ПРИМЕНЕНИЕ АДАПТИВНОГО ПОМЕХОУСТОЙЧИВОГО КОДИ-РОВАНИЯ В СИСТЕМЕ ПЕРЕДАЧИ ТЕЛЕМЕТРИЧЕСКИХ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ БЧХ-КОДА Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

ПРИБОРОСТРОЕНИЕ, МЕТРОЛОГИЯ -

И ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ ВЕСТНИК ТСГУ. 2022. № 2 (65)

ПРИБОРЫ И СИСТЕМЫ

УДК 004.627 И.В. Богачев

ПРИМЕНЕНИЕ АДАПТИВНОГО ПОМЕХОУСТОЙЧИВОГО КОДИРОВАНИЯ В СИСТЕМЕ ПЕРЕДАЧИ ТЕЛЕМЕТРИЧЕСКИХ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ БЧХ-КОДА

Богачев И. В. - канд. техн. наук, доц. кафедры «Автоматика и системотехника, e-mail: ilya.bogachev@yahoo.com (ТСГУ)

В работе предложена модель информационно-измерительной системы передачи телеметрических данных с использованием адаптивного помехозащи-щенного кодирования в канале связи. Исследование возможностей адаптации осуществлялось за счет подстройки параметров кода Боуза-Чоудхури-Хоквингема как к текущему, так и к спрогнозированному при помощи использования искусственной нейронной сети состоянию канала. Результаты проведенных экспериментов позволяют сделать вывод о том, что использование предсказания состояния канала связи увеличивает эффективность адаптации, что в свою очередь позволяет повысить эффективную скорость передачи данных, а также определить связь между параметрами системы и набором параметров БЧХ-кода.

Ключевые слова: информационно-измерительные системы, помехоустойчивое кодирование, БЧХ-код, искусственные нейронные сети, предсказание, прогнозирование.

Введение

Эксплуатация современных информационно-измерительных (ИИС) систем, нашедших применение во множестве отраслей [1-3] зачастую происходит в условиях воздействия на их каналы связи (КС) различного рода искажающих передаваемые по ним данные помех [4]. В связи с этим, в состав большинства таких систем входят алгоритмы помехоустойчивого кодирования, которые способны находить и исправлять ошибки при передаче сообщений за счет увеличения их избыточности [5]. Таким образом, для увеличения скорости передачи данных в ИИС без потери достоверности, актуальность получает задача управления избыточностью кодов в зависимости от уровня помехи в КС, которую можно решить либо с помощью изменения параметров алгоритма помехоустойчивого кодирования, либо с помощью его непосредственного выбора.

© Богачев И. В., 2022

ВЕСТНИК ТОГУ. 2022. № 2 (65)

Системы, в которых изменяется алгоритм помехоустойчивого кодирования или его параметры в зависимости от изменения состояния КС, называются системами с адаптивным помехоустойчивым кодированием [6, 7]. Их построение возможно благодаря передаче на передающую сторону информации о состоянии КС, для чего организовывается отдельный канал обратной связи (КОС) [8]. При этом, зачастую для организации работы таких систем используют полученные статистические данные о текущем состоянии КС, которых недостаточно для осуществления эффективной адаптации [9]. Данный недостаток особенно сильно сказывается на качестве адаптации в системах, работающих в условиях воздействия источников нестационарных помех. Решением озвученной проблемы может стать осуществление предсказания будущего состояния КС, что позволит избежать неточностей в оценке, связанных с задержкой передачи актуального состояния КС по КОС.

Материалы и методы

Структурная схема модели системы передачи данных с адаптацией к состоянию канала связи посредствам выбора параметров БЧХ-кода [4] представлена на рисунке 1.

Рис. 1. Структурная схема модели системы

От источника дискретных сообщений (ИДС) сообщение поступает на вход кодера (К), затем, закодированное сообщение передаётся в КС, в качестве модели которого был выбран двоичный симметричный канал [10], где на него действуют помехи. Далее сообщение декодируется декодером (ДК) и с помощью блока оценки качества (БОК) декодированное тестовое сообщение отправляется приемнику дискретных сообщений (ПДС) и сравнивается с эталонным сообщением, после чего подсчитывается число ошибочно принятых бит. Далее эта информация передается по КОС передающей стороне на вход блока коррекции параметров (БКП), где принимается решение о изменении параметров кода. При этом для начала предсказания состояния КС необходимо накопить определенный объём статистики о его состоянии.

Важно заметить, что характеристики системы, такие как: пропускная способность КС и разрядность передаваемых данных, будут накладывать определенные ограничения на диапазон доступных параметров БЧХ-кодов [11]. Итак, в данной работе предлагается принять пропускную способность КС равной 256

ПРИМЕНЕНИЕ АДАПТИВНОГО ПОМЕХОУСТОЙЧИВОГО КОДИРОВАНИЯ В СИСТЕМЕ ПЕРЕДАЧИ ТЕЛЕМЕТРИЧЕСКИХ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ БЧХ-КОДА

бит/с, а разрядность передаваемых данных 8 бит. Следовательно, для кодов с разрядностью п должно выполняться неравенство п < 256, а для число кодируемых бит к - неравенство к > 8. В соответствии с принятыми ограничениями необходимо сформировать список допустимых параметров БЧХ-кодов, приведенный в таблице 1, из которой следует, что для использования данного вида помехоустойчивого кода, необходимо соблюдать строгое соответствие между параметрами к и п. По этой причине, при проведении исследования разрядность информативной части, соответствующей параметру к, будет искусственно увеличена путем добавления нулей в младшие разряды. При декодировании ошибки в добавочных разрядах учитываться не будут.

Таблица 1

Допустимые значения параметров БЧХ-кодов_

п к t п к t п к t п к t п к t

15 11 1 31 21 2 63 30 6 127 43 14 255 47 42

31 16 3 63 24 7 127 36 15 255 45 43

31 11 5 63 18 10 127 29 21 255 37 45

63 16 11 127 22 23 255 29 47

63 10 13 127 15 27 255 21 55

127 8 31 255 13 59

255 9 63

Стоит отметить, что часть существующих пар п и к, значения которых допустимы для введенных ограничений, не приведены в таблице 1 и не были использованы ввиду их избыточности, превышающей избыточность кодов с той же восстанавливающей способностью t. Например, код (63, 51), способный исправить две ошибки, не использовался в исследовании, т. к. той же восстанавливающей способностью обладает код с параметрами (31, 21), однако, нагрузка на КС при использовании такого кода значительно меньше.

Результаты и обсуждение

Результаты проверки работоспособности алгоритма кодирования и декодирования, наглядно представлены на рисунке 2.

На рисунке 2, а представлен график исходного сообщения, длина которого 8 бит. Предположим, что при декодировании будет необходимо исправить в принятом сообщении три ошибки. Для этого необходимо, согласно таблице 1, выбрать код с параметрами (31, 16). Для обеспечения требуемой разрядности, дополним исходное сообщение нулями в восьми младших разрядах и подадим его на вход кодера с параметрами п = 31 и к = 16, сообщение на выходе которого имеет вид, представленный на рисунке 2, б. После чего оно передается в КС, где на сообщение действует помеха, в результате которой происходит его искажение в следующих семи разрядах: 0, 2, 9, 13, 17, 21, 23 (рисунок 2, в). Далее сообщение декодируется с исправлением трёх ошибок (рисунок 2, г), что, при выбранных параметрах, соответствует восстанавливающей способности выбранного кода.

ВЕСТНИК ТОГУ. 2022. № 2 (65)

ВЕСТНИК ТОГУ. 2022. № 2 (65)

Рис. 2. Графики изменения состояния передаваемого сообщения: а - исходное сообщение; б - сообщение, закодированное БЧХ-кодом; в - зашумленное сообщение; г - декодированное сообщение

На рисунке 3 приведен фрагмент графика изменения ошибки в принятом сообщении для ста циклов кодирования/декодирования при адаптации параметров БЧХ-кода к текущему состоянию канала связи. Начальные условия выбраны следующие: п = 31, к = 16.

о о о о о

О 10 20 30 40 50

70 80 90 100

№ итерации

Рис. 3. График изменения ошибки

ПРИМЕНЕНИЕ АДАПТИВНОГО ПОМЕХОУСТОЙЧИВОГО КОДИРОВАНИЯ В СИСТЕМЕ ПЕРЕДАЧИ ТЕЛЕМЕТРИЧЕСКИХ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ БЧХ-КОДА

ВЕСТНИК ТОГУ. 2022. № 2 (65)

Стоит отметить, что для данного эксперимента выбор параметров БЧХ-кода производился по следующему принципу: после каждого принятого сообщения производилось вычисление количества ошибок декодирования и, в соответствии с таблицей 1, при следующей отправке выбирались параметры п и к с учетом полученного значения. В том случае, если для данного числа ошибок точно не известны параметры п и к, выбираются параметры ближайшие в сторону меньшей избыточности, а, следовательно, исправляющие меньшее число ошибок.

