ПРОГРАМНЕ ТА АПАРАТНЕ ТЕСТУВАННЯ ДЕКОДЕРУ TURBO-PRODUCT-КОДІВ
Journal Title: Інформатика та математичні методи в моделюванні - Year 2018, Vol 8, Issue 3
Abstract
У роботі представлена методика тестування декодеру Turbo-Product-кодів на програмному та апаратному рівнях. Дана методика дозволяє отримати результати відносно корегуючої здатності декодеру, а також пропускної здатності. Метою даного дослідження є розробка уніфікованої методики, яка дозволить проводити тестування та оцінку показників декодерів для будь-яких підвидів Turbo-Product-кодів на будь-якій апаратній платформі. Проведене дослідження дозволило виявити проблемні місця при декодуванні за допомогою заданого алгоритму та встановити, при яких рівнях завад декодер буде працювати стабільно. З практичної точки зору це дозволяє визначити, який код доцільно застосовувати при заданих умовах відповідно до параметрів пропускної здатності та виправної здатності та досягти максимально ефективного показника співвідношення двох вказаних параметрів. Методика тестування передбачає проходження кількох стадій тестування. У роботі використовувались програмні засоби для моделювання ModelSim, мова програмування Python, а також апаратні засоби, серед яких варто виділити розроблений лабораторний стенд на базі двох відлагоджувальних модулів. Розроблене апаратне забезпечення у вигляді схемотехнічного опису декодерів на мові VHDL дозволяє проводити тестування широкого набору кодів, які підтримуються декодером. Розроблені апаратні засоби включають до свого складу лабораторний стенд, який складається з двох відлагоджувальних плат: плати з мікросхемою ПЛІС та інтерфейсною платою для підключення та передачі і прийому даних. На базі першої плати розгортається декодер, в той час як друга призначена для того, щоб забезпечити необхідну швидкість обміну даними. Комбінація з розробленого програмного забезпечення та лабораторного стенду використовувалась при проведенні тестування за представленою у даній роботі методикою. Відповідно до розробленої методики у подальшому можливо розробити універсальний підхід для тестування апаратних рішень для завадостійких кодів.
Authors and Affiliations
Я. Крайник, В. Перов
Keywords
Related Articles
- EP ID EP547443
- DOI -
- Views 60
- Downloads 0
PLANNING OF THE DIAGNOSTIC EXPERIMENT IN THE LOCALIZATION OF TROUBLESHOOTING FAILURES OF SINGLE-FREE SYSTEMS
Formalized conditions for carrying out a diagnostic experiment associated with the identification of faulty fragments (subschemes) of inertial-free systems are obtained. The diagnostic experiment is reduced to computatio...
МОДИФІКАЦІЯ СТІЙКОГО ДО ЗБУРНИХ ДІЙ СТЕГАНОПЕРЕТВОРЕННЯ ПРОСТОРОВОЇ ОБЛАСТІ ЗОБРАЖЕННЯ-КОНТЕЙНЕРА MODIFICATION OF RESISTANCE TO DISTURBANCE QUILTED TRANSFORMATION OF SPATIAL IMAGE CONTAINER
В роботі запропоновано модифікацію стійкого до атак проти вбудованого повідомлення стеганографічного методу, розробленого автором раніше, який здійснює стеганоперетворення в просторовій області контейнера-зображення, але...
ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ПРОТИВОАВАРИЙНОГО УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМИ ТЕХНИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ INFORMATIZATION OF EMERGENCY CONTROL OF COMPLEX TECHNICAL SYSTEMS
В статье предложена информатизация задач метода противоаварийного управления сложными техническими системами на основе гибридной экспертной системы. Исследованы условия и критерии работоспособности элементов сложных техн...
РАСПРЕДЕЛЕННЫЙ ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС НА БАЗЕ ФРЕЙМВОРКА APACHE SPARK ДЛЯ ОБРАБОТКИ ПОТОКОВЫХ BIG DATA ОТ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ DISTRIBUTED SOFTWARE COMPLEX ON THE BASIC FORMER APACHE SPARK FOR PROCESSING THE FLOW BIG DATA FROM COMPLEX TECHNICAL SYSTEMS
Проведенный анализ систем, предназначенных для обработки данных, поступающих с информационно-измерительных систем сложных технических систем показал, что используемые в этих целях, например SCADA-системы, применяются гл...
РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ НЕЙРОСЕТИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РИСКА ОТКАЗОВ КОМПОНЕНТОВ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ DEVELOPMENT OF THE NEURAL NETWORK MODEL FOR PREDICTION FAILURE RISK’S OF THE COMPLEX TECHNICAL SYSTEMS COMPONENTS
В статье приведены результаты разработки и исследования искусственной нейронной сети для решения задач прогнозирования состояния элементов и межэлементных связей сложных технических систем. Разработан алгоритм построения...