Методи згорткового кодування та декодування даних на основі алгоритму швидкого перетворення Фур’є

Abstract

UA: Дисертаційна робота присвячена розробці методів згорткового кодування й декодування даних зі зменшеною обчислювальною складністю на основі алгоритму швидкого перетворення Фур’є для підвищення швидкості обробки даних в кодері й декодері. Дані методи засновані на запропонованому методі алгебраїчного представлення згорткових кодів у вигляді недвійкових блокових циклічних кодів у частотній області, що описує інформаційну, узагальнену породжуючу та кодову послідовності згорткового коду за допомогою їх Фур’є-образів. Розроблені методи частотного згорткового кодування та декодування даних дозволяють знизити відповідно обчислювальну складність кодеру та декодеру при використанні згорткових кодів з великою довжиною кодового обмеження. Розроблені програмна та програмно-апаратна реалізації запропонованих методів згорткового кодування та декодування даних.

EN: The thesis is devoted to developing methods for convolutional coding and decoding data with reduced computational complexity based on fast Fourier transform algorithm to improve the speed of data processing in the encoder and decoder. These methods are based on the method of algebraic representation convolutional codes in the form of non-binary block cyclic codes in the frequency domain, describes the information, the synthesis and generating the code sequence of a convolutional code with their Fourier transforms. The methods of the frequency convolutional coding and decoding of data can reduce, respectively, the computational complexity of encoder and decoder using convolutional codes with long code restrictions. Developed software and hardware and software implementation of the proposed methods of convolutional coding and decoding data.