Порівняння продуктивності завадостійких кодів на основі програмного HDL моделювання для захищених інформаційних технологій

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorПятін, Ілля Станіславович
dc.contributor.authorБойко, Юлій Миколайович
dc.contributor.authorPyatin, Ilya
dc.contributor.authorBoiko, Juliy
dc.date.accessioned2022-07-20T08:21:51Z
dc.date.available2022-07-20T08:21:51Z
dc.date.issued2022-05-27
dc.descriptionChannel 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.uk_UA
dc.description.abstractКанальне 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.uk_UA
dc.identifier.citationПятін 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.uk_UA
dc.identifier.issn2788-5518
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/12303
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherВідкритий міжнародний університет розвитку людини "Україна"uk_UA
dc.subjectтурбо кодuk_UA
dc.subjectLDPC кодuk_UA
dc.subjectполярний кодuk_UA
dc.subjectмова описання апаратури (HDL)uk_UA
dc.subjectенергетичний виграш кодуванняuk_UA
dc.subjectінформаційні технологіїuk_UA
dc.subjectturbo codeuk_UA
dc.subjectLDPC codeuk_UA
dc.subjectpolar codeuk_UA
dc.subjecthardware description language (HDL)uk_UA
dc.subjectenergy gain codinguk_UA
dc.subjectinformation technologyuk_UA
dc.subject.udc621.396.969.1uk_UA
dc.titleПорівняння продуктивності завадостійких кодів на основі програмного HDL моделювання для захищених інформаційних технологійuk_UA
dc.title.alternativeComparison the performance of error-control code based on software HDL modeling for information security technologiesuk_UA
dc.typeСтаттяuk_UA
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
stat-2022_icct_39-62.pdf
Розмір:
1.9 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Кафедра телекомунікацій, медійних та інтелектуальних технологій