Методы и алгоритмы мягкого декодирования сигналов в каналах передачи информации между элементами систем управления

Abstract

RU: Актуальность. Решены задачи повышения достоверности передачи информации в каналах и трактах систем управления на фоне воздействия совокупности помех различной природы и вида. Объектом исследования является приемное устройство (декодер канальных символов), предмет исследования – модели, методы и алгоритмы обработки и принятия решения на уровне элементарных сигналов (канальных символов). Цель работы – создание и исследование методов и алгоритмов «мягкого» декодирования элементарных сигналов для обеспечения достоверности передачи информации по встроенным и выделенным каналам и трактам систем управления. Метод. Использован математический аппарат нечетких множеств для описания ошибок, возникающих в каналах и трактах передачи информации между элементами систем управления. Реализованы методы и алгоритмы «мягкого» декодирования (дающих большую информацию для принятия решения, чем «жесткая» схема принятия решения) в первой решающей схеме приемных устройств в составе аппаратно-программных элементов систем управления. Выполнено программное моделирование предложенного способа принятия решения, основанного на методах нечеткой логики. Результаты. Разработаны структурная схема и алгоритм работы квазиоптимального приемника элементарных сигналов, оригинальность которого заключается в применении методов нечеткой логики для принятия решения. Создан и исследован алгоритм принятия решения в среде MathWorks Fuzzy Logic Toolbox. Выводы. Проведенные в работе исследования позволяют сделать следующие выводы о том, что предложенная мягкая схема декодирования: обеспечивает большую «гибкость» при принятии решения, что положительным образом сказывается на достоверности передачи информации; не требует введения и использования многозначной логики (например, символ «x» для модели канала 2×3, символы «1b» и «0b» для модели канала 2×4, символы «0»...«7» для модели канала 2×8), что облегчает реализацию алгоритма декодирования; позволяет проводить арифметические, а не логические, вычисления, что снижает вычислительную сложность алгоритма принятия решения. UK: Актуальність. Вирішено завдання підвищення достовірності передачі інформації в каналах і трактах систем управління на тлі дії взаємозв’язків між різними видами та видами. Об’єкт дослідження – приймальний пристрій (декодер канальних символів), предмет дослідження – моделі, методи та алгоритми обробки та прийняття рішень на рівні елементарних сигналів (канальних символів). Мета роботи – створення та дослідження методів та алгоритмів «м’якого» декодування елементарних сигналів для забезпечення достовірності передачі інформації по вбудованим і виділеним каналам і трактатам систем управління. Метод. Використано математичний апарат нечітких множин для опису помилок, що виникають в каналах і трактах передачі інформації між елементами систем управління. Реалізовані методи та алгоритми «м’якого» декодування (дають більшу інформацію для прийняття рішення, ніж «жорстка» схема прийняття рішення) в першій вирішувальній схемі приймальних пристроїв у складі системно-програмних елементів систем управління. Виконано програмне моделювання запропонованого способу прийняття рішення, основаного на методах нечіткої логіки. Результати. Розроблено структурну схему та алгоритм роботи квазіоптимального приймача елементарних сигналів, оригінальність якого полягає у застосуванні методів нечіткої логіки для прийняття рішень. Створено та досліджено алгоритм прийняття рішення в середовищі MathWorks Fuzzy Logic Toolbox. Висновки. Проведені в роботі дослідження дозволяють зробити наступні висновки про те, що запропонована м’яка схема декодування: забезпечує більшу «гнучкість» при прийнятті рішення, що позитивно впливає на достовірність передачі інформації; не вимагає введення та використання багатозначної логіки (наприклад, символ «x» для каналу 2×3, символи «1b» та «0b» для каналу 2×4, символи «0» ... «7» для каналу 2 ×8), що полегшує реалізацію алгоритму декодування; дозволяє проводити арифметичні, а не логічні, розрахунки, що знижує обчислювальну складність алгоритму прийняття рішення. EN: Context. The problems of increasing the reliability of information transmission in the channels of control systems against the background of the impact of a set a different nature and type interference are solved. The object of research is receiving device (channel symbols decoder), the subjects of research are models, methods and algorithms of proceeding and decision making for elementary signals (channels symbols). The goal is creation and research of methods and algorithms of elementary signals «soft» decoding for providing of information transmission reliability in the build-in and dedicated channels of control systems. Method. The math methods of fuzzy sets for description of errors within information transmission channels between control systems elements is used. The methods and algorithms of «soft» decoding within first decision device of control systems elements are realized (this methods allows get more information for decision making then «hard» method of decision making). The program simulation of proposed method of decision making based on fuzzy logic is executed. Results. The structure scheme and functioning algorithm of quasi-optimal receiver of elementary signal with original using methods of fuzzy logic for decision making are created. The algorithm of decision making is researched with using the simulation tool MathWorks Fuzzy Logic Toolbox. Conclusions. The research results allows to make the next conclusions that proposed «soft» decoding method provides greater «flexibility» for decision making that positively affects the reliability of information transmission; don’t require the introduction and use of multi-valued logic (for example, the symbol «x» for the model of the channel 2×3, the symbols «1b» and «0b» for the model of the channel 2×4, the symbols «0» ... «7» for the model of the channel 2×8) that facilitates the implementation of the decoding algorithm; allows to execute arithmetic (not logical) calculation for decreasing a computational difficult of decision making algorithm.