автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.04, диссертация на тему:Разработка и исследование алгоритмов посимвольного декодирования пространственно-временных кодов для систем сотовой подвижной связи

Введение.

1 глава. Роль и место физического канала трафика в цифровой системе сотовой связи.

2 глава. Алгоритм посимвольного декодирования турбо-кода во временной области.

3 глава. Разработка рабочего алгоритма декодирования свёрточного кода по критерию максимума апостериорной вероятности с возможностью реализации на ЦСП с фиксированной точкой.

4 глава. Алгоритмы посимвольного декодирования турбо-кода с малой вычислительной сложностью.

5 глава. Разработка и исследование сигнально-кодовых конструкций для прямого канала ЦССПС.

Состояние вопроса. Постановка проблемы и её актуальность. К числу наиболее перспективных систем сотовой связи относятся цифровые сотовые системы подвижной связи (ЦССПС). Они предоставляют услугу передачи речи и данных по беспроводному каналу [1,3,128-135,142].

Каналы физического уровня ЦССПС представляют собой системы передачи информации, в которых информация передаётся посредством радиосигналов.

При анализе ЦССПС используются специальные показатели. Мощность сигнала Р и отводимая полоса частот канала Р являются основными ресурсами канала. Поэтому целесообразно ввести коэффициенты Р и у, определяющие энергетическую и частотные эффективности СПИ: я и уЛК/ соответственно [14]. В качестве

Н/ /N0 обобщённого показателя технического эффекта СПИ вводится коэффициент использования пропускной способности канала . Согласно теореме Шеннона при соответствующих log + 1 способах передачи (кодирования и модуляции) и приёма (демодуляции и декодирования) максимальное значение функции Г|(р,у) может быть близким к единице. При этом частота ошибок может быть сделана сколь угодно малой. В таком слзЛае из условия т) = 1 получается следующая предельная зависимость между j3 и у: П = —л—•

2 л -1

Удобно эту зависимость представить графически в виде кривой на

ПЛОСКОСТИ р-у.

-10

-20 • 1

I

-30

-50

Shannon Limit t . \ со \

43 -40 \ \

-60 \

-70 J-1-10 -8 -6 л -2 0 2 8 10 gamma, dB

Рис. 1 предельная кривая Шеннона

Каждая СПИ (в том числе канал ЦССПС) изображается точкой в координатах у-р. На кривой расположены идеальные системы, под кривой - реальные системы. Над кривой нет ни одной точки, которой отвечала бы какая-нибудь СПИ. [10]

Главными показателями качества ЦССПС являются количество пользователей, а также спектральная и энергетическая эффективности. Совершенствование ЦССПС в этих направлениях представляет собой комплекс взаимосвязанных мероприятий. [1,14]

Построение СПИ с высокой спектральной эффективностью и в то же время с высокой энергетической эффективностью представляет собой нетривиальную задачу. Для конкретного класса сочетаний кодека канала и модема М-ичной передачи фактором, ограничивающим возможности приближения к пределу Шеннона, является сложность реализации такой системы (например, вычислительная сложность алгоритма декодирования). Приближение характеристик системы передачи информации к предельным называется оптимизацией по информационным критериям.

Совершенствование ЦССПС может независимо проводиться по следующим направлениям: увеличение эффективности канального уровня (например, изменение порядка использования ресурсов для организации каналов), увеличение эффективности физического уровня (увеличение качества восстановления сообщений на приёмном конце системы). [6,5 Г

Большинство абонентов ЦССПС проживает в регионах с урбанизированным ландшафтом. В подавляющем большинстве сеансов связи отсутствует прямая видимость между передающей и приёмной антеннами. Сигнал на входе приёмника представляет собой сумму отдельных лучей: ллучей Г=1

Один из лучей - у„рА(А) - поступает в приёмную антенну непосредственно из передающей антенны. Остальные поступают по ломаным линиям большей длины в результате отражения от радиоконтрастных объектов. Эти лучи имеют разные временные задержки. Это приводит к следующим явлениям:

• Амплитуда поступившего в приёмник сигнала является случайной величиной с релеевским или с райсовским распределением.

• Если прямой луч синхронизован с псевдослучайной последовательностью, то остальные копии не синхронизированы с ней. Это может стать причиной возникновения дополнительного шума в приёмнике.

В целях получения частоты битовых ошибок, которая регламентируется стандартом, необходимо увеличивать моп];ность излучаемого сигнала до такого значения, при котором величина eq/nq обеспечит успешное исправление ошибок. Абсолютное значение этого увеличения называется запасом на медленные замирания. В ЦССПС 2-го и 3-го поколений эта величина составляет 11-17 дБ. Следует отметить, что это в 3-6 раз больше того выигрыша перед системами ТОМА (например, GSM), который обеспечивает технология CDMA (например, IS-95) согласно заявлениям фирм-производителей [3]. Поэтому уменьшение значения запаса на медленные замирания является одной из первоочередных задач в кругу вопросов разработки перспективных систем ЦССПС.

