Розроблення методу декодування блокових кодів на основі процедури диференційної еволюції

DOI: 10.31673/2412-9070.2022.033438

Анотація

Запропоновано підхід до м’якого декодування блокових кодів, заснований на визначенні найбільш надійного базису породжувальної матриці та застосуванні процедури диференційної еволюції. Вибір цієї методики пошукової оптимізації здійснено в результаті проведеного аналізу особливостей та наявних обмежень процедур еволюційної оптимізації. Наведено схему та сутність основних етапів розробленого методу м’якого декодування блокових кодів. На першому етапі формується жорстке рішення та обчислюється синдром для прийнятого слова. Після цього здійснюється ранжування прийнятих символів за надійністю та перетворення породжувальної матриці блокового коду у відповідний найбільш надійний базис. Далі застосовується процедура диференційної еволюції для пошуку найімовірнішого переданого інформаційного повідомлення та відповідного двійкового кодового слова. Декодування завершується зворотним перетворенням знайденого найбільш імовірного двійкового кодового слова через переставлення потрібних елементів. Показано, що ключовим етапом декодування є пошук переданого кодового слова з використанням процедури диференційної еволюції, а формування найбільш надійного базису породжувальної матриці блокового коду дає змогу підвищити ефективність декодування. Щоб уможливити технічну реалізацію цього методу декодування, розроблено відповідний алгоритм та наведено основні його кроки. Результати роботи можуть бути використані в процесі впровадження технологій радіозв’язку нового покоління для підвищення вірогідності передавання службових повідомлень. Також рекомендовано використовувати здобуті результати під час розв’язання задачі декодування інших завадостійких кодових конструкцій, що використовуються в сучасних телекомунікаційних технологіях.

Ключові слова: радіозв’язок; декодування; блоковий код; оптимізація; диференційна еволюція.

Список використаної літератури
1. Saad W., Bennis M., Chen M. A vision of 6G wireless systems: Applications, trends, technologies, and open research problems // IEEE Network. 2020. Vol. 4, No 3. P. 134–142.
2. Toward 6G networks: Use cases and technologies / M. Giordani, M. Polese, M. Mezzavilla [et al.]// IEEE Communication Magazine. 2020. Vol. 58, No 3. P. 55–61.
3. Ryan W., Lin S. Channel codes: Classical and modern. Cambridge University Press, 2009. 692 p.
4. Adde P., Toro D. G., Jego C. Design of an efficient maximum likelihood soft decoder for systematic short block codes // IEEE Transactions on Signal Processing. 2012. Vol. 60, No 7. P. 3914–3919.
5. Perturbed adaptive belief propagation decoding for high-density parity-check codes / L. Deng, Z. Liu, Y. L. Guan [et al.] // IEEE Transactions on Communications. 2021. Vol. 69, No 4. P. 2065–2079.
6. On decoding of the (73, 37, 13) quadratic residue code / Y. Li, H. Liu, Q. Chen, T.-K. Truong // IEEE Transactions on Communications. 2014. Vol. 62, No 8. P. 2615–2625.
7. Genetic algorithm for decoding linear codes over awgn and fading channels / H. Berbia, F. Elbouanani, R. Romadi [et al.] // Journal of Theoretical and Applied Information Technology. 2011. Vol. 30, No 1. P. 35–41.
8. Improved decoding of linear block codes using compact genetic algorithms with larger tournament size / A. Berkani, A. Azouaoui, M. Belkasmi, B. Aylaj // International Journal of Computer Science Issues. 2017. Vol. 14, No 1. P. 15 – 24.
9. Метод декодирования линейных блоковых кодов на основе популяционных процедур поисковой оптимизации / А. С. Жученко, Н. Г. Панченко, С. В. Панченко, Н. А. Штомпель // Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті. 2016. Вип. 2 (117). С. 25–29.
10. Price K., Storn R. M., Lampinen J. A. Differential evolution: A practical approach to global optimization. Springer, 2005. 539 p.