоковым линейным кодам и используются, так же как и турбо -коды, в системах, где требуется повышение скорости передачи при ограниченной полосе пропускания канала.

В данном случае так же возможна реализация итеративного декодирования, что позволяет фактически вплотную приблизиться к пропускной способности канала при относительно небольшой сложности реализации. Итеративные схемы декодирования кодов с низкой плотностью проверок на четность не являются декодерами по максимуму правдоподобия, но позволяют получить разумный баланс по сложности и вероятности ошибки декодирования по сравнению с декодированием по максимуму правдоподобия. Итеративное декодирование подразумевает, что нахождение кодового слова будет производиться не за один проход, а за несколько, с последовательным уточнением результата на каждом шаге.

LDPC-коды являются альтернативой турбо-кодам и имеют перед последними ряд преимуществ:

-более предпочтительны в каналах с меньшей вероятностью ошибки, т.к. с улучшением методов передачи информации улучшаются и характеристики каналов;

-большая скорость декодирования;

-нет ограничений по свободному использованию.

155

Кодирование в LDPC осуществляется путем умножения кодовых слов на проверочную матрицу и получения векторов. При реализации кодера в нем может храниться сама проверочная матрица.

Декодирование – это процедура поиска и исправления ошибки, наложенной каналом на кодовое слово, по принятому из канала вектору или собственно поиск кодового слова по вектору, принятому из канала.

Декодирование на базе LDPC строятся по различным алгоритмам, нет «единственно правильной» эталонной реализации. Часто решения, основанные на LDPC несовместимы между собой и код.

Существуют реализации кодеков, позволяющие достичь значительной производительности кодирования и декодирования.

Большинство решений LDPC начинаются как декодеры с жестким решением, то есть такой декодер работает с жестко ограниченным набором данных (0 и 1) и использует код коррекции ошибок при малейших отклонениях от нормы. Такое решение эффективно при небольшом количестве ошибок в канале. Но в случае высокого уровня ошибок такие алгоритмы перестают справляться.

В таком случае используется LDPC с мягким декодированием, т.е. декодированием на основе вектора, состоящего не из дискретных значений, а из вещественных величин, полученных на выходе канала путем пересчета вероятностей. Подобные алгоритмы обладают большим набором возможностей. Подобные мягкие решения часто используют сложные статистические алгоритмы, позволяющие исключить ложнопозитивные срабатывания. И такие решения заметно сложней в реализации, но они чаще всего показывают значительно лучшие результаты по сравнению с жестким декодированием.

Таким образом, различные решения LDPC работают очень по-разному, и предлагают разные функции и возможности, от которых во многом будет зависеть и качество работы приложения.

Результаты ранее проведенных исследований уже показали, что LDPC-коды имеют существенное преимущество над блочными кодами, причем преимущество увеличивается по мере увеличения длины кода и разрядности символа. Так, для коротких кодов это преимущество составляет 1,6 дБ при вероятности ошибки на бит 10-5, для кодов со средней длиной блока – 2 дБ, для длинных кодов – 2,4 дБ.

Кроме того, именно такого рода подход как адаптация схемы декодирования делает LDPC-кодирование достаточно гибким и позволяет достигать наибольшей эффективности при определенных условиях.

5. Заключение

Рассмотренные коды и алгоритмы их декодирования являются относительно новыми, основным преимуществом которых является их способность работать вблизи пропускной способности канала. Каждый из них имеет свои достоинства и недостатки, свои области применения.

LDPC и турбо-коды являются достаточно эффективными методами коррекции ошибок и позволяют обеспечить энергетический выигрыш. Однако, существующие методы реализации кодеков достаточно сложны и ресурсозатратны.

Тот факт, что объемы передаваемой информации увеличиваются, а развитие каналов связи подразумевает уменьшение количества ошибок, то дальнейшее развитие данных алгоритмов является весьма перспективным для дальнейшего внедрения и использования их в телекоммуникационных сетях связи. А разрабатываемые новые методы реализации, способные использовать упрощенные алгоритмы, позволят снизить затраты на аппаратные средства, но при этом не допустить ухудшения характеристик данных кодов.

156

Литература

1.Зубарев Ю.Б., Овечкин Г.В. Помехоустойчивое кодирование в цифровых системах передачи данных // Электросвязь. 2008. №12. С. 58-61.

2. Солтанов А.Г. Схемы декодирования и оценка эффективности LDPC-кодов. Применение, преимущества и перспективы развития // Безопасность информационных технологий. 2010. №2. С. 61-68.

3.Васильев В.И. Хоанг Тху Ха Турбокод – основные характеристики, особенности применения и моделирования // Вестник ВГУ. 2004. №2. С. 8-15.

Быстрова Ольга Александровна

ст. преподаватель кафедры систем радиосвязи СибГУТИ, (630102, Новосибирск, ул. Кирова, 86) тел. (383) 2-698-254, e-mail: alexandredottir@gmail.com

Advanced coding techniques for wireless networks

O. Bystrova

The work is devoted to review of advanced coding techniques for wireless networks, their features, main advantages and disadvantages, coding and decoding realization are considered.

Keywords: antinoise coding, convolutional codes, low redundancy code, turbo code, LDPCcode.

157

Анализ работы цифровых систем спутникового телевизионного вещания с применением графической среды имитационного моделирования Simulink

С. С. Дегтярев

В данной работе рассмотрены особенности стандарта DVB-S2 и проведено моделирование системы DVB-S2 в среде Matlab Simulink. Основой для модели послужила приведенная в инструментарии среды Simulink стандартная блок-схема системы DVB-S2, которая была в ходе работы дополнена и усовершенствована. Произведен анализ работы системы при передаче видеопотока MPEG-TS.

