Implementação e otimização do algoritmo de decodificação de LDPC no GRC baseado em redes neurais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Jerji, Fadi
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie
Texto Completo: http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/26582
Resumo: Este trabalho apresenta uma implementação em software dos códigos de verificação de paridade de baixa densidade, do inglês Low-Density Parity-Check (LDPC), definidos pelas normas do terceiro padrão de TV digital desenvolvido pelo comitê de sistemas de televisão avançados, do inglês Third Digital TV Standard developed by the Advanced Television Systems Committee (ATSC 3.0). A fim de decodificar as mensagens em software e em tempo real,o decodificador foi implementado usando uma estrutura baseada em redes neurais,do inglês Neural Networks(NN) e um método modificado de retro-propagação dos erros, do inglês Back-Propagation (BP) utilizando rádio definido por software, do inglês Software Defined Radio (SDR). Esta implementação foi realizada por meio da interface gráfica do software GNU Radio, do inglês GNU Radio Companion (GRC), e da linguagem de programação C++. A análise matemática e os resultados experimentais demonstraram que o decodificador de LDPC baseado em NN possui desempenho que supera o decodificador clássico que utiliza o algoritmo de inversão dos bits, do inglês Bit-Flipping Algorithm (BFA) em até 4,66 dB para os códigos LDPC do ATSC 3.0 com comprimento de 16200 bits e até 3,49 dB para os códigos LDPC de ATSC 3.0 de 64800 bits. A análise da complexidade do decodificador proposto destacou a complexidade baixa em comparação aos métodos clássicos, o que permite a implementação do decodificador proposto em software e em tempo real.
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