Panchenko, SergiiPrykhodko, SergiiKozelkov, SergiiShtompel, MykolaKosenko, ViktorShefer, OleksandrDunaievska, О. I.2020-11-262020-11-262019Analysis of efficiency of the bioinspired method for decoding algebraic convolutional codes / S. Panchenko [et al.] // Восточно-Европейский журнал передовых технологий = Eastern-Еuropean journal of enterprise technologies. – 2019. – Т. 2, № 4 (98). – С. 22-30.https://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/49508It has been shown that convolutional codes are widely used, along with various decoding methods, to improve the reliability of information transmission in wireless telecommunication systems. The general principles of synthesis and the parameters and algebraic non-systematic convolutional codes with arbitrary coding rate and maximum achievable code distance have been shown. The basic stages of the bioinspired method for decoding algebraic convolutional codes using a random shift mechanism have been presented. It has been shown that the essence of the presented decoding method implies applying the procedure of differential evolution with the heuristically determined parameters. In addition, this method uses information about the reliability of the adopted symbols to find the most reliable basis for the generalized generator matrix. The mechanism of random shift for the modification of the accepted sequence is additionally applied for the bioinspired search based on various most reliable bases of a generalized generator matrix. The research results established that the bioinspired method for decoding algebraic convolutional codes ensures greater efficiency compared with the algebraic decoding method in the communication channel with additive white Gaussian noise. Depending on the parameters of the algebraic convolutional code and the necessary error coefficient, the energy gain from encoding ranges from 1.6 dB to 3 dB. It was shown that the presented bioinspired decoding method can be used for convolutional codes with a large code constraint length. In doing so, the presented method for decoding algebraic convolutional codes is less efficient than the Viterbi decoding method and turbo codes at a sufficient number of decoding iterations.Показано, що для підвищення достовірності передавання інформації у безпроводових телекомунікаційних системах широко застосовуються згорткові коди спільно з різноманітними методами декодування. Наведено загальні принципи синтезу та параметри алгебраїчних несистематичних згорткових кодів з довільною швидкістю кодування та максимально досяжною кодовою відстанню. Представлено основні етапи біоінспірованого методу декодування алгебраїчних згорткових кодів з використанням механізму випадкового зміщення. Показано, що сутність представленого методу декодування полягає у застосуванні процедури диференційної еволюції з евристично визначеними параметрами. Також у даному методі використовується інформація про надійність прийнятих символів для знаходження найбільш надійного базису узагальненої породжувальної матриці. Додатково застосовується механізм випадкового зміщення для модифікації прийнятої послідовності з метою здійснення біоінспірованого пошуку на основі різних найбільш надійних базисів узагальненої породжувальної матриці. За результатами досліджень визначено, що біоінспірований метод декодування алгебраїчних згорткових кодів забезпечує більшу ефективність у порівнянні з алгебраїчним методом декодування у каналі зв'язку з адитивним білим гауссовим шумом. В залежності від параметрів алгебраїчного згорткового коду та необхідного коефіцієнту помилок енергетичний виграш від кодування становить від 1,6 дБ до 3 дБ. Показано, що представлений біоінспірований метод декодування може бути використаний для згорткових кодів з великою довжиною кодового обмеження. При цьому представлений метод декодування алгебраїчних згорткових кодів програє за ефективністю методу декодування Вітербі та турбокодам при достатній кількості ітерацій декодування.enwireless telecommunication systemsconvolutional codesalgebraic structuredecodingbioinspired searchбезпроводові телекомунікаційні системизгорткові кодиалгебраїчна структурадекодуваннябіоінспірований пошукArticledoi.org/10.15587/1729-4061.2019.160753https://orcid.org/0000-0002-7626-9933https://orcid.org/0000-0001-6535-8351https://orcid.org/0000-0002-9285-4075https://orcid.org/0000-0003-3132-8335https://orcid.org/0000-0003-0286-5991