- •1)Классификация каналов электросвязи
- •2) Линейные и нелинейные модели каналов.
- •3)Классификация каналов связи
- •4) Понятие непрерывного, дискретного и непрерывно-дискретного канала связи.
- •5) Детерминированные и случайные каналы.
- •6. Преобразование энергетических характеристик детерминированных сигналов.
- •4.3.7. Аддитивные помехи в канале
- •8.Идеальный непрерывный канал без помех. Канал с аддитивным гауссовским шумом
- •9.Непрерывный канал. Канал с неопределённой фазой сигнала и аддитивным шумом. Однолучевой канал с замираниями.
- •10.Канал с межсимвольной интерференцией и аддитивным шумом. Чем определяется память канала с мси?
- •11.Дискретный симметричный канал без памяти. Канал со стиранием.
- •12.Дискретные каналы с памятью.
- •13.Модели непрерывных каналов, заданные дифференциальными уравнениями.
- •Прием сигналов.
- •1.Задачи синтеза оптимальных демодуляторов. Критерии качества и правила приема дискретных сообщений.
- •2.Оптимальные алгоритмы приема при полностью известных сигналах(когерентный прием).
- •3.Оптимальный приемник с согласованным фильтром
- •4.Помехоустойчивость оптимального когерентного приема.
- •5.Какое правило приема преимущественно применяют в технике связи и почему?
- •6.Что понимают под согласованным фильтром? в какой момент времени на выходе сф обеспечивается максимальное отношение сигнал / шум и чему оно равно?
- •7.Какие основные блоки содержит корреляционная схема оптимального когерентного приема в канале с аддитивным стационарным бгш?
- •8 Обработка сигналов в каналах с межсимвольной интерференцией
- •9 Приём сигналов с неопределённой фазой (некогерентный приём)
- •11. Прием дискретных сообщений в каналах с сосредоточенными по спектру и импульсными помехами
- •7.4.1. Общая характеристика сосредоточенных по спектру и импульсных помех
- •13 В чем смысл разнесенного приема сигналов и какие виды разнесения вы знаете?
- •10 Приём дискретных сообщений в условиях флуктуациифаз и амплитуд сигналов
- •Кодирование
- •1)Классификация методов кодирования. Конструктивные методы кодирования источников сообщений.
- •2) Вероятность ошибки оптимального декодирования для кодов с фиксированной длиной блоков (экспоненты вероятностей ошибок)
- •3)Коды с гарантированным обнаружением и исправлением ошибок
- •4)Линейные двоичные коды для обнаружения и исправления ошибок. Важные подклассы линейных двоичных кодов.
- •5)Какие классы кодов (по назначению) вы знаете? в чем заключается метод укрупнения алфавита?
- •6. Конструктивные алгоритмы исправления ошибок линейными кодами.
- •7.Пояснить различие между равномерным и неравномерным кодированием. Дайте определение префиксного кода.
- •8.Пояснить различие между линейным и нелинейным кодом. Дайте определение систематического кода.
- •9.Что такое избыточность помехоустойчивого кода? Что такое относительная скорость помехоустойчивого кода?
- •10.Что такое расстояние по Хэммингу и ее кодовой комбинации?
- •Что такое минимальное расстояние кода? Как упрощается процедура отыскания минимального расстояния для линейного кода?
- •Как связаны минимальное расстояние кода, число исправляемых и число обнаруживаемых ошибок?
- •Что такое декодирование по максимуму правдоподобия и по минимуму Хемминговского расстояния? Когда эти правила совпадают?
- •14.В чем состоит табличным метод кодирования, декодирования с обнаружением ошибок, декодирования с исправлением ошибок? Почему табличные процедуры не пригодны для длинных кодов?
- •15. Итеративные и каскадные коды
- •16. Системы с обратной связью
- •Система с обратной связью может достаточно полно характеризоваться двумя величинами:
- •Помимо описанных здесь трёх основных протоколов функционирования системы рос существует также много других вариантов1).
- •17. Как использовать помехоустойчивый код в системах с обратной связью?
- •Критерии помехоустойчивости приема непрерывных сообщений.
- •Оптимальная оценка отдельных параметров сигнала.
- •3. Оптимальная демодуляция непрерывных сигналов.
- •§ 8.2 Задачи оптимальной оценки одного параметра.
Кодирование
1)Классификация методов кодирования. Конструктивные методы кодирования источников сообщений.
Под кодированием понимают преобразование сообщений дискретного источника для передачи их по дискретному каналу. Для восстановления принятого сообщения применяется обратная процедура – декодирование. Устройства, осуществляющие кодирование и декодирование – кодер и декодер. Вместе – кодек.