Ключевые слова: DVB-S2, моделирование систем вещания, ACM, методы модуляции и кодирования в DVB-S2.

1. Введение

Спутниковая связь играет одну из ключевых ролей в развитии мировых информационных коммуникаций. В первую очередь, спутниковая связь нашла широкое применение в системах непосредственного спутникового вещания (DBS), вещания «Direct-to-Home» (DTH), в системах мобильного доступа. Спутниковые линии являются неотъемлемой частью опорных сетей Интернета, предоставляя широкополосный и узкополосный доступ к сети Интернет для удаленных и малонаселенных зон, где такой доступ зачастую является единственно возможным.

Для минимизации финансовых и временных затрат на разработку и внедрение различных новшеств в области спутниковой связи широко используются различные среды моделирования. В большинстве случаев тестирование и изучение реальных работающих спутниковых систем для научного сообщества оказывается очень затратным или практически невозможным. С другой стороны, программные продукты для моделирования систем связи, такие как Mathworks Matlab общедоступны и позволяют производить моделирование и изучение проектируемых систем, в особенности на ранних этапах.

Целью данной работы является рассмотрение модели системы DVB-S2 в среде Matlab и проведение симуляции работы системы при различных параметрах. Для данной цели будет использована стандартная модель DVB-S2, представленная в среде Simulink. Однако следует отметить, что в этой модели отсутствуют многопозиционные схемы модуляции – 16APSK и 32APSK, а также основная особенность DVB-S2 – алгоритм ACM. Таким образом, прежде всего потребуется добавить эти неотъемлемые составляющие DVB-S2 в существующую модель.

В данной работе приведен краткий обзор основных особенностей стандарта DVB-S2, рассмотрена приведенная в среде Simulink модель данного стандарта, осуществлено дополнение этой модели многопозиционными методами модуляции и алгоритмом ACM. Далее проведен анализ полученных в результате симуляции данных.

159

2. Краткий обзор стандарта DVB-S2

Стремительный рост потребностей в доступе к телевидению высокой четкости и высокоскоростном доступе в сеть Интернет за последние годы явился причиной серьезного развития технологических реализаций спутниковых линий связи.

Содной стороны, в начале второго десятилетия XXI века наблюдается последовательное освоение частотного-энергетического ресурса, связанное, прежде всего, с нехваткой частот. Начинает широко применяться Ka-диапазон (30/20 ГГц). Многие запускаемые спутниковые аппараты имеют на своем борту нагрузку как в виде классических транспондеров C- и Ku- диапазонов, так и транспондеры диапазона Ka. Кроме того, на сегодняшний день запущено достаточно большое количество аппаратов, работающих исключительно на частотах этого диапазона. Появившиеся тяжелые космические аппараты (имеющие мощность для полезной нагрузки порядка 14–16 кВт) иногда лимитированы тем, что просто исчерпывают весь доступный для спутниковой связи диапазон в C- и Ku-диапазонах (по 500 МГц), хотя могли бы обеспечить энергией еще несколько транспондеров. Ка-диапазон позволяет решать эту проблему и число транспондеров может достигать количества свыше ста, что естественно снижает стоимость отдельного мегагерца.

Сдругой стороны, в настоящее время происходит постоянная модернизация методов обработки сигналов для спутниковых коммуникаций. В 2003 году был представлен стандарт DVB-S2, ставший преемником DVB-S. Стандарт DVB-S2 – спецификация второго поколения для широковещательных спутниковых решений, причиной разработки которой явился успех спецификаций первого поколения – DVB-S для спутникового вещания и DVB-DSNG для цифровых систем сбора новостей, а также технологические достижения последнего десятилетия XX века. В первую очередь, стандарт был создан для следующих применений:

- услуги вещания для телевидения стандартной (SD) и высокой (HD) четкости; - интерактивные услуги, такие как доступ в доступ в Интернет;

- профессиональные решения, такие как системы сбора новостей, передачи ТВ-программ наземным VHF/UHF-трансмиттерам, распространения цифрового контента и интернет- транкинг.

Стандарт был разработан исходя из трех основных положений: наилучшая производительность передачи, наилучшая и полная гибкость, разумная сложность приемного оборудования.

Для достижения наилучшего соотношения производительности и сложности оборудования в DVB-S2 применены более совершенные разработки в области кодирования каналов (LDPC-коды) и модуляции (использование QPSK, 8PSK, 16APSK и 32APSK). Вследствие этого наблюдается увеличение производительности системы на 30% по отношению к DVB-S при прочих равных условиях. В данном случае производительность определяет максимальную пропускную способность при фиксированной занимаемой полосе частот. При использовании DVB-S2 для широковещательных приложений появляется возможность применения многопозиционных методов модуляции, что позволяет существенно увеличить скорости передачи для спутниковых аппаратов с транспондерами высокой мощности.

Для интерактивных решений, например, однонаправленной передачи по протоколу IP (IP unicasting), выигрыш при применении DVB-S2 по отношению к DVB-S еще более значителен. Режим VCM (Variable Coding and Modulation, переменное кодирование и модуляция) позволяет использовать разные виды модуляции и уровни защиты от ошибок, причем изменение происходит динамически, по принципу фрейм-за-фреймом. В режиме ACM (Adaptive Coding and Modulation, адаптивное кодирование и модуляция) динамически производится оптимизация параметров передачи для каждого отдельного пользователя, исходя из его условий приема. Это возможно благодаря применению обратных каналов.

Высокая гибкость стандарта DVB-S2 позволяет применять его для любой имеющейся характеристики спутникового транспондера, большого разнообразия спектральных эффектив-

160