Децентрализация производственной и коммерческой деятельности в информационном обш;естве приводит к необходимости обеспечения доступа к ресурсам глобальной сети Интернет в сетях ЦССПС.[1] Передача web-страниц в формате html и других объёмных сообш;ений требует размеш;ения в пределах цифрового пакета стандартной длительности Т (например, 20 мс в стандарте IS-95) на порядок большего количества N5 цифровых сигналов. Ставится задача увеличения на порядок скорости передачи информации К=Кб/Т при условии сохранения малой себестоимости услуг передачи данных. [4]

В самом деле, ЦССПС оказывает услуги передачи данных и речи именно с приемлемой достоверностью, которая определяется средней частотой битовых ошибок на выходе декодера канала. Вероятность ошибки в процессе приёма двоичной посылки длительности т уменьшается с увеличением значения ещ . eq=pt=p/r в режиме высокоскоростной передачи меньше, чем в низкоскоростном канале. Дефицит энергии необходимо компенсировать увеличением моп];ности Р. Это негативно сказывается на значении энергетической эффективности. Ширина спектра сигнала пропорциональна скорости передачи: F=R/r, где г - это удельная скорость передачи информации. Производительность устройства цифровой обработки сигналов, которое реализует алгоритмы когерентного приёма, не должна быть ниже RV, где V- вычислительная сложность совокупности алгоритмов в MIPS, R - скорость передачи данных в Мбит/с.

Себестоимость услуг ЦССПС складывается, главным образом, из расходов на электроэнергию, на аренду диапазона и себестоимости оборудования. Все эти три составляющие увеличиваются при переходе к высокоскоростному режиму передачи данных. Поэтому задача построения ЦССПС с высокой (2 Мбит/с и более) скоростью передачи данных [1] и малой себестоимостью нетривиальна.

Целью настоящей диссертационной работы является разработка системы передачи информации с пространственно-временным кодированием, которая обладает запасом на медленные замирания менее 11 дБ и алгоритмом декодирования турбо-кода канала, который может быть реализован на цифровом сигнальном процессоре с фиксированной точкой с 16 разрядами и с производительностью не более 100 MIPS.

Метод решения.

Предпринято систематическое изменение конфигурации системы в соответствии с принципами пространственно-временного кодирования.

В работе показано, что уменьшение запаса на медленные замирания целесообразно проводить в два этапа:

1. уменьшение интервала корреляции замираний сигнала в тракте фиксированного пользователя.

В диссертационной работе показано, что проблема уменьшения запаса на медленные замирания в прямом канале имеет в своей основе невозможность использовать классические решения (например, разнесённый приём). Показано, что эта проблема может быть решена с использованием разнесения на передаче - если излучать сигналы одного и того же абонента через различные антенны, использовать для передачи одного и того же сообщения равномерно во времени все антенны ( в каждый момент только один символ), то можно значительно уменьшить значение интервала корреляции замираний. Сигналы, которые входят в состав сообщения, записываются в строки матрицы А таким образом, чтобы сигналы, представленные в одной строке, излучались через один и тот же элемент. Верхние индексы указывают номер пользователя:

1) т-2 т

2)

А = и-2

2. увеличение эффективности восстановления сообщений в условиях некоррелированных замираний сигнала в тракте фиксированного пользователя.

Показано, что наиболее эффективное восстановление сообщения в условиях быстрых замираний сигнала получается при использовании турбо-кодов [1,15-17,19,20] и посимвольных алгоритмов декодирования последних. Для этой цели разработан рабочий алгоритм посимвольного декодирования турбо-кода. В литературе 15,16] описаны алгоритмы посимвольного декодирования турбокодов, которые имеют вычислительную сложность порядка 1000 MIPS и не поддаются упрощению. Эти алгоритмы не могут быть реализованы на процессоре с фиксированной точкой с разрядностью 8-16 в силу значительного вычислительного диапазона. Это делает проблематичной реализацию имеющихся посимвольных алгоритмов декодирования турбо-кодов на недорогих цифровых сигнальных процессорах мобильных станций ЦССПС. Между тем турбо-кодирование широко используется в ЦССПС 3-го поколения. Для декодирования турбо-кодов в имеющихся системах используется алгоритм декодирования максимального правдоподобия с мягким решением [6,14]. Этот алгоритм не обеспечивает оценку, оптимальную для каждого конкретного символа.

Известен [27] алгоритм посимвольного декодирования свёр-точного кода по критерию максимума апостериорной вероятности. Он обладает, в отличие от [15,16], приемлемым вычислительным диапазоном. Его недостаток заключается в том, что он может быть использован только при значительном отношении сигнал/шум, что по ряду причин делает его неудобным для декодирования турбо-кода.

Для решения этих проблем привлекается пропуск шагов алгоритма с повышенной контрастностью путём объединения нескольких таких шагов в один, описываемый вспомогательной функцией. Расчёт значения этой функции производится рекурсивно. Это позволяет в зависимости от значения отношения сигнал/шум удерживать часть второстепенных расчётов или пренебрегать ею. Эффективность этого способа подтверждена практически. Изложим кратко основную идею этого подхода.

