Введение
ГЛАВА 1. Синтез математических моделей телекоммникационных систем интегрированных инормационно-управляющих комплексов 23
1.1. Задача синтеза телекоммуникационных систем, используемых в составе информационно-управляющих комплексов 23
1.2. Совершенствование характеристик информационно-управляющих комплексов на базе современных сетевых технологий 33
1.3. Асимптотическая эффективность процедуры декодирования блоковых избыточных кодов 43
1.4. Концепция математических моделей непрерывного канала связи... 51
1.5. Модель канала связи со стиранием элементов 57
1.6. Основные модели дискретного канала связи 59
1.7. Метод скользящих окон в стирающем канале связи 63
1.8. Стирающий канал как основа концепции полярных кодов 69
1.9. Выводы по главе 79
ГЛАВА 2. Математические модели формирования мягких решений символов в системе декодирования избыточных кодов 82
2.1. Классификация алгоритмов формирования мягких решений символов 82
2.1.1. Оценка возможностей метода линейного квантования уровней сигнала 84
2.2. Снижения доли ложных стираний на основе случайного поиска решения о стирании элемента 88
2.2.1. Алгоритм с динамично изменяющейся границей (алгоритм 1) 91
2.2.2. Алгоритм с жесткой границей (алгоритм 2) 93
2.2.3. Алгоритм с использованием границы в формате отношения правдоподобий 96
2.3. Модификация метода формирования индексов мягких решений на базе стирающего канала связи 98
2.4. Принцип оптимизации рабочей характеристики приемника 112
2.5. Формирование мягких решений символов в системе сложных сигналов 113
2.6. Оптимизация приемника с мягким решающим правилом в условиях преднамеренных помех 117
2.7. Выводы по главе 122
ГЛАВА 3. Субоптимальное лексикографическое декодирование двоичных кодов 125
3.1. Концепция разбиения пространства кодовых векторов на кластеры 125
3.2. Обобщенный метод декодирования по списку на базе кластеризации пространства кодовых векторов
3.2.1. Декодирование двоичных кодов 133
3.2.2. Геометрическое представление алгебраической группы 135
3.2.3. Декодирование непрерывных кодов с применением метода кластеризации пространства кодовых векторов 137
3.2.4. Декодирование кодов с малой плотностью проверок на четность методом разбиения на кластеры 140
3.2.5. Модулярное представление линейных кодов и их эквивалентность 149
3.2.6. Декодирование низкоплотностных кодов методом перестановок 156
3.3. Оптимизация процедуры итеративных преобразований данных в системе декодирования по упорядоченным статистикам 162
3.4. Классификация методов защиты номера кластера 166
3.5. Лексикографическое декодирование полярных кодов 175
3.6. Выводы по главе 179
ГЛАВА 4. Эффективное декодирование недвоичных блоковых кодов 183
4.1. Особенности применения не двоичных кодов в современных телекоммуникационных технологиях 183
4.2. Итеративные преобразования кодов Рида-Соломона на основе упорядоченных статистик 197
4.3. Описание алгоритма исправления ошибок недвоичными кодами... 201
4.4. Эффективное декодирование недвоичных кодов с провокацией стертого элемента 211
4.5. Оценка сложности реализации декодера не двоичного кода 218
4.6. Лексикографическое декодирование недвоичных блоковых кодов.. 226
4.7. Принципы формирования произведений кодов размерности 3D и более 231
4.8. Выводы по главе 241
ГЛАВА 5. Реализация и результаты натурных испытаний адаптивного информацонно-управляющего коплекса
5.1. Аппаратная платформа мата и методика проведения его испытаний 243
5.2. Результаты статистических испытаний макета
5.3. Выводы по главе - 59
Заключение 261
Библиографический список 264
