Избыточное кодирование информации

Избыточное кодирование информации.

Избыточное кодирование информации можно разделить на два метода – это блочное кодирование и сверточное.

При блочном кодировании информация делится на блоки определенной длины, и каждый блок кодируется отдельно. Простейшим примером блочного кодирования является дополнение до четности. В этом случае каждый блок делится на группы,

которые дополняются одним битом со значением единица или ноль, в зависимости от того четное или нечетное количество единиц в исходной группе.

Рассмотрим, как можно использовать дополнение до четности для исправления ошибки на примере кодирования массива из 9 бит:

Запишем этот массив в виде матрицы три на три и дополним каждую строку и столбец матрицы до четного количества единиц.

Таким образом, исходный массив после кодирования примет вид: 111.

Допустим, что после передачи данных произошла ошибка в 4-ом бите сообщения, и полученный массив принял вид: 111.

Произведем его декодирование, для чего запишем в виде матрицы 4 на 4, где матрица 3 на 3 - исходные данные, которые надо было передать, остальные элементы матрицы – коды дополнения до четности. Проведя суммирование бит в строках и столбцах, видим, что в первом столбце и второй строке количество единиц - нечетное, а, следовательно, в них содержатся ошибки.

Так как дополнение до четности позволяет обнаружить только одну ошибку, то примем за аксиому, что в блоке только одна ошибка. Теперь становится очевидным, что ошибочный бит может быть только на пересечении строки и столбца с нечетным количеством единиц. Инвертировав его на противоположный, мы восстановим

испорченные данные.

Данный метод позволяет исправлять только однократные ошибки, поэтому использовать его для передачи большого массива информации нецелесообразно. Однако, его можно легко усовершенствовать, разбив исходный массив на блоки данных с N слоями, M строками и К столбцами и проведя дополнение до четности всех строк, столбцов и элементов с одинаковыми индексами строк и столбцов. Для простоты изложения столбцы назовем столбцами Y, а элементы с одинаковыми индексами строк и столбцов назовем столбцами Z.

Рассмотрим этот алгоритм на примере кодирования следующего массива данных: 111.

1) Формируем 3 массива из 9 элементов. В первый массив записываем первые девять бит исходных данных, во второй массив - элементы с 10 по 18, в третий массив – оставшиеся данные.

2) Дополняем все строки, столбцы Y и Z до четности. (В таблицах биты дополнения до четности выделены жирным шрифтом).

3) Закодированная исходная последовательность приняла вид:

4) Предположим, что при передаче данных ошибки произошли во втором, шестом и двенадцатом битах информации, и полученные данные имеют вид:

5) Проведем декодирование принятого блока и проверим на четность все строки, столбцы Y и Z.

Среди этих бит могут быть, как биты с ошибками, так и верные биты, которые необходимо исключить.

В каждом наборе из трех бит (строке, столбце Y или столбце Z), проверяемом на четность, может быть зафиксирована только одна ошибка (две ошибки не приведут к изменению четности на нечетность). Основываясь на этом свойстве, исключаем из бит с возможными ошибками биты, лежащие на одной строке или столбце Y, или столбце H.

На одной строке лежат биты: [1,2,1], [1,3,1].

На одном столбце Y лежат биты: [2,3,1], [1,3,1].

На одном столбце Z лежат биты: [1,3,2] , [1,3,1].

Таким образом, если убрать бит [1,3,1], исключается ситуация, когда на одной строке, столбце Y или Z лежат биты с возможными ошибками. Следовательно, бит [1,3,1] – верен, а остальные биты с возможными ошибками действительно их содержат. Инвертируя неверные биты, мы исправляем ошибки и получаем корректный исходный массив.

Повысить эффективность работы кодирования можно, например, заменив дополнение до четности на контрольное суммирование, позволяющее фиксировать большее количество ошибок.

Блочное кодирование обладает высокой надежностью, простотой реализацией, и получило широкое распространение. Существует большое разнообразие блочных кодов, обладающих различными возможностями по обнаружению и исправлению ошибок, среди которых наиболее известны коды Хемминга.

Сверточные коды работают со всем массивом данных, не деля его на части. В простейшем случае, в исходные данные добавляются проверочные символы, представляющие собой сумму двух символов исходных данных.

Рассмотрим для примера работу сверточного кода, в котором проверочные символы вставляются между всеми символами исходного кода и представляют собой сумму двух смежных символов исходного кода.

