Luận án tiến sĩ giải mã mềm cho mã khối dựa trên không gian mã đối ngẫu
Luận án tiến sĩ giải mã mềm mã khối dựa trên không gian: Phân tích sâu, đề xuất phương pháp mới và đánh giá hiệu quả cho các ứng dụng mật mã.
Luan An
Luận án tiến sĩ
Năm xuất bản
Số trang
114
Thời gian đọc
18 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
40 Point
Tổng quan nhanh
- Chủ đề:
- 1. Giải mã mềm cho mã khối dựa trên không gian mã đối ngẫu
- Số trang:
- 114 trang
- Trường:
- Học viện Kỹ thuật Quân sự
- Chuyên ngành:
- Kỹ thuật điện tử
- Tác giả:
- Nguyễn Thị Hồng Nhung
- Năm:
- 2019
Tóm tắt nội dung luận án
I. Giải mã mềm cho mã khối dựa trên không gian mã đối ngẫu
Luận án nghiên cứu giải mã mềm cho mã khối dựa trên không gian mã đối ngẫu. Giải mã mềm là kỹ thuật nâng cao chất lượng truyền tin trong hệ thống thông tin số. Khác với giải mã cứng, giải mã mềm sử dụng thông tin mềm từ kênh truyền. Phương pháp này giúp cải thiện độ lợi mã hóa đáng kể. Nghiên cứu tập trung vào mã khối tuyến tính và các thuật toán giải mã hiệu quả. Không gian mã đối ngẫu cung cấp công cụ toán học mạnh mẽ. Luận án đề xuất các thuật toán giải mã mới dựa trên tính chất mang tin của mã đối ngẫu.
1.1. Tổng quan về giải mã mềm và mã hóa kênh
Giải mã mềm đóng vai trò quan trọng trong hệ thống mã hóa kênh. Mã hóa kênh thêm dư thừa vào dữ liệu truyền. Bộ thu sử dụng dư thừa này để phát hiện và sửa lỗi. Giải mã cứng đưa ra quyết định nhị phân cho từng bit. Giải mã mềm giữ lại thông tin xác suất của mỗi bit. Thông tin mềm này được dùng để tính toán độ tin cậy. Nhờ đó, giải mã mềm đạt chất lượng tốt hơn giải mã cứng. Các hệ thống hiện đại như MIMO và truyền hình số áp dụng rộng rãi kỹ thuật này.
1.2. Không gian mã đối ngẫu và vai trò trong giải mã
Mã đối ngẫu là khái niệm quan trọng trong lý thuyết mã khối. Không gian mã đối ngẫu trực giao với không gian mã gốc. Mọi từ mã đều trực giao với từ mã trong mã đối ngẫu. Tính chất này được dùng để trích xuất thông tin giải mã. Luận án sử dụng mã đối ngẫu để mang thông tin mềm. Các thuật toán dựa trên mã đối ngẫu giảm độ phức tạp tính toán. Đây là hướng nghiên cứu mới cho mã khối có độ dài lớn.
1.3. Mục tiêu nghiên cứu của luận án
Mục tiêu chính là nâng cao chất lượng giải mã mềm cho mã khối. Luận án đề xuất các thuật toán giải mã mới. Các thuật toán này dựa trên không gian mã đối ngẫu. Nghiên cứu áp dụng cho mã Hamming, mã khối mật độ cao và mã tích. Các giải pháp được đánh giá qua mô phỏng trên kênh AWGN. Kết quả mô phỏng so sánh với thuật toán truyền thống. Mục tiêu cuối cùng là cải thiện tỉ lệ lỗi bit BER.
II. Mã khối tuyến tính và phương pháp giải mã truyền thống
Mã khối tuyến tính là nền tảng của nhiều hệ thống mã hóa kênh. Chương này trình bày các khái niệm cơ bản về mã khối tuyến tính. Cấu trúc đại số của mã được mô tả bằng ma trận sinh và ma trận kiểm tra. Các phương pháp giải mã truyền thống cũng được phân tích chi tiết. Chất lượng giải mã được đánh giá qua tỉ lệ lỗi bit. Việc hiểu rõ nền tảng này là cơ sở cho các thuật toán mới.