Рассмотрим декодирование свёрточной ступени параллельного каскадного кода. Пусть оно проводится методом Баума-Уэлча [18], адаптированным к мягкому декодированию имеющегося систематического свёрточного кода.

Для вынесения решения о значении систематического символа по совокупности наблюдений ¥ производится расчёт апостериорных вероятностей [24] сг{х)=р{х\¥) различных его значений л;. Каждая из апостериорных вероятностей представляется суммой по множеству возможных состояний 5' производящего автомата (регистра сдвига): а{х) = л:р{х,л\¥) (1)

Решение по критерию максимума апостериорной вероятности [19,20,24] принимается выбором максимума:

Je' = aig тах< In——у4 \ (2). т-ч sj и .

В условиях высокой априорной определённости отношение правдоподобия может принимать большое значение, причём может потребоваться сначала расчёт этой большой величины, и только после этого взятие логарифма согласно (2). Слагаемые в правой части (1) рассчитываются для непрерывного канала как экспоненты. Отсюда следует, что желательно представить (2) в виде:

X л = arg max{/(z, ) - f{z,)} (3), где x) = lntexp(x,), х€Ал (4), i

2Л И ло суть векторы, составленные из натуральных логарифмов слагаемых в правой части (1) для гипотезы х и для гипотезы О соответственно.

Как показано в диссертации, применение описанного приёма к декодированию турбо-кодов позволяет полностью устранить проблемы, которые обусловлены ростом вычислительного диапазона по мере рекурсивного (турбо-) увеличения априорной определённости.

После этих замечаний перечислим основные вопросы, являющиеся предметом исследования в диссертации.

1. Синтез оптимального по критерию максимума апостериорной вероятности алгоритма посимвольного декодирования турбо-кода во временной области

2. Синтез алгоритма декодирования свёрточного кода по критерию максимума апостериорной вероятности, который имеет малый вычислительный диапазон.

3. Разработка рабочего алгоритма декодирования турбо-кода во временной области с использованием в компонентном декодере алгоритма максимума апостериорной вероятности

4. Уменьшение вычислительной сложности алгоритма декодирования турбо-кода

5. Изучение путей построения прямого канала ЦССПС с использованием разнесённой передачи

6. Использование алгоритма упрощённого декодирования турбо-кода для построения и оптимизации прямого канала ЦССПС с разнесением на передаче

Методы научного исследования. Основные результаты диссертации получены на основе применения теории статистической радиотехники, теории вероятностей, математической статистики и статистического моделирования.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. Доказано, что проблема уменьшения значения запаса на медленные замирания в системах сотовой подвижной связи с пространственно-временным кодированием решается путём согласования кодека с модемом М-ичной передачи при условии реализации декодера согласно алгоритму посимвольного декодирования.

2. Предложен способ уменьшения значения вычислительного диапазона мягкого по входу алгоритма посимвольного декодирования свёрточного кода по критерию максимума апостериорной вероятности.

3. Выполнена минимизация вычислительной сложности алгоритма декодирования турбо-кода с декодерами компонентных кодов, выполненными в соответствии со способом П.2.

Практическая ценность диссертации:

1. Разработан мягкий по входу алгоритм оптимального по критерию максимума апостериорной вероятности декодирования свёрточного кода. Алгоритм ориентирован на использование в реальных ЦССПС на реальной вычислительной технике (вычислительная сложность алгоритма уменьшена в 5 раз по сравнению с прототипом, значение вычислительного диапазона уменьшено до 10 дБ, что в 10 раз меньше, чем в прототипе).

2. Разработан рабочий алгоритм турбокода с компонентными декодерами максимальной апостериорной вероятности, который может быть реализован на актуальных для ЦССПС средствах цифровой обработки сигналов вычислительная сложность алгоритма уменьшена в 3 раза по сравнению с прототипом, значение вычислительного диапазона уменьшено до 45 дБ, что в 12 раз меньше, чем в прототипе).

3. Разработана система передачи информации с несколькими передаюш;ими антеннами, которая имеет меньшее значение запаса на медленные замирания, чем физические каналы ЦССПС 3-го поколения (значение запаса на медленные замирания на 6-9 дБ меньше, чем в прототипе).

Внедрение результатов работы. Результаты диссертационной работы, посвяш;ённые разработке турбо-кодеков и СКК с турбо-кодеками, использованы при проектировании систем связи 3-го и 4-го поколений. Практическую ценность используемых результатов подтверждают соотвествующие документы.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы обсуждались и получили одобрение на научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава МТУСИ, на сессии общества им. А. С. Попова, а также в печатных работах по этой теме.

Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в журанале "Цифровая обработка сигналов" (1), в сборнике "Ин-формсвязь" (1), а также материалах конференций и семинаров (5), включая 2 выступления на сессии НТОРЭС им. А.С.Попова. Всего опубликовано 7 работ.

