автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.04, диссертация на тему:Устойчивые к мешающим факторам алгоритмы распознавания вида помехоустойчивых кодов в радиотехнических системах

На правах рукописи

Ревуцкий Вадим Андреевич

УСТОЙЧИВЫЕ К МЕШАЮЩИМ ФАКТОРАМ АЛГОРИТМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ВИДА ПОМЕХОУСТОЙЧИВЫХ КОДОВ В РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ

СИСТЕМАХ

Специальность:

05.12.04 - «Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Рязань 2013

005540135

005540135

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Рязанский государственный радиотехнический университет» (РГРТУ) на кафедре радиоуправления и связи

Научный руководитель - заслуженный работник ВШ РФ,

доктор технических наук, профессор Кириллов Сергей Николаевич

Официальные оппоненты - доктор технических наук Клочко Владимир

Константинович, заведующий кафедрой эконометрики и математического моделирования РГРТУ (г. Рязань)

кандидат технических наук Бурнашев Рустам Умидович, начальник кафедры комплексов шифрования и передачи данных Рязанского высшего воздушно-десантного командного училища имени генерала армии В. Ф. Маргелова (г. Рязань)

Ведущая организация - ОАО «Калужский научно-исследовательский

радиотехнический институт», (г. Жуков, Калужской области)

Защита состоится «13» декабря 2013 г. в 13 часов на заседании диссертационного совета Д 212.211.04 Рязанского государственного радиотехнического университета по адресу: 390005, г. Рязань, ул. Гагарина, 59/1.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке РГРТУ.

Автореферат разослан « 8 » ноября 2013 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.211.04

Д.т.н., проф. Овечкин Г.В

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В настоящее время широкое распространение во многих радиосистемах передачи информации (РСПИ) получили помехоустойчивые коды (ПК) различного класса, типа и параметров, позволяющие обнаруживать и исправлять ошибки в цифровых данных, передаваемых по радиоканалу. К основным типам линейных ПК, которые используются в большинстве РСПИ, относятся сверточные (СК), блочные (БК) и составные коды (СсК). При этом к классу СК принадлежат перфорированные и неперфорированные коды, к БК - циклические ПК и коды с низкой плотностью проверок на четность, а к СсК - каскадные коды и такие высокоэффективные ПК, как турбо-коды.

При этом возможны ситуации, когда необходимо определить, ПК какого класса и с какими параметрами используется в радиоканале передачи интегрированных цифровых информационно-управляющих потоков некоторой РСПИ.

К настоящему моменту в области решения задач распознавания вида ПК и анализа дискретных структур известны работы таких отечественных ученых, как: А. П. Алферов, С.М. Авдошин, С. Г. Баричев, В. М. Сидельников, а также таких зарубежных ученых, как: Б. Шнайер, Н. Смарт, Д. Ф. Зиглер.

При этом наибольший вклад в теорию помехоустойчивого кодирования внесли следующие отечественные ученые: Ю. Л. Васильев, Л. М. Финк, К. Ш. Зигангиров, В. В. Золотарев, В. В. Зяблов, В. М. Дорофеев, В. Д. Колесник, а также зарубежные ученые: К. Е. Шеннон, Р. У. Хемминг, И. С. Рид, Г. Соломон, Р. К. Боуз, Д. К. Рой-Чоудхури, Э. Р. Хоквингем, Э. Д. Витерби, Э. Берликемп, Д. Месси, У. Питерсон, Э. Уэлдон, Т. Кассами, Е. Ивадари, М. Голей и др.

Так, при решении задач радиомониторинга может возникнуть необходимость извлечения первичной информации на основе анализа принятых радиосигналов от передающей аппаратуры, анализируемой РСПИ. При этом одним из этапов обратного преобразования сигналов в общей структуре РСПИ, является декодирование ПК, для выполнения которого необходимо знание его внешних параметров, а также порождающих элементов (ПЭ).

В случае использования РСПИ с адаптацией ПК к уровню помех также требуется устранить кратковременную неопределенность о текущих параметрах системы помехоустойчивого кодирования.

При этом в задачах распознавания вида ПК объем априорной информации о системе помехоустойчивого кодирования может быть различным: от списка возможных типов, до полного отсутствия информации о характеристиках кодов, которые могут быть представлены в анализируемой двоичной последовательности (АДП), получаемой при демодуляции сигналов РСПИ.

Главными недостатками существующих алгоритмов являются необходимость использования крайне большого объема статистического материала, невозможность распознавания ПК большой длины, а также принятия решения в реальном масштабе времени.

При этом существующие алгоритмы, позволяют обнаруживать лишь полностью известные ПК, что не обеспечивает возможности распознавания ПК в случае большого числа гипотез о классе и параметрах кода, а также при наличии мешающих факторов (шумов и помех в радиоканале РСПИ), приводящих к ошибкам в АДП.

Таким образом, актуальной является задача разработки алгоритмов распознавания вида ПК при действии мешающих факторов в близком к реальному масштабу времени.

Цель и задачи работы. Основной целью работы является разработка алгоритмов обнаружения, оценки внешних параметров и ПЭ для ПК в интересах построения высоконадежной системы распознавания вида ПК в близком к реальному масштабу времени при действии мешающих факторов.

Поставленная цель работы включает решение следующих задач:

- обоснование алгоритмов предварительной обработки АДП в интересах выделения информативных статистических характеристик, позволяющих обнаружить и оценить внешние параметры ПК различного класса.

- разработка алгоритмов обнаружения, оценки внешних параметров и ПЭ для ПК различного класса на фоне других кодов и случайных двоичных последовательностей (СДП), при действии мешающих факторов;

- обоснование общей структуры системы распознавания вида ПК на основе совместного использования алгоритмов обнаружения, оценки внешних параметров и ПЭ, позволяющей достичь компромисса между надежностью решений системы и аппаратно-вычислительными ресурсами, требуемыми на ее реализацию в близком к реальному масштабу времени;

- анализ вычислительных затрат на реализацию системы распознавания вида ПК для выбора элементной базы, обеспечивающей близкое к реальному масштабу времени функционирование.

Методы исследований. В работе использовались методы математической статистики и статистической радиотехники, кодирования в полях Галуа, математический аппарат теории вероятностей, математический аппарат теории Марковских процессов, матричного исчисления, вычислительной математики, а также новейшие достижения в области цифровой обработки информации.

Научная новизна. В рамках диссертационной работы получены следующие новые научные результаты:

1 Алгоритм предварительной обработки АДП на основе расчета матриц перехода (МП), позволяющий компактно представить данную последовательность и выявить ее статистически особенности.

2 Устойчивые к мешающим факторам алгоритмы распознавания видов СК и БК на основе совместного использования алгоритмов обнаружения и оценки внешних параметров ПК в масштабе нереального времени.

