Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 40
• 1. Introduction
• 2. Sources discrètes & Entropie
• 3. Canaux discrets & Capacité
• 4. Codage de source
• 5. Codage de canal
• 6. Cryptographie
• 7. Conclusion
Plan
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 41
5. Codage de canal
Codeur de canal introduire une redondance utilisable
Détecter et/ou corriger les erreurs de transmission
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• Théorème des canaux à perturbation (codage de canal)
" Pour une source à débit d'information de R bit/s et un canal de
capacité C bit/s, si R<C, il existe un code ayant des mots de
longueur n, de sorte que la probabilité d'erreur de décodage pE
vérifie :
)
(
.
2 R
E
n
E
p
"
Rq1 : un résultat inatendu !
Rq2 : existance ss méthode ...
Rq3 : à pE constant, n augmente si R
tend vers C.
Rq4 : en pratique, si R<0.5 C, des
codes existent avec pE faible.
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 43
• Taux d'erreur
transmis
bits
de
Nombre
erronés
bits
de
Nombre
Te
011001001001100100101001010 011001101100101101000010
125
.
0
24
3
e
T
• Probabilité d'erreur
r
n
r
r
n
n
erreurs
r p
p
C
P
)
1
.(
.
/
n
corrects
bits
n p
P )
1
(
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 44
• Taux de codage
n
k
R
- k taille du mot d ’information (avant codage)
- n taille du mot-code (après codage)
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• Détection et correction d'erreurs
Détection par écho
Détection par répétition
Détection par bit de parité
Détection par code
Détection et correction par code
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• Détection d'erreurs par bit de parité (caractère)
VRC (Vertical Redundancy Check)
Asynchrone
LRC (Longitudinal Redundancy Check)
Synchrone
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• Codes détecteur et/ou correcteur
Codes linéaires
• Codes groupes
Parité, Code de Hamming
• Codes cycliques
CRC/FCS, code BCH, Golay
Codes convolutifs
Algorithme de Viterbi
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 48
Codes linéaires
CS CC Canal
P
DC
i v v’
]
[
]
....
....
[ 2
1
2
1 i
c
a
a
a
a
a
a
v n
m
m
m
[ c ] : m symboles de contrôle
[ i ] : k =n-m symboles d'information
n
.....
.
2
1
i
i
i
i v
v
v
v
sinon
0
position
ième
la
à
erreur
si
1
i
• Mot-code : v
• Mot-erreur :
• Notations
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 49
• Distance de Hamming
)
(
....
)
(
)
(
)
,
( 2
2
1
1 jn
in
j
i
j
i
j
i a
a
a
a
a
a
v
v
D
Le nombre de coordonnées par lesquels les 2
mots diffèrent
• Propriétés des codes linéaires
Les symboles de contrôle sont obtenus par une combinaison
linéaire des symboles d ’information.
un code linéaire contient v=[0 0 …0]
• Code systématique
Les symboles d ’information et de contrôle sont séparés.
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 50
• Illustration spatiale : modèle code groupe
W = ensemble des N = 2n
mots
V = ensemble des S = 2k
mots ayant un sens (mot-code) W
V
• Un mot = un vecteur dans un espace à n dimensions !
w=[a1 a2 ... an]
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 51
i
i W
v Région
Région 0
W équidistant
Détection et correction si Wi grand
Ex Hamming(S4
)
• Capacité de détection et région de décision
Détecter d erreurs
Dmin= d+1
Corriger e erreurs Dmin= 2e+1
Corriger e & détecter d erreurs Dmin= 2e + d + 1
Théorème de Hamming
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• Principe de détection et correction
k
i S
i
v 2
à
1
pout tout
0
)
(
erreur
d'
pas
alors
0
)
(
Si i
i
i v
v
v
erreur
d'
détection
0
)
(
Si
z
vi
D(z)
connu
est
z
Si
erreur
d'
correction
i
i v
v
D
:
opérateurs
Deux
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 53
• Décodage et matrice de contrôle
mn
2
m
1
m
n
2
22
21
n
1
12
11
h
...
h
h
...
...
h
h
h
h
...
h
h
H
Soit H(m,n) la matrice de contrôle,
m
1
T
z
:
z
v
.
H
z
Soit z le syndrome (ou correcteur),
n
2
1 a
...
a
a
v
Si z=[0] pas d ’erreur, sinon erreur et +- correction
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 54
• Codage et matrice génératrice
G
.
i
v
Soit G(k,n) la matrice génératrice,
0
H
.
G t
:
A
:
I
:
G m
,
k
k
:
I
:
A
:
H m
m
,
k
t
k
2
1 i
...
i
i
i
kn
2
k
1
k
n
2
22
21
n
1
12
11
g
...
g
g
...
...
g
g
g
g
...
g
g
G
Les matrices H et G sont liées par :
et peuvent se mettrent sous la forme systématique
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 56
Code de Hamming groupe
Correction d'une erreur
1
2
1
2
m
k
n m
m
...
1
0
1
...
1
1
0
...
:
:
:
...
0
0
...
2
1 n
h
h
h
H avec )
(i
bin
hi
Mot-erreur :
....
.... i
i
T
j
j
j h
z
H
v
H
z
v
v
.
.
L'erreur est à la position dec(hi)
Ex Hamming
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 57
7
6
5
4
7
6
3
2
7
5
3
1
i
i
i
c
i
i
i
c
i
i
i
c
1
0
1
0
1
0
1
1
1
0
0
1
1
0
1
1
1
1
0
0
0
H
7
6
5
4
3
2
1 i
i
i
c
i
c
c
v
0
.
T
v
H
Circuit de codage
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 58
Circuit de décodage
7
6
5
4
1
7
6
3
2
2
7
5
3
1
3
i
i
i
c
e
i
i
i
c
e
i
i
i
c
e 2
1
1
2
0
3 2
.