Как видно из графика, адаптация параметров БЧХ-кода, на основе оценки текущего состояния канала связи, показывает плохие результаты при нестационарном характере воздействующего на него источника шума (в данном эксперименте ошибка в КС изменялась при каждой новой передачи сообщения).

Вероятность Р наличия ошибки в декодированном сообщении рассчитывается по формуле: Р = Пош / N где Пош и N - количество ошибочно принятых и общее количество принятых сообщений соответственно.

Кроме того, важным показателем эффективности адаптации является средняя ошибка в принятых сообщениях Еср, вычисляемая как: 1 Ы

Е = — V в(1) , ср N £ () ,

где в(7) - количество ошибок в 7-ом сообщении.

Также для оценки эффективности адаптации параметров кода к состоянию КС, введена оценка среднего заполнения канала связи, которая вычисляется следующим образом:

1 N

^ = N V»«,

где п(7) - количество бит в 7-ом закодированном сообщении.

В таблице 2 приведены результаты экспериментов для различных начальных значений параметров п и к БЧХ-кода. Кроме того, приведены в сравнении данные для разных подходов к настройке вышеуказанных параметров. В первом случае выбирается код с меньшей избыточностью, как в эксперименте, результаты которого приведены на рисунке 3, а во втором - с большей избыточностью.

Таблица 2

Зависимость эффективности адаптации от начальных условий_

Начальные Выбор параметров с меньшей избыточностью Выбор параметров с большей избыточностью

условия Р Еср Еср Р Еср Еср

п = 15, к = 11 0,93 2,45 27,16 0,91 2,43 27,29

п = 127, к = 43 0,93 2,44 27,32 0,90 2,43 27,44

п = 255, к = 9 0,93 2,44 27,64 0,92 2,44 27,36

ВЕСТНИК ТОГУ. 2022. № 2 (65)

По результатам, представленным в таблице 2, можно сделать вывод о том, что выбор значений начальных параметров кода не оказывает значительного влияния на качество передачи.

Для следующего эксперимента, на основе накопленной в течении пятисот итераций статистики декодирования тестового сообщения, был составлен прогноз состояния канала связи посредством использования искусственной рекуррентной нейронной сети со следующими параметрами: число скрытых слоев -1; алгоритм оптимизации - Adam; размер обучающей выборки (от общего числа данных) - 70%; количество эпох обучения - 250.

На рисунке 4 представлен график изменения ошибки прогнозирования, рассчитанный согласно следующей формуле: E(i) = t(i) -1 \i),

где t'(i) -прогнозируемое значение t(i).

Рис. 4. График изменения ошибки прогнозирования

Как можно увидеть из графика, разность между прогнозируемой величиной и результатом предсказания состояния канала связи составляет, по большей части, от нуля до двух. Кроме того, более 30% значений были безошибочно спрогнозированы.

Далее оценено влияние изменения различных параметров ИНС на качество адаптации параметров БЧХ-кода к состоянию КС.

В таблице 3 приведены результаты исследования влияния размера выборки значений ошибки декодирования на качество адаптации. Для каждой выборки процент данных для обучения составил 70%.

Основываясь на результатах данного эксперимента, можно сделать вывод о том, что применение нейронной сети для предсказания состояния канала связи существенно улучшает помехоустойчивость кода, по сравнению с выбором параметров кода с ориентацией на текущее состояние КС.

ПРИМЕНЕНИЕ АДАПТИВНОГО ПОМЕХОУСТОЙЧИВОГО КОДИРОВАНИЯ В СИСТЕМЕ ПЕРЕДАЧИ ТЕЛЕМЕТРИЧЕСКИХ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ БЧХ-КОДА

ВЕСТНИК ТОГУ. 2022. № 2 (65)

Таблица 3

Влияние размера выборки на качество адаптации_

Размер выборки Выбор параметров с меньшей избыточностью Выбор параметров с большей избыточностью

Р Еср Рср Р Еср Рср

300 0,68 1,60 22,8 0,64 1,56 24,10

500 0,64 1,52 22,0 0,63 1,50 23,34

1000 0,65 1,57 22,0 0,63 1,50 23,12

Сравнивая результаты адаптации для различных размеров выборки накопленной статистики декодирования, представленных в таблице 3, стоит отметить, что выборка из пятисот значений позволяет получить наименьшую вероятность получения сообщения с ошибкой при наименьшем заполнении канала связи.

