Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология
Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии


Синтез автомата-распознавателя последовательности



Дано: кодовая последовательность 0-1-3-2 двоичного двухразрядного сигнала (в десятичном коде).

Требуется получить ПФ, описывающие соответствующий конечный автомат-распознаватель последовательности (рис. 75).

Рис. 75. Распознаватель последовательности на входах a, b

Последовательность поступает на входы a, b конечного автомата (КА):

Это правильная последовательность изменения входов а, b в соответствии с заданием.

Возможны и неправильные последовательности из алфавита А = {0, 1, 2, 3}. Ограничим возможные неправильные коды изменением только одного двоичного разряда.

Рассмотрим соответствующий квадрат соседних чисел (рис. 76, так как всего два входа).

Рис. 76. Иллюстрация изменения входов

Направление изменения входных кодов показано стрелками. Видно, что вначале из 00 (0) имеем переход в 01 (1), если последовательность правильная. Если последовательность неправильная, тогда возможен лишь один вариант (рис. 77).

Рис. 77. Иллюстрация возможного нарушения последовательности: из 00(0) в 10(2)

На втором шаге правильно: 01 (1) в 11 (3), а неправильно (рис. 78), т. е. возможен возврат в 00.

Рис. 78. Иллюстрация возможного нарушения последовательности: из 01(1) в 00(0)

Аналогично на третьем шаге неправильным будет переход из 11 (3) в 01 (1) (рис. 79).

Рис. 79. Иллюстрация возможного нарушения последовательности: из 11(3) в 01(1)

Таким образом, можно построить граф возможных последовательностей (рис. 80).

Рис. 80. Граф последовательностей распознавателя 0-1-3-2

Таким образом, имеем всего 4 последовательности:

Строим первичную таблицу переходов (ПТП) соответствующего конечного автомата-распознавателя последовательности 0-1-3-2 (табл. 63).

Таблица 63

Первичная таблица переходов-выходов распознавателя 0-1-3-2

Здесь (см. табл. 63) кружком обведены устойчивые такты работы автомата-распознавателя. Переход от одного устойчивого такта в соответствующей строке таблицы переходов-выходов к другому осуществляется через неустойчивый такт. В каждой строке ПТП только один устойчивый такт, номер которого соответствует номеру строки.

Цит. по: Дискретная математика и математическая логика: учебник /
Ю.А. Аляев, С.Ф. Тюрин. — М.: Финансы и статистика, 2006. — С. 157–189.

Тема 4. Элементы теории кодирования

В кибернетике особое место занимает проблема надежности передачи информации. Это связано с тем, что разнообразные дискретные устройства, реализующие алгоритмы, имеют многочисленные каналы передачи информации. В этих каналах происходит искажение сигналов. Кодирование позволяет надежно передать требуемое сообщение, несмотря на наличие помех в канале.

Проблема кодирования сообщений

Пусть по информационному каналу требуется передавать слова в некотором алфавите А . При этом на входе канала передается слово a A *, на выходе канала принимается искаженное помехами слово сА* . Требуется по слову с восстановить слово а . Основная идея решения этой задачи заключается в следующем. Вместо слова а по каналу передается другое слово b = K (а ), которое называется кодом слова а . Код должен быть таким, чтобы по принятому искаженному слову можно было, как минимум, обнаружить ошибку или, как максимум, исправить ошибку. В связи с этим коды делятся на два класса:

1) коды с обнаружением ошибок;

2) коды с исправлением ошибок.

Далее после коррекции принятого слова предполагается его декодирование а = К –1( b ). Тем самым по каналу с помехами будет передано требуемое сообщение.

Пример 13.1. Рассмотрим простой код с обнаружением одиночной ошибки в сообщении а = а 1... amдлины т над алфавитом В = {0,1}:

К (а ) = b = b 1 ... bmbm+1,

где bi= а i, i = 1, ..., т .

Последний символ кода bm+1— контрольная сумма всех предыдущих символов по mod 2. Про символы bi, i = 1, ..., m , говорят, что они информационные, а про bm+1, что он контрольный. Теперь принятое сообщение легко проверить на ошибку. Надо найти контрольную сумму всех символов принятого сообщения, кроме последнего символа, и сравнить ее с этим пришедшим последним символом. Если нет совпадения, то — ошибка. В каком именно из т + 1 символов принятого сообщения будет ошибка, неясно. Заметим, что в случае наличия ошибок в четном числе символов этот код их не обнаружит.