3 Алгоритмы обнаружения и оценки внешних параметров БК различного типа на основе автокорреляционной функции (АКФ) и закона распределения вероятности весов (ЗРВВ) для АДП, а также множественных свойств БК, позволяющие распознать такие блочные ПК, как: коды Рида-Соломона (РС),

Боуза-Чоудхури-Хоквингема (БЧХ), Голея (КГ), Рида-Маллера (РМ), Хемминга (КХ) и низкоплотностные коды (ЬОРС) в близком к реальному масштабу времени.

4 Устойчивый к мешающим факторам алгоритм распознавания СсК, включающий алгоритмы распознавания турбо-кодов и каскадных ПК, функционирующий в близком к реальному масштабу времени.

5 Устойчивый к мешающим факторам алгоритм оценки ПЭ различных ПК на основе схемы декодер-кодер, позволяющий в реальном масштабе времени принимать решения о виде ПК, при условии, что его ПЭ принадлежит известному множеству.

Практическая значимость и внедрения результатов работы. Предложенная в работе система распознавания вида ПК может быть использована при решении задач радимониторинга, как для принятия оперативных решений, так и для пополнения априорной информации о возможных ПК, а также в радиосистемах с адаптацией ПК. Результаты диссертационной работы были внедрены в рамках НИОКР с ОАО «Калужский научно-исследовательский радиотехнический институт».

Основные положения, выносимые на защиту

1 Алгоритм предварительной обработки анализируемой двоичной последовательности, позволяющий компактно представить данную последовательность посредством матрицы переходов в интересах построения высоконадежного алгоритма распознавания вида сверточных кодов.

2 Устойчивые к мешающим факторам алгоритмы распознавания вида сверточных, блочных и составных помехоустойчивых кодов, обеспечивающие вероятность правильного распознавания Р„р^ 0,94, Рпр>0,9\ и Рпр>0,%9

соответственно при вероятности ошибок в радиоканале передачи информации

3 Алгоритм оценки порождающих элементов на основе схемы декодер-кодер, позволяющий распознать вид помехоустойчивого кода из известного множества в реальном масштабе времени при наличии мешающих факторов и обеспечивающий вероятность правильных решений Рп >0,82 при вероятности

ошибок в радиоканале передачи информации Рошб <3'10~3.

Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях (НТК): 15-й, 17-й ВНТК «Новые информационные технологии в научных исследованиях», РГРТУ (г. Рязань 2010, 2012); 15-й, 17-й МНТК "Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций", РГРТУ (г. Рязань 2010, 2012); 13-й, 14-й, 15-й, МНТК "Цифровая обработка сигналов и ее применение" (г. Москва 2011, 2012, 2013); 16-й, 17-й ВНТК студентов, молодых ученых и специалистов "Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы" РГРТУ (г. Рязань 2011, 2012); 20-й МНТК «Современное телевидение и радиоэлектроника», (г. Москва 2012); X МНТК «Перспективные технологии в средствах передачи информации» (г. Владимир 2013); 6-й МНТК

«Космонавтика. Радиоэлектроника. Геоинформатика» имени В. Ф. Уткина (г. Рязань 2013 г).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 19 работ. Из них 8 статей в научно-технических журналах и межвузовских сборниках, 3 из которых в журналах рекомендованных ВАК, а также 11 тезисов докладов на МНТК и ВНТК.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 103 наименований и 9 приложений. Диссертация содержит 149 с. основного текста и 60 рисунков.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность выбранной темы, определены цели и решаемые в работе задачи. Перечислены новые научные результаты, полученные в работе, показаны ее практическая ценность и апробация. Сформулированы основные положения на защиту.

В первой главе разработаны алгоритмы обнаружения и оценки внешних параметров СК на основе алгоритма предварительной обработки АДП.

В интересах построения алгоритма обнаружения СК с известными внешними параметрами (т0,п0,к0), где та - максимальная длина регистров сдвига в составе кодера, «0 - длина выходного и к0 - длина входного кадров, предложен алгоритм предварительной обработки АДП.

Предлагается представить АДП длиной Ь символов в виде МП -IV (NI,NJ), элементы которой показывают вероятность последовательного появления в данном потоке определенных кодовых комбинаций длиной т0 ■ п0 символов, что соответствует выбору кодовых слов СК, равных длине кодового блока такого ПК.

= = (1)

1.1

где Ус = Ы (2т0п0 +1 + т0 -1) - число сегментов длиной 2Х +1 в потоке В, выделяемых с шагом я, а также

[\, если В, = N. и В ^ , = N,1

[0, если В, * ЛГ, и Вх+А.+/ * NJ.

Здесь функция /(ВХ,В в выражении (2) играет роль

вероятностного идентификатора наступления такого события, как последовательное появление сегментов ВГ,В соответствующих текущим координатам N¡, NJ в МП -

При этом понятие МП заимствовано из теории конечных автоматов Маркова, где посредством данной математической модели описывается

вероятность изменения состояния определенной конечной системы, которой в рассматриваемом случае является сверточный кодер.

Затем производится нормировка полученной гистограммы путем деления на общее количество пар сегментов в АДП числом Ус, чтобы выполнялось

условие: =

В результате экспериментальных исследований было показано, что в случае совпадения истинного и гипотетического СК матрица переходов имеет разреженную структуру с выраженными максимумами и минимумами. При пгш пист наблюдается появление в МП элементов промежуточного значения и увеличение общего числа ненулевых элементов по сравнению со случаем ("и. и,™. К,„) = <Чст. пист> Ксп,) ■ В случае анализа основного числа несверточных ПК, получаемая МП практически не имеет нулей и состоит из близких по значению элементов.

С учетом случайных искажений МП, для обнаружения СК на ее основе, использовались гистограммы уровней (ГУ) по амплитудам данной матрицы. В результате экспериментальных исследований получено, что ГУ сверточных ПК в случае совпадении истинных и гипотетически параметров имеет ярко выраженный двухмодовый характер, а компоненты ГУ разнесены по краям области ее определения и не пересекаются. При частичном совпадении параметров в ГУ образуется три и более моды, а для СДП и БК имеет место одна выраженная компонента, расположенная близко к нулю.

Обосновано использование бета-распределний, аппроксимирующих ГУ для СК и несверточных ПК, на основе чего получен оптимальный алгоритм обнаружения СК с известными параметрами на фоне несверточных кодов (рисунок 1).

Рисунок 1

При этом схема принятия решения может быть оптимальной по критерию Байеса, а также квазиоптимальной.

Экспериментальные исследования данного алгоритма, проведенные для СК, БК, СсК и СДП с различными параметрами, показали, что предложенный алгоритм является устойчивым к мешающим факторам.

