Аналіз ефективності біоінспірованого методу оптимізації нерегулярних кодів з малою щільністю перевірок на парність
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.216762Ключові слова:
безпроводові телекомунікаційні системи, нерегулярні коди, оптимізація, біоінспірований пошук, канал зв’язкуАнотація
Представлено принципи побудови нерегулярних кодів з малою щільністю перевірок на парність. Визначено, що для знаходження нерегулярних кодів кінцевої довжини з покращеними характеристиками необхідно здійснювати оптимізацію розподілів степенів символьних та перевірочних вершин відповідного графу Таннера. Сформульовано оптимізаційну задачу та обґрунтовано застосування біоінспірованого підходу для її вирішення. Розглянуто основні етапи біоінспірованого методу оптимізації нерегулярних кодів з малою щільністю перевірок на парність кінцевої довжини. Показано, що даний метод засновано на спільному використанні біоінспірованої процедури летучих мишей, спеціальному методі побудови графів Таннера та комп’ютерному моделюванні.
Проведені дослідження виконано для оцінки ефективності представленого методу оптимізації нерегулярних кодів при використанні обраної біоінспірованої процедури та заданої моделі каналу зв’язку.
За результатами досліджень визначено, що оптимізовані відносно короткі нерегулярні коди з малою щільністю перевірок на парність мають кращі характеристики у порівнянні з існуючими кодами. Показано, що у отриманих кодів відсутній ефект «error floor» та забезпечується енергетичний виграш від кодування близько 0,5 дБ порівняно з регулярними кодами в залежності від довжини коду. Визначено, що оптимізація нерегулярних кодів з невеликим значенням максимальної степені у розподілі степенів символьних вершин графу Таннера призводить до зменшення на порядок коефіцієнту помилок у області високого відношення сигнал/шум.
Застосування оптимізованих нерегулярних кодів з малою щільністю перевірок на парність дозволить підвищити ефективність безпроводових телекомунікаційних систем наступного поколінняПосилання
- Bae, J. H., Abotabl, A., Lin, H.-P., Song, K.-B., Lee, J. (2019). An overview of channel coding for 5G NR cellular communications. APSIPA Transactions on Signal and Information Processing, 8. doi: https://doi.org/10.1017/atsip.2019.10
- Ryan, W., Lin, S. (2009). Channel codes: Classical and modern. Cambridge University Press, 692. doi: https://doi.org/10.1017/cbo9780511803253
- Richardson, T., Urbanke, R. L. (2008). Modern Coding Theory. Cambridge University Press, 590. doi: https://doi.org/10.1017/cbo9780511791338
- Ten Brink, S., Kramer, G., Ashikhmin, A. (2004). Design of Low-Density Parity-Check Codes for Modulation and Detection. IEEE Transactions on Communications, 52 (4), 670–678. doi: https://doi.org/10.1109/tcomm.2004.826370
- Richardson, T. J., Shokrollahi, M. A., Urbanke, R. L. (2001). Design of capacity-approaching irregular low-density parity-check codes. IEEE Transactions on Information Theory, 47 (2), 619–637. doi: https://doi.org/10.1109/18.910578
- Tavakoli, H., Ahmadian, M., Peyghami, M. R. (2012). Optimal rate irregular low-density parity-check codes in binary erasure channel. IET Communications, 6 (13), 2000–2006. doi: https://doi.org/10.1049/iet-com.2011.0915
- Jayasooriya, S., Shirvanimoghaddam, M., Ong, L., Johnson, S. J. (2017). Joint optimisation technique for multi-edge type low-density parity-check codes. IET Communications, 11 (1), 61–68. doi: https://doi.org/10.1049/iet-com.2016.0287
- Smith, B., Ardakani, M., Yu, W., Kschischang, F. (2010). Design of irregular LDPC codes with optimized performance-complexity tradeoff. IEEE Transactions on Communications, 58 (2), 489–499. doi: https://doi.org/10.1109/tcomm.2010.02.080193
- Liu, S., Song, A. (2016). Optimization of LDPC Codes over the Underwater Acoustic Channel. International Journal of Distributed Sensor Networks, 12 (2), 8906985. doi: https://doi.org/10.1155/2016/8906985
- Zhang, Y., Li, Q., Huang, L., Dai, K., Song, J. (2018). Optimal Design of Cascade LDPC-CPM System Based on Bionic Swarm Optimization Algorithm. IEEE Transactions on Broadcasting, 64 (3), 762–770. doi: https://doi.org/10.1109/tbc.2018.2835769
- Zhao, S. (2020). Computing Algorithms for LDPC Coded Internet-of-Things. IEEE Access, 8, 88498–88505. doi: https://doi.org/10.1109/access.2020.2992933
- Koganei, Y., Yofune, M., Li, C., Hoshida, T., Amezawa, Y. (2016). SC-LDPC Code With Nonuniform Degree Distribution Optimized by Using Genetic Algorithm. IEEE Communications Letters, 20 (5), 874–877. doi: https://doi.org/10.1109/lcomm.2016.2545652
- Ao, J., Liang, J., Ma, C., Cao, G., Li, C., Shen, Y. (2017). Optimization of LDPC Codes for PIN-Based OOK FSO Communication Systems. IEEE Photonics Technology Letters, 29 (9), 727–730. doi: https://doi.org/10.1109/lpt.2017.2682269
- Elkelesh, A., Ebada, M., Cammerer, S., Schmalen, L., ten Brink, S. (2019). Decoder-in-the-Loop: Genetic Optimization-Based LDPC Code Design. IEEE Access, 7, 141161–141170. doi: https://doi.org/10.1109/access.2019.2942999
- Shtompel, M. (2016). Optimizatsiya neregulyarnyh kodov s maloy plotnost'yu proverok na chetnost' na osnove prirodnyh vychisleniy. Radiotehnika, 186, 207–210. Available at: http://nbuv.gov.ua/UJRN/rvmnts_2016_186_21
- Hu, X. Y., Eleftheriou, E., Arnold, D. M. (2005). Regular and irregular progressive edge-growth Tanner graphs. IEEE transactions on information theory, 51 (1), 386–398. doi: https://doi.org/10.1109/tit.2004.839541
- Yang, X.-S. (2010). Nature-inspired metaheuristic algorithms. Luniver Press, 160.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2020 Mykola Shtompel, Sergii Prykhodko, Oleksandr Shefer, Vasyl Halai, Ruslan Zakharchenko, Borys Topikha
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.