Результат работы алгоритма адаптации с применением предсказания состояния канала связи на основе использования искусственной нейронной сети представлен на рисунке 5.

N2 итерации

Рис. 5. График изменения ошибки предсказания

Сравнивая результаты адаптации параметров помехоустойчивого кода на основе оценки текущего состояния канала связи (рисунок 3) с результатами, полученными с применением нейросетевого предсказания его (рисунок 5), можно сделать вывод о том, что использование прогноза значений количества ошибок в сообщении значительно улучшает результат декодирования. Помимо уменьшения вероятности получения сообщения, в котором могут обнаружиться ошибки в районе тридцати процентов, количество искаженных бит в сообщениях, принятых с ошибкой, также значительно снизилось.

ВЕСТНИК ТОГУ. 2022. № 2 (65)

В следующем эксперименте предлагается оценить влияние частоты настройки параметров кода на эффективность адаптации. Для этого будем менять параметры БЧХ-кода не перед каждой передачей сообщения, а перед каждой второй, каждой третей, каждой пятой. Наблюдения, показывающие изменения качества принятых сообщений при изменении параметров кода с разной частотой приведены в таблице 4.

Таблица 4

Влияние частоты настройки параметров кода на качество адаптации_

Частота настройки параметров Выбор параметров с меньшей избыточностью Выбор параметров с большей избыточностью

Р Еср Еср Р Еср Еср

Через две итерации 0,69 1,64 22,8 0,67 1,62 24,3

Через три итерации 0,71 1,65 23,2 0,71 1,64 24,0

Через пять итераций 0,78 2,00 25,0 0,78 1,94 25,1

Из результатов, полученных в ходе данного эксперимента, видно, что частота настройки параметров кода коррелирует с качеством адаптации, так с увеличением частоты эффективность адаптации становится хуже. Однако, даже если производить подстройку параметров через пять итераций по предсказанным ИНС значениям, результаты будут лучше, нежели при более частом изменении параметров кода по результатам оценки текущего состояния канала. Это обусловлено скачкообразным изменением ошибки в КС, которую с большей точностью отслеживает нейронная сеть.

Также стоит обратить внимание на ещё один подход к изменению параметров помехоустойчивого кода - итеративный. При таком подходе параметры кода выбираются не с точки зрения обеспечения заданного уровня достоверности при наименьшей избыточности, а настраиваются таким образом, что, в случае ухудшения состояния канала связи, выбирается код, с восстанавливающей способностью большей на единицу, а в случае улучшения - меньшей.

Результаты исследования эффективности такого подхода приведены в таблице 5. Также, как и в предыдущем примере результаты адаптации оценивались для разной частоты настройки параметров кода.

Таблица 5

Результаты адаптации при итеративном подходе к выбору параметров

Частота настройки параметров Р Еср Еср

Через один цикл 0,74 1,80 20,0

Через два цикла 0,75 1,83 20,1

Через три цикла 0,81 2,10 23,0

ПРИМЕНЕНИЕ АДАПТИВНОГО ПОМЕХОУСТОЙЧИВОГО КОДИРОВАНИЯ В СИСТЕМЕ ПЕРЕДАЧИ ТЕЛЕМЕТРИЧЕСКИХ ДАННЫХ НА ОСНОВЕ БЧХ-КОДА

Анализируя результаты, приведенные в таблице 5, можно сделать вывод, что итеративный подход может быть использован в тех системах, где можно пожертвовать достоверностью переданного сообщения ради сокращения объёма избыточного кода, так как в данном случае вероятность безошибочного приема сообщения и средняя ошибка выше, чем при использовании описанного ранее алгоритма, но при этом величина среднего заполнения канала ниже.

Заключение

Для разработки адаптивной к состоянию канала связи системы передачи данных необходимо знать не только текущее, но и будущее состояние канала связи. Это связано с тем, что передача информации о состоянии КС по каналу обратной связи поступает на передающую сторону с некоторой задержкой, которая в свою очередь может существенно влиять на качество настройки параметров системы. В работе было предложено решение этой проблемы, заключающееся в осуществлении предсказания состояния канала.