2.1. Cấu trúc mã khối tuyến tính và ma trận sinh
Mã khối tuyến tính được định nghĩa trên trường Galoa GF(2). Mỗi từ mã có chiều dài n và chứa k bit thông tin. Ma trận sinh G có kích thước k nhân n. Ma trận này ánh xạ thông tin thành từ mã. Ma trận kiểm tra H trực giao với ma trận sinh. Quan hệ giữa hai ma trận quyết định khả năng sửa lỗi. Khoảng cách Hamming tối thiểu xác định độ mạnh của mã.
2.2. Giải mã cứng và giải mã mềm
Giải mã cứng lượng tử hóa tín hiệu thu thành 0 hoặc 1. Quá trình này làm mất thông tin độ tin cậy. Giải mã mềm giữ lại giá trị tương tự từ kênh truyền. Bộ giải mã mềm tính toán tỉ số hợp lệ logarit LLR. Thông tin LLR phản ánh xác suất của từng bit. Giải mã mềm đạt độ lợi mã hóa cao hơn vài dB. Tuy nhiên, giải mã mềm đòi hỏi độ phức tạp lớn hơn.
2.3. Các thuật toán giải mã mã khối cơ bản
Thuật toán Viterbi là phương pháp giải mã hợp lệ cực đại phổ biến. Thuật toán này dựa trên nguyên lý quy hoạch động. Thuật toán Berlekamp-Massey dùng để giải mã mã BCH. Thuật toán lan truyền niềm tin hoạt động trên đồ thị Tanner. Thuật toán tổng tích là phiên bản tổng quát của lan truyền niềm tin. Mỗi thuật toán có ưu điểm riêng về chất lượng và độ phức tạp.
III. Thuật toán giải mã mềm mã khối sử dụng mã đối ngẫu
Chương này trình bày các thuật toán giải mã mềm sử dụng mã đối ngẫu. Tính chất mang tin của mã đối ngẫu được khai thác triệt để. Luận án đề xuất hai thuật toán giải mã mềm cho mã Hamming. Đó là BPA-DCS và BPA-DCZ. Các thuật toán này được mở rộng cho mã khối mật độ cao. Kết quả mô phỏng cho thấy chất lượng giải mã được cải thiện.
3.1. Thuật toán lan truyền niềm tin qua mã đối ngẫu
Thuật toán lan truyền niềm tin BPA là nền tảng của giải mã mềm. BPA truyền thông tin trên đồ thị Tanner của mã. Việc áp dụng trực tiếp BPA cho mã khối ngắn gặp khó khăn. Lý do là đồ thị có nhiều chu trình ngắn. Mã đối ngẫu cung cấp cách tiếp cận khác. Thông tin được truyền qua không gian đối ngẫu hiệu quả hơn. Thuật toán BPA-DCS dựa trên nguyên lý này.
3.2. Giải mã mềm mã Hamming dựa trên mã đối ngẫu
Mã Hamming là lớp mã khối tuyến tính kinh điển. Mã Hamming có khả năng sửa một lỗi trên mỗi từ mã. Thuật toán BPA-DCS sử dụng các từ mã của mã đối ngẫu. Thuật toán BPA-DCZ sử dụng từ mã đối ngẫu toàn không. Cả hai thuật toán đều giảm độ phức tạp tính toán. Chất lượng giải mã được cải thiện so với phương pháp truyền thống.
3.3. Thuật toán giải mã cho mã khối mật độ cao
Mã khối mật độ cao có số bit thông tin lớn trong từ mã. Việc giải mã các mã này thường rất phức tạp. Luận án đề xuất thuật toán giải mã dựa trên mã đối ngẫu. Thuật toán này tận dụng cấu trúc đối ngẫu thưa thớt. Điều này giúp giảm đáng kể khối lượng tính toán. Độ phức tạp giảm trong khi chất lượng vẫn được đảm bảo.
