(46-5) 18 * << * >> * Русский * English * Содержание * Все выпуски

Экспериментальное исследование корректирующей способности матричного метода равновесных столбцов защиты данных от стираний
Е.Е. Айдаркин 1, Н.С. Могилевская 1

1 ФГАОУ ВО «Южный федеральный университет»,
344006, Ростовская обл., г. Ростов-на-Дону, ул. Большая Садовая, 105/42

 PDF, 643 kB

DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1122

Страницы: 840-847.

Аннотация:
В работе рассматриваются алгебраические способы защиты данных при их передаче по стирающему каналу. Стирания в каналах рассматриваются двух видов: независимые и группирующиеся. Для организации группирующихся стираний модифицирована модель Гилберта генерации потока ошибок. В качестве методов защиты данных от стираний используются метод равновесных столбцов и его модификация, позволяющая в некоторых случаях упростить процесс декодирования. Создано программное средство, реализующее имитационную модель двоичного помехоустойчивого канала с возможностью выбора типа стираний и метода защиты. С помощью этой модели проведено экспериментальное исследование корректирующей способности рассматриваемых методов.  Показано, что группирующиеся стирания уменьшают вероятность успешного декодирования для обоих методов и их различных входных параметров по сравнению с независимыми стираниями. Проанализированы преимущества и недостатки метода равновесных столбцов и его модификации. Предложен способ борьбы с группирующимися стираниями за счет использования дополнительной избыточности. Для рассматриваемых методов защиты данных в каналах с независимыми стираниями предложена теоретическая оценка неверного декодирования, основанная на векторе вероятностей успешного декодирования. Предложен способ применения этой оценки для случая группирующихся стираний.

Ключевые слова:
стирание, помехоустойчивый канал передачи данных, группирующиеся стирания, модель Гилберта, метод равновесных столбцов.

Благодарности
Работа выполнена при поддержке Министерства науки и высшего образования в рамках выполнения работ по Государственному заданию «Фундаментальные исследования методов цифровой трансформации компонентной базы микро- и наносистем» (проект № 0705-2020-0041).
     Способы имитации, предложенные в статье, будут использованы при разработке и отладке интеллектуальных систем поддержки принятия решения (проект по программе «Университеты 2030» Минобрнауки), а также при разработке корреляционной теории моделирования многомерных сигналов и процессов в гибридных системах искусственного интеллекта реального времени (проект по гранту Российского Научного Фонда, Соглашение от № 22-11-00049 от 12.05.2022 г.) .

Цитирование:
Айдаркин, Е.Е. Экспериментальное исследование корректирующей способности матричного метода равновесных столбцов защиты данных от стираний / Е.Е. Айдаркин, Н.С. Могилевская // Компьютерная оптика. – 2022. – Т. 46, № 5. – С. 840-847. – DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1122.

Citation:
Aydarkin EE, Mogilevskaya NS. Experimental study of a matrix method of equal-weight columns correcting ability to protect data from erasure. Computer Optics 2022; 46(5): 840-847. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1122.

References:
  1. Aydarkin EE, Deundyak VM. Construction of coding matrices with equilibrium columns for using in channels with deletion [In Russian]. Telecommunications 2020; 3: 11-17.
  2. Gabidulin EM, Pilipchuk NI, Bossert M. Decoding of random network codes. Probl Inf Transm 2010; 46(4): 300-320. DOI: 10.1134/S0032946010040034.
  3. Gilbert EN. Channel throughput with error packets [In Russian]. Kiberneticheskii Sbornik 1964; 9: 109-122.
  4. Gligoroski D, Kralevska K. Families of optimal binary non-MDS erasure codes. 2014 IEEE Int Symposium on Information Theory 2014: 3150-3154. DOI: 10.1109/ISIT.2014.6875415.
  5. Koetter R, Kschischang FR. Coding for errors and erasures in random network coding. IEEE Trans Inf Theory 2008; IT-54(8): 3579-3591.
  6. Deundyak VM, Mayevskiy AE, Mogilevskaya NS. Methods of error-correcting data protection [In Russian]. Rostov-on-Don: SFEDU Publishing; 2014.
  7. Al-Shaikhi A, Ilow J. Design of packet-based block codes with shift operators. EURASIP J Wirel Commun Netw 2010; 2010: 263210. DOI: 10.1155/2010/263210.
  8. Pan VY. Matrix structure and loss-resilient encoding/decoding. Comput Math with Appl 2003; 46: 493-499. DOI: 10.1016/S0898-1221(03)90041-1.
  9. Silva D, Kschischang FR, Koetter R. A rank-metric approach to error control in random network coding. IEEE Trans Inf Theory 2008; IT-54(9): 3951-3967. DOI: 10.1109/TIT.2008.928291.
  10. Aydarkin EE, Deundyak VM. Channel-network cascade for packet and symbol erasures in binary linear network. J Comp Eng Math 2020; 7(2): 3-14. DOI: 10.14529/jcem200201.
  11. Valiska J, Hrušovský B, Marchevsky S, Pillár S. Error models simulations in transmission channels using network simulator environment. Acta Electrotechnica et Informatica 2012; 12(2): 51-58. DOI: 10.2478/v10198-012-0019-1.
  12. Maltsev GN, Dzhumkov VV. A generalized model of a discrete communication channel with grouping errors [In Russian]. Information and Control Systems 2013; 1: 27-33.
  13. Kolesnik VD. Coding in the transmission and storage of information (Algebraic theory of block codes) [In Russian]. Moscow: "Vysshaya Shkola" Publisher; 2009.
  14. Evseev GS. On the complexity of decoding linear codes [In Russian]. Probl Inf Transm 1983; 19(1): 3-8.
  15. Trullos-Cruces O. Exact decoding probability under random linear network coding. IEEE Commun Lett 2011; 15(1): 67-69. DOI: 10.1109/LCOMM.2010.110310.101480.
  16. Aydarkin EE, Mogilevskaya NS Program for modeling data transmission in channels with anti-erasure protection based on the equal-weight columns method [In Russian]. Certificate of State Registration of the Computer Program No. 2021611988 of March 2, 2021.
  17. Morelos-Zaragoza RH. The art of error correcting coding. 2nd ed. Hoboken: John Wiley and Sons Inc; 2006. ISBN: 978-0-470-01558-2.
  18. Barinov AY. Movement in channel coding: properties, structure, specifics applications. J Radio Electron 2019; 1. Source: <http://jre.cplire.ru/jre/jan19/13/text.pdf>. DOI: 10.30898/1684-1719.2019.1.13.

© 2009, IPSI RAS
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: journal@computeroptics.ru; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20