Bài tập điều kiện môn Kỹ thuật truyền số liệu [năm]

Trang 1/10

BÀI TP ðIU KIN

Môn : K THUT TRUYN S LIU

TÌM HIU PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIN VÀ SA LI

THEO CONVOLUTIONAL CODING VÀ VITERBI DECODING

Mã xon (hay còn gi là mã chp) là mt loi mã sa li trong ñó :

- mi symbol m-bit thông tin (chui m-bit) ñưc mã hóa thành mt symbol n-bit,

vi m/n là t l mã hóa (n ≥ m)

- Và hàm truyn ñt là mt hàm ca k symbol thông tin cui cùng, vi k là chiu

dài hn ch ca mã.

Convolution Codes, ting Vit gi là Mã chp, là mt k thut mã hóa sa sai

(FEC). Convolution Codes thuc h mã lưi (mã hóa theo Trellis) và ñưc xây dng da

trên 1 ña thc sinh hoc 1 sơ ñ chuyn trng thái (trellis mã) ñc trưng. Quá trình gii mã

ca mã chp phi da vào trellis mã thông qua các gii thut khác nhau, trong ñó ni ting

nht là gii thut Viterbi.

Ti sao gi là mã chp vì cu trúc mã hóa có th biu din dưi dng phép tính

chp (convolution) gia ña thc sinh mã và chui tín hiu ñưc mã hóa.

Mã chp là mã tuyn tính có ma trn sinh có cu trúc sao cho phép mã hóa có th

xem như mt phép lc (hoc ly tng chp). Mã chp ñưc s dng rng rãi trong thc t.

B i mã hóa ñưc xem như mt tp hp các b lc s tuyn tính vi dãy mã là các ñ!u ra

ca b lc ñưc phép xen k". Các mã chp là các mã ñ!u tiên ñưc xây dng các thut

toán gii mã quyt ñ#nh ph!n mm hiu qu.

B mã hóa cho mã chp thư$ng ñưc coi là mt tp các b lc s.

Ví d: Hình sau ch ra mt s ví d v b mã hóa

B mã hóa cho mã chp tc ñ R = ½

Trang 2/10

B mã hóa h thng R = 2/3

Vào năm 1993, Berrou, Glavieux và Thitimajashima ñã ñưa ra mt sơ ñ mã hóa

mi cho các mã chp ñưc gi là mã Turbo (Hình 1). Trong sơ ñ này dòng thông tin vào

ñưc mã hóa hai l!n vi mt b xáo trn ñt gia hai b mã hóa nh&m to ra hai dòng d

liu ñưc mã hóa có th xem là ñc lp thng kê vi nhau.

Hình 1. B mã hóa Turbo

Trong sơ ñ này các b mã hóa thư$ng ñưc s dng là các b mã hóa cho mã chp

có tc ñ R = 1/2 .

Các mã này ñưc s dng rt hiu qu trên các kênh pha ñinh. Ngư$i ta ñã chng

t' r&ng hiu năng ca mã Turbo s" tăng khi tăng kích thưc ca b xáo trn. Tuy nhiên

trong nhiu ng dng quan trng (ch(ng hn khi truyn ting nói), kích thưc b xáo trn

quá ln không s dng ñưc do kt qu gii mã b# gi chm

Coding / Decoding

Trang 3/10

Mã xon trong truyn d)n bao gm các kt qu ca s kt hp ca dãy ngun s

dng nhng ñ#nh dng xon khác nhau. Mã xon GSM bao gm trong vic thêm 4 bit

(thit lp ñ “0”') cho chui 185 bit ñ!u tiên và sau ñó áp dng hai xon khác nhau: ña

thc tương ng

4 3

( ) 1

G X X X

= + +

và

4 3

( ) 1

G X X X X

= + + +

Kt qu cui cùng. là s

trn l)n hai l!n chui 189 bit, xem hình sau:

Hình 2: TCH / FS truyn Mode

S gii mã mã xon có th ñưc thc hin b&ng cách s dng mt thut toán

Viterbi .Mt b gii mã Viterbi khám phá mt cách hp lý song song d liu ngư$i dùng

mi khi có th trong trình t. Nó mã hóa và so sánh vi mi mt trình t nhn ñưc và

chn lên các khp g!n nht: nó là mt b gii mã kh năng ti ña. ð gim s phc tp (s

lưng các dãy d liu có th tăng gp ñôi vi mi bit d liu b sung), b gii mã công

nhn ti mi ñim có trình t nht ñ#nh không th thuc v ñư$ng d)n kh năng ti ña và

loi b' chúng. B nh mã hóa ñưc gii hn trong nhng bit K; mt b gii mã Viterbi

trong tình trng hot ñng n ñ#nh, ch gi 2

K-1

ñư$ng ñi. S phc tp ca nó tăng theo cp

s nhân vi chiu dài hn ch K.

T+ l mã xon GSM trên mi dòng d liu là 378 bit mi 20ms, tc là: 18,9KB/s.