Расстояние Хемминга

Американский математик Хемминг исследовал, от чего зависит данный код, будет ли он обнаруживать ошибки и когда может их исправлять. Интуитивно ясно, что это зависит от того, как разнесены между собой кодовые слова и сколько ошибок может появиться в передаваемом слове. M ы сейчас формализуем следующую идею. При кодировании надо согласовывать число возможных ошибок в передаваемом слове так, чтобы при изменении передаваемого кодового слова оно оставалось более близким к исходному кодовому слову, чем к любому другому кодовому слову.

Определение 13.1.Рассмотрим на множестве всех двоичных слов в алфавите В = {0,1} длины т расстояние d ( x , у ), которое равно числу несовпадающих позиций этих слов. Например, Для слов х = 011101, у = 101010 расстояние равно d ( x , y ) = 5. Это расстояние носит название расстояние Хемминга .

Можно показать, что расстояние Хемминга удовлетворяет аксиомам метрического пространства:

1) d ( x , у ) ≥ 0, d ( x , у ) = 0 тогда и только тогда, когда х = у;

2) d ( x , y ) = d ( y , x );

3) d ( x , у ) ≤ d ( x , z ) + d ( z , у ) — неравенство треугольника.

Теорема 13.1(об обнаруживающем коде ). Код является обнаруживающим в случае, когда в передаваемом слове имеется не более чем k ошибок, тогда и только тогда, когда наименьшее расстояние между кодовыми словами

d ( b 1, b 2) ≥ k + 1.

Теорема 13.2(об исправляющем коде .). Код является исправляющим все ошибки в случае, когда в передаваемом слове имеется не более k ошибок, тогда и только тогда, когда наименьшее расстояние между кодовыми словами

d ( b 1, b 2) ≥ 2k + 1.

Доказательство . Доказательства этих теорем аналогичны. Поэтому докажем только последнюю теорему.

Достаточность . Пусть для любых кодовых слов имеем d ( b 1, b 2) ≥ 2k + 1. Если при передаче кодового слова b 1произошло не более k ошибок, то для принятого слова с имеем d ( b 1, c ) ≤ k . Но из неравенства треугольника для любого другого кодового слова b 2имеем d ( b 1, с ) + d ( c , b 2) ≥ d ( b 1, b 2) ≥ 2 k + 1. Следовательно, от принятого слова до любого другого кодового слова расстояние d ( c , b 2) ≥ k + 1, т. е. больше, чем до b 1. Поэтому по принятому слову с можно однозначно найти ближайшее кодовое слово b 1и далее декодировать его.

Необходимость . От противного. Предположим, что минимальное расстояние между кодовыми словами меньше, чем 2 k + 1. Тогда найдутся два кодовых слова, расстояние между которыми будет d ( b 1, b 2) ≤ 2 k . Пусть при передаче слова b 1принятое слово с находится на отрезке между словами b 1, b 2и имеет ровно k ошибок. Тогда d ( c , b 1) = k , d ( c , b 2) = d ( b 1, b 2) – d ( c , b 1) ≤ k . Тем самым по слову с нельзя однозначно восстановить кодовое слово, которое было передано, b 1или b 2. Пришли к противоречию.

Пример 13.3. Рассмотрим следующие пятиразрядные коды слов длиной 2 в алфавите В = {0,1}:

b 1= K (00) = 00000, b 2= K (01) = 01011,

b 3= K (10) = 10101, b 4= k (11) =11110.

Минимальное расстояние между различными кодовыми словами равно d ( bi, bj) = 3. В силу первой теоремы об обнаруживающем коде, этот код способен обнаруживать не более двух ошибок в слове. В силу второй теоремы, код способен исправлять не более одной ошибки в слове.

Групповые коды

Рассмотрим подробнее коды слов в алфавите В = {0, 1}. Если для слов длиной т используются кодовые слова длиной n , то такие коды будем называть (т , п )-коды. Всего слов длиной m равно 2 m. Чтобы задать (т , п )-код, можно перечислить кодовые слова для всех возможных слов длиной m , как в предыдущем примере. Более экономным способом задания кодовых слов является матричное задание.