Выводы по 5й главе

1. Разработана сигнально-кодовая конструкция, которая имеет меньший запас на медленные замирания, чем сигнально-кодовая конструкция физического канала ЦССПС стандарта CDMA-2000.

2. Путём совместного использования канального неремежения, турбо-кодирования и передачи с помощью нескольких антенн получена компенсация эффекта медленных многолучевых замираний на входе декодера канала.

3. Значение запаса на медленные замирания уменьшено с ll-IT дБ до 5-11 дБ в зависимости от количества антенн.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. На основании конкретной прикладной задачи проектирования систем сотовой подвижной связи 3-го и 4-го поколений обосновано применение сигнально-кодовых конструкций для увеличения коэффициента использования канала с медленными замираниями сигнала.

2. Разработана методика синтеза алгоритмов декодироавния свёрточных кодов по критерию максимума апостериорной вероятности.

3. С использованием методики синтезированы алгоритмы декодирования свёрточных кодов по критерию максимума апостериорной вероятности с малым вычислительным диапазоном.

4. Разработан алгоритм декодирования свёрточных кодов по критерию максимума апостериорной вероятности с малой вычислительной сложностью (так называемый рабочий алгоритм, который ориентирован на использование в реальных системах сотовой связи 3-го и 4-го поколения).

5. Произведена адаптация алгоритмов декодирования свёрточных кодов по критерию максимума апостериорной вероятности для реализации декодеров компонентных кодов в алгоритме посимвольного декодирования турбо-кода по временной области.

6. Разработан алгоритм посимвольного декодирования турбо-кода с малым вычислительным диапазоном и малой вычислительной сложностью.

7. исследована эффективность пространственно-временного кодирования с турбо-кодом в качестве кода канала.

8. исследована эффективность декодирования пространственно-временного кода с использованием критерия максимума апостериорной вероятности.

9. моделирование на ЭВМ показало эффективность разработанной сигнально-кодовой конструкции в канале с медленными многолучевыми замираниями сигнала.

1. Горностаев Ю.М., Невдяев Л.М. Новые стандарты широкополосной радиосвязи на базе технологий W-CDMA. М.: Международный Центр Научной и Технической Информации, 1999, 166

2. Schlegel СВ., Herro М.А. A burst-error-correcting Viterbi algorithm //IEEETrans. Соттшт., 1990,№°3,рр.285-291.

3. Громаков Ю.А. Стандарты и системы подвижной радиосвязи. М.: Технологии Электронных Коммуникаций, т. 67, 1996, 240 с.

4. Зяблов В.В., Коробков Д.Л. и др. Высокоскоростная передача сообщений в реальных каналах, М.:Радио и Связь , 1991, 200с.

5. A.J. Viterbi. Error bounds for convolutional codes and an asymptotically optimum optimum decoding algorithm, IEEE Trans. Inform. Theory, Vol lT-13, pp. 260-269, 1969.

6. Витерби Э.Д. Принципы когерентной связи //пер. с англ. под ред. проф. Б. Р.Левина, М.: Сов. Радио, 1970, 338с.

7. Зигангиров К. С. Принципы последовательного декодирования, М: Наука, 1969, 185с.

8. Блох Э.Л. Вопросы сложности декодирования свёрточных кодов, М: Наука, 1971, ШОс;

9. Питерсон У., Уэлдон Э. Коды, корректирующие ошибки, М: Наука, 1979, 340с.

10. Блейхут Р. Теория и практика кодов, контролирующих ошибки, М.:Мир, 1985,280с.

11. Форни Д. Каскадные коды, М: Наука, 1974, 170с.

12. Блох Э.Л., Зяблов В.В. Линейные каскадные коды, М: Наука, 1976,280с.

13. Блох Э.Л., Зяблов В.В. Обобщённые каскадные коды, М.: Наука, 1982,200с.

14. Помехоустойчивость и эффективность систем передачи информации / под ред. А.Г. Зюко/, М.: Радио и связь, 1985, 170с.

15. С. Berrou, А. Glavieux, and P.Thitimajshima. Near Shannon limit error-correcting coding and decoding: Turbo-codes, Proc.1993 IEEE Int.Conf. on Comm., Geneva, Switzerland, pp. 1064-1070, 1993.

16. C.Berrou and A.Glavieux, Near Optimum Error Correcting Coding and Decoding: Turbo-Codes, IEEE Trans. On Comm., vol.44. No. 10, pp. 1261-1271, October 1996.

17. S. Benedetto and G.Montorsi, Unveiling turbo-codes: some results on parallel concatenated coding schemes, IEEE Trans. Inform. Theory, Vol. IT-42, No.2, pp.409-428, 1996.

18. L.E. Baum and G.R.Sell, Growth functions for transformations on manifolds. Рас. J.Math, vol.27, No.2, pp.211-227, 1968.

19. Енгдал К., Зигангиров К.Ш. К теории низкоплотностных свёр-точных кодов. I. Проблемы передачи информации, т.35, 1999, вып. 4, с. 12-28.

