第3章线性分组码

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第3章 线性分组码
3.2 码的一致校验矩阵与生成矩阵
码的生成矩阵( k 维线性子空间)
由于[n,k,d]线性分组码是一个k维线性空间。因此必 可找到k个线性无关的矢量,能张成该线性空间。设 C1 , C 2 , C k 是k个线性无关的矢量,则对任意 C ,可有:
C m1C1 m2 C 2 mk C k C1 C2 m1 , m2 , mk C k G称为该分组码的生成矩阵 mG
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第3章 线性分组码
3.1 线性分组码的基本概念
线性空间的性质
零元素是唯一的 负元素是唯一的, V 关于0元素有 0 0, k 0 0, ( 1) ,
- 唯一
k ( ) k k
如果
如果 k =0,那么k=0或 =0.
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第3章 线性分组码
3.2 码的一致校验矩阵与生成矩阵
例:一个[7, 3 ]码,m2 m1 m0 → c6 c5 c4 c3 c2 c1 c0 ,如 果码字的生成规则为:
若用矩阵形式表示这些线性方程 组, 则:
C m2 m1
1 0 0 1 1 1 0 m0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1
0 ;(β 称为 的负元素)
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第3章 线性分组码
3.1 线性分组码的基本概念
数量乘法满足下列两条规则 : ⑤ 1 ⑥ k ( l ) ( kl ) 数量乘法与加法满足下列两条规则: ⑦ (k l ) k l ⑧ k ( ) k k
[ n –i, k -i]缩短码的纠错能力至少与原[n, k ]码 相同。 [n –i, k -i]缩短码是[n , k ]码缩短i位得到的, 因而码率R 比原码要小, 但纠错能力不一定比原码 强。
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第3章 线性分组码
3.3 伴随式与标准阵列及译码
伴随式(校正子) 设发送的码字C=(cn -1,cn -2, …, c1, c0), 通 过有扰信道传输, 信道产生的错误图样 E=(en -1, en -2, …, e1, e0)。 接收端译码器 收到的n 重为R=(rn -1, rn -2, …, r1, r0), R=C+E, ri=ci+ei, ci, ri, ei∈GF(q)或GF(2)中。 R· HT=(C+E)· HT=C· HT+E· HT=E· HT S=R· HT=E· HT 称为接收向量R的伴随式(校正子)
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第3章 线性分组码
3.1 线性分组码的基本概念 线性分组码定义
[n, k]线性分组码是GF(q)上的n维线性空间中的一个k 维子空间。 线性分组码的基本特性:
线性结构。即如果 c1、c2 分别是信息序列 m1、m2的码字, 则 c1+c2 必定是信息序列 m1+m2 的码字。 两码字C1和C2之间的距离d(C1, C2)必等于第三个码字C1+C2 的汉明重量。 [n,k,d]线性分组码的最小距离等于非零码字的最小重量
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第3章 线性分组码
3.2 码的一致校验矩阵与生成矩阵
hnk 1,n1 cn1 hnk 1,n2 cn2 hnk 1,nk cnk cn k 1 0 h nk 2,n1 cn1 hnk 2,n2 cn2 hnk 2,nk cn k cn k 2 0 h0,n1 cn1 h0,n2 cn2 h0,nk cnk c0 0
c6 +c4+c3 c6+c5+c4 +c2 c6+c5 +c1 c5+c4 +c0 =0 =0 =0 =0
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第3章 线性分组码
3.2 码的一致校验矩阵与生成矩阵
1 1 H 1 0
0 1 1 1
1 1 0 1
1 0 0 0
0 1 0 0
0 0 1 0
0 0 0 1
c6 m2 c m1 5 c4 m0 m0 c3 m2 c m m m 2 1 0 2 c1 m2 m1 c m1 m0 0
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第3章 线性分组码
3.2 码的一致校验矩阵与生成矩阵
则矩阵
1 0 0 1 1 1 0 G 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1
=0 =0 =0 =0
c6 +c4+c3 c6+c5+c4 +c2 c6+c5 +c1 c5+c4 +c0
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第3章 线性分组码
3.2 码的一致校验矩阵与生成矩阵
系统码、对偶码和缩短码
系统码 若信息组以不变的形式在码组的任意k 位(通常在最 前面: cn -1, cn -2, …, cn -k )中出现的码称为系统 码,生成矩阵和校验矩阵应该具有性质
校验矩阵H与任意一个码字之积为零,因此有 T T
校验矩阵 ( n k行,n列)
H G 0
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第3章 线性分组码