В этом случае задается порождающая матрица G = ∣∣ gij∣∣ порядка т × п из 0 и 1. Кодовые слова определяются каждый раз по слову а = а 1a 2... атпутем умножения этого слова слева, как вектора, на порождающую матрицу

Здесь сложение определяется по модулю 2. Для того чтобы разным словам соответствовали разные кодовые слова, достаточно иметь в матрице G единичный базисный минор порядка т , например крайний левый.

Пример 13.4. Рассмотрим порождающую матрицу

Эта матрица задает (3, 4)-код. При этом три первые символа в кодовом слове информационные, а четвертый — контрольный. Он равен 0, если четное число единиц в исходном слове, и 1, если нечетное число единиц. Например, для слова а = 101 кодом будет b = aG = 1010. Минимальное расстояние Хемминга между кодовыми словами равно d ( bi, bj) = 2. Поэтому это — код, обнаруживающий однократную ошибку.

Определение 13.2.Код называется групповым, если множество всех кодовых слов образует группу. Число единиц в слове а называется весамслова и обозначается Если b — кодовое слово и принятое в канале связи слово с = b + е , то слово е называется вектором ошибок.

Теорема 13.3.Пусть имеется групповой (т , п )-код. Тогда коммутативная группа К всех кодовых слов является подгруппой коммутативной группы С всех слов длины п , которые могут быть приняты в канале связи. Наименьшее расстояние между кодовыми словами равно наименьшему весу ненулевого кодового слова и

Рассмотрим фактор-группу С / K . Смежные классы здесь будут определяться сдвигом е + b , b K .

В качестве представителя смежного класса выберем элемент с наименьшим весом. Будем такие элементы называть лидерами смежного класса .

Если лидеры трактовать как векторы ошибок, то каждый смежный класс — множество искаженных слов в канале связи с фиксированным вектором ошибок, в частности при е = 0 имеем смежный класс слов без искажений, т. е. множество всех кодовых слов. Процесс коррекции и декодирования слова с заключается в поиске того смежного класса, к которому относится слово с = е + b . Вектор ошибок е определяет число и локализацию ошибок, кодовое слово b определяет коррекцию принятого слова.

Чтобы облегчить поиск смежного класса и тем самым вектора ошибок, Хемминг предложил использовать групповые коды со специальными порождающими матрицами.

Хемминговы коды

Рассмотрим построение хеммингова (т , п )-кода с наименьшим весом кодового слова равным 3, т. е. кода, исправляющего одну ошибку.

Положим п = 2 r– 1 и пусть в каждом кодовом слове будут r символов контрольными, а т символов (т = пr = 2 r– 1– r ) — информационными, r ≥ 2, например (1, 3)-код, (4, 7)-код и т. д. При этом в каждом кодовом слове b = b 1b 2... b псимволы с индексами, равными степени 2, будут контрольными, а остальные информационными. Например, для (4, 7)-кода в кодовом слове b = b 1b 2b 3b 4b 5b 6b 7 символы b 1b 2b 4будут контрольными, а символы b 3b 5b 6b 7— информационными. Чтобы задать порождающую матрицу G хеммингова (т , п )-кода, рассмотрим вспомогательную матрицу М порядка r × п , где п = 2 r– 1, такую, что в каждом j столбце матрицы М будут стоять символы двоичного разложения числа j , например для (4, 7)-кода матрица М будет 3 × 7:

Множество всех кодовых слов зададим как множество решений однородной системы линейных алгебраических уравнений вида

b МТ= 0.

Например, для (4, 7)-кода такая система будет:

Выберем естественный базисный минор системы b МТ= 0, стоящий в столбцах с номерами, равными степени 2. Тем самым переменные разделим на базисные (кодовые) и свободные (информационные). Теперь, задав свободные переменные, легко получить базисные. Найдем фундаментальную систему m = пr решений этой однородной системы. Тогда любое решение системы есть линейная комбинация этих m решений. Поэтому, выписав построчно m решений фундаментальной системы в виде матрицы G размером m × п , получим порождающую матрицу хеммингова группового (т , п )-кода, например для (4, 7)-кода фундаментальной системой решений будут 4 = 7 – 3 следующих решения однородной системы:

g 1= 1110000, g 2= 1001100, g 3= 0101010, g 4= 1101001.