20. Хошев А.Ю., Шлома A.M. Разработка рабочего алгоритма посимвольного декодирования параллельного каскадного кода во временной области //Цифровая обработка сигналов, 2001, N2

21. L.R.Bahl, J.Cocke, F.Jelinek, and J.Raviv, Optimal decoding of linear codes for minimizing symbol error rate, IEEE Trans. Inform. Theory, Vol. IT-20, pp.284-287, 1974.

22. Л.Р. Рабинер, Скрытые марковские модели и их применение в избранных приложениях при распознавании речи: Обзор //ТИИЭР, т. 77, N2, февраль 1989.

23. Корнеев В.В., Киселёв А.В. Современные микропроцессоры, М.:Нолидж, 1998, 236 с.

24. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники, М.: Радио и связь, 1989, 624 с.

25. S.E.Levinson, L.R. Rabiner, and M.M.Sondhi, An introduction to the application of the theory of probabilistic functions of a Markov process to automatic speech recognition, BellSyst. Tech. J., vol.62, No.4, pp. 10351074, Apr. 1983.

26. P.Robertson, E.Villebrun, and P.Hoeher, A Comparison of Optimal and Sub-Optimal MAP Decoding Algorithms Operating in the Log Domain, Proc.OflCC'95, Seattle, Washington, pp. 1009-1013, June 1995.

27. A.J.Viterbi, An Intuitive Justification and a Simplified Implementation of the MAP Decoder for Convolutional Codes, IEEE, J. Selected Areas In Com., vol. 16, No.2, Feb. 1998.

28. Уваров В. Б. Математический анализ, М: Высшая школа, 1984, 289 с.

29. Смирнов Н.И., Горгадзе С.Ф. Оценка эффективности использования мощности нелинейного ретранслятора в системах передачи информации с кодовым разделением// Электросвязь. 1995, №6.

30. Сидельников В.М. Декодирование кода Рида-Соломона при числе ошибок, большем (d-l)/2, и нули многочленов нескольких пе-ременных//Проблемы передачи информации. 1994, №1

31. Балакирский В.Б. Использование свёрточных кодов, декодируемых по максимуму правдоподобия, для передачи двоичных последовательностей фиксированного веса// Проблемы передачи информации. 1994, №1

32. Павлов А.А. Метод гарантированной коррекции неразличимых ошибок дискретных устройств, резервированных на основе порогового кодирования //Электросвязь, 1999, №2.

33. Григорьев СВ. Ансамбли и семейства сигнально-кодовых конструкций решётчатого кодирования// Радиотехника. 1998. №4 34] Кирьянов Б.Ф. Эффективные алгоритмы кодирования информации в системах связи// Электросвязь. 1997, №2

34. Григорьев C.B. Построение элементов ансамблей и семейств сигнально-кодовых конструкций решётчатого кодирования// Радиотехника. 1997, №4.

35. Розенблат М.Г. Об опыте эксплуатации многоканальной цифровой системы передачи информации на поднесущей частоте FM ра-диовеш;ательного передатчика// Труды НИИР. 1997.

36. Серов В.В. Проблемы повышения частотно-энергетической эффективности тропосферных систем связи// Электросвязь. 1996. №8

37. Рыков В. В., Самуйлатов К.Е. К анализу вероятностей блокировок ресурсов сети с динамическими многоадресными соединениями// Электросвязь. 2000. №10.

38. Ершов Л.А. Марковская модель декаметрового канала связи// Радиотехника. 1998. №3.

39. Карташевский В.Г., Мишин Д.В. Использование несистематических свёрточных кодов при адаптивном декодировании// Радиотехника и Электроника. 1998. № 5

40. Смольянинов В.М., Назаров Л.Е. Применение преобразования Уолша при посимвольном и итерационном декодировании сигналов// Радиотехника и электроника. 1998. №3

41. Головин О.В., Репинский В.Н. Распределение вероятностей числа занятых каналов в системах многостанционного доступа, свободных от передачи вызовов// Электросвязь. 1994. №4

42. Назаров Л.Е. Вероятностные характеристики при оптимальном посимвольном приёме сигналов, соответствующих двоичным кодам// Радиотехника и электроника. 1999. №10

43. Казаков А.Н. Анализ помехоустойчивости подоптимального алгоритма разделения квазиортогональных сигналов// Радиотехника. 1993. №4

44. Камаева М.Е., Синдлер Ю.Б. Статистическое моделирование оптимальной процедуры поиска широкополосных сигналов с псевu u u u u / / тлдослучайной перестройкой рабочей частоты// Радиотехника и электроника. 1993. Т.38, вьш.7

45. Зяблов В.В. Декодирование каскадного кода со свёрточным внутренним кодом// Проблемы передачи информации. 1994. №2

46. Немировский B.C., Волков Л.Н. Перспективные системы и методы многостанционного доступа: характеристики и проблемы реа-лизации//Электросвязь. 1993. №1

47. Козлов Д.Г. Асимптотическое поведение максимально гарантированной помехоустойчивости передачи М-позиционных сигналов// Радиотехника. 1993. №4

48. Шумаров Е.В., Попов B.C. Цифровой способ измерения средне-квадратического значения широкополосных сигналов// Измерительная техника. 1993. №5

49. Серов В.В. Помехоустойчивость пространственно-частотных сигнально-кодовых конструкций в канале с релеевскими замирания-ми//Радиотеника. 1995. №9

50. Орлик СВ. Программно-аппаратные методы защиты информации// Военный институт пр. связи. Орёл, 1995.