Таким образом, обоснован оптимальный по критерию Байеса алгоритм обнаружения различных сверточных ПК с известными внешними параметрами, обеспечивающий в среднем вероятность правильного обнаружения Р0> 0,98 и вероятность ложной тревоги Рр< 0,03 при вероятности ошибки в канале

передачи информации Рош 6 ^ 10 2. При этом предложен

квазиоптимальный алгоритм обнаружения, обеспечивающий сокращение вычислительных затрат по сравнению с оптимальным алгоритмом до 64 раз, который показал близкие характеристики (в среднем хуже на 0,01), такие как вероятности правильного обнаружения Рп> 0,97 и ложной тревоги < 0,04

при вероятности ошибок в АДП Рошб<\0~2.

В интересах повышения эффективности алгоритма обнаружения СК с известными внешними параметрами, обоснованы параметры алгоритма накопления решений, что также позволило использовать данный алгоритм для АПД переменной длины.

В интересах построения алгоритма оценки внешних параметров СК, предложен критерий разреженности МП - Кмп = 22'г/\^{Лтах}, где У{Лтах} есть множество максимумов МП.

В ходе предварительных экспериментов получены зависимости данного критерия от интервала / между сегментами АДП, для которых вычислялась МП.

Из анализа дынных зависимостей (рисунки 2, 3), следует, что при совпадении истинных и гипотетических параметров СК зависимость Кмп(1) всегда имеет монотонно убывающий характер и входит в насыщение при

Здесь на рисунке 2 зависимости построены при совпадении истинных и гипотетических параметров СК. На рисунке 3 зависимость 1 имеет место, когда предполагается СК (5,2,1), а в АДП представлен СК (3,3,1), зависимости 2 и 3 -СК (3,2,1) и СК (3,3,1) поочередно используются как истинные и гипотетические, 4 - предполагается СК (2,3,2), а истинным является СК (5,2,1), 5 и 6 - в АДП представлены код Рида - Соломона (255,223) и СДП соответственно, а предполагается наличие СК (5,2,1).

С учетом структуры сверточного кодера и потока на его выходе при совпадении отдельных параметров истинного и гипотетического СК птп = пшт

имеет место общая зависимость положения точки насыщения зависимости Кмп{1) от параметров СК, которая определяется как:

^о = 2/и - т ~ 1.

(3)

откуда зная /0 можно вычислить тист .Также видно, что при достаточно высокой вероятности битовой ошибки в АДП Рошв = Ю-2 зависимость Кмп{1) для заданного СК существенно снижается, при этом общий вид зависимости сохраняется.

Подобное смещение вниз зависимости Кмп(1) наблюдается также в случае частичного несовпадения истинных и гипотетических параметров СК (в особенности при пм * пиая), что видно из сравнения зависимостей для СК с параметрами (3,3,1). При этом появляются всплески данной зависимости.

В случае полного несовпадения истинных и гипотетических параметров СК, а также при наличии несверточных ПК, даже в отсутствии ошибок зависимости Кмп(1) имею близкий к равномерному вид и расположены на порядок ниже, чем при совпадении истинных и гипотетических параметров.

С учетом полученных экспериментальных результатов структура алгоритма оценки внешних параметров СК имеет следующий вид (рисунок 4).

лдп

Оценка МП и значения

К(1,) = о

и числа мод ГУ

Оценка МП и значения АГ(/,) = 0 и числа мод ГУ

Выделение суженного множества гипотетических параметров

Анализ зависимостей

АЛЯ

множества Хек и оценка гПи^щ

Проверка числа мод ГУ

и их положения

Оценка параметра

Оценка внешних параметров СК

Априорная информация

Приращение

тм «і», +1,

Управление ключами

далее с использованием зависимостей а после параметр кист:

т,„

Рисунок 4

На первом этапе данного алгоритма с использованием свойств ГУ выполняется оценка параметра пист, Кш{1) оценивается параметр

кист = {Зтисш - 1) ' • 1<^2[У{^„Я}].

В ходе экспериментальных исследований получено, что при вероятности битовой ошибки в АДП Рти б < 1СГ2, предложенный алгоритм в среднем обеспечивает вероятность правильного решения о значении внешних

параметров СК, представленного в АДП, равную Р„р> 0,955.

Установлено, что близость свойств различных СК не дает возможности распознать вид СК только на основе алгоритмов обнаружения или оценки параметров, поэтому предложено проводить обнаружение типов СК, организованных по признаку равенства параметра п, с дальнейшей оценкой параметров внутри типа.

Структурная схема алгоритма распознавания вида СК на фоне других ПК приведена на рисунке 5.

Задание параметров

Рисунок 5

В ходе экспериментальных исследований алгоритма распознавания вида СК, при которых также использовалась БК, СсК и СДП, получены следующие

зависимости вероятностей

Р'ЛР^е) Р

правильного Рп и ложного

0.05

1(Г5 ю-1 10"3 1(Г2 Рт*

Рисунок 6

Рг <0,03 при вероятности ошибок Рошй < 10 известному множеству.

ґц распознавания от вероятности битовой ошибки в АДП - Рошб (рисунок 6).

Из анализа данных зависимостей следует, что предложенный алгоритм обеспечивает вероятность правильного распознавания и вероятность

Р„„ ^0,94

п.р. '

ложного 1 для СК,

распознавания принадлежащего

Во второй главе обоснованы алгоритмы обнаружения и оценки внешних параметров БК на фоне СК и СДП.

При этом обоснован алгоритм обнаружения и предварительной оценки параметров на основе АКФ и ЗРВВ для АДП.

Так как при наличии блочного ПК в АДП присутствует периодически повторяющаяся синхропоследовательность (СП), то можно предположить наличие корреляционной связи внутри анализируемого потока В, который в зависимости от момента времени обозначим как

Пусть данный поток дискретных событий является эргодическим, тогда АКФ - Кв(т) последовательности Л (л) определяется как:

KB(.t) = DB

1

Хщ)-т-*)-мв2 , (4)

где DB - дисперсия и Мв - математическое ожидание (МО) для АДП, а ¿в - ее длина.

Так, наличие СП, имеющих длину Т(77 и расположенных на расстоянии Т символов, приводит к появлению локальных всплесков в АКФ для АДП в точках А = т(Т +тсп), где m = 1,2,3,.... Напротив, при наличии СК, которые, как правило, самосинхронизируемы, АКФ не имеет выраженных всплесков.

Получен алгоритм обнаружения периодических всплесков АДП, позволяющий обнаружить БК, а также оценить параметры СП для ПК.

Непосредственно ЗРВВ W(y,N) представляет собой оценку относительной частоты появления v единиц в последовательности B(tt) на прилегающих сегментах длиной N символов, выделяемых с шагом N символов. При этом оценка ЗРВВ W(y,N) производилась для потока КС предполагаемого БК, выделяемого из АДП на основе полученных ранее оценок интервала между СП То и их вида Sen

В случае, когда АДП представляет собой СДП, все возможные комбинации длиной N равновероятны, что определяет ЗРВВ №сдп(v,N) как биномиальный

WcAn(v,N)«W6u{v,N).

