Details
Title | Подоптимальный алгоритм декодирования свёрточных кодов: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 11.03.02 «Инфокоммуникационные технологии и системы связи» ; образовательная программа 11.03.02_01 «Системы мобильной связи» |
---|---|
Creators | Дрыга Александр Олегович |
Scientific adviser | Гельгор Александр Леонидович |
Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт электроники и телекоммуникаций |
Imprint | Санкт-Петербург, 2025 |
Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Subjects | алгоритм Витерби ; свёрточный код ; подоптимальный алгоритм ; М-алгоритм ; помехоустойчивость ; вычислительная сложность ; Viterbi algorithm ; convolutional code ; sub-optimal algorithm ; M-algorithm ; noise immunity ; computational complexity |
Document type | Bachelor graduation qualification work |
File type | |
Language | Russian |
Level of education | Bachelor |
Speciality code (FGOS) | 11.03.02 |
Speciality group (FGOS) | 110000 - Электроника, радиотехника и системы связи |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2025/vr/vr25-2476 |
Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать) |
Additionally | New arrival |
Record key | ru\spstu\vkr\36377 |
Record create date | 8/8/2025 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Group | Anonymous |
---|---|
Network | Internet |
Цель работы: Снижение вычислительной сложности декодирования свёрточных кодов путём раннего отбрасывания некоторых путей. Для достижения цели необходимо решить следующие задачи: • Реализация алгоритма Витерби и М-алгоритма для декодирования свёрточных кодов. • Реализация алгоритма Витерби с ранним отбрасыванием путей по порогу. • Сравнение помехоустойчивости и вычислительной сложности рассмотренных алгоритмов. В работе предложен подоптимальный алгоритм декодирования свёрточных кодов, позволяющий заметно снизить вычислительную сложность декодирования почти без потерь в помехоустойчивости. Использовались открытые образовательные ресурсы и программы поиска и анализа информации IEEExplore. Применено (протестировано) программное обеспечение Matlab.
Keywords: Viterbi algorithm, convolutional code, sub-optimal algorithm, M-algorithm, noise immunity, computational complexity The topic of the final qualifying work is "Sub-optimal algorithm for decoding convolutional codes". Purpose of work: Reducing the computational complexity of decoding convolutional codes by early discarding some paths. To achieve the goal, you need to solve the following tasks: • Implementation of Viterbi algorithm and M-algorithm for decoding convolutional codes. • Implementation of Viterbi algorithm with early discarding of paths by threshold. • Comparison of noise immunity and computational complexity of the reviewed algorithms. The paper proposes a sub-optimal algorithm for decoding convolutional codes, which allows to significantly reduce the computational complexity of decoding almost without loss in noise immunity. Open educational resources and IEEExplore information retrieval and analysis programs were used. Matlab software applied (tested).
Network | User group | Action |
---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All |
|
Internet | Authorized users SPbPU |
|
Internet | Anonymous |
|
- список аббревиатур, сокращений и обозначений
- Введение
- Глава 1. Декодирование свёрточных кодов
- 1.1. Алгоритм Витерби
- 1.2. Подоптимальный М-алгоритм
- 1.3. Алгоритм Витерби с ранним отбрасыванием путей по порогу
- Глава 2. Имитационное моделирование
- 2.1. Описание модели
- 2.2. Результаты моделирования
- Заключение
- Список использованных источников
Access count: 0
Last 30 days: 0