51. Перспективные методы модуляции, исправления ошибок, коррекции характеристик канала и разнесения сигналов//Передача информации. 1994. №30.

52. Солодовниченко М.Б., Замятин А.Г. Выбор линейного кода для волоконно-оптических систем передачи // Известия ВУЗов. Радиоэлектроника. 1994. №10.

53. Емельянов П.Б. Эффективность модулированных сигналов с непрерывной фазой в частотно-ограниченном канале// Радиотехника. 1997. №12

54. Геер А.Э. Блоково-самоортогональные коды с малой избыточностью// Известия ВУЗов. Радиоэлектроника. 1997. №12

55. Звягин A.M. Оптимальная обработка сигналов при комплексном использовании адаптивной антенной решётки и других устройств борьбы с помехами// Радиотехника и электроника. 1995. №7

56. Плотников В.М. Квадратичные формы решётчатых структур дискретизации сигнала многомерных сообщений // Радиотехника. 1994. №12

57. Пашкеев Д.С. и др. Машинные методы оптимизации в технике связи. М.: Радио и Связь, 1976.

58. Карташевский В.Г. Обработка пространственно-временных сигналов в каналах с памятью. М.: Радио и Связь, 2000. 270 с.

59. Фалькович С.Е., Пономарёв В.И., Шкварко Ю.В. Оптимальный приём пространственно-временных сигналов в радиоканалах с рассеянием. М.: Радио и Связь, 1989. 291 с.

60. Амиантов И.Н. Избранные вопросы статистической теории связи. М.: Сов. Радио, 1971. 416 с.

61. Ван Трис Г. Теория обнаружения, оценок и модуляции: Пер. с англ. В 3-хт. -М.: Сов. Радио, Т.1. 1972. 744 с; Т.3,1977. - 662 с.

62. Гантмахер Ф.Р. Теория матриц. -М.: Наука, 1966. 576 с.

63. Гилл Ф. Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация: Пер. с англ./ Под ред. A.A. Петрова. М.: Мир, 1985. - 509 с.

64. Ибрагимов И.А., Хасминский Р.З. Асимптотическая теория оценивания. М.:Наука, 1979. - 528 с.

65. Кловский Д.Д. Передача дискретных сообщений по радиоканалам. М.: Радио и Связь, 1982. - 304 с.

66. Кловский Д.Д., Сойфер В.А. Обработка пространственно-временных сигналов (в каналах передачи информации). М.: Связь, 1976.-208 с.

67. Куликов Е.И., Трифонов А.П, Оценка параметров сигналов на фоне помех. М.: Сов. Радио, 1978. - 296 с.

68. Математическая теория планирования эксперимента/ Под ред. СМ. Ермакова. М.: Наука, 1983. - 392 с.

69. Медведев A.B. Непараметрические системы адаптации. Новосибирск: Наука, 1983. - 174 с.

70. Оппенгейм A.B., Шафер Р.В. Цифровая обработка сигналов: Пер. с англ./ Под ред. СЯ. Шаца. М.: Связь, 1979. - 416 с.

71. Пространственно-временная обработка сигналов/ Кремер И.Я., Кремер В.И., Петров В.М. и др.; под ред. И.Я.Кремера. М.: Радио и Связь, 1984.-224с.

72. Самарский A.A. Введение в численные методы. М.: Наука, 1982.-272 с.

73. Тихонов В.И. Оптимальный приём сигналов. М.: Радио и Связь, 1983,-320 с.

74. Ширман Я.Д. Разрешение и сжатие сигналов. М.: Сов. Радио, 1974-360 с.

75. Абенд К., Фритчман Б. Статистическое обнаружение в каналах связи с взаимными помехами между символами// ТИИЭР, 1970. -№5.-0.189-195.

76. Адаптивные последовательные УПС для передачи дискретных сообщений по радиоканалам (аналоговая обработка сигналов) / Д.Д. Кловский, Б.И. Николаев, В.Г. Карташевский и др. Техника средств связи (серия ТРС), 1989, вьш.1, с. 17-23.

77. Андронов И.С, Финк Л.М. Передача дискретных сообщений по параллельным каналам. М.: Сов.Радио, 1971. - 408 с.

78. Бельфиоре К.А., Парк Дж.Х. Компенсация посредством решающей обратной связи // ТИИЭР, 1979. №8. - с.67-83

79. Боккер П. Передача данных: Пер. с немецк. / Под ред. Кловско-гоД.Д.-М.:Связь,т.1, 1980.-264 с.;т.2, 1981.-240 с.