IV. Giải mã mềm mã tích và thuật toán mã đối ngẫu cải tiến
Chương này nghiên cứu giải mã mềm cho mã tích. Mã tích được xây dựng từ hai mã thành phần. Cấu trúc tích tạo ra từ mã dài với khả năng sửa lỗi mạnh. Luận án đề xuất thuật toán giải mã đối ngẫu cho mã tích. Thuật toán này được gọi là DCAPC. Một phiên bản cải tiến cũng được phát triển và đánh giá.
4.1. Cấu trúc và tham số cơ bản của mã tích
Mã tích được tạo từ tích Descartes của hai mã khối. Tham số của mã tích là n1 nhân n2 và k1 nhân k2. Khoảng cách tối thiểu bằng tích hai khoảng cách thành phần. Điều này tạo ra khả năng sửa lỗi rất mạnh. Mã tích thường được dùng trong các hệ thống yêu cầu độ tin cậy cao.
4.2. Thuật toán giải mã đối ngẫu cho mã tích
Thuật toán DCAPC áp dụng mã đối ngẫu vào giải mã mã tích. Thuật toán sử dụng thông tin mềm theo cả hai chiều. Quá trình giải mã lặp qua các hàng và cột của mã tích. Thông tin được cập nhật liên tục giữa các bước lặp. Kết quả hội tụ sau một số vòng lặp nhất định. Phương pháp này cân bằng giữa chất lượng và độ phức tạp.
4.3. Cải tiến thuật toán và đánh giá chất lượng
Phiên bản cải tiến của DCAPC được đề xuất trong luận án. Thuật toán cải tiến tối ưu hóa quá trình cập nhật thông tin. Kết quả mô phỏng trên kênh AWGN được trình bày chi tiết. Thuật toán cải tiến đạt độ lợi mã hóa cao hơn. Độ phức tạp chỉ tăng nhẹ so với phiên bản gốc. Sự cải thiện rõ rệt ở vùng tỉ số tín hiệu trên tạp âm cao.
V. Hệ thống MIMO và kênh truyền fading trong giải mã mềm
Giải mã mềm có ứng dụng quan trọng trong hệ thống MIMO. Hệ thống MIMO sử dụng nhiều anten phát và thu. Kỹ thuật này mang lại độ lợi phân tập không gian cao. Kênh truyền fading gây suy giảm chất lượng tín hiệu. Giải mã mềm giúp giảm ảnh hưởng của fading. Các thuật toán giải mã hợp lệ cực đại được áp dụng phổ biến.
5.1. Hệ thống MIMO và độ lợi phân tập không gian
Hệ thống MIMO cải thiện dung lượng và độ tin cậy truyền tin. Nhiều anten phát tạo ra nhiều đường truyền độc lập. Độ lợi phân tập giảm xác suất mất toàn bộ tín hiệu. Mã khối không gian-thời gian khai thác lợi thế này. Giải mã mềm kết hợp với MIMO đạt hiệu quả cao.
5.2. Giải mã hợp lệ cực đại trong kênh fading
Giải mã hợp lệ cực đại ML cho chất lượng tối ưu. Thuật toán ML so sánh tín hiệu thu với mọi từ mã. Kênh truyền fading làm phức tạp quá trình giải mã. Thông tin trạng thái kênh được sử dụng trong quyết định. Độ phức tạp của ML tăng theo số từ mã. Các phương pháp gần tối ưu được đề xuất để giảm độ phức tạp.
5.3. Mã khối không gian thời gian và thuật toán Viterbi
Mã khối không gian-thời gian kết hợp mã hóa và phân tập. Mã này truyền tín hiệu qua nhiều anten đồng thời. Thuật toán Viterbi giải mã hiệu quả các mã có cấu trúc lưới. Viterbi tìm đường đi tối ưu trong lưới trạng thái. Thuật toán có độ phức tạp chấp nhận được cho mã ngắn.