Tuy nhiên, trưc khi ñiu ch tín hiu này, s" có 78 bit không bo v Class II ñưc thêm

vào (xem hình 2) Vì vy, t+ l bit rate GSM cho mi dòng là 456 bit mi 20ms tc là

22,8kb/s

* Tng quát Convolutional Coding

K thut mã hóa xon chuyn (mã hóa) mt chui bit d liu nh# phân thành mt

dãy các ký hiu tu!n t qua mt phép “chp”, mi ký hiu là mt nhóm bit. Vi mi

trư$ng hp ca chui bit d liu ng)u nhiên qua phép “chp” to ra mt s xác ñ#nh các

tu!n t ký hiu, gi là các tu!n t hp l. Tu!n t các ký hiu tương ng s" ñưc truyn ñi,

có mi quan h vi chui d liu gc. Căn c vào mi quan h này, máy thu s" chuyn

ngưc li (gii mã) thành d liu ñã truyn. Nu có li xy ra, mt tu!n t ký hiu hp l

g!n ging nht vi tu!n t ký hiu nhn s" ñưc chn ñ chuyn ngưc thành chui d

liu ban ñ!u.

K thut mã hóa xon ñưc áp dng cho các thông ñip rt dài. Gii pháp gii mã

nhanh ñưc áp dng rng rãi là gii mã Viterbi

Trang 4/10

*Ví d mã hóa

Gi s chui bit c!n mã hóa là: 1 1 1 0 1 1 0 0

Theo sơ ñ lưi ta có tu!n t là: 11 01 10 01 00 01 01 11

*Ví d gii mã

Gi s máy thu nhn ñưc 11 01 11 11 00 01 01 11

1 1 ? ? 1 1 0 0

Các bit b li, không có ñưng dn liên tc (không có tun t hp l)

C!n xây dng các ñư$ng liên tc t, các thông tin trên. ðư$ng d)n tt nht là

ñư$ng có khác bit ít nht vi tu!n t nhn ñưc. Có bn ký hiu có th và 8 hot ñng

chuyn trng thái tương ng có th:

Các ph!n t kh dng ñ thit lp ñư$ng liên tc

Các ñư$ng liên tc có th

Thc t có bn ñư$ng d)n ng viên cho vic chn. Căn c vào s sai lch ñ chn

ra mt.

* -ng viên 1

Trang 5/10

Tu!n t nhn: 11 01 11 11 00 01 01 11

ðư$ng d)n: 11 10 11 00 11 01 01 11

Sai lch : 00 11 00 11 11 00 00 00

Tng s sai lch = 6. Data : 10001100

* -ng viên 2

Tu!n t nhn: 11 01 11 11 00 01 01 11

ðư$ng d)n: 11 10 00 10 00 01 01 11

Sai lch : 00 11 11 01 00 00 00 00

Tng s sai lch = 5. Data : 10101100

* -ng viên 3

Tu!n t nhn: 11 01 11 11 00 01 01 11

ðư$ng d)n: 11 01 01 11 11 01 01 11

Sai lch : 00 00 10 00 11 00 00 00

Tng s sai lch = 3. Data : 11001100

* -ng viên 4

Tu!n t nhn:

11 01 11 11 00 01 01 11

ðư$ng d)n:

11 01 10 01 00 01 01 11

Sai lch :

00 00 01 10 00 00 00 00

Tng s sai lch = 2. Data :

11101100

ðư$ng d)n 4 có sai lch nh' nht ñưc chn và d liu là 11101100.

Gii mã Viterbi

Xác ñ#nh tt c các ñư$ng d)n, tính ra khong cách Hamming gia chúng vi tu!n

t nhn ñưc, chn ly giá tr# nh' nht là công vic khá ln.

ð khc phc, li dng ñc tính ca lưc ñ lưi ñ chn ra mt s ñư$ng d)n tt

nht cho chn la sau cùng: ti mi khong, lưi ch có 4 trng thái BA có th, có nhiu

ñư$ng d)n ñn bn trng thái này. Mi trng thái có th d)n ñn mt trong hai trng thái

trong khong k tip. Ngưc li, mt trng thái cho trưc luôn là ñích ñn t, hai trng thái

xác ñ#nh trong khong th$i gian k trưc. Nói cách khác, có ñúng hai ñư$ng d)n ñn mi

mt trong bn trng thái. Thông thư$ng, mt trong hai ñư$ng d)n s" có s sai lch tích lũy

hin ti nh' hơn ñư$ng kia. ðư$ng có sai lch tích lũy hin hành nh' hơn s" ñưc chn ñ

xét tip.

Bài tập điều kiện môn Kỹ thuật truyền số liệu

Tìm hiểu phương pháp phát hiện và sửa lỗi theo Convolutional Coding và Viterbi Decoding. Mời các bạn cùng tham khảo tài liệu.

Chủ đề:

Tài liệu liên quan

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Hỗ trợ

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi