Порівняння продуктивності завадостійких кодів на основі програмного HDL моделювання для захищених інформаційних технологій
Вантажиться...
Дата
2022-05-27
Автори
Пятін, Ілля Станіславович
Бойко, Юлій Миколайович
Pyatin, Ilya
Boiko, Juliy
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Відкритий міжнародний університет розвитку людини "Україна"
Анотація
Канальне кодування є одним із фундаментальних методів, які дозволяють роботу в каналах зв’язку з гаусовим шумом. Досліджено енергетичний виграш систем зв’язку з турбо, низькою щільністю перевірок на парність (LDPC) та полярним кодуванням. Турбокодування виконується з використанням двох рекурсивних згорткових кодерів. Полярні коди базуються на явищі поляризації інформаційного каналу. Незважаючи на відносну простоту реалізації LDPC кодера, декодер має значну обчислювальну складність. У роботі розглянута HDL реалізація турбо, LDPC, полярного кодерів і декодерів для захищених інформаціний технологій.
Опис
Channel coding is one of the fundamental methods that allows you to work in Gaussian noise communication channels. High-performance codes with low-complexity encoding and decoding are required for wireless systems. By introducing structured redundancy in the transmitter and using it in the receiver, a wide range of error detection and correction capabilities can be achieved. The energy gain of turbo communication systems, low density parity (LDPC) and polar coding has been studied. Turbocoding is performed using two recursive convolutional encoders. The input stream is transmitted to the first encoder, and the rearranged version is transmitted to the second. On the receiver side, two decoders are used, each of which decodes the streams of the corresponding encoder. Decoders iteratively exchange information to achieve the desired bit error probability. Despite the acceptable complexity and good performance of turbocodes, delayed decoding is a major drawback for their use in real-time applications. Polar codes are based on the phenomenon of channel polarization. Its essence is that by relatively simple transformations, the transmission channel can be split into virtually silent and almost completely noisy synthetic subchannels. After that, useful data can be transmitted by almost silent subchannels with a fairly high degree of reliability. Some known data (zeros) should be transmitted over almost completely noisy synthetic subchannels. Encoding is performed using a generator matrix derived from polarization transformation, and decoding can be performed by Successive Cancellation (SC). Despite the relative ease of implementation of such a codec, soft decoding of LDPC code has considerable computational complexity. The LDPC code decoding algorithm can be reduced to iteratively updating the vertices of the Tanner graph and obtaining the final metrics. The reliability values of the test nodes are calculated using the associated variable nodes, and the variables are calculated using the test nodes according to the Tanner graph. These operations are independent of each other and can be performed in parallel. One way to perform this procedure is the Iterative Belief Propagation (IBP) algorithm, known as the SumProduct algorithm. The paper considers HDL implementation of turbo, LDPC, polar encoders and decoders for information security technologies.
Ключові слова
турбо код, LDPC код, полярний код, мова описання апаратури (HDL), енергетичний виграш кодування, інформаційні технології, turbo code, LDPC code, polar code, hardware description language (HDL), energy gain coding, information technology
Бібліографічний опис
Пятін І. С. Порівняння продуктивності завадостійких кодів на основі програмного HDL моделювання для захищених інформаційних технологій / І. С. Пятін, Ю. М. Бойко // Інфокомунікаційні та комп’ютерні технології. – 2022. – № 1(03). – С. 39-62.