VI. Kết quả mô phỏng và triển vọng nghiên cứu giải mã mềm
Chương này tổng hợp kết quả mô phỏng của luận án. Các thuật toán đề xuất được đánh giá trên nhiều kịch bản. Kết quả so sánh với các phương pháp hiện có được trình bày. Triển vọng ứng dụng thực tế cũng được phân tích. Các hướng nghiên cứu tiếp theo được đề xuất rõ ràng.
6.1. Kết quả mô phỏng các thuật toán đề xuất
Các thuật toán đề xuất được mô phỏng trên kênh AWGN. Tỉ lệ lỗi bit BER được sử dụng làm thước đo chính. Thuật toán BPA-DCS và BPA-DCZ đạt kết quả tốt. Thuật toán giải mã đối ngẫu mã tích cải thiện đáng kể BER. Độ phức tạp tính toán được so sánh chi tiết. Kết quả xác nhận tính đúng đắn của lý thuyết.
6.2. Triển vọng ứng dụng trong truyền thông
Giải mã mềm có ứng dụng trong nhiều hệ thống thực tế. Truyền hình số vệ tinh DVB-S2 sử dụng mã hóa kênh mạnh. Hệ thống MIMO thế hệ mới cần bộ giải mã hiệu quả. Mạng di động 4G và 5G áp dụng các kỹ thuật tương tự. Các thuật toán đề xuất phù hợp với thiết bị có tài nguyên hạn chế.
6.3. Hướng phát triển nghiên cứu trong tương lai
Nghiên cứu có thể mở rộng sang các lớp mã khác. Mã LDPC và mã Turbo là hướng tiềm năng. Kết hợp mã đối ngẫu với các kỹ thuật mới cần khảo sát. Đánh giá trên kênh truyền thực tế là bước tiếp theo. Phát triển phần cứng giải mã là mục tiêu dài hạn.
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (114 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ NGUYỄN THỊ HỒNG NHUNG GIẢI MÃ MỀM CHO MÃ KHỐI DỰA TRÊN KHÔNG GIAN MÃ ĐỐI NGẪU LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ HÀ NỘI – NĂM 2019 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ NGUYỄN THỊ HỒNG NHUNG GIẢI MÃ MỀM CHO MÃ KHỐI DỰA TRÊN KHÔNG GIAN MÃ ĐỐI NGẪU Chuyên nghành: Kỹ thuật Điện tử Mã số: 9.03 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1. TS VŨ THANH HẢI 2. TS PHẠM KHẮC HOAN HÀ NỘI – NĂM 2019 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan các kết quả trình bày trong Luận án là công trình nghiên cứu của tôi dƣới sự hƣớng dẫn của cán bộ hƣớng dẫn. Các số liệu, kết quả trình bày trong Luận án là hoàn toàn trung thực và chƣa đƣợc công bố trong bất kỳ công trình nào trƣớc đây.
Các kết quả sử dụng tham khảo đều đã đƣợc trích dẫn đầy đủ và theo đúng quy định. Hà Nội, ngày 18 tháng 01 năm 2019 Tác giả Nguyễn Thị Hồng Nhung LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ii LỜI CẢM ƠN Trong quá trình học tập, nghiên cứu và hoàn thành Luận án này, tác giả đã nhận đƣợc rất nhiều sự giúp đỡ và đóng góp quý báu từ những ngƣời Thầy tận tâm nhất. Đầu tiên, tác giả xin bày tỏ lòng cảm ơn chân thành tới Thầy giáo hƣớng dẫn PGS. TS Vũ Thanh Hải, PGS.