В ходе предварительных экспериментальных исследований доказана согласованность ЗРВВ для СДП с биномиальным законом. Также получено, что при наличии турбо-кодов и СК в АДП оценка ЗРВВ тоже соответствует

биномиальному закону Wск{у ,N)&W6u{y,N). При этом сравнение ЗРВВ проводилось по критерию согласия К. Пирсона - , и значение оценки критерия х с доверительной вероятностью 0,95 попало в односторонний

доверительный интервал х ^0,05.

Показано, что отклонение ЗРВВ для отдельных БК, выделенных в ходе предварительных экспериментов является существенным.

Это позволяет БК (рисунок 7).

построить

алгоритм быстрого обнаружения

АДП,

То,Теп

Решение о наличие БК | множество

оценок длины КС

Сужение априорной информации о параметрах БК - Выделение КС и получение оценок ЗРВВ | \У(у,И)} —* Получение оценок критерия X

и

Выделение множества оценок длины КС {¡Ц - Выделение значения N с максимальней оценкой ^ - Обнаружение БК X <^Убк

Замечено, что в случае ЬОРС кодов МО - а№ ] числа единиц в сегментах АДП, получаемое на основе оценок ЗРВВ, существенно смещено в сторону нуля относительно МО для биномиального закона - а№ 2, что может быть

использовано для обнаружения низкоплотностных Рисунок 7 кодов.

В результате процедура обнаружения ЬОРС кодов содержит шаги:

1) Расчет МО - ар на основе оценок ЗРВВ.

2) Сравнение полученных оценок МО с модой биномиального закона.

я,

3) Принятие решения о наличии 1ЛЭРС кода по правилу: а№ <>ра,, где Нх и

н„

Я, гипотезы о наличии и отсутствии ЬОРС кода соответственно.

Проводились экспериментальные исследования ЗРВВ для ЬОРС кодов, и был получен порог ра =0,36, при вероятности ложной тревоги Рят <10~3.

Также в работе представлены алгоритмы распознавания БК различного класса на основе их множественных свойств, в состав которых входит алгоритм обнаружения циклического БК, содержащий следующие шаги:

1) Производится разбиение АДП в интересах оценки цикличности обнаруженного БК соответственно гипотетическим параметрам циклических БК.

2) Выполняется оценка показателя цикличности <рБК для выделенных из

1 1Ыг

АДП оценок КС, определяемого как: <рБК = — 2_, гДе ^40 " есть частота

^ ¡=1

совпадения всех циклических сдвигов выделенного кодового слова с другими кодовыми словами в АДП.

3) Производится сравнение максимальной оценки <рБК с порогом £ , на

основе чего и принимается решение о наличии циклического БК.

В результате объединения предложенных алгоритмов и процедур обнаружения и оценки внешних параметров БК различного типа получен устойчивый к мешающим факторам алгоритм распознавания вида БК, позволяющий также обнаружить турбо-код.

Экспериментальные исследования данного алгоритма позволили получить зависимости вероятностей правильного и ложного распознавания вида БК от вероятности битовой ошибки в канале передачи информации (рисунок 8).

Рп,

В третьей

1(Г 1(Г3 10"

Рисунок 8 главе разработаны

Из анализа данных зависимостей следует, что предложенный алгоритм обеспечивает вероятность правильного решения о наличии БК с заданными параметрами или турбо-кода, не менее Рп >0,91, а

вероятность ложного

распознавания Рдр<0,04 при вероятности битовой ошибки Рош б < 10"2.

алгоритмы обнаружения и оценки параметров составных ПК, что составляет процедуру распознавания вида СсК, а также алгоритм оценки ПЭ для ПК различного класса.

Так как к СсК относятся турбо-коды и каскадные ПК, алгоритм распознавания вида составных ПК основан на совместном использовании алгоритмов распознавания данных типов кодов в отдельности.

Получен алгоритм распознавания турбо-кодов, основанных на СК, на фоне несоставных ПК, а также каскадных кодов и турбо-кодов произведения.

Данный алгоритм основан на параллельном включении алгоритмов обнаружения турбо-кодов на основе СК с известными параметрами (рисунок 9).

Здесь гипотеза

Н2, предполагает наличие турбо-кода на основе СК, а #0 его отсутствие.

В случае каскадных ПК последовательно

Рисунок 9 выполняется рас-

познавание внутреннего и внешнего кодов на основе ранее рассмотренных алгоритмов распознавания вида СК и БК. При этом в состав алгоритма распознавания каскадных ПК также входит алгоритм оценки ПЭ.

Были проведены экспериментальные исследования предложенного алгоритма распознавания вида СсК, в результате чего была получена зависимость вероятности правильных решений Рп на его выходе от

вероятности ошибок Рошб в радиоканале передачи информации (рисунок 10).

При этом в качестве составных ПК рассматривались каскадные коды на основе кодов БЧХ, СК, РС и ЬОРС. Также в качестве СсК рассматривались турбо-коды на основе СК, а в качестве несоставных ПК - СК, БК и СДП.

Из анализа данной зависимости следует, что предложенный алгоритм распознавания вида СсК обеспечивает вероятность правильных решений Р 2 0,89 при

вероятности ошибок Рош б < 10~2.

Также получен алгоритм оценки ПЭ помехоустойчивых кодов, построенный на основе параллельного совмещения схем декодер -Рисунок 10 кодер, работающих в реальном

масштабе времени и позволяющих проверить отдельный гипотетический ПЭ на истинность. При этом схема декодер-кодер имеет вид (рисунок 11).

Экспериментальные исследования показали, что предложенный алгоритм оценки ПЭ позволяет правильно принять ре-кода, представленного в АДП, с

шения о виде ПЭ

Рисунок 11 помехоустойчивого

вероятностью Р я 0,82 при вероятности битовой ошибки в радиоканале

передачи информации Рош б < 3 • 10"г (рисунок 12).

В четвертой главе обоснована общая структура системы

распознавания вида ПК на основе совместного использования

алгоритмов распознавания ПК различного класса и оценки ПЭ.

Проведен анализ вычислительных затрат на реализацию отдельных блоков данной системы, а Рисунок 12 также возможностей распаралле-

ливания трудоемких операций, в результате чего из общего числа ПК наибольших затрат требует распознавание блочных кодов. На основе полученных оценок вычислительных затрат и числа параллельных процессов предложена аппаратная архитектура системы распознавания вида ПК на основе цифрового сигнального процессора (ЦСП) и программируемых логических интегральных схем (ПЛИС), что показано на рисунке 13.

Также сформированы требования к аппаратным характеристикам элементной базы, позволяющих выполнять распознавание вида ПК в реальном масштабе времени (алгоритм оценки ПЭ) и в близком к реальному масштабу времени (алгоритмы распознавания вида ПК).

алп На основе данных

требований произведен выбор моделей ЦСП, а также ПЛИС 1 и ПЛИС 2.

