Информационные технологии в дистанционном зондировании Земли

Анализируется ситуация, сложившаяся в прикладных исследованиях главной отрасли информатики - теории кодирования. Обсуждаются нерешенные проблемы классической алгебраической теории. Изложены основные методы реализации алгоритмов многопорогового декодирования (МПД), рассматриваемых как процедуры поиска глобального экстремума функционала с минимальной, т.е. линейной от длины кода сложностью. Из результатов сравнения возможностей этой Оптимизационной Теории (ОТ) с эффективностью прочих методов следует, что методы ОТ и МПД вместе с запатентованными нашей научной школой вариантами блокового алгоритма Витерби (БАВ) и новыми парадигмами развития теории помехоустойчивого кодирования полностью заменяют прочие методы декодирования по критериям лѐгкости реализации, близости к границе Шеннона и результирующей достоверности.

Литература:

[1] Zubarev Y.B., Ovechkin G.V. Error-correcting coding in digital communication systems, Telecommunication, Moscow, 2008, no. 12, pp. 2-11. (in Russian).
[2] Channel Coding: Theory, Algorithms, and Applications [Text] / M. Fossorier, D. Declerq, E. Biglieri and others. ‒ Academic Press Library in Mobile and Wireless Communications, Elsevier, 2014. ‒ 690 p.
[3] Zolotarev V.V., Ovechkin G.V. Error-correction coding. Methods and algorithms. handbook, Moscow: Hot line – Telecom, 2004, 124 p. (in Russian).
[4] Zolotarev V.V. Coding theory as global extremum search task // Under scientific edition of member of the Russian Academy of Sciences N.A. Kuznetsov. 2dn edition. M., Hot line – Telecom, 2018, 228 p.
[5] Zolotarev V.V., Zubarev Y.B., Ovechkin G.V. Optimization Coding Theory and Multithreshold Algorithms // Geneva, ITU, 2015, 159p. (E-book: http://www.itu.int/pub/S-GEN-OCTMA-2015).
[6] Forney G.D. Convolutional codes. II. Maximum-likelihood decoding // Information and control. – 1974. – Vol. 25, No. 3.
[7] Heller J.A., Jacobs J.M. Viterbi decoding for satellite and space communication // IEEE Trans. on Comm. Tесhnоlоgу. Раrt II. – 1971. – Vol.СОМ-19, No. 5.
[8] Clark, George C., Jr., and J. Bibb Cain. Error-Correction Coding for Digital Communications. New York: Plenum Press, 1981.
[9] Viterbi A.J. Error Bounds for Convolutional Codes and an Asymptotically Optimum Decoding Algorithm, IEEE Trans., 1967, IT-13, pp.260–269.
[10] Berrou C., Glavieux A., Thitimajshima P. Near Shannon Limit Error-Correcting Coding and Decoding: Turbo Codes // in Proc. of the Intern. Conf. on Commun. (Geneva, Switzerland). – 1993. – p.1064–1070.
[11] Zolotarev V.V., Ovechkin G.V., Chulkov I.V., Ovechkin P.V., Averin S.V., Satibaldina D.Zh., Kao V.T. Review of achievements in the optimization coding theory for satellite channels and Earth remote sensing systems: 25 years of evolution, Sovremennye Problemy Distantsionnogo Zondirovaniya Zemli iz Kosmosa, 2017, vol.14, no.1, pp.9-24. DOI10.21046/2070-7401-2017-14-1-9-24.
[12] Zolotarev V, Ovechkin G., Satybaldina D., Tashatov N., Adamova A., Mishin V. Efficiency multithreshold decoders for self-orthogonal block codes for optical channels // International Journal of Circuits, Systems and Signal Processing. ISSN 1998-4464. – 2014. Vol.8. pp.487–495. http
[13] Patent №44216 RF. High throughput unit for multithreshold decoding of linear codes / Zolotarev V.V., Opubl. 2004. (in Russian).
[14] Patent №2377722 RF. A method for error-correction code decoding. Zolotarev V.V., Opubl. 2009. (in Russian).
[15] Patent №492878 RF. The unit for linear convolutional code decoding. Zolotarev V.V., Opubl. 1972. (in Russian).
[16] Zolotarev V.V. About new age of optimizing theory development, Digital signal processing. 2017. №1. pp.33–41. (in Russian).
[17] Kuznetsov N.A., Zolotarev V.V., Ovechkin G.V., Nazirov R.R., Averin S.V. Multithreshold algorithms based on optimizing theory near Shannon bound, Some aspects of modern problems of mechanics and informatics. M.: Space Research Institute, 2018. pp. 99–120. DOI: 10.21046/aspects-2018-99-120.
[18] Zolotarev Valery, Ovechkin Gennady, Satybaldina Dina, Tashatov Nurlan and Egamberdiyev Eldor. Divergence coding for convolutional codes, MATEC Web of Conferences 125, 05009 (2017), CSCC 2017. DOI: 10.1051/matecconf/20171250
[19] Zolotarev V., Grinchenko N., Lotsmanov A., Ovechkin G. Developing the Principle of Divergent Coding for Gaussian Channels, 7-th Mediterranean Conference on Embedded Computing MECO’2018, Budva, Montenegro. DOI: 10.1109/MECO.2018.8405964
[20] Zolotarev V.V., Ovechkin G.V., Ovechkin P.V., Egamberdiyev E. Usage of divergence within concatenated multithreshold decoding convolutional codes // Proc. of int. conf.
«Advances in Wireless and Optical Communications (RTUWO)», 2017. DOI: 10.1109/RTUWO.2017.8228516
[21] Zolotarev V.V. Multithreshold decoding, Problems of data transmission. M.: 1986. vol.ХХII, issue 1. pp.104–109. (in Russian).
[22] Web sites www.mtdbest.iki.rssi.ru and www.mtdbest.ru.
[23] http://www.mtdbest.ru/program/qmtd_demo_r.zip
[24] Patent №2611235 RF. The method of detecting and recovering erasures at receiving of discrete information / Zolotarev V.V., Opubl.: 2017. (in Russian).
[25] Grinchenko N., Gromov A., Ovechkin G. Improving performance of multithreshold decoder over binary erasure channel, 6th Mediterranean Conference on Embedded Computing, MECO 2017 - Including ECYPS 2017 DOI: 10.1109/MECO.2017.7977234.
[26] Patent №2608872 RF. The method of encoding and decoding for block code with using of Viterbi algorithm / Zolotarev V.V., Ovechkin P.V. Opubl.: 2017. (in Russian).
[27] Zolotarev V.V., Grinchenko N.N., Ovechkin G.V., Ovechkin P.V. Modified Viterbi algorithm for decoding of block codes, 2017 6th Mediterranean Conference on Embedded Computing, MECO 2017 - Including ECYPS 2017. DOI: 10.1109/MECO.2017.7977250

Информационные технологии в дистанционном зондировании Земли - RORSE 2018

Электронный сборник статей 16-й конференции (12-16 ноября 2018 г., Москва, Россия)

Оптимизационная теория: приём эстафеты лидерства от прикладной классической теории помехоустойчивого кодирования

Организация и оптимизация обработки и хранения данных дистанционного мониторинга