TS Phạm Khắc Hoan đã tận tình hƣớng dẫn và giúp đỡ tác giả trong quá trình nghiên cứu. Đồng thời, tác giả xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến PGS. TS Đinh Thế Cƣờng và TS Phạm Xuân Nghĩa đã có những đóng góp, tƣ vấn quan trọng cho Luận án. Tác giả xin chân thành cảm ơn Phòng Sau Đại học, Bộ môn Thông tin, Khoa Vô tuyến Điện tử, Học viện Kỹ thuật Quân sự đã tạo điều kiện thuận lợi để tác giả hoàn thành nhiệm vụ.
Tác giả cũng xin cảm ơn Trƣờng Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp, là đơn vị chủ quản, đã tạo điều kiện cho phép tác giả có thể tham gia nghiên cứu trong các năm làm nghiên cứu sinh. Cuối cùng, tác giả xin bày tỏ lòng cảm ơn đến gia đình, bạn bè, các đồng nghiệp đã luôn động viên, giúp đỡ tác giả vƣợt qua khó khăn để đạt đƣợc những kết quả nghiên cứu nhƣ ngày hôm nay. Tác giả LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com iii MỤC LỤC TRANG BÌA PHỤ LỜI CAM ĐOAN. DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT.
DANH MỤC HÌNH VẼ. DANH MỤC BẢNG BIỂU. DANH MỤC KÝ HIỆU TOÁN HỌC. TỔNG QUAN VỀ MÃ KHỐI TUYẾN TÍNH.1 Mã khối nhị phân tuyến tính .1 Mô hình hệ thống thông tin .2 Ma trận sinh .3 Ma trận kiểm tra.1 Các phƣơng pháp giải mã mã khối .2 Chất lƣợng giải mã .3 Các thuật toán giải mã mềm mã khối .1 Thuật toán lan truyền niềm tin.2 Thuật toán tổng tích .4 Đặt vấn đề nghiên cứu.
GIẢI MÃ MỀM MÃ KHỐI SỬ DỤNG MÃ ĐỐI NGẪU .1 Giới thiệu mã đối ngẫu .2 Vai trò mã đối ngẫu trong việc mang tin giải mã. 35 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.2 Đề xuất các thuật toán giải mã mềm cho mã khối áp dụng tính chất mang tin của mã đối ngẫu .1 Thuật toán giải mã mềm mã Hamming dựa trên mã đối ngẫu .2 Thuật toán giải mã Hamming sử dụng từ mã đối ngẫu toàn “0”.3 Kết quả mô phỏng và thảo luận về chất lƣợng các thuật toán giải mã mềm BPA – DCS và BPA – DCZ .3 Giải mã mềm sử dụng mã đối ngẫu .1 Đề xuất thuật toán giải mã cho các mã khối mật độ cao sử dụng mã đối ngẫu.2 Đánh giá chất lƣợng thuât toán giải mã dựa trên mã đối ngẫu.4 Kết luận chƣơng. GIẢI MÃ MỀM MÃ TÍCH .1 Mã tích và các đặc điểm .1 Các tham số cơ bản của mã tích .2 Đề xuất thuật toán giải mã đối ngẫu mã tích .1 Xây dựng cơ sở lý thuyết cho thuật toán giải mã tích mới .2 Thuật toán giải mã mềm mã tích sử dụng mã đối ngẫu .3 Đánh giá chất lƣợng thuật toán giải mã đối ngẫu mã tích và đề xuất cải tiến .1 Đánh giá chất lƣợng thuật toán giải mã đối ngẫu mã tích .2 Đề xuất thuật toán giải mã đối ngẫu mã tích cải tiến .4 Kết luận chƣơng. 90 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ.