3.2 码的一致校验矩阵与生成矩阵 例 1 c3 1 c6 0 c5 1 c4 1 c 1 c 1 c 1 c 2 6 5 4 1 c1 1 c6 1 c5 0 c4 1 c0 0 c6 1 c5 1 c4
0 0 c n 1 0 hn k 1,n 1 hn k 1,n k 1 1 0 c n 2 0 hn k 2,n 1 hn k 2,n k 0 h c 0 h 0 0 1 0 , n 1 01 , n k 0
k 位信息位
n -k 位校验位
G I k P
H P T I nk
T
P G H I k P 0 I n k
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第3章 线性分组码
3.2 码的一致校验矩阵与生成矩阵
[7, 3, 4]码
1 0 0 1 1 1 0 G 0 1 0 0 1 1 1 I 3 P 0 0 1 1 1 0 1
式中, x· y为x与y的内积。
由G生成的[n, k, d]码C与由H生成的[n, n-k, d]码 C⊥互为对偶码。
H G 0
T
T
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第3章 线性分组码
3.2 码的一致校验矩阵与生成矩阵
缩短码 缩短码是k 维子空间Vn,k 中取前i位均为0的码字 组成的一个子集,该子集组成了一个[n –i, k -i] 分组码。
k个信息位 nk个校验位
n-k个校验位可用k个已知的信息位表示出来
c nk 1 hnk 1,n1 c n1 hnk 1,n2 c n2 hnk 1,nk c nk c nk 2 hnk 2,n1 c n1 hnk 2,n2 c n2 hnk 2,nk c nk c0 h0,n1 c n1 h0,n2 c n2 h0,nk c nk
T ei1hiT e h 1 i2 i2
T eit hit
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第3章 线性分组码
3.3 伴随式与标准阵列及译码
[n , k , d]码要纠正≤t个错误, 则要求≤t 个 错误的所有可能组合的错误图样, 都应该有不 同的伴随式与之对应,则其充要条件是H矩阵中 任何2t列线性无关。
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第3章 线性分组码
3.1 线性分组码的基本概念
加法满足下列四条规则: , , V ①
② ( ) ( ) ③ 在V中有一个元素0,对 V , 有 0 ④ 对 V , 都有V中的一个元素β ,使得 (具有这个性质的元素0称为V的零元素)
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第3章 线性分组码
3.3 伴随式与标准阵列及译码
第i1, i2, …, it位有错:
E =(0, …, ei1, 0, …, ei2, 0, …, eit, 0, …, 0)
H hn1 hn2
h1 h0
S E H T 0
ei1
ei 2
eit
hT n 1 T h n2 0 hT 1 T h 0
第3章 线性分组码
第3章 线性分组码
3.1 线性分组码的基本概念 3.2 码的一致校验矩阵与生成矩阵 3.3 伴随式与标准阵列及其它译码 3.4 线性码的覆盖半径 3.5 由一个已知码构造新码的简单方法 3.6 用多个已知码构造新码的方法 3.7 线性码的重量分布与译码错误概率 3.8 线性码的纠错能力
就是该[7, 3 ]码的生成矩阵。 注: 1) 生成矩阵G中的每一行都是一个码字 2) 任意k个线性独立的码字都可以作为生成矩阵 3) 给定一个[n,k,d]线性分组码,其生成矩阵可有多个
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第3章 线性分组码
3.2 码的一致校验矩阵与生成矩阵
码的校验矩阵(求r=n -k 个校验元)
cn1 cn2 cnk cnk 1 cnk 2 c0
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第3章 线性分组码
3.2 码的一致校验矩阵与生成矩阵
[n , k , d]分组码
在n 维线性空间Vn 中, 如何找出满足一定要求的, 有
2k 个矢量组成的k 维线性子空间Vn , k 。 在满足给定条件(码的最小距离d或码率R)下, 如何从 已知的k 个信息元求得r=n -k 个校验元。
dm minw(Ci )
Ci [ n , k ]源自6第3章 线性分组码
3.1 线性分组码的基本概念
GF(2)上[n , k , d]线性分组码中, 任何两个码字 C1, C2之间有如下关系: w(C1+C2)=w(C1)+w(C2)-2w(C1· C2) 或 d(C1, C2)≤w(C1)+w(C2) 式中, C1· C2是两个码字的内积。 GF(2)上线性分组码任3个码字C1, C2, C3之间的汉明 距离, 满足以下三角不等式 d(C1, C2)+d(C2, C3)≥d(C1, C3) 任何[n , k , d]线性分组码, 码字的重量或全部为 偶数, 或者奇数重量的码字数等于偶数重量的码字数。
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第3章 线性分组码
3.1 线性分组码的基本概念
线性空间
设V 是一个非空集合, P 是一个数域, 在集合V 中定 义了一种代数运算,叫做加法: 即对在V 中都存在唯 一的一个元素λ,称λ为α与β的和,记为: ;在P与V的元素之间还定义了一种运算, 叫做数量乘法:即 V , k P , 在V中都存在唯一的一个元素δ与它们对应,称δ为 k与 的数量乘积,记为 k . 如果加法和数量乘法 还满足下述规则,则称V 为数域P上的线性空间:
1 1 H 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 PT I 4 0 1


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第3章 线性分组码
3.2 码的一致校验矩阵与生成矩阵
对偶码 设C是[n , k , d]码, 则它的对偶码C⊥是
C⊥={x∈V n , (n -k ); 对所有y∈C使x· y=0}
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