Исследование качества работы модели системы передачи данных с адаптацией к состоянию канала связи на основе предсказания его состояния показали, что использование предложенного подхода существенно увеличивает эффективность адаптации параметров помехоустойчивого кода по сравнению с адаптацией по текущему состоянию канала. Прогнозирование состояния канала связи позволяет более чем на 25% увеличить безошибочность приёма сообщений, снизить среднюю ошибку в принятом сообщении на 11% и этом сократить избыточность передаваемых данных.

Дальнейшим развитием данного подхода может стать исследование эффективности применения не одного строго заданного алгоритма помехоустойчивого кодирования, а некоторого их набора.

Результаты получены при поддержке стипендии Президента РФ молодым ученым и аспирантам, осуществляющим перспективные научные исследования и разработки по приоритетным направлениям модернизации российской экономики на 2021-2023 г. СП-1887.2021.3.

Библиографические ссылки

1. Design of Reconfigurable Real-Time Telemetry Monitoring and Quantitative Management System for Remote Sensing Satellite in Orbit / W. Wang [etc.] // 2018 IEEE 3rd Advanced Information Technology, Electronic and Automation Control Conference (IAEAC). Proceedings. Chongqing, China, 2015.

2. Low-power Heart Rate Telemetry System / A. Mikhaylyuk [etc.] // 2019 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus). Proceedings. Saint Petersburg and Moscow, Russia, 2019.

3. Konyha J. Off-grid Telemetry System for Hydrate Inhibition on Gas Wells // Proceedings of the 2015 16th International Carpathian Control Conference (ICCC). Szil-vasvarad, Hungary, 2015.

ВЕСТНИК ТОГУ. 2022. № 2 (65)

ВЕСТНИК ТОГУ. 2022. № 2 (65)

4. Morelos-Zaragoza R.H. The Art of error correcting coding. 2nd ed. Chichester : John Wiley & Sons, 2006. 278 p.

5. Современная телеметрия в теории и на практике : учеб. курс / А. В. Назаров и др. Санкт-Петербург : Наука и Техника, 2007. 667 с.

6. Арбузов В. В., Бережная О. В., Лопатченко Б. К. Особенности построения адаптивных систем передачи информации // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2015. № 7-1. С. 41-45.

7. Bogachev I. V., Chye En Un, Levenets A. V. Application of Recurrent Neural Networks for Adaptive Selection of Parameters of Error-correcting Code in Telemetry Data Transmission Systems // 3rd International Conference on Control Systems, Mathematical Modelling, Automation and Energy Efficiency (SUMMA). Proceedings. Lipetsk, Russia, 2021.

8. Спиридонов А. И. Основы теории информации и кодирования : учеб. пособие. Санкт-Петербург ; Псков : Изд-во СПбГПУ. 2004. 140 с.

9. Квашенников В. В., Кухарев А. Д. Адаптивное помехоустойчивое кодирование в технике связи : монография. Калуга: Изд-во науч. лит. Н. Ф. Бочкаревой, 2007. 148 с.

10. Передача дискретных сообщений : учебник для вузов / В. П. Шувалов [и др.]. Москва : Радио и связь, 1990. 464 с.

11. Bogachev I. V., Chye En Un, Levenets A. V. Method of Noise-Protected Transmission of Telemetric Data with Adaptation to the State of the Communication Channel // International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon). Proceedings. Vladivostok, Russia, 2019.

Title: Application of Adaptive Noise-Resistant Coding in a Telemetry Data Transmission System Based on BCH-Code

Author's affiliation:

Bogachev I.V. - Pacific National University, Khabarovsk, Russian Federation

Abstract: The author proposes a model of an information-measuring system for transmitting telemetry data using adaptive noise-resistant coding in a communication channel. The study of adaptation possibilities has been carried out by adjusting the parameters of the Bose-Chowdhury-Hokvingham code both to the current state of the communication channel and to the state of the communication channel predicted by using an artificial neural network. The results of the carried out experiments allow us to conclude that the use of communication channel state prediction increases the efficiency of adaptation, which in turn makes it possible to increase the effective data rate, as well as to determine the relationship between the system parameters and the set of BCH-code parameters.

Keywords: information-measuring systems, noise-resistant coding, BCH-code, artificial neural networks, prediction, forecasting.