92 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 93 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com v DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT Từ viết tắt Nghĩa tiếng Anh Nghĩa tiếng Việt AWGN Additive White Gaussian Tạp âm Gauss trắng cộng tính Noise BCH Bose, Chaudhuri and Mã BCH Hocquenghem BER Bit Error Rate Tỉ lệ lỗi bit BMA Berlekamp- Massey Thuật toán Berlekamp- Massey Algorithm BPA Belief Propagation Algorithm Thuật toán lan truyền niềm tin BPA-DCS Belief Propagation Algorithm Thuật toán lan truyền niềm tin based on Dual Codes dựa trên các mã đối ngẫu BPA-DCZ BPA – using Dual Code' Thuật toán lan truyền niềm tin codeword of Zeros sử dụng từ mã toàn “0” BPSK Binary Phase Shift Keying Khóa dịch pha nhị phân DCA Dual Codes decoding Thuật toán giải mã đối ngẫu Algorithm DCAPC Dual Codes decoding Thuật toán giải mã đối ngẫu cho Algorithm for Product Codes mã tích DVB-S2 Digital Video Broadcasting – Truyền hình số – Vệ tinh – Thế Satellite – Second Generation hệ thứ hai LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com vi FEC Forward Error Correction Sửa lỗi hƣớng đi GF Galois Field Trƣờng Galoa GMD Generalized Minimum Khoảng cách tối thiểu tổng quát Distance HDD Hard Decision Decoding Giải mã quyết định cứng HDPC High-Density Parity Check Mã kiểm tra chẵn lẻ mật độ cao Code LDPC Low - Density Parity Check Mã kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp Code LLR Log Likelihood Ratio Tỉ lệ hợp lẽ theo hàm log MAP Maximum A posteriori Cực đại hóa xác suất hậu Probability nghiệm MDUDC MAP Decoder Using the Giải mã MAP sử dụng mã đối Dual Code ngẫu MPA Message Passing Algorithm Thuật toán truyền tin MSA Min - Sum Algorithm Thuật toán tổng – cực tiểu MLD Maximum Likelihood Bộ giải mã hợp lẽ cực đại Decoder SDD Soft Decision Decoding Giải mã quyết định mềm SIHO Soft Input Hard Output Đầu vào mềm đầu ra cứng LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com vii SISO Soft Input Soft Output Đầu vào mềm đầu ra mềm SNR Signal to Noise Ratio Tỉ số công suất tín hiệu trên tạp âm SOVA Soft Output Viterbi Thuật toán Viterbi đầu ra mềm Algorithm SPA Sum - Product Algorithm Thuật toán tổng- tích VA Viterbi Algorithm Thuật toán Viterbi LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com viii DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1. Hệ thống thông tin số. Nguyên lý về giải mã lặp.
Cây giải mã độ sâu b ng 1. Cây giải mã độ sâu b ng 2. Chất lƣợng giải mã mềm Hamming (7,4) so với giải mã cứng và không mã hóa trên kênh AWGN, điều chế BPSK [57]. Chất lƣợng giải mã mềm Hamming (15,11) so với giải mã cứng và không mã hóa trên kênh AWGN, điều chế BPSK [57].
Quá trình truyền bản tin từ nút bit đến nút kiểm tra và ngƣợc lại. Lƣu đồ thuật toán tổng tích SPA. Lƣu đồ thuật toán MSA. Ma trận kiểm tra và đồ thị Tanner tƣơng ứng của mã Hamming (7,4).
Chất lƣợng giải mã BPA mã Hamming (7,4). Chất lƣợng giải mã BPA mã Hamming (31,26). Mô hình hệ thống sử dụng mã Hamming. So sánh chất lƣợng của mã Hamming (7,4) giữa các thuật toán.
So sánh chất lƣợng của mã Hamming (15,11) giữa các thuật toán. So sánh chất lƣợng của mã Hamming (31,26) giữa các thuật toán. So sánh chất lƣợng của mã Hamming (63,57) giữa các thuật toán. So sánh BER của mã Hamming (7,4) giữa các thuật toán.
So sánh BER của mã Hamming (15,11) giữa các thuật toán. 50 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ix Hình 2. So sánh BER của mã Hamming (31,26) giữa các thuật toán. So sánh BER của mã Hamming (63,57) giữa các thuật toán.
