Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorІванов, Ю. Ю.uk
dc.contributor.authorМалоштан, Т. В.uk
dc.contributor.authorЗвуздецький, Є. О.uk
dc.contributor.authorIvanov, Yu. Yu.en
dc.contributor.authorMaloshtan, T. V.en
dc.contributor.authorZvuzdetsky, Ye. O.en
dc.date.accessioned2026-04-14T12:28:45Z
dc.date.available2026-04-14T12:28:45Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationІванов Ю. Ю., Малоштан Т. В., Звуздецький Є. О. Модифікований алгоритм декодування блокових кодів турбо-добутків // Вісник Вінницького політехнічного інституту. 2025. № 4. С. 90-94. URI: https://visnyk.vntu.edu.ua/index.php/visnyk/article/view/3307.uk
dc.identifier.issn1997-9274
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51150
dc.description.abstractEnsuring reliable data transmission is an essential requirement for modern communication systems. To implement it, an error-correcting turbo-product code can be used, which can work effectively with small information blocks at high code rates, but requires significant computational costs at the data decoding stage, which can significantly load the communication system, especially in real-time mode and under conditions of limited resources. It should be noted that turbo-product code decoding algorithms are difficult to implement effectively. The most common is the Pyndiah–Chase decoding algorithm, which uses a brute force of test codewords, which poses a global discrete optimization task with exponential complexity. It is important to balance the reliability of error correction and the efficient use of computational resources. Therefore, in this article developed a suboptimal modification of this decoding algorithm, which is based on a heuristic procedure for generating a list of probable codewords. The effectiveness of the modification is shown in experiments using computer simulation of a digital data transmission system, taking into account random information packets and multimedia data. During the experiments, the bit and symbol error rates were analyzed depending on the signal-to-noise ratio in the communication channel. It is determined that the modified algorithm is slightly outperforms its original version in terms of energy gain, and, taking into account the heuristic nature of codeword brute force, has a complexity lower or, in the most unlikely case, the same as that of the basic algorithm. The article can be useful for communication system designers, since it provides an opportunity to analyze and synthesize turbo-product code decoders for use in different practical tasks.en
dc.description.abstractЗабезпечення надійного передавання даних є невід’ємною вимогою до сучасних комунікаційних систем. Для виконання цієї вимоги можна використати завадостійкий код турбо-добуток, здатний ефективно працювати з невеликими інформаційними блоками на високих кодових швидкостях, але вимагаючи значних обчислювальних витрат на етапі декодування даних, що може значно навантажувати систему зв’язку, особливо в режимі реального часу та за умов обмежених ресурсів. Варто зазначити, що алгоритми декодування кодів турбо-добутків складно ефективно реалізувати на практиці. Найпоширенішим є алгоритм декодування Піндайя–Чейза, який застосовує перебір тестових кодових слів, що ставить завдання глобальної дискретної оптимізації з експоненціальною складністю. Важливо балансувати між надійністю коригування помилок і ефективним використанням обчислювальних ресурсів. Тому у статті запропоновано субоптимальну модифікацію цього алгоритму декодування, яка основана на евристичній процедурі генерації списку ймовірних кодових слів. Ефективність роботи модифікації показана у експериментах із застосуванням комп’ютерного імітаційного моделювання системи передавання цифрових даних, враховуючи випадкові інформаційні пакети та мультимедійні дані. У ході експериментів проаналізовано частоти виникнення бітових та символьних помилок залежно від відношення сигнал/шум у каналі зв'язку. Визначено, що модифікований алгоритм незначно переважає свій оригінальний варіант за енергетичним виграшем, і, враховуючи евристичну природу перебору кодових слів, має складність меншу або, в наймалоймовірнішому випадку, таку ж, як у базового алгоритму. Стаття може бути корисною для проєктувальників комунікаційних систем, оскільки надає можливість аналізувати та синтезувати декодери кодів турбо-добутків для застосування у різних практичних задачах.uk