Классификация методов кодирования:
1) примитивное
2) экономное
а) префиксные коды
- метод Зива-Лемпела
- метод Шеннона-Фано
- метод Хаффмена
б) метод укрупнения алфавита
3) помехоустойчивое
а) линейные коды
- решётчатые (свёрточные) коды
- блоковые коды
∙ полиномиальные коды
§циклические коды
- Коды Хемминга
- Коды Боуза-Чоудхури-Хоквингема
б) нелинейные коды
- решётчатые коды
- блоковые коды
Примитивное или безызбыточное кодирование применяется для согласования алфавита источника и алфавита канала. Избыточность дискретного источника, образованного выходом примитивного кодера, равна избыточности источника на входе кодера. Примитивное кодирование используется так же в целях шифрования передаваемой информации и повышения устойчивости работы системы синхронизации.
Экономное кодирование, или сжатие данных, применяется для уменьшения времени передачи информации или требуемого объёма памяти при её хранении. При экономном кодировании избыточность источника, образованного выходом кодера, меньше, чем избыточность источника на входе кодера. Экономное кодирование применяется в ЭВМ.
Помехоустойчивое, или избыточное кодирование применяется для обнаружения и (или) исправления ошибок, возникающих при передаче по дискретному каналу. Отличительное свойство помехоустойчивого кодирования – избыточность источника, образованного выходом кодера, больше, чем избыточного источника на входе кодера. Помехоустойчивое кодирование используется в различных системах связи, при хранении и передаче данных в сетях ЭВМ, в бытовой и профессиональной аудио- и видеотехнике, основанной на цифровой записи.
Конструктивные методы кодирования источников сообщений.
Эффективное, или экономичное кодирование означает достижение минимального значения средней длины кода символа.
Доказано, что nср не может быть меньше, чем энтропия nср>= H(Z)
Код должен быть неравномерным. Средняя длина неравномерного кода будет минимизироваться тогда, когда с более вероятными сообщениями источника будут сопоставляться более короткие комбинации канальных символов.
У неравномерного кода на приёмной стороне оказываются неизвестными границы этих комбинаций. Декодирование может оказаться неоднозначным. Однозначное декодирование будет обеспечено, если ни одно кодовое слово не является началом другого кодового слова. Такие коды называют префиксными.
Кодирование по методу Шеннона – Фано – не абсолютно оптимальное, но достаточно эффективное.
Процедура кодирования – циклическая.
1. Символы аi упорядочиваются по убыванию частоты – вероятности pi(аi).
2. Множество А разбивается на 2 группы символов, так, что бы общие вероятности в этих группах были как можно ближе.
3. В коды символов первой группы записывается 0, в коды второй группы – 1.
После этого действия 2 и 3 повторяются. Т.е. далее следует новое деление в каждой группе, и т.д. до тех пор, пока очередные группы не окажутся односимвольными.
Кодирование по методу Хаффмена гарантирует оптимум для заданного множества {pi}
Процедура кодирования циклическая и более сложная, чем у Шеннона-Фано.
1. Символы zi упорядочиваются по убыванию вероятности pi
2. Два последних символа объединяются в группу-пару, соотверствующую вспомогательному символу с суммарной вероятностью. Если суммируемые вероятности представляют исходные значения pi, это специально отмечается («*»). Здесь – конец формирования кода соответствующего символа.
Далее пп. 1 и 2 повторяются. При этом в общем случае происходит переупорядочивание вероятностей pi. В конце концов суммарная вероятность достигает значения 1 и процесс заканчивается.
Если источник не имеет памяти, то P(ai, aj)=P(ai)P(aj).
Если же исходный источник имеет память, то, P(a1, a2)≠P(a2 , a1), что будет учтено при последующем оптимальном префиксном кодировании для нового источника с укрупнённым алфавитом. При такой схеме кодирования остаётся неучтённой статистическая зависимость между укрупнёнными сообщениями. Поэтому алфавит необходимо укрупнять до тех пор, пока избыточность, вызванная статистическими связями между укрупнёнными сообщениями, не станет достаточно малой. Часто о некотором избыточном источнике известен лишь его алфавит А, но не известно распределение вероятностей последовательностей символов этого источника.
Метод сжатия Зива-Лемпела, применяемый в ЭВМ для архивирования файлов.
Последовательность символов источника разбивается на кратчайшие различимые цепочки, которые не встречались раньше, а затем эти цепочки кодируются равномерным кодом.
Фактически для сжатия файлов используется модифицированный алгоритм, называемый алгоритмом сжатия Зива-Лемпела-Велча.