Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
Описание линейных кодов при помощи матриц.
Любое множество базисных векторов линейного кода V можно рассматривать как строки матрицы G, называемой порождающей матрицей кода V. Пространство строк матрицы G является линейным кодом V, и вектор является кодовым вектором тогда и только тогда, когда он является линейной комбинацией строк матрицы G. Если размерность векторного пространства V равна k, то число строк матрицы G равно k. (Число строк равно рангу матрицы G, потому что строки матрицы должны быть линейно независимыми). Различные линейные комбинации строк дают различные кодовые векторы, и так как имеется k коэффициентов с q возможными значениями для каждого, то пространство V содержит всего qk кодовых векторов. Такой код называется (n, k)-кодом.
Пример: Код V1 (пред. пример) является пространством строк матрицы:
Если V есть подпространство размерности k, то его нулевое пространство является векторным пространством V’ размерности n-k. Таким образом, может быть построена матрица H ранга , строками которой является базис пространства V’. Для любого v из V будет справедливо следующее соотношение:
,
которое означает, что для каждой строки матрицы H в случае двоичного кода, число единиц вектора v, которым соответствуют единицы в строке матрицы H, должно быть четным. Матрица H называется проверочной матрицей кода V. Для порождающей и проверочной матриц кода справедливо также соотношение:
,
где 0 обозначает нулевую матрицу размерности k x .
Пример: Нулевое пространство V2 для векторного пространства V1 (пред. пример) содержит четыре вектора: (00000) (11010) (10101) (01111) Эти четыре вектора образуют векторное пространство. Первые два ненулевых вектора линейно независимы и образуют базис. Таким образом, V1 является пространством строк матрицы . Код V1 представляет собой нулевое пространство этой матрицы.
В общем случае двоичный линейный код при помощи матриц описывается так: в конечном пространстве n-мерных векторов над полем Галуа GF(2) выбираем множество векторов, которые образуют множество кодовых слов. Это множество есть подпространство V (код V). Базисом подпространства V является множество линейно независимых векторов из V, которые порождают само подпространство. Матрица G, строками которой являются базисные вектора, есть порождающая матрица кода V. Количество k строк матрицы G равно размерности подпространства V. Сам код носит название -кода. Для подпространства V существует нулевое пространство V’ размерностью . Базис пространства V’ образует строки проверочной матрицы H для кода V. При этом должно выполняться условие, что .
Пример: Конечное пространство из 3-ех мерных векторов над полем GF(2) представляет собой следующее множество: (000), (001), (010), (011), (100), (101), (110), (111). Выделим их это векторного пространства подпространство V, элементами которого будут являться кодовые слова кода проверки на четность: (000), (011), (101), (110). Два первых ненулевых линейно независимых вектора образуют базис этого подпространства: (011), (101) и являются соответственно строками порождающей матрицы G кода проверки на четность. Из всего векторного пространства выделим множество векторов, которые образуют нулевое пространство V’ для подпространства V: (000), (111). Базисом этого пространства является один вектор (111), который и образует единственную строку проверочной матрицы H для кода V. При этом:
, , .
Если векторное пространство V является линейным кодом, то его нулевое пространство V’ тоже является линейным кодом. Они называются двойственными (дуальными) кодами. Если V это -код, то V’ – -код.
Теорема 1. Пусть V – линейный код, который совпадает с нулевым пространством матрицы H . Тогда каждому кодовому слову веса Хэмминга w соответствует соотношение линейной зависимости, связывающее w столбцов матрицы H , и, наоборот, каждому соотношению линейной зависимости, включающему w столбцов матрицы H , соответствует кодовое слово веса w. Доказательство: Вектор является кодовым словом тогда и только тогда, когда v H T=0, или, если обозначить i-ый вектор столбец матрицы через hi, тогда и только тогда, когда
.
Это соотношение линейной зависимости связывает столбцы матрицы H, причем число столбцов матрицы H, которые входят с ненулевыми коэффициентами, равно числу ненулевых компонент ai вектора.v Это число в точности равно весу вектора v. Аналогично коэффициенты любого соотношения линейной зависимости, связывающего столбцы матрицы H, являются компонентами вектора, который должен принадлежать нулевому пространству матрицы H. Следствие: Блоковый код, являющийся нулевым пространством матрицы H, имеет минимальный вес, равный самое малое w, тогда и только тогда, когда любая совокупность w-1 или меньшего числа столбцов H является линейно независимой.
Популярное:
|
Последнее изменение этой страницы: 2016-07-13; Просмотров: 890; Нарушение авторского права страницы