Тема: Модель декодера Витерби для аппаратурной реализации на ПЛИС

В последние годы сверточные коды стали ключевым элементом многих систем для надежной передачи и хранения данных, поскольку они эффективны и обеспечивают высокую степень исправления ошибок. Они нашли широкое применение в различных сферах, таких как модемы для телефонных линий и мобильной связи, высокоплотные магнитные накопители и системы дальнего космического общения.
В конце 1970-х - начале 1980-х годов системы сотовой подвижной связи (ССПС) впервые появились в Скандинавии и США. Основанный на сотовой топологии, с использованием повторного использования частот в различных сотах, этот принцип смягчил проблему ограниченного частотного ресурса. Стандартизация в области ССПС привела к тому, что девять отдельных аналоговых стандартов сотовой связи первого поколения были заменены тремя цифровыми стандартами второго поколения (GSM, D-AMPS, JDC), при этом стандарт GSM признан "глобальным".
Кодирование и перемежение являются важными ступенями тракта обработки информационных цифровых сигналов и сигналов управления. В цифровых ССПС осуществляется преобразование аналогового речевого сигнала в цифровую последовательность, которая подвергается шифрованию и кодированию, что необходимо для защиты информации от ошибок в процессе передачи и приема. Для этого используются следующие методы:
Блочное кодирование - метод, который используется для быстрого обнаружения ошибок при приеме данных. Он позволяет формировать кодовые блоки из информационных символов, с добавлением дополнительных символов для обеспечения возможности коррекции или обнаружения ошибок.
Сверточное кодирование - метод, который применяется для исправления одиночных ошибок в передаваемых данных. Эти коды позволяют обнаруживать и исправлять ошибки в приемнике.
Перемежение - метод, который используется для преобразования пакета ошибок, возникающих в канале передачи данных в отдельные ошибки. Путем перестановки символов в блоках данных можно равномерно распределить ошибки по времени и повысить эффективность коррекции.
Сверточные коды и алгоритмы декодирования имеют основное применение в системах космической и спутниковой связи. Это объясняется тем, что каналы связи в этих системах близки по своим свойствам к каналам с белым гауссовским шумом, которые являются симметричными каналами без памяти. Для подобных систем характерны жесткие ограничения по мощности передаваемого сигнала, поэтому для них важно осуществить наиболее эффективное кодирование и декодирование, позволяющее уменьшить вероятность ошибки на декодированный информационный символ при малом энергетическом потенциале.
Развитие теории сверточных кодов происходило в трех направлениях в соответствии с тремя важнейшими методами декодирования сверточных кодов: метода порогового декодирования, метода последовательного декодирования и метода декодирования по максимуму правдоподобия (алгоритм Витерби).
Достоинством порогового декодирования является простота алгоритма, а, следовательно, и реализующих его устройств. Число операций, необходимых для декодирования одного информационного символа, для этого алгоритма не превосходит некоторой постоянной величины.
Метод последовательного декодирования является методом вероятностного декодирования, при котором число операций, необходимых для декодирования одного символа, является случайной величиной. При практически приемлемой сложности устройств метод последовательного декодирования по своим характеристикам приближается к методу декодирования по максимуму правдоподобия.
Метод декодирования по максимуму правдоподобия теоретически более эффективен, чем метод порогового декодирования, однако сложность устройств, необходимых для его реализации, возрастает экспоненциально с ростом длины кода.
В современных системах цифровой связи и обработки сигналов важную роль играет коррекция ошибок, обеспечивающая надежную передачу данных по каналам связи. Одним из наиболее эффективных методов декодирования кодов с исправлением ошибок является алгоритм Витерби. Реализация этого алгоритма может быть выполнена как программным, так и аппаратным способом.
Программная реализация декодера Витерби предоставляет гибкость и легкость обновления, позволяет легко настраивать параметры алгоритма и адаптировать его к изменяющимся требованиям системы. Однако, она может потребовать значительных вычислительных ресурсов и времени выполнения, особенно при обработке больших объемов данных в реальном времени.
Аппаратная реализация, с другой стороны, обеспечивает высокую производительность и позволяет сократить задержки, что особенно важно в системах реального времени и при высоких скоростях передачи данных. Однако, она может быть более сложной и затратной в разработке и производстве, а также менее гибкой в плане внесения изменений после завершения разработки.
Одной из ключевых проблем при реализации декодера Витерби является обеспечение баланса между производительностью и эффективностью использования ресурсов. Необходимо учитывать требования к скорости обработки данных, потреблению энергии, занимаемому объему. Кроме того, важно обеспечить корректную работу алгоритма в условиях шумов и помех, характерных для реальных каналов связи.
Целью данной дипломной работой является разработка модели декодера Витерби с учетом особенности аппаратурной реализации на ПЛИС.
Задачами, решаемыми в процессе написания дипломной работы, являются:
- исследование и анализ существующих методов реализации декодера Витерби, выявление их преимуществ и недостатков;
- реализация модели декодера Витерби, ориентированную на ПЛИС в среде Matlab;
- реализация модели канала связи с использованием декодера Витерби в среде Matlab;
- анализ помехоустойчивости кодов с использованием Витерби декодера и сверточного кодирования.

Купить

В рамках выпускной квалификационной работы была разработана модель декодера Витерби с учетом особенностей аппаратной реализации на ПЛИС. В результате выполнения было рассмотрено несколько видов декодирования и произведено их сравнение на основание их помехоустойчивости, выявлены преимущества и недостатки.
Реализована модель канала связи с использованием декодера Витерби в различных режимах для сравнения помехоустойчивости в среде Matlab. В результате работы программы были получены следующие результаты. Для реализации мягкого декодирования потребуется 160008 ячеек памяти, 20000 бит для хранения декодированных данных и дополнительные значения для мягкого решения. Всего задействовано 2640056 бит памяти. В схеме используются 8 сумматоров, 4 компаратора и 8 перемножителей. Для реализации жесткого декодирования потребуется 8 сумматоров и 4 компаратора. Для декодирования с плавающей точкой потребуется 2560128 бит памяти. Для декодирования с фиксированной точкой значение объема памяти составит 1308064 бит.
Рассчитанный объем памяти программы аппаратной реализации декодера Витерби с фиксированной точкой укладывается в возможности современных ПЛИС, что делает его оптимальным выбором. Поскольку объем памяти является самым критичным ресурсом при оценке возможности реализации, данный подход обеспечивает наилучшую совместимость с существующими ПЛИС.
Графический анализ показал небольшую разницу между результатами декодирования с фиксированной и плавающей точкой, составляющую около 0.5%. Это указывает на то, что фиксированная точка может быть предпочтительным вариантом при ограниченных ресурсах памяти, сохраняя при этом высокую точность декодирования.

Купить