80. Градштейн И.С, Рыжик И.Н. Таблицы интегралов, сумм , рядов и произведений. Изд. 5-е. М.: Физматгиз, 1971. - 1108 с.

81. Деруссо П., Рой Р., Клоуз Ч. Пространство состояний в теории управления: Пер. с англ. / Под ред. М.В. Меерова. М.:Наука, 1970. -620 с.

82. Кайлатс Т. Каналы с параметрами, изменяющимися во времени// В кн.: Лекции по теории систем связи. / Пер. с англ./ Под ред. Б.Р. Левина. М.: Мир, 1964. - с.50-78.

83. Карташевский В.Г., Кловский Д.Д. Помехоустойчивость приёма "в целом" с поэлементным принятием решения при учёте реальной обратной связи по решению// Обработка сигналов в системах связи: Сб. научи, трудов учебн. Ин-тов связи // ЛЭИС Л., 1989. - с.30-33.

84. Карташевский В.Г., Кловский Д.Д. Анализ помехоустойчивости алгоритма "приём в целом с поэлементным принятием решения"// Радиотехника. 1989. - № 1. - с.37-40

85. Карташевский В.Г. Решение задачи различения гипотез в канале с памятью методом "погружения" // Радиотехника. 1991. - №5. -с.71-73.

86. Карташевский В.Г., Мишин Д.В. Анализ помехоустойчивости демодуляции в канале с памятью при замене различения оцениванием// Радиотехника, 1994. - №10. - с.73-76.

87. Карташевский В.Г. Демодуляция в канале с памятью на основе фильтра Калмана // Радиотехника. 1994. - №3. - с.46-48.

88. Карташевский В.Г., Кловский Д.Д. Помехоустойчивость разнесённого приёма в стохастических пространственно-временных каналах с межсимвольной интерференцией и сосредоточенными помехами // Электросвязь. 1995. - №11. - с. 36-39.

89. Карташевский В.Г., Кловский Д.Д., Мишин Д.В. Адаптивная фильтрация сосредоточенных помех в канале с переменными параметрами при разнесённом приёме // Электросвязь. 1996. - №7. -с.22-25.

90. Карташевский В.Г., Кловский Д.Д. Потенциальная эффективность пространственно-временной обработки сигналов в многолучевых радиоканалах с сосредоточенными помехами // Электросвязь. -1996.-№7-с. 14-17.

91. Карташевский В.Г., Мишин Д.В. Непереборный алгоритм демодуляции для канала с рассеянием // Радиотехника. 1996. - №10. -с.24-28.

92. Карташевский В.Г., Мишин Д.В. Использование несистематических свёрточных кодов при адаптивном декодировании // Радиотехника. 1998. - №5. - с.59-60.

93. Кеннеди Р. Каналы связи с замираниями и рассеянием.: Пер. с англ./ Под ред. И. А. Овсеевича. М.: Сов.радио, 1973. - 304 с.

94. Кириллов Н.Е. Помехоустойчивая передача сообщений по линейным каналам со случайно изменяющимися параметрами. М.: Связь, 1971.-256 с.

95. Кловский Д.Д., Николаев Б.И. Инженерная реализация радиотехнических схем. -М.: Связь, 1975. 200 с.

96. Кловский Д.Д,, Карташевский В.Г., Белоус CA. Приём сигналов со свёрточным кодированием в каналах с межсимвольной интерференцией // Проблемы передачи информации. 1991, вып.2, с.97-100.

97. Коржик В.И., Лопато Ю.П. Оптимальное декодирование свёр-точных кодов в каналах с аддитивным марковским шумом// Проблемы передачи информации. 1987. - №4. - с.35-40.

98. Котельников В.А. Теория потенциальной помехоустойчивости. -М.-Л.: Гоэнергоиздат, 1956. 152 с.

99. Курикша A.A. Об оптимальном использовании пространственно-временных сигналов // Радиотехника и электроника. 1963. -№4.-0.552-563.

100. Макаров СБ., Цикин И.А. Передача дискретных сообщений по радиоканалам с ограниченной полосой пропускания. М,: Радио и Связь, 1988.-304 с.

101. Малахов А.Н. Кумулянтный анализ случайных негауссовских процессов и их преобразований. М.: Сов. Радио, 1978. - 376 с.

102. Методы обработки сигналов при наличии помех в линиях связи / Под ред. Е.Ф.Камнева. М.: Радио и связь, 1985. - 224 с.

103. Николаев Б.И. Последовательная передача дискретных сообщений по непрерывным каналам с памятью. М.: Радио и связь, 1988,-264 с.

104. Питерсон У., Уэлдон Э. Коды, исправляющие ошибки: Пер. с англ. / Под ред. Р.Л.Добрушина и СИ. Самойленко. -М.:Мир, 1976, 594 с.

105. Сейдж Э., Меле Дж. Теория оценивания и её применение в связи и управлении: Пер. с англ./ Под ред. Б.Р.Левина, М.: Связь, 1976.-496 с.