Lƣu đồ thuật toán DCA. BER của BPDCA, BPA và HDD cho các mã Hamming. Chất lƣợng giải mã theo thuật toán DCA, HDD cho các mã Hamming. Chất lƣợng giải mã theo thuật toán DCA, HDD cho mã Golay và Golay mở rộng.
Cấu trúc mã tích. Lƣới mã của mã Hamming (7, 4, 3). Mô hình giải mã mã tích. Lƣu đồ thuật toán giải mã lặp cận tối ƣu.
Lƣu đồ thuật toán giải mã đối ngẫu của mã tích. Lƣu đồ thuật toán giải một hàng hoặc cột của mã tích. Chất lƣợng của mã tích 15,11,3 15,11,3 trên kênh AWGN. Chất lƣợng của mã tích 31,26,3 31,26,3 trên kênh AWGN.
Chất lƣợng mã tích với các mã thành phần có chiều dài khác nhau. So sánh chất lƣợng thuật toán mới với thuật toán MDUDC. Chất lƣợng thuật toán giải mã lặp đối ngẫu mã tích cải tiến với các tốc độ mã hóa khác nhau. Chất lƣợng thuật toán giải mã lặp đối ngẫu mã tích cải tiến.
86 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com x DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2. Khảo sát một số trƣờng hợp giải mã sai khi truyền tin áp dụng thuật toán BPA cho mã Hamming 7,4 với ma trận kiểm tra trong Hình 2. So sánh thời gian trung bình xử lý một từ mã giữa BPA và BPA - DCS với các bộ mã Hamming (7,4); (15,11); (31,26) và (63,57). So sánh thời gian trung bình xử lý một từ mã giữa BPA và BPA - DCZ với các mã Hamming (7,4); (15,11); (31,26) và (63,57).
Số lƣợng các vòng kín ngắn trong ma trận ,. So sánh kích thƣớc ma trận kiểm tra và độ lợi mã hóa khi sử dụng thuật toán HDD và DCA. Độ phức tạp của các phƣơng pháp giải mã tích. Mối quan hệ giữa tốc độ mã thành phần và độ lợi giải mã.
So sánh tốc độ mã khi có và không mã hóa các bit kiểm tra chẵn lẻ. Độ phức tạp của thuật toán DCAPC và thuật toán cải tiến. So sánh độ phức tạp của DCAPC và MDUDC. 87 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Trích dẫn luận án này
Nguyễn Thị Hồng Nhung (2019). Luận án tiến sĩ giải mã mềm cho mã khối dựa trên không gian [Luận án tiến sĩ, Học viện Kỹ thuật Quân sự]. LuanAn.net. https://luanan.net/cong-nghe-thong-tin/khoa-hoc-may-tinh/luan-an-tien-si-giai-ma-mem-cho-ma-khoi-dua-tren-khong-gian-ma-doi-ngau
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Luận án tiến sĩ giải mã mềm cho mã khối dựa trên không gian" nghiên cứu về vấn đề gì?
Luận án tiến sĩ giải mã mềm mã khối dựa trên không gian: Phân tích sâu, đề xuất phương pháp mới và đánh giá hiệu quả cho các ứng dụng mật mã.
Luận án "Luận án tiến sĩ giải mã mềm cho mã khối dựa trên không gian" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Học viện Kỹ thuật Quân sự. Năm bảo vệ: 2019.
Luận án "Luận án tiến sĩ giải mã mềm cho mã khối dựa trên không gian" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Luận án tiến sĩ giải mã mềm cho mã khối dựa trên không gian" thuộc chuyên ngành Kỹ thuật Điện tử. Danh mục: Khoa Học Máy Tính.
Luận án "Luận án tiến sĩ giải mã mềm cho mã khối dựa trên không gian" có bao nhiêu trang?
Luận án "Luận án tiến sĩ giải mã mềm cho mã khối dựa trên không gian" có 114 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Luận án tiến sĩ giải mã mềm cho mã khối dựa trên không gian" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.