Дослідження характеристик методу декодування кодів з малою щільністю перевірок на парність на основі стохастичної оптимізації

Abstract

UA: Розглянуто основні етапи методу декодування кодів з малою щільністю перевірок на парність на основі стохастичної оптимізації, сутність якого полягає у знаходженні максимального значення цільової функції з використанням популяційних процедур пошукової оптимізації. Обґрунтовано доцільність застосовування у якості пошукового механізму популяційної процедури, натхненної летучими мишами. Наведені припущення, основні кроки та математична модель даної популяційної процедури. Показано, що запропонований метод декодування кодів з малою щільністю перевірок перевершує класичний метод жорсткого декодування на основі інвертування біта за енергетичною ефективністю та має прийнятну обчислювальну складність.

EN: It is shown that the classical methods of decoding low density even parity check codes have limitations and do not satisfy the requirements of modern telecommunication technologies and standards. Basic information about bipolar low density even parity check codes is presented. It is shown, that to decode these codes, an objective function of a special kind should be used. The main stages of the method of decoding low density even parity check codes based on stochastic optimization, the essence of which is to find the maximum value of the objective function using a population procedures of search optimization have been considered. The expediency of the use of a population procedure, inspired by bats, as a search engine has been grounded. Assumptions, basic steps and a mathematical model of this population procedure have been given. The comparison of simulation results of the proposed decoding method and classical method of decoding low density even parity check codes with parity check matrix of different dimensions have been presented. It is shown that the method of decoding a low density even parity check codes based on stochastic optimization method is superior to classic method of hard decoding based on inversion of bit energy efficiency and has a reasonable computational complexity.