106. Сикарёв A.A., Фалько А.И. Оптимальный приём дискретных сообщений. Связь, 1978. - 328 с.

107. Сосулин Ю.Г. Теория обнаружения и оценивания стохастических сигналов. М.: Сов.Радио, 1978. - 320 с.

108. Сухопутная подвижная радиосвязь: в 2 кн. Кн.1 Основы теории / И.М.Пышкин, И.И.Дежурный, Р.Т.Пантикян и др.: Под ред. В.ССеменихина и И.М. Пышкина. М.: Радио и Связь, 1990. - 340 с.

109. Теория кодирования / Т.Касами, И.Токура, Е.Ивадари.: Пер. с японск. / Под ред. Б.С.Цыбакова и СИ. Гельфанда. М.: Мир, 1978. - 576 с.

110. Трифонов A.n., Шинаков Ю.С Совместное различение сигналов и оценка их параметров на фоне помех. М.: Радио и связь, 1986, 264 с.

111. Туркин А.И. Рекуррентный приём сложных сигналов. М.: Сов.радио, 1988. - 264 с.

112. Уидроу Б., Стринз С. Адаптивная обработка сигналов. : Пер. с англ. М.: Радио и Связь, 1989. - 440 с.

113. Фалькович СЕ. Оценка параметров сигнала. М.: Сов.радио, 1970.-334 с.

114. Финк Л.М. Теория передачи дискретных сообщений. М.: Связь, 1970.-728 с.

115. Чесноков М.Н. Оптимальный приём дискретных сообщений в каналах с переменными параметрами на фоне импульсных и флук-туационных помех // Известия ВУЗов. Радиоэлектроника, 1983, №7, с.3-11

116. Яковлев Л.А., Окунев Ю.Б. Широкополосные системы связи с составными сигналами. М.: Связь, 1968. - 168 с.

117. Kailath Т. А general likelihood-ratio formula for random signals in Gaussian noise // IEEE Trans, on IT. 1969. - v.IT-15, №3, pp.350-361

118. Miller J.U., Thomas J.B. The detection of signals in impulsive noise modeled as a mixture process// IEEE Transactions on Communications. May 1976, pp.559-653.

119. Ungerboeck G. Channel coding with multilevel phase signals. // IEEE Trans. Inf Theory, 1982, v.IT-28, pp.55-67.

120. Ungerboeck G. Adaptive Maximum-Likelihood Receiver for Carrier-Modulated Data-Transmission Systems // IEEE Trans, on Commun., 1974, v.Com-22, №5, pp. 624-637.

121. Зигангиров К.Ш., Лентмайер М. Математический анализ одного итеративного алгоритма декодирования низкоплотностных свёр-точных кодов. Проблемы передача информации. Т.36, 2000, вып. 4, с.35-46

122. Л.М. Невдяев. Мобильная связь 3-го поколения. М., МЦНТИ, 2000.-208 с.

123. A.M. Овчинников, С.В.Воробьёв, С.И.Сергеев. Открытые стандарты цифровой транкинговой связи, М., МЦНТИ, 2000. 166 с.

124. Перспективы внедрения систем мобильной связи третьего поколения в России. М., Мобильные коммуникации, 2001. 88 с.

125. В.В. Афанасьев, Ю.М. Горностаев. Эволюция мобильных сетей. М., Мобильные коммуникации, 2001. 160 с.

126. Т.И. Иванова. Корпоративные сети связи. М., Эко-Трендз, 2001.-282 с.

127. В.Г. Карташевский, СИ. Семёнов, Т.В, Фирстова. Сети подвижной связи. М., Эко-Трендз, 2001. 299 с.

128. A.M. Коньков. Глобальная подвижная персональная спутниковая связь РФ. М., МЦНТИ, Мобильные коммуникации, 2000. 40 с.

129. Использование радиочастотного спектра и развитие в России сетей подвижной свяхзи 3-го поколения // Под ред. Ю.Б.Зубарева и М.А.Быховского. М., МЦНТИ, 2000. 75 с.

130. Шахгильдян В.В., Лохвицкий М.С. Методы адаптивного приёма сигналов. М.: Связь, 1974 . - 160 с.

131. Хошев А.Ю. Быстрое декодирование турбо-кодов в каналах с медленными замираниями сигнала. Депонир. в ЦНТИ "Информ-связь", от 22.05. № 2188 св. 2001 г., с. 18-27.

132. CDMA). Тезисы доклада, 8-я научно-техническая конференция "Современное телевидение", март 2000, с.29

133. Шлома A.M., Хошев А.Ю. Аналитическое конструирование турбо-кодеков. Тезисы доклада, НТК профессорско-преподавательского состава МТУ СИ, Москва, январь 2000, с.340

134. Шлома A.M., Хошев А.Ю. Оптимизация турбокодеков. Тезисы доклада НТК научно-преподавательского состава МТУ СИ, январь, 1999, с. 297