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofВісник Вінницького політехнічного інституту. № 4 : 90-94.uk
dc.relation.urihttps://visnyk.vntu.edu.ua/index.php/visnyk/article/view/3307
dc.subjectпередавання данихuk
dc.subjectзавадостійкий кодuk
dc.subjectблоковий код турбо-добутокuk
dc.subjectевристикаuk
dc.subjectдекодуванняuk
dc.subjectекспериментиuk
dc.subjectdata transmissionen
dc.subjecterror-correcting codeen
dc.subjectblock turbo-product codeen
dc.subjectheuristicsen
dc.subjectdecodingen
dc.subjectexperimentsen
dc.titleМодифікований алгоритм декодування блокових кодів турбо-добутківuk
dc.title.alternativeModified Algorithm for Decoding Block Turbo-Product Codesen
dc.typeArticle, professional native edition
dc.typeArticle
dc.identifier.udc519.725 + 004.312.26
dc.relation.referencesC. Berrou, A. Glavieux, and P. Thitimajshima, “Near Shannon Limit Error-Correcting Coding and Decoding: Turbo-Codes,” Proceedings of ICC, pp. 1064-1070, 1993. https://doi.org/10.1109/ICC.1993.397441.en
dc.relation.referencesF. L. Morgos, A.-M. Cuc, and C. Grava, “Performance Analysis of Turbo Codes, LDPC Codes, and Polar Codes over an AWGN Channel in the Presence of Inter Symbol Interference,” Sensors, 19 p., 2023. https://doi.org/10.3390/s23041942.en
dc.relation.referencesR. M. Pyndiah, “Near-Optimum Decoding of Product Codes: Block Turbo Codes,” IEEE Transactions on Communica-tions, pp. 1003-1010, 1998. https://doi.org/10.1109/26.705396.en
dc.relation.referencesA. Dweik, H. Mukhtar, and A. Shami, “Turbo Product Codes: Applications, Challenges, and Future Directions,” IEEE Communications Surveys & Tutorials, pp. 3052-3068, 2016. https://doi.org/10.1109/COMST.2016.2587863.en
dc.relation.referencesC. Douillard, et al,Codes and Turbo Codes, 2010, 424 p.en
dc.relation.referencesK. Suman, “Optimization of Heuristic Algorithms for Improving BER of Adaptive Turbo Codes,” International Journalof Advanced Research in Engineering and Technology, pp. 414-421, 2019. https://doi.org/10.34218/IJARET.10.2.2019.040.en
dc.relation.referencesA. Al-Dweik, S. Le Goff, and B. Sharif, “A Hybrid Decoder for Block Turbo Codes,” IEEE Transactions on Communica-tions, pp. 1229-1232, 2009. https://doi.org/10.1109/TCOMM.2009.05.070107.en
dc.relation.referencesJ. H. Kishore, B. Yamuna, and K. Balasubramanian, “Design of a Fast Chase Algorithm based High Speed Turbo Product Code Decoder,” Proceedings of the International Conference on Advances in Computing and Communications, pp. 1-5 , 2022. https://doi.org/10.1109/ICACC-202152719.2021.9708201en
dc.relation.referencesЮ. Ю. Іванов, Б. О. Боднаренко, Є. О.Звуздецький, і Ю. С. Здітовецький, «Оцінювання складності декодування згорткових турбокодів та блокових кодів турбодобутків,” Вісник Вінницького політехнічного інституту, No 1, c. 51-55, 2024. https://doi.org/10.31649/1997-9266-2024-172-1-51-55.uk
dc.relation.referencesC. Leroux, S. Hemati, Sh. Mannor, and W. J. Gross, “Stochastic Chase Decoding of Reed-Solomon Codes,” IEEE Communications Letters, pp. 863-865, 2010. https://doi.org/10.1109/LCOMM.2010.09.100594.en
dc.relation.referencesJ. Justesen, and T. Hoholdt, A Course in Error-Correcting Codes, 2017, 226 p.en
dc.relation.referencesYu. Yu. Ivanov, and Ye. O. Zvuzdetskii, “Features of Decoding Block Turbo-Product Codes,” Міжнародна науково-технічна конференціяMiningMetalTech,2023, с. 238-240..en
dc.relation.referencesD. Chase, “Class of Algorithms for Decoding Block Codes with Channel Measurement Information,” IEEE Transac-tions on Information Theory, pp. 170-182, 1972. https://doi.org/10.1109/TIT.1972.1054746.en
dc.relation.referencesYe. O. Zvuzdetskyi, and Yu. Yu. Ivanov, “List Decoding of Block Turbo-Products-Codes,” Proceedings of the 8th In-ternational Scientific and Practical Conference “Scientific research in the modern world,” 2023, pp. 199-201.en
dc.relation.referencesYu. Yu. Ivanov, and V. V. Kovtun, “Crypto Coding System Based on the Turbo Codes with Secret Keys,” ICT Express, South Korea, 2024, pp. 330-335. https://doi.org/10.1016/j.icte.2023.08.007.en
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/1997-9266-2025-181-4-90-94


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію