doi: 10.17586/2226-1494-2024-24-1-70-80


УДК 004.056.4

Исправление одиночных пакетов ошибок за пределами корректирующей способности кода с использованием информационных совокупностей

Исаева М.Н., Овчинников А.А.


Читать статью полностью 
Язык статьи - русский

Ссылка для цитирования:
Исаева М.Н., Овчинников А.А. Исправление одиночных пакетов ошибок за пределами корректирующей способности кода с использованием информационных совокупностей // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2024. Т. 24, № 1. С. 70–80. doi: 10.17586/2226-1494-2024-24-1-70-80


Аннотация
Введение. Исправление ошибок, возникающих при хранении, обработке, передаче информации является важнейшим методом обеспечения целостности данных. Для борьбы с возникающими ошибками используются методы помехоустойчивого кодирования. В реальных системах шумовые процессы обычно являются коррелированными, однако традиционные методы кодирования и декодирования используют декорреляцию, при этом известно, что эта процедура снижает предельно достижимые характеристики кодирования. Таким образом, актуальной является задача построения вычислительно эффективных методов декодирования, которые позволяли бы бороться с группирующимися ошибками при использовании широкого класса кодов. Метод. Для борьбы с одиночными пакетами ошибок использован подход, основанный на декодировании по информационным совокупностям. Несмотря на то, что при исправлении независимых ошибок данный метод имеет экспоненциальную сложность, предложенный подход применяет количество информационных совокупностей, линейно растущее с длиной кода, и обеспечивает, таким образом, полиномиальную сложность декодирования. Дальнейшее уменьшение числа информационных совокупностей возможно с помощью предложенного метода использования плотных информационных совокупностей. Выполнен анализ векторов ошибки, корректно исправляемых предложенными методами. Анализ проведен для кодов небольшой длины на основе стандартной расстановки, позволяющей оценить как множество ошибок, потенциально исправляемых кодом, так и характеристики декодера. Основные результаты. Предложен метод декодирования одиночных пакетов на основе выбора линейного числа информационных совокупностей. Описано улучшение метода декодирования с помощью использования счетчика векторов ошибки, позволяющее в ряде случаев увеличить число исправляемых векторов ошибки. Представлен метод декодирования на основании плотных информационных совокупностей, который позволяет значительно снизить количество информационных совокупностей или повысить количество исправляемых векторов ошибок по критерию минимальной длины пакета. Выполненный анализ рассмотренных декодеров с помощью стандартной расстановки показал, что предложенные алгоритмы позволяют исправлять значительное число векторов ошибки сверх гарантированно исправляемой длины пакета. Обсуждение. Предложенные декодеры позволяют исправлять одиночные пакеты ошибок за полиномиальное время для произвольных линейных кодов, при этом результаты экспериментов продемонстрировали, что декодеры не только исправляют все ошибки в пределах корректирующей способности кода, но и значительное количество векторов ошибки сверх нее. Направлениями дальнейших исследований возможен анализ предложенных алгоритмов декодирования для длинных кодов, где метод анализа на основе стандартной расстановки неприменим. Также могут быть осуществлены разработка и анализ методов декодирования для множественных пакетов и совместного исправления пакетирующихся и независимых ошибок.

Ключевые слова: информационные совокупности, корректирующая способность, низкоплотностные коды, каналы с памятью, пакеты ошибок

Благодарности. Статья подготовлена в результате проведения исследования в рамках Программы фундаментальных исследований Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ), лаборатория Интернета вещей и киберфизических систем НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге.

Список литературы
  1. Богатырев В.А., Богатырев С.В., Богатырев А.В. Оценка готовности компьютерной системы к своевременному обслуживанию запросов при его совмещении с информационным восстановлением памяти после отказов // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2023. Т. 23. № 3. С. 608–617. https://doi.org/10.17586/2226-1494-2023-23-3-608-617
  2. Moon T.K. Error Correction Coding: Mathematical Methods and Algorithms. Wiley, 2021. 992 p.
  3. MacWilliams F.J., Sloane N.J.A. The Theory of Error-Correcting Codes. North-Holland Publishing Company, 1983. 762 p. (North-Holland Mathematical Library; Vol. 16).
  4. Krouk E., Ovchinnikov A., Poikonen J. Channel models and reliable communication // Modulation and coding techniques in Wireless communications. Wiley, 2011. P. 1–20. https://doi.org/10.1002/9780470976777.ch1
  5. Bogatyrev V.A., Bogatyrev A.V., Bogatyrev S.V. Multipath transmission of heterogeneous traffic in acceptable delays with packet replication and destruction of expired replicas in the nodes that make up the path // Communications in Computer and Information Science. 2023. V. 1748. P. 104–121. https://doi.org/10.1007/978-3-031-30648-8_9
  6. Bogatyrev V., Bogatyrev S., Bogatyrev A. Timeliness of multipath redundant transmissions when all paths are not accessible for some request sources // Studies in Systems, Decision and Control. 2023. V. 457. P. 671–681. https://doi.org/10.1007/978-3-031-22938-1_46
  7. Kulhandjian M., Kulhandjian H., D’Amours C. Improved soft decoding of Reed-Solomon codes on Gilbert-Elliott channels // Proc. of the IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT). 2019. P. 1072–1076. https://doi.org/10.1109/ISIT.2019.8849456
  8. Xie N., Zhang T., Haratsch E.F. Improving burst error tolerance of LDPC-centric coding systems in read channel // IEEE Transactions on Magnetics. 2010. V. 46. N 3. P. 933–941. https://doi.org/10.1109/TMAG.2009.2034012
  9. Yang M., Pan Z., Djordjevic I.B. FPGA-based burst-error performance analysis and optimization of regular and irregular SD-LDPC codes for 50G-PON and beyond // Optics Express. 2023. V. 31. N 6. P. 10936–10946. https://doi.org/10.1364/OE.477546
  10. Xiao X., Vasić B., Lin S., Li J., Abdel-Ghaffar K. Quasi-cyclic LDPC codes with parity-check matrices of column weight two or more for correcting phased bursts of erasures // IEEE Transactions on Communications. 2021. V. 69. N 5. P. 2812–2823. https://doi.org/10.1109/TCOMM.2021.3059001
  11. Eckford A., Kschischang F., Pasupathy S. Analysis of low-density parity-check codes for the gilbert–elliott channel // IEEE Transactions on Information Theory. 2005. V. 51. N 11. P. 3872–3889. https://doi.org/10.1109/TIT.2005.856934
  12. Ovchinnikov A., Veresova A., Fominykh A. Usage of LDPC codes in a gilbert channel // Труды учебных заведений связи. 2022. Т. 8. № 4. С. 55‒63. https://doi.org/10.31854/1813-324X-2022-8-4-55-63
  13. Ghaddar N., Kim Y.-H., Milstein L.B., Ma L., Yi B.K. Joint channel estimation and coding over channels with memory using polar codes // IEEE Transactions on Communications. 2021. V. 69. N 10. P. 6575–6589. https://doi.org/10.1109/TCOMM.2021.3098822
  14. Ovchinnikov A.A., Veresova A.M., Fominykh A.A. Decoding of linear codes for single error bursts correction based on the determination of certain events // Информационно-управляющие системы. 2022. № 6. С. 41–52. https://doi.org/10.31799/1684-8853-2022-6-41-52
  15. Barg A., Krouk E., van Tilborg H.C.A. On the complexity of minimum distance decoding of long linear codes // IEEE Transactions on Information Theory. 1999. V. 45. N 5. P. 1392‒1405. https://doi.org/10.1109/18.771141
  16. Both L., May A. Optimizing BJMM with nearest neighbors: full decoding in 22/21n and McEliece security // WCC Workshop on Coding and Cryptography. 2017. V. 214.
  17. Исаева М.Н. Поиск информационных совокупностей при исправлении пакетов ошибок квазициклическими кодами // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2023. Т. 17. № 7. С. 4–12. https://doi.org/10.36724/2072-8735-2023-17-7-4-12
  18. Fossorier M.P.C. Quasicyclic low-density parity-check codes from circulant permutation matrices // IEEE Transactions on Information Theory. 2004. V. 50. N 8. P. 1788–1793. https://doi.org/10.1109/TIT.2004.831841
  19. Xiao X., Vasić B., Lin S., Abdel-Ghaffar K., Ryan W.E. Reed-Solomon based quasi-cyclic LDPC codes: designs, girth, cycle structure, and reduction of short cycles // IEEE Transactions on Communications. 2019. V. 67. N 8. P. 5275–5286. https://doi.org/10.1109/TCOMM.2019.2916605
  20. Крук Е.А., Овчинников А.А. Точная корректирующая способность кодов Гилберта при исправлении пакетов ошибок // Информационно-управляющие системы. 2016. № 1. С. 80–87. https://doi.org/10.15217/issn1684-8853.2016.1.80


Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
Информация 2001-2024 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика