Preview

Наука. Инновации. Технологии

Расширенный поиск

КОРРЕКЦИЯ ОШИБОК ПРИ ПЕРЕДАЧЕ И ОБРАБОТКЕ ИНФОРМАЦИИ, ПРЕДСТАВЛЕННОЙ В СОК, МЕТОДОМ СИНДРОМНОГО ДЕКОДИРОВАНИЯ

Аннотация

В статье проведено развитие метода синдромного декодирования исправления ошибок в кодах СОК, основанного на методе расширения оснований СОК. Приведены основы избыточной СОК. Рассмотрены наиболее широко используемые алгоритмы обнаружения, локализации и исправления ошибок в СОК, а также конкретные примеры их использования. Для рассмотренных методов проведены анализ и сравнение, указаны основные достоинства и недостатки. Приведен полный алгоритм коррекции ошибок по информационным и контрольным основаниям методом синдромного декодирования и примеры его практического применения. Показано, что использование синдромов ошибок позволяет уменьшить время коррекции ошибок. Это происходит в силу того, что задачи по обнаружению, локализации и исправлению ошибок выполняются одной общей процедурой. Вычислительная сложность метода синдромного декодирования значительно меньше, чем широко используемого метода проекций, поскольку метод проекций требует n + 1 процедуру перевода числа из СОК в ОПСС, в то время как метод синдромного декодирования требует перевода числа в ОПСС лишь один раз.

Об авторах

Николай Иванович Червяков
Северо-Кавказский федеральный университет
Россия


Николай Николаевич Нагорнов
Северо-Кавказский федеральный университет
Россия


Список литературы

1. Червяков Н.И., Галкина В.А., Стрекалов Ю.Ф., Лавриненко С.В. Архитектура адаптивной параллельно-конвейерной нейронной сети для коррекции ошибок в модулярных нейрокомпьютерных системах // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2003. № 6. С. 47-60.

2. Червяков Н.И., Сахнюк П.А., Шапошников А.В., Макоха А.Н. Нейрокомпьютеры в остаточных классах. М.: Радиотехника, 2003. 272 с.

3. Червяков Н.И., Сахнюк П.А., Шапошников А.В., Ряднов С.А. Модулярные параллельные вычислительные структуры нейропроцессорных систем. М.: Физматлит, 2003. 288 с.

4. Червяков Н.И. Методы и принципы построения модулярных нейрокомпьютеров // 50 лет модулярной арифметике: сборник трудов Юбилейной Международной научно-технической конференции. М.: Ангстрем, МИЭТ, 2006. С. 239-249.

5. Лавриненко С.В. Разработка отказоустойчивого мультинейропроцессора цифровой обработки сигналов: дис.. канд. техн. наук: 05.13.01. Ставрополь, 2008. 252 с.

6. Акушский И.Я., Юдицкий Д.И. Машинная арифметика в остаточных классах. М.: Советское радио, 1968. 440 с.

7. Амербаев В.М., Балака Е.С., Тельпухов Д.В., Соловьев Р.А. Применение информационной избыточности для повышения надежности арифметического узла вычислительного элемента бимодульной арифметики // I-я Международная конференция «Параллельная компьютерная алгебра и ее приложения в новых инфокоммуникационных системах - 2014»: сборник научных трудов. Ставрополь: Фабула, 2014. С. 347-358.

8. Червяков Н.И., Макоха А.Н., Сахнюк П.А. Дискретная математика. М.: Физматлит, 2005. 368 с.

9. Червяков Н.И., Шапошников А.В., Сахнюк П.А. Модель и структура нейронной сети для реализации арифметики системы остаточных классов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2001. № 10. С. 6-12.


Рецензия

Для цитирования:


Червяков Н.И., Нагорнов Н.Н. КОРРЕКЦИЯ ОШИБОК ПРИ ПЕРЕДАЧЕ И ОБРАБОТКЕ ИНФОРМАЦИИ, ПРЕДСТАВЛЕННОЙ В СОК, МЕТОДОМ СИНДРОМНОГО ДЕКОДИРОВАНИЯ. Наука. Инновации. Технологии. 2015;(2):15-40.

For citation:


Chervyakov N.I., Nagornov N.N. Error correction in the transmission and processing of information, provided in RNS, by method of syndrome decoding. Science. Innovations. Technologies. 2015;(2):15-40. (In Russ.)

Просмотров: 91


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2308-4758 (Print)