В результате по аппаратно-стоимостным характеристикам для реализации алгоритма оценки ПЭ наилучшим является кристалл ПЛИС фирмы Xilinx семейства Kintex модели ХС7К160Т, имеющей следующие характеристики: Рисунок 13 162 240 логических ячеек

(ЛЯ), 2 188 Мбайт памяти, распределенной по кристаллу, 600 встроенных умножителей на базе процессоров DCP 48, 11 700 кбайт встроенной блочной памяти, максимальная частота 700 МГц. В качестве ПЛИС 1 выбрана модель с пониженными характеристиками - ХС7К70Т из того же семейства кристаллов.

Также проведен анализ моделей ЦСП, в результате которого для реализации общего алгоритма системы распознавания вида ПК и блока управления выбрана модель процессора BF537 фирмы Analog Devices. Данный ЦСП обеспечивает возможность вычислений на двух ядрах с тактовой частотой до 600 МГц.

Так, если известно множество возможных ПЭ, то для выбранной элементной базы временные затраты на принятие системой распознавания вида ПК решений, получаемых в масштабе реального времени, составляют 3-Ю"6 е., а в масштабе нереального времени, когда известно только множество возможных видов кодов, время на принятие решения составляет не более 7 мин.

Полученные результаты соответствуют требованиям к возможности распознавания вида ПК в реальном и близком к реальному масштабах времени.

В заключении приведены основные научные и практические результаты диссертационной работе:

1 Разработаны алгоритмы обнаружения и оценки внешних параметров сверточных помехоустойчивых кодов, при этом:

- обоснован алгоритм предварительной обработки АДП на основе расчета МП, позволяющий получить ее компактное представление в интересах построения алгоритма распознавания вида СК на фоне несверточных ПК;

- обоснован устойчивый к мешающим факторам алгоритм обнаружения СК с известными внешними параметрами на фоне несверточных ПК, обеспечивающий в среднем вероятность правильного обнаружения PD > 0,98 и

вероятность ложной тревоги /^<0,03 при Рошб<\0~2. Также предложен квазиоптимальный алгоритм, обеспечивающий сокращение вычислительных затрат по сравнению с оптимальным алгоритмом до 64 раз, который показывает близкие к оптимальному алгоритму характеристики правильного обнаружения PD >0,97 и вероятности ложной тревоги PF <0,04 при Рошб <0,01;

- разработан устойчивый к мешающим факторам алгоритм оценки внешних параметров СК, обеспечивающий в среднем вероятность правильного решения, равную Рп >0,955 при вероятности битовой ошибки Рош6 <10"2;

- обоснован алгоритм распознавания вида СК на основе совместного использования алгоритмов обнаружения и оценки внешних параметров сверточных ПК, обеспечивающий вероятность правильного распознавания в масштабе нереального времени, равную Рпр>0,94 при вероятности битовой

ошибки в АДП Рош б< Ю"2.

2 Разработаны алгоритмы обнаружения и оценки внешних параметров блочных помехоустойчивых кодов, позволяющие на фоне неблочных ПК с высокой надежностью в масштабе нереального времени определить представлен ли в АДП блочный код определенного вида из априорного множества, а также обнаружить турбо-код. При этом в ходе разработки:

- обоснован алгоритм обнаружения и оценки внешних параметров БК на основе АКФ и ЗРВВ для АДП, а также множественных свойств БК, позволяющий распознать такие БК, как коды РС, БЧХ, КГ, РМ, КХ и ЬЭРС;

- предложена блок-схема устойчивого к мешающим факторам алгоритма распознавания вида БК, обеспечивающего вероятности правильного и ложного распознавания Рпр>0,9\ и Р <0,04 соответственно при вероятности

битовой ошибки Рош6<10~2.

3 Обоснован устойчивый к мешающим факторам алгоритм распознавания вида СсК, включающий алгоритмы распознавания турбо-кодов и каскадных ПК, обеспечивающий вероятность правильного решения в масштабе нереального времени о наличии в АДП составного ПК с определенными параметрами, равную > 0,89 при вероятности битовой ошибки не более

Рошб-Ю~2 и в отсутствии ошибок.

4 Обоснован устойчивый к мешающим факторам алгоритм оценки ПЭ различных ПК на основе схемы декодер-кодер, позволяющий в реальном масштабе времени распознать вид ПК из известного множества и обеспечивающий вероятность правильных решений Р >0,82 при вероятности

ошибок Рошб <3-10~\

5 Обоснована общая структура системы распознавания вида ПК на основе совместного использования алгоритмов обнаружения, оценки внешних параметров и ПЭ для ПК различного класса, обеспечивающая наиболее эффективное сочетание надежности принимаемых близко к реальному масштабу времени решений и аппаратно-вычислительных ресурсов, требуемых на реализацию данной системы. При этом надежность принимаемых решений составила Рпр > 0,87 при вероятности ошибок Рошб < 10~2.

6 Обоснована элементная база, позволяющая реализовать алгоритм оценки ПЭ на основе схемы декодер-кодер в реальном масштабе времени за 3 мкс, а

алгоритм распознавания неизвестного вида ПК в близком к реальному масштабу времени за 7 мин.

7 Показано, что для реализации алгоритма оценки ПЭ в масштабе реального времени подходит ПЛИС семейства Kintex фирмы Xilinx -ХС7К160Т, характеристики которой: 65 ООО ЛЯ, 838 кбайт памяти, распределенной по кристаллу, 240 встроенных умножителей на базе процессоров DCP 48, 4 860 кбайт встроенной блочной памяти, максимальная частота 700 МГц. При этом для реализации системы распознавания вида ПК в масштабе нереального времени выбрана ПЛИС ХС7К70Т с менее высокими характеристикам, а для реализации общего алгоритма системы и блока ее управления модель процессора BF537 фирмы Analog Devices.

СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1 Ревуцкий В.А., Алгоритм распознавания типа и оценки параметров помехоустойчивых кодов. // XV В НТК. студентов, молодых ученых и специалистов. Новые информационные технологии в научных исследованиях и образовании. НИТ-2010. Рязань. РГРТУ. 2010. - С 90-93.

2 Кириллов С.Н., Ревуцкий В.А., Процедура классификации помехоустойчивых кодов, используемых в системах спутниковой связи. // 16-я МНТК. Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций. Рязань. РГРТУ. 2010. - С. 93-94.

3 Кириллов С.Н., Ревуцкий В.А., Семин Д.С., Емельяненко Д.А. Алгоритм распознавания типа и оценки параметров помехоустойчивых кодов. // 13-я Международная конференция. Цифровая обработка сигналов и ее применение DSPA -2011. Выпуск XIII - 2, Доклады. Москва. - С 30-33.

4 Ревуцкий В.А. Алгоритм классификации помехоустойчивых кодов // Межвузовский сборник научных трудов. Информационные технологии. РГРТУ. Рязань 2011. - С. 126-130.

5 Кириллов С.Н., Ревуцкий В.А., Алгоритм распознавания типа и оценки параметров помехоустойчивых кодов. // IX МНТК. Перспективные технологии в средствах передачи информации. Вл.ГУ. Владимир 2011. - С. 45 - 47.

6 Ревуцкий В.А, Алгоритм классификации несанкционированного источника излучений. // XXIV ВНТК студентов, молодых ученых и специалистов. Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы. РГРТУ. Рязань 2011. - С. 229-233.

7 Кириллов С.Н., Бузыкагов С.Н., Слесарев A.C., Бердников В.М., Косткин И.В., Покровский П.С., Ревуцкий В.А., Семин Д.С., Разработка системы анализа устойчивости цифровых систем телекоммуникаций к действию различного вида помех. // 14-я МНТК. Цифровая обработка сигналов и ее применение DSPA. Москва 2012. - С 126 - 129.

8 Косткин И.В., Ревуцкий В.А. Модель взаимного перемещения фоторегистрирующего устройства и снимаемой сцены для эффективного

сжатия видеоданных в ракетно-космических информационных системах. // V МНТК. Актуальные проблемы ракетно-космического приборостроения и информационных технологий. Москва 2012. - С. 43-45.

9 Кириллов С.Н., Ревуцкий В.А. Алгоритм классификации помехоустойчивых кодов в системах спутниковой связи. // 17-я международная научно-техническая конференция. Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций. РГРТУ. Рязань 2012. — 124 е., часть 2. - С. 33-35.

10 Ревуцкий В.А. Алгоритм классификации помехоустойчивых кодов в системах спутниковой связи. // Межвузовский сборник научных трудов. Методы и средства обработки и хранения информации. РГРТУ. Рязань 2012. -

11 Кириллов С.Н., Ревуцкий В.А. Алгоритм обнаружения сверточных кодов на фоне случайной двоичной последовательности. // Вестник РГРТУ -2012 - №4 (выпуск 42). - С. 3-8.

12 Ревуцкий В.А. Алгоритм обнаружения и оценки параметров сверточных кодов. // Межвузовский сборник научных трудов. Информационные технологии в научных исследованиях. РГРТУ. Рязань 2012. - С. 128-131.

13 Ревуцкий В.А. Алгоритм обнаружения сверточных ПК. // 17-я ВНТК. Новые информационные технологии в научных исследованиях. Рязань 2012. -С. 147-149.

14 Ревуцкий В.А. Алгоритмы обнаружения несанкционированного информационного источника излучений. // 25-я ВНТК студентов, молодых ученых и специалистов. Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы. РГРТУ. Рязань 2012. - С. 27-30.

15 Ревуцикй В.А. Алгоритм оценки параметров сверточных помехоустойчивых кодов на основе матриц перехода. // Межвузовский сборник научных трудов. Математическое и программное обеспечение вычислительных систем. РГРТУ. Рязань. - С. 139-144.

16 Кириллов С.Н., Ревуцкий В.А. Алгоритм оценки типа и параметров помехоустойчивых кодов на основе схемы декодер-кодер // Вестник РГРТУ -2013.- №1 (Выпуск 43). - С. 3-6.

17 Кириллов С.Н., Косткин И.В., Покровский П.С., Слесарев A.C., Бердников В.М., Ревуцкий В.А., Семин Д.С. Формирователь радиосигналов унифицированных средств контроля радиотехнических изделий. // 15-я МНТК. Цифровая обработка сигналов и ее применение DSPA. Москва 2013. — С. 248-

18 Кириллов С.Н., Ревуцкий В.А. Алгоритм оценки параметров сверточных помехоустойчивых кодов.// Вестник РГРТУ - 2013. - №3 (выпуск 45). - С. 45-46.

С. 71-74.

251.

Соискатель

/В.А. Ревуцкий/

Ревуцкий Вадим Андреевич

Устойчивые к мешающим факторам алгоритмы распознавания вида помехоустойчивых кодов в радиотехнических системах

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 05.11.2013 Формат бумаги 60x84 1/16. Тираж 100 экз. Заказ № 292. Отпечатано в ООО «Полиграф» 390025, г. Рязань, ул. Нахимова, д. 13

042014528

На правах рукописи

РЕВУЦКИЙ Вадим Андреевич

УСТОЙЧИВЫЕ К МЕШАЮЩИМ ФАКТОРАМ АЛГОРИТМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ВИДА ПОМЕХОУСТОЙЧИВЫХ КОДОВ В РАДИОТЕХНИЧЕСКИХ

СИСТЕМАХ

Специальность: 05.12.04 «Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения»

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель д.т.н. профессор С.Н. Кириллов

Рязань 2013

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ.....................................................................................................................................................4

1 АЛГОРИТМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ И ОЦЕНКИ ВНЕШНИХ ПАРАМЕТРОВ СВЕРТОЧНЫХ ПОМЕХОУСТОЙЧИВЫХ КОДОВ.........................................................................................................10

1.1 вводные замечания.................................................................................................................... 10

1.2 Обоснование алгоритма предварительной обработки анализируемой двоичной

последовательности на основе расчета матриц перехода................................................................ 11

1.3 обос1ювание алгоритма обнаружения сверточных кодов с известными внеш1шми параметрами на фоне несверточных помехоустойчивых кодов......................................................24

1.3.1 Алгоритм обнаружения неперфорированных сверточных кодов с известными параметрами на фоне несверточных помехоустойчивых кодов..................................................24

1.3.2 Алгоритм обнаружения перфорированных сверточных кодов с известными параметрами на фоне несверточных помехоустойчивых кодов..................................................31

1.3.3 Экспериментальное исследование предложенных алгоритмов....................................33

1.3.4 Обоснование параметров алгоритма накопления решений для повышения надежности алгоритмов обнаружения сверточных кодов.................................................................................36

1.4 алгоритм распознавания вида сверточных кодов на основе числовых характеристик матриц перехода..............................................................................................................41

1.4.1 Обоснование числовых критериев неравномерности матриц перехода......................41

1.4.2 Обоснование алгоритма оценки внешних параметров сверточных кодов на основе числовых характеристик и гистограмм уровней для матриц перехода......................................46

1.4.3 Экспериментальное исследование алгоритма оценки внешних параметров сверточных кодов .............................................................................................................................................52

1.5 Обоснование алгоритмов распознавания вида сверточных кодов на основе совместного использования алгоритмов обнаружения и оценки внешних параметров............53

1.5.1 Анализ вариантов совместного использования схем обнаружения и оценки внешних параметров сверточных кодов при различной априорной информации.......................................53

1.5.2 Обоснование алгоритма приближенной оценки вероятности битовой ошибки в анализируемой двоичной последовательности...............................................................................56

1.5.3 Экспериментальное исследование предложенного алгоритма распознавания вида сверточных кодов на основе обнаружения представителей типов.............................................63

1.6 Выводы..........................................................................................................................................65

2 АЛГОРИТМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ И ОЦЕНКИ ВНЕШНИХ ПАРАМЕТРОВ БЛОЧНЫХ ПОМЕХОУСТОЙЧИВЫХ КОДОВ.........................................................................................................67