Закодируем с помощью этого метода следующую бинарную последовательность данных:

Для удобства изложения, информационные биты будем обозначать символом ‘И’ с индексом, соответствующим номеру информационного бита в исходной последовательности (И5 – пятый информационный бит). Проверочные биты будем обозначать символом ‘П’ с индексом соответствующим номеру проверочного бита (П3 – третий проверочный бит).

1) Для получения первого проверочного символа сложим первый и второй информационные символы исходной последовательности (П1=И1+И2=1+0=1) и запишем результат между ними: 110. Красным цветом выделен проверочный символ.

2) Для получения второго проверочного символа повторим описанную выше операцию со вторым и третьим битами исходной последовательности (П2=И2+И3=0+0=0), и запишем результат между ними. Аналогичные действия проводим со всеми остальными информационными битами последовательности. В результате получим следующую закодированную последовательность:

В данной последовательности информационные символы выделены черным цветом, а проверочные – красным.

При приеме данных происходит их декодирование, т. е. суммируются соседние биты исходных данных и сравниваются с их проверочным битом. Если для двух соседних проверочных битов была зафиксирована ошибка, то общий информационный бит для этих двух проверочных битов - неверен. Для исправления ошибки необходимо заменить его на противоположный.

Если для одного проверочного символа была зафиксирована ошибка, а два соседних проверочных символа ошибку не показали, это означает, что сбой произошел в проверочном символе, а информационные биты корректны.

Предположим, что при передаче данных сбой произошел в пятом и десятом битах, и принятая последовательность имеет вид:

Рассмотрим алгоритм декодирования и корректировки принятых данных:

1. Суммируем первый и второй информационные биты (первый и третий биты принятых данных): И1+И2= 1+0 = 1 = П1. Полученный результат совпадает с проверочным битом (второй бит принятых данных).

2. Проводим аналогичную операцию со вторым и третьим информационными битами (третий и пятый биты принятых данных): И2+И3 = 0+1 = 1 П2. Полученный результат не совпадает с проверочным битом (четвертый бит принятых данных) этой пары информационных бит. Следовательно, либо один из информационных битов - неверен, либо неверен проверочный бит. Для уточнения ошибки, необходимо проверить следующую пару информационных битов, что и будет сделано в следующем пункте алгоритма.

3. Суммируем третий и четвертый информационные биты (пятый и седьмой биты принятых данных): И3+И4 = 1+1 = 0 П3. Полученный результат опять не совпал с проверочным битом. Так как произошло несовпадение с двумя соседними проверочными битами, то неверен информационный бит, общий для двух проверяемых пар информационных бит, и его следует инвертировать для устранения ошибки. В данном случае неисправен третий информационный бит (И3).

4. Продолжаем, по описанной выше технологии, проверять принятые данные. При проверке пятого и шестого информационных битов результат суммирования не совпал с проверочным битом (И5+И6 = 0+0 = 0 П5). Очевидно, что в одном из проверяемых битов(в пятом или шестом информационных битах или в проверочном бите) содержится ошибка.

Для уточнения, где именно произошла ошибка, надо проверить соседние пары информационных бит:

И4+И5 = 1+0 = 1 = П4

И6+И7 = 0+1 = 1 = П6

Так как при проверке смежных пар информационных бит ошибка не была зафиксирована, то неисправен пятый проверочный бит, а, следовательно, пятый и шестой информационные биты - верны.

5. Продолжаем, по описанной выше технологии, проверять принятые данные. В результате дальнейшей проверки ошибок зафиксировано не будет.

6. Отбрасываем проверочные биты и получаем корректную исходную последовательность.

Таким образом, в результате передачи информации было искажено два бита, которые при декодировании были успешно исправлены. Естественно, количество ошибок, которые можно исправить, - ограничено. Существуют неудачные последовательности единиц и нулей, которые так же приводят к уменьшению надежности распознавания и коррекции ошибок. Однако, для повышения надежности можно прибегать к множеству других способов формирования проверочных битов или даже проверочных массивов.

Сверточные коды нашили широкое применение в области повышения надежности передачи данных. Разработано множество алгоритмов кодирования, различающихся надежность, сложностью и трудоемкостью декодирования.

На практике часто применяют, одновременно, блочное и сверточное типы кодирования. Например, в начале проводят блочное кодирование, а затем полученную информацию кодируют сверточным кодом. Такой метод называется каскадным кодированием. Он значительно повышает надежность передачи и хранения информации.

Биты с возможными ошибками будут расположены на пересечении строк, столбцов Y и Z. В нашем случае - это будут биты c координатами: [1 (номер строки), 2 (номер столбца Y), 1 (номер слоя)], [1,3,1], [2,3,1], [1,3,2].