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3-Codage_Canal.ppt

  1. 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
  2. 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
  3. Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 42 • 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.
  4. 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 (  
  5. 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)
  6. Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 45 • Détection et correction d'erreurs  Détection par écho  Détection par répétition  Détection par bit de parité  Détection par code  Détection et correction par code
  7. Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 46 • Détection d'erreurs par bit de parité (caractère)  VRC (Vertical Redundancy Check)  Asynchrone  LRC (Longitudinal Redundancy Check)  Synchrone
  8. Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 47 • 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
  9. 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
  10. 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.
  11. 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]
  12. 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
  13. Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 52 • 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 
  14. 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
  15. 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
  16. Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 55 • Exemple k=2, m=1, n=3   1 1 1 ] H [      0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0             1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0             1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1             0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1                1 0 1 1 1 0 ] G [ 1     0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0             1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 0             1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 1             0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1                1 1 0 1 0 1 ] G [ 2
  17. 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
  18. 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
  19. 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     
  20. 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   
  21. 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      
  22. 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
  23. 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 !
  24. Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 63 • Exemple de polynômes générateurs  ATM - x8 + x2 + x + 1 Cellule ATM - x10 + x9 + x5 + x4 + x + 1 Couche AAL type 3/4  CCITT N°41 X25 (HDLC) - x16 + x12 + x5 + 1  IEEE 802 Réseaux locaux - x32 + x26 + x23 + x22 + x16 + x12 + x10 + x8 + x7 + x5 + x4 + x2 + 1
  25. 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
  26. 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        
  27. 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 
  28. 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 
  29. 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]
  30. 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
  31. 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
  32. Dpt. Télécommunications, Services & Usages Théorie de l ’information H. Benoit-Cattin 71  Recherche d'erreur à la fréquence N Dmin = 2e+1
  33. 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
  34. 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 ++
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