Truyền thông số Digital Communication-Week 9

Chia sẻ: Minh Nguyen | Ngày: | Loại File: PPT | Số trang:45

Thêm vào BST

Báo xấu

130
lượt xem 25
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Giải thuật Viterbi biểu diễn giải mã Maximum likelihood. • Nó tìm 1 đường có sự tương quan lớn nhất hoặc khoảng cách nhỏ nhất. – Là 1 quá trình lặp. – Trong mỗi bước tính toán, nó chỉ giữ đường nào có khoảng cách nhỏ nhất, gọi là đường sống (the survivor).Mã chập (Convolutional codes) thích hợp cho kênh truyền không nhớ (memoryless channels) vì các lỗi là ngẫu nhiên (random error events).

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Truyền thông số Digital Communication-Week 9

TRUYỀN THÔNG SỐ DIGITAL COMMUNICATION Week 9
Reference • “Digital communications: Fundamentals and Applications” by Bernard Sklar • Telecommunication Networks - Information Theory, Vinh Dang (*) Hồ Văn Quân – Khoa CNTT – ĐH Bách Khoa TpHCM [1]. R. E. Ziemer & W. H. Transter, “Information Theory and Coding”, Principles of Communications: Systems, Modulation, and Noise, 5th edition. John Wiley, pp. 667-720, 2002. [2]. A. Bruce Carlson, “Communications Systems”, Mc Graw- Hill, 1986, ISBN 0-07-100560-9 [3]. S. Haykin, “Fundamental Limits in Information Theory”, Communication Systems, 4th edition, John Wiley & Sons Inc,
Tuần trước • Bộ giải mã Maximum likelihood • Quyết định mềm / cứng (soft decisions and hard decisions) • Giải thuật Viterbi
Block diagram of the DCS Information Rate 1/n Modulator source Conv. encoder U = G(m) m = (m1 , m2 ,..., mi ,...)      = (U1 , U 2 , U 3 ,..., U i ,...) Channel Input sequence         Codeword sequence U i = u1i ,...,u ji ,...,u ni       Branch word ( n coded bits) Information Rate 1/n Demodulator sink Conv. decoder m = (m1 , m2 ,..., mi ,...) ˆ ˆˆ ˆ Z = ( Z1 , Z 2 , Z 3 ,..., Z i ,...)         received sequence = z1i ,...,z ji ,...,z ni Zi        Demodulator outputs n outputs per Branch word for Branch word i
Quyết định mềm / cứng
Giải thuật Viterbi • Giải thuật Viterbi biểu diễn giải mã Maximum likelihood. • Nó tìm 1 đường có sự tương quan lớn nhất hoặc khoảng cách nhỏ nhất. – Là 1 quá trình lặp. – Trong mỗi bước tính toán, nó chỉ giữ đường nào có khoảng cách nhỏ nhất, gọi là đường sống (the survivor).
Ví dụ ½ Conv. code Tail bits Input bits 1 0 1 0 0 Output bits 11 10 00 10 11 0/00 0/00 0/00 0/00 0/00 1/11 1/11 1/11 0/11 0/11 0/11 1/00 0/10 0/10 0/10 1/01 1/01 0/01 0/01 1/01 t5 t6 t1 t3 t2 t4
VD 1 hard-decision Viterbi decoding m = (10000) ˆ Z = (11 10 11 10 01) ˆ U = (11 10 11 00 11) m = (10100) U = (11 10 00 10 11) 0 2 3 0 1 2 2 1 2 1 1 1 0 0 0 3 2 0 1 1 1 2 Partial metric 0 Γ( S (ti ), ti ) 0 0 3 2 1 2 2 1 Branch metric 2 3 1 t5 t6 t1 t3 t2 t4
VD 1 soft-decision Viterbi decoding 2 2 −2 −2 2 −2 m = (10100) ˆ Z = (1, , , ,1, , − 1, , ,1) ˆ U = (11 10 00 10 11) 33 3 3 3 3 m = (10100) U = (11 10 00 10 11) 0 -5/3 -5/3 10/3 1/3 14/3 -5/3 -1/3 -1/3 0 1/3 1/3 0 1/3 5/3 5/3 5/3 8/3 1/3 -1/3 -5/3 1/3 4/3 5/3 3 2 13/3 5/3 -4/3 -5/3 5/3 1/3 10/3 -5/3 t5 t6 t1 t3 t2 t4