2.1 Вводные замечания....................................................................................................................67

2.2 Обоснование алгоритма обнаружения и оценки внешних параметров

блочных кодов.............................................................................................................................................68

2.2.1 Блок-схема алгоритма обнаружения и оценки внешних параметров

блочных кодов.....................................................................................................................................68

2.2.2 Обоснование алгоритма обнаружения и оценки параметров

синхропоследовательностей.............................................................................................................71

2.2.3 Алгоритм обнаружения отдельных блочных кодов на основе законов распределения вероятности весов в сегментах анализируемой двоичной последовательности........................80

2.2.4 Алгоритм обнаружения и предварительной оценки параметров блочных кодов.......86

2.3 процедуры распознавания блочных кодов различного класса на основе их множественных свойств...........................................................................................................................89

2.3.1 Процедура обнаружения и оценки внешних параметров циклических блочных кодов над полями Галуа различного расширения..............................................................................................89

2.3.2 Процедуры обнаружения и оценки параметров нециклических блочных кодов..........93

2.4 модифицированная блок-схема алгоритма распознавания вида блочных кодов......96

2.5 экспериментальное исследование предложенного алгоритма распознавания блочных кодов.............................................................................................................................................99

2.6 Выводы........................................................................................................................................ 101

3 АЛГОРИТМ ОЦЕНКИ ПОРОЖДАЮЩИХ ЭЛЕМЕНТОВ ПОМЕХОУСТОЙЧИВЫХ КОДОВ В ИНТЕРЕСАХ РАСПОЗНАВАНИЯ ВИДА СОСТАВНЫХ КОДОВ.............................102

3.1 Вводные замечания..................................................................................................................102

3.2 алгоритмы обнаружения и оценки параметров различных составных помехоустойчивых кодов.......................................................................................................................103

3.2.1 Блок-схема алгоритма распознавания вида составных помехоустойчивых кодов... 103

3.2.2 Алгоритм распознавания турбо-кодов на основе алгоритма распознавания вида сверточных кодов.............................................................................................................................106

3.2.3 Алгоритм распознавания каскадных помехоустойчивых кодов на основе алгоритмов распознавания сверточных и блочных кодов.................................................................................108

3.2.4 Экспериментальные исследования предложенного алгоритма распознавания

вида составных помехоустойчивых кодов....................................................................................111

3.3 Алгоритм оце! жи порождающих элементов для помехоустойчивых кодов из известного множества на основе схемы декодер-кодер..................................................................112

3.3.1 Обоснование схемы декодер-кодер................................................................................112

3.3.2 Алгоритм оценки порождающих элементов на основе схемы декодер-кодер...........118

3.3.3 Экспериментальные исследования алгоритма оценки порождающих элементов... 120

3.4 Выводы........................................................................................................................................121

4 ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ РЕАЛИЗАЦИИ АЛГОРИТМОВ В СОСТАВЕ СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ВИДА ПОМЕХОУСТОЙЧИВЫХ КОДОВ НА ОСНОВЕ СОВРЕМЕННОЙ ЭЛЕМЕНТНОЙ БАЗЫ.............................................................................................................................123

4.1 Вводные замечания..................................................................................................................123

4.2 Обоснование общей структуры системы распознавания вида помехоустойчивых кодов на основе совместного использования алгоритмов обнаружения и оценки параметров помехоустойчивых кодов различного класса...................................................................................124

4.2.1 Варианты построения системы распознавания вида помехоустойчивых кодов на основе совмещения предложенных алгоритмов классификации, оценки параметров и порождающих элементов...............................................................................................................124

4.2.2 Обоснование наиболее эффективного варианта построения системы распознавания вида помехоустойчивых кодов........................................................................................................132

4.3 режимы функционирования системы распознавания вида помехоустойчивых кодов при различной априорной информации..................................................................................... 139

4.4 Анализ вычислительных затрат на реализацию отдельных блоков в составе

системы распознавания вида помехоустойчивых кодов............................................................... 143

4.4.1 Вычислительные затраты на реализацию алгоритма распознавания сверточных кодов.............................................................................................................................143

4.4.2 Вычислительные затраты на реализацию алгоритма распознавания

блочных кодов...................................................................................................................................146

4.4.3 Вычислительные затраты на реализацию алгоритма распознавания вида составных помехоустойчивых кодов.............................................................................................149

4.5 Аппаратная архитектура и выбор элеме1 m юй базы для реализации системы

распознавания вида помехоустойчивых кодов................................................................................ 150

4.5.1 Обоснование аппаратной архитектуры системы распознавания вида помехоустойчивых кодов.................................................................................................................150

4.5.2 Требования к элементной базе с учетом вычислительных затрат...........................155

4.5.3 Выбор моделей ЦСП и ПЛИС с учетом требований к элементной базе...................156

4.6 Выводы........................................................................................................................................157

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.........................................................................................................................................159

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ.......................................................................................................................162

ПРИЛОЖЕНИЕ А СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ...................................................................................171

ПРИЛОЖЕНИЕ В СПИСОК ОБОЗНАЧЕНИЙ..................................................................................173

ПРИЛОЖЕНИЕ С АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ СИСТЕМ ПОМЕХОУСТОЙЧИВОГО КОДИРОВАНИЯ И ФОРМИРОВАНИЕ АПРИОРНОЙ ИНФОРМАЦИИ...................................179

ПРИЛОЖЕНИЕ D ГИСТОГРАММЫ УРОВНЕЙ ДЛЯ РАЗЛИЧНЫХ ПОМЕХОУСТОЙЧИВЫХ КОДОВ И ИХ АППРОКСИМАЦИЯ.....................................................................................................185

ПРИЛОЖЕНИЕ Е ПРОЦЕДУРА НОРМИРОВКИ МАТРИЦ ПЕРЕХОДА..................................190

ПРИЛОЖЕНИЕ F ЗАВИСИМОСТИ КРИТЕРИЯ РАЗРЕЖЕННОСТИ МАТРИЦ ПЕРЕХОДА ОТ ПАРАМЕТРОВ РАЗБИЕНИЯ АНАЛИЗИРУЕМОЙ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ.....................193

ПРИЛОЖЕНИЕ G АЛГОРИТМ ОЦЕНКИ ВНЕШНИХ ПАРАМЕТРОВ СВЕРТОЧНЫХ КОДОВ НА ОСНОВЕ СВОЙСТВ МАТРИЦ ПЕРЕХОДА...............................................................................194

ПРИЛОЖЕНИЕ H ОБОСНОВАНИЕ АППАРАТНОЙ РЕАЛЗАЦИИ АЛГОРИТМА ОЦЕНКИ ПОРОЖДАЮЩИХ ЭЛЕМЕНТОВ НА БАЗЕ ПЛИС........................................................................196

ПРИЛОЖЕНИЕ I КОПИЯ АКТА О ВНЕДРЕНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ..........................219

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. В настоящее время широкое распространение во многих радиосистемах передачи информации (РСПИ) получили помехоустойчивые коды (ПК) различного класса, типа и параметров, позволяющие обнаруживать и исправлять ошибки в цифровых данных, передаваемых по радиоканалу [1...8]. К основным типам линейных ПК, которые используются в большинстве РСПИ, относятся сверточные (СК), блочные (БК) и составные коды (СсК). При этом к классу СК принадлежат перфорированные и неперфорированные коды, к БК - циклические ПК и коды с низкой плотностью проверок на четность, а к составным ПК - каскадные коды и такие высокоэффективные ПК, как турбо-коды [1,2].

