Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://ir.stu.cn.ua/123456789/28999
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorСокоринська, Н.-
dc.contributor.authorПостернак, Ю.-
dc.contributor.authorЗайцева, Л.-
dc.contributor.authorРуденок, О.-
dc.date.accessioned2023-11-08T12:36:49Z-
dc.date.available2023-11-08T12:36:49Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.urihttp://ir.stu.cn.ua/123456789/28999-
dc.descriptionСокоринська, Н., Постернак Ю., Зайцева Л., Руденок О. Метод адаптивного вибору розміру діаграм станів турбокодів у системах 5G та IoT / Н. Сокоринська, Ю. Постернак, Л. Зайцева, О. Руденок // Технічні науки та технології. - 2023. - № 2 (32). - С. 249-260.uk_UA
dc.description.abstractУ статті запропоновано метод оптимізації роботи кодера/декодера турбокоду в системах 5G та IoT за рахунок адаптивного вибору розміру діаграм станів з використанням запропонованого показника невизначеності декодування. Розглянуто принципи формування діаграм станів кодера та декодера турбокоду, з’ясовано невизначеність декодування даних. Використовуючи апріорні та апостерірні дані декодера турбокоду запропоновано алгоритм зміни діаграми станів кодера/декодера турбокоду. На відміну від відомих результатів, залежно від відношення сигнал-шум у каналі та значень нормалізованої кількості змін знаку апостеріорно-апріорних логарифмічних відносин функцій правдоподібності про передані біти даних декодера турбокоду здійснюється адаптивний вибір розміру діаграми станів кодера/декодера ТК. Аналіз моделювання показує, що для забезпечення заданих показників достовірності інформації метод здійснює вибір раціонального розміру діаграми станів кодера/декодера ТК, що підтверджено порівнянням з іншими результатами моделювання.uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherЧернігів : НУ "Чернігівська політехніка"uk_UA
dc.relation.ispartofseriesТехнічні науки та технології;№ 2 (32)-
dc.subjectinterference-resistant codinguk_UA
dc.subjectturbo codeuk_UA
dc.subjectmodelinguk_UA
dc.subjectiterative additionuk_UA
dc.subjectlikelihood functionsuk_UA
dc.subjectзавадостійке кодуванняuk_UA
dc.subjectтурбокодuk_UA
dc.subjectмоделюванняuk_UA
dc.subjectітеративне додуванняuk_UA
dc.subjectфункції правдоподібностіuk_UA
dc.titleМетод адаптивного вибору розміру діаграм станів турбокодів у системах 5G та IoTuk_UA
dc.title.alternativeThe method of adaptive selection of the size of turbo code state diagrams in 5G and IoT systemsuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
dc.description.abstractalt1The article proposes a method for optimizing the operation of the turbocode encoder/decoder in 5G and IoT systems due to the adaptive selection of the state diagram size using the proposed decoding uncertainty indicator. The principles of forming state diagrams of the turbo code encoder and decoder are considered, and the uncertainty of data decoding is clarified. Using the a priori and a posteriori data of the turbo code decoder, an algorithm for changing the state diagram of the turbo code encoder/decoder is proposed. The essence of the method is to optimize the operation of the turbo code encoder and decoder by using adaptive selection of the state diagram size using the proposed decoding uncertainty indicator. The implementation of the method will allow to increase the given indicators of reliability of information without reducing the bandwidth of systems and networks of wireless data transmission systems. In contrast to the known results, depending on the signal-to-noise ratio in the channel and the values of the normalized number of sign changes of the a posteriori-prior logarithmic relations of the likelihood functions about the transmitted data bits of the turbo code decoder, an adaptive selection of the state diagram size of the TC encoder/decoder is made. The simulation analysis shows that in order to ensure the given indicators of information reliability, the method selects a rational size of the TC encoder/decoder state diagram, which is confirmed by comparison with other simulation results. The method can be used together with other methods of adaptation, for example, with adaptation of coding speed, polynomials of TC component codes, in systems with multi-parameter adaptation operating under conditions of a priori uncertainty. The types of virtual agents in social networks are distinguished: primary source, bot accounts, troll accounts, real people.uk_UA
Розташовується у зібраннях:Технічні науки та технології. – 2023. – №2 (32)

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
249-260.pdfстаття950,77 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.