Tuần này • Mã hóa kênh (Channel Coding): – Sự đan xen (Interleaving) – Mã ghép (Concatenated codes) – Mã Turbo (Turbo Codes) • Mã hóa nguồn (Source Coding): – Nguồn (sources) – Entropy và Information rate – Lý thuyết mã hóa nguồn (Thuyết Shannon) – Hiệu quả của mã hóa nguồn – Mã Shannon-Fano – Mã Huffman
Sự đan xen (Interleaving) • Mã chập (Convolutional codes) thích hợp cho kênh truyền không nhớ (memoryless channels) vì các lỗi là ngẫu nhiên (random error events). • Trên thực tế, có loại lỗi chùm (bursty errors) vì kênh truyền có nhớ (channel with memory). – Ví dụ: lỗi trong kênh multipath fading, lỗi do nhiễu … • Sự đan xen (Interleaving) giúp cho kênh truyền trở thành như kênh truyền không nhớ (memoryless channel) ở bộ giải mã.
Interleaving … • Sự đan xen được thực hiện bằng cách chia các coded symbols theo thời gian trước khi truyền đi. • Quá trình ngược lại tại đầu thu gọi là giải đan xen (deinterleaving). • Sự đan xen giúp cho lỗi chùm (bursty errors) giống như trở thành lỗi ngẫu nhiên (random errors)  có thể dùng mã chập. • Các loại đan xen: – Đan xen khối (Block interleaving) – Đan xen chồng chập/chéo (Convolutional or cross interleaving)
Ví dụ minh họa – Xét 1 mã có 3 coded bits. – Nếu 1 chùm lỗi có độ dài 3 bit: A1 A2 A3 B1 B2 B3 C1 C2 C3 2 errors – Nếu dùng 1 khối đan xen 3X3: A1 A2 A3 B1 B2 B3 C1 C2 C3 A1 B1 C1 A2 B2 C2 A3 B3 C3 Interleaver Deinterleaver A1 B1 C1 A2 B2 C2 A3 B3 C3 A1 A2 A3 B1 B2 B3 C1 C2 C3 1 errors 1 errors 1 errors
Ví d ụ Đan xen chồng chập
Mã ghép (Concatenated codes) • Mã ghép dùng 2 lần mã hóa, gọi là mã hóa trong và mã hóa ngoài (có tốc độ cao hơn) - an inner code and an outer code (higher rate). – Thông thường 1 mã ghép dùng mã chập và giải mã Viterbi ở phần mã hóa trong, mã Reed-Solomon ở phần mã hóa ngoài • Mã ghép giảm sự phức tạp, tăng hiệu quả sửa lỗi. Input Outer Inner Interleaver Modulate data encoder encoder Channel Output Outer Inner Deinterleaver Demodulate data decoder decoder
Mã Turbo (Turbo codes) • Mã Turbo là mã ghép nhưng có thêm giải thuật lặp (iterative algorithm) • Dùng soft-decision  lặp nhiều lần để có giá trị tin cậy hơn.
Ví dụ 1 dạng mã Turbo: RSC code
Mã hóa nguồn (Source Coding) • Nguồn (sources) • Entropy và Information rate • Lý thuyết mã hóa nguồn (Thuyết Shannon) • Hiệu quả của mã hóa nguồn • Mã Shannon-Fano • Huffman Coding
Nguồn tin - Sources • Nguồn tin ta đang xét là nguồn rời rạc (discrete sources) có 1 chuỗi X(k), k =1… N symbols • Xác suất của mỗi symbol Xj là P(XJ) • Ta định nghĩa I(XJ) - self-information là đơn vị thông tin: I ( X j ) = − log 2 ( p j )
Nguồn tin - Sources • Trị trung bình của các symbol gọi là source entropy: N N H ( X ) = E{I ( X j )} = ∑ p j I ( X j ) = −∑ p j log 2 ( p j ) bit/symbol j =1 j =1 • E{X} là giá trị trung bình (expected value) của X. • Source entropy H(X): lượng thông tin trung bình của nguồn tin X là lượng tin trung bình chứa trong một kí hiệu bất kỳ Xj của nguồn tin X.