При этом возможны ситуации, когда необходимо определить, ПК какого типа и с какими параметрами используется в радиоканале передачи интегрированных цифровых информационно-управляющих потоков некоторой РСПИ [9, 10].

К настоящему моменту в области решения задач распознавания вида ПК и анализа дискретных структур известны работы таких отечественных ученых, как: А.А. Варфоломеев, А.П. Алферов, С.Г. Баричев, В.М. Авдошин, Сидельни-ков С.М. [11...15], а также таких зарубежных ученых, как: Б. Шнайер, Н. Смарт, Д.Ф. Зиглер [16... 18].

При этом наибольший вклад в теорию помехоустойчивого кодирования внесли следующие отечественные ученые: В.Д. Колесник, Зигангиров, В.В., Блох Э.Л., В.В. Зяблов, Л.М. Финк, В.Л. Банкет, В.М. Дорофеев, Ю.Л. Васильев, В.В. Золотарев [20...26], а также зарубежные ученые: М. Голей, К. Е. Шеннон, И. С. Рид, Г. Соломон, Р.К. Боуз, Д.К. Рой-Чоудхури, Э. Р. Хоквингем, Д. Месси, Э. Берликемп, У. Питерсон, Э. Уэлдон, Т. Кассами, Е. Ивадари, Р. У. Хемминг, Э.Д. Витерби, Р. Блейхут и др. [27...35].

Так, при решении задач радиомониторинга может возникнуть необходимость извлечения первичной информации на основе анализа принятых радиосигналов от передающей аппаратуры, анализируемой РСПИ. При этом одним из этапов обратного преобразования сигналов в общей структуре РСПИ [34...45], является декодирование ПК, для выполнения которого необходимо знание его внешних параметров, а также порождающих элементов (ПЭ).

В случае использования РСПИ с адаптацией ПК к уровню помех также требуется устранить кратковременную неопределенность о текущих параметрах системы помехоустойчивого кодирования.

При этом в задачах распознавания вида ПК объем априорной информации о системе помехоустойчивого кодирования может быть различным: от списка возможных типов, до полного отсутствия информации о характеристиках кодов, которые могут быть представлены в анализируемой двоичной последовательности (АДП), получаемой при демодуляции сигналов РСПИ.

Главными недостатками существующих алгоритмов являются необходимость использования крайне большого объема статистического материала, невозможность распознавания ПК большой длины, а также принятия решения в реальном масштабе времени [16, 17].

При этом существующие алгоритмы [16, 17, 19], позволяют обнаруживать лишь полностью известные ПК, что не обеспечивает возможности распознавания ПК в случае большого числа гипотез о классе и параметрах кода, а также при наличии мешающих факторов (шумов и помех в радиоканале РСПИ), приводящих к ошибкам в АДП.

Таким образом, актуальной является задача разработки алгоритмов распознавания вида ПК при действии мешающих факторов в близком к реальному масштабу времени.

Цель и задачи работы. Основной целью работы является разработка алгоритмов обнаружения, оценки внешних параметров и ПЭ для ПК в интересах

построения высоконадежной системы распознавания вида ПК в близком к реальному масштабу времени при действии мешающих факторов.

Поставленная цель работы включает решение следующих задач:

- обоснование алгоритмов предварительной обработки АДП в интересах выделения информативных статистических характеристик, позволяющих обнаружить и оценить внешние параметры ПК различного класса.

- разработка алгоритмов обнаружения, оценки внешних параметров и ПЭ для ПК различного класса на фоне других кодов и случайных двоичных последовательностей (СДП), при действии мешающих факторов;

- обоснование общей структуры системы распознавания вида ПК на основе совместного использования алгоритмов обнаружения, оценки внешних параметров и ПЭ, позволяющей достичь компромисса между надежностью решений системы и аппаратно-вычислительными ресурсами, требуемыми на ее реализацию в близком к реальному масштабу времени;

- анализ вычислительных затрат на реализацию системы распознавания вида ПК для выбора элементной базы, обеспечивающей близкое к реальному масштабу времени функционирование.

Методы исследований. В работе использовались методы математической статистики и статистической радиотехники, кодирования в полях Галуа, математический аппарат теории вероятностей, математический аппарат теории Марковских процессов, матричного исчисления, вычислительной математики, а также новейшие достижения в области цифровой обработки информации.

Научная новизна. В рамках диссертационной работы получены следующие новые научные результаты:

1 Алгоритм предварительной обработки АДП на основе расчета матриц перехода (МП), позволяющий компактно представить данную последовательность и выявить ее статистически особенности.

2 Устойчивые к мешающим факторам алгоритмы распознавания видов СК и БК на основе совместного использования алгоритмов обнаружения и оценки внешних параметров ПК в масштабе нереального времени.

3 Алгоритмы обнаружения и оценки внешних параметров БК различного типа на основе автокорреляционной функции (АКФ) и закона распределения вероятности весов (ЗРВВ) для АДП, а также множественных свойств БК, позволяющие распознать такие блочные ПК, как: коды Рида-Соломона (РС), Бо-уза-Чоудхури-Хоквингема (БЧХ), Голея (КГ), Рида-Маллера (РМ), Хемминга (КХ) и низкоплотностные коды (ЬБРС) в близком к реальному масштабу времени.

4 Устойчивый к мешающим факторам алгоритм распознавания СсК, включающий алгоритмы распознавания турбо-кодов и каскадных ПК, функционирующий в близком к реальному масштабу времени.

5 Устойчивый к мешающим факторам алгоритм оценки ПЭ различных ПК на основе схемы декодер-кодер, позволяющий в реальном масштабе времени принимать решения о виде ПК, при условии, что его ПЭ принадлежит известному множеству.

Практическая значимость и внедрения результатов работы. Предложенная в работе система распознавания вида ПК может быть использована при решении задач радимониторинга, как для принятия оперативных решений, так и для пополнения априорной информации о возможных ПК, а также в радиосистемах с адаптацией ПК. Результаты диссертационной работы были внедрены в рамках НИОКР с ОАО «Калужский научно-исследовательский радиотехнический институт».

Основные положения, выносимые на защиту

1 Алгоритм предварительной обработки анализируемой двоичной последовательности, позволяющий компактно представит