Любая линейная комбинация этих решений будет решением, т. е. кодовым словом. Составим из этих фундаментальных решений порождающую матрицу

Теперь по любому слову а длиной т = 4 легко вычислить кодовое слово b длиной п = 7 при помощи порождающей матрицы b = aG . При этом символы b 3, b 5, b 6, b 7будут информационными. Они совпадают с а 1, а 1, а 3, а 4.Символы b 1, b 2, b 4 будут контрольными.

Вывод . Хемминговы коды удобны тем, что при декодировании легко определяются классы смежности. Пусть принятое по каналу связи слово будет с = е + b , где е — ошибка, b — кодовое слово. Тогда умножим его на вспомогательную матрицу сМТ= (е + b )МТ= еМ T. Если еМ T= 0, то слово с — кодовое и считаем: ошибки нет. Если еМ T≠ 0, то слово е определяет ошибку.

Напомним, что построенный хеммингов (т , п )-код определяет одну ошибку. Поэтому вектор ошибки е содержит одну единицу в i позиции. Причем номер i позиции получается в двоичном представлении как результат еМ T, совпадающий с i столбцом матрицы М . Осталось изменить символ i в принятом по каналу слове с, вычеркнуть контрольные символы и выписать декодированное слово.

Например, пусть принятое слово будет с = 1100011 для (4, 7)-кода Хемминга. Умножим это слово на матрицу М T. Получим

(1100011}М T=(010).

Следовательно, есть ошибка во втором символе. Поэтому кодовое слово будет b = 1000011. Вычеркнем контрольные символы b 1, b 2, b 4.Декодированное слово будет а = 0011.

Конечно, если ошибка была допущена более чем в одном символе, то этот код ее не исправит.

Цит. по: Дискретная математика: учебник для студ. вузов /
Т.С. Соболева, А.В. Чечкин; под ред. А.В. Чечкина. —
М.: Издательский центр «Академия», 2006. — С. 180–186. —
(Университетский учебник. Сер. Прикладная математика и информатика).

 

 


Горбатов В.А.Основы дискретной математики / Учеб. пособие для вузов. - М: Высшая школа, 1986. — 312 с.


Там же.


ГОСТ 701-90. Схемы алгоритмов, программ, данных и систем. Условные обозначения и правила выполнения. — М.: Издательство стандартов, 1991. — 26 с.


Горбатов В.А.Основы дискретной математики / Учеб. пособие для вузов. — М: Высшая школа, 1986. — 312 с.


Кэли (Кейли) ( Cayley ) Артур (1821-1895) — английский математик.


Горбатов В.А.Основы дискретной математики / Учеб. пособие для вузов. — М: Высшая школа, 1986. — 312 с.


Тюрин С.Ф.Проблема сохранения функциональной полноты булевых функций при «отказах» аргументов // Автоматика и телемеханика. — 1999. — № 9. — С. 176–186.


Потемкин И.С.Функциональные узлы цифровой автоматики. — М.: Энергоатомиздат, 1988. — 258 с.


Там же.


Коган Т.И.Дискретные устройства (автоматы). — Пермь: Тип. ПВВКИУ, 1985. — 208 с.


Кузнецов О.П.Дискретная математика для инженера / О.П. Кузнецов, Г.М. Адельсон-Вельский. — М: Энергоатомиздат, 1988 г. — 450 с.


Там же.


Там же.


Там же.


Там же.


Там же.


Там же.


Горбатов В.А. Основы дискретной математики / Учеб. пособие для вузов. — М: Высшая школа, 1986. — 312 с.


Там же.


Горбатов В.А. Фундаментальные основы дискретной математики. Информационная математика: Учеб. пособие для вузов. — М.: Наука, 2000. — 540 с.;

Кузнецов О.П. Дискретная математика для инженера / О.П. Кузнецов, Г.М. Адельсон-Вельский. — М: Энергоатомиздат, 1988 г. — 450 с.







Читайте также:

Последнее изменение этой страницы: 2016-03-16; Просмотров: 242; Нарушение авторского права страницы


lektsia.com 2007 - 2017 год. Все права принадлежат их авторам! (0.021 с.) Главная | Обратная связь