Детальная информация
| Название | 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» |
|---|---|
| Авторы | Дрыга Александр Олегович |
| Научный руководитель | Гельгор Александр Леонидович |
| Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт электроники и телекоммуникаций |
| Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2025 |
| Коллекция | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Тематика | алгоритм Витерби ; свёрточный код ; подоптимальный алгоритм ; М-алгоритм ; помехоустойчивость ; вычислительная сложность ; Viterbi algorithm ; convolutional code ; sub-optimal algorithm ; M-algorithm ; noise immunity ; computational complexity |
| Тип документа | Выпускная квалификационная работа бакалавра |
| Тип файла | |
| Язык | Русский |
| Уровень высшего образования | Бакалавриат |
| Код специальности ФГОС | 11.03.02 |
| Группа специальностей ФГОС | 110000 - Электроника, радиотехника и системы связи |
| DOI | 10.18720/SPBPU/3/2025/vr/vr25-2476 |
| Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать) |
| Дополнительно | Новинка |
| Ключ записи | ru\spstu\vkr\36377 |
| Дата создания записи | 08.08.2025 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
| Группа | Анонимные пользователи |
|---|---|
| Сеть | Интернет |
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).
| Место доступа | Группа пользователей | Действие |
|---|---|---|
| Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
| Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
| Интернет | Анонимные пользователи |
|
- 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
Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0