2
.
2
.
pour
1 e
e
e
i
i
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 59
Codes cycliques (Cyclic Redundancy Check / Frame Check Sequence)
• Code cyclique = code linéaire + propriété de permutation
1
1
2
2
1
0 ...
)
(
n
n x
a
x
a
x
a
a
x
v
]
....
[ 1
1
0
n
a
a
a
v
• Mot-code :
• Bloc de n symboles polynôme de degré n-1 ! :
• Information : ]
i
....
i
i
[
i 1
k
1
0
1
k
1
k
2
2
1
0 x
i
...
x
i
x
i
i
)
x
(
i
3
2
x
x
1
1
1
0
1
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 60
• Polynôme générateur : g(x)
- g(x) définit le codeur (n,k)
- g(x) est de degré m=n-k
- Il vérifie :
1
k
n
1
k
n
2
2
1 x
a
...
x
g
x
g
1
)
x
(
g
)
x
(
p
)
x
(
g
x
1 n
Exemple : code cyclique (n=7, k=4)
)
x
x
1
(
)
x
x
1
(
)
x
1
(
x
1 3
3
2
7
g(x) est de degré 3 soit :
)
x
x
1
(
g(x)
ou
)
x
x
1
(
)
x
(
g 3
3
2
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 61
• Matrice génératrice et polynôme générateur
)
x
(
g
.
x
...
)
x
(
g
.
x
)
x
(
g
G
1
k
)
n
,
k
(
Exemple : g(x)=(1+x2+x3)
1
1
0
1
.
.
.
.
1
1
0
1
.
.
.
.
1
1
0
1
.
.
.
.
1
1
0
1
G )
7
,
4
(
1
1
0
1
0
0
0
0
1
1
0
1
0
0
1
1
1
0
0
1
0
1
0
1
0
0
0
1
G )
7
,
4
(
s
1
0
0
1
0
1
1
0
1
0
1
1
1
0
0
0
1
0
1
1
1
H )
7
,
3
(
s
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 62
• Codage par multiplication
• Codage par division
• Décodage par division
)
x
(
i
.
x
)
x
(
c
)
x
(
v m
)
(
)
(
.
)
(
x
g
x
i
x
Reste
x
c
m
)
x
(
g
)
x
(
i
)
x
(
v
)
(
)
(
)
(
x
g
x
v
Reste
x
z
Si z(x)=0 Transmission OK
Sinon Détection ou correction
Ex
1
1
0
0
0
1
0
1
0
1
1
1
1
1
0
6
5
)
(
3
2
)
(
3
1
)
(
x
x
x
x
v
x
x
x
x
i
x
x
x
g et
Systématique !
# convolution discrète !
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 64
• Code BCH (Bose-Chaudhuri - Hocquenghem)
Correction de e erreurs
r
i
i x
m
x
g
1
)
(
)
(
1
2
3
2
1 ,....,
,
e
r
Exemple
n=15 et e=3
)
1
)(
1
)(
1
(
)
( 2
4
3
2
4
x
x
x
x
x
x
x
x
x
g
m=10
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 65
• Code Golay
Correction de e erreurs parfait
Nb correcteurs = Nb mots-erreur
e Nombre d'erreurs à corriger = 2m
-1
g(x) polynôme minimal de degré m
Exemple
n=23 et e=3
m=11 , k=12
11
10
6
5
4
2
1
)
( x
x
x
x
x
x
x
g
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 66
Les symboles d'information sont traités en flux continu
Contrainte : m = nb de blocs contrôlés par un bloc donné
Rque :Blocs de n0 symboles, mais dont les m0 contrôleurs ne
dépendent pas que des k0 symboles d'information !
Longueur de contrainte : n=m.n0
Codes convolutifs
• Généralités
Taux d'émission :
0
0
n
k
R
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 67
• Codes convolutifs systématiques
1
2
2
1
1 .....
....... j
jY
X
Y
X
Y
X
V
.
...... 0
1 k
j
j
j X
X
X
.
...... 0
1 m
j
j
j Y
Y
Y Contrôle
Information
avec
Mot-code :
• Codes convolutifs non systématiques
Contrôle et information sont mélangés
Mot-code :
.....
.......
2
1 j
U
U
U
V
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 68
n
n
n
n
n x
R
x
R
x
R
x
R
y .
.
.
. 1
1
2
2
3
3
4
• Exemple : m=4, k0=1, m0=1, n0=2
R=[1011]
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 69
• Représentation des codes convolutifs
- Par le codeur
- Par une matrice de transfert
- Un diagramme d'état
- Un treillis chemin décodage par chemin le + probable
X1(n)
X2(n)
U1(n)
U2(n)
U3(n)
0
5
0
0
0
1
0
1
1
G
2
3
0
1
0
1
1
0
2
G
4
2
0
0
1
0
1
0
3
G
4
2
0
2
3
5
G
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 70
Exemple : n0=2, R=0.5 , m=3
2
)
2
(
2
1
)
1
(
n
n
n
n
n
n
n
x
x
U
x
x
x
U
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 71
Recherche d'erreur à la fréquence N
Dmin = 2e+1
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 72
Stratégie de recherche de Dmin
Exemple pour N=3
10 01 10 ?
3
1
i
i
d
Min
11 01 10
• Décodage : algorithme de Viterbi
Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 73
• Conclusion sur le codage de canal
Indispensable
Théories mathématiques complexes des solutions concrètes
Recherche de codeurs conjoint source / canal
- Reed-Salomon (1984) : BCH Qaire DVB(204,188,8)
- Turbo-Codes (1993) : Code convolutif V+H
- complexité --
- robustesse ++
- flexibilité ++