Implementação e otimização do algoritmo de decodificação de LDPC no GRC baseado em redes neurais
Tipo
Dissertação
Data de publicação
2019-05-21
Periódico
Citações (Scopus)
Autores
Jerji, Fadi
Orientador
Akamine, Cristiano
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Membros da banca
Silva, Leandro Augusto da
Casella, Ivan Roberto Santana
Casella, Ivan Roberto Santana
Programa
Engenharia Elétrica
Resumo
This manuscript presents a software implementation of the Low-Density Parity-Check
(LDPC) codes, defined by the Third Digital TV Standard developed by the Advanced Television Systems Committee (ATSC 3.0). In order to decode the messages in software and in real-time, the decoder was implemented using a structure that is based on the Neural Networks (NN) and a modified Back-Propagation (BP) training method using Software Defined Radio (SDR). This implementation was realized using the GNU Radio Companion (GRC) software and the C++ programming language. The mathematical analysis and the experimental results showed that the NN-based LDPC decoder has a performance that exceeds that of the classical decoder BFA by up to 4.66 dB for the ATSC 3.0 LDPC codes of the size 16200 bits and up to 3.49 dB for the ATSC 3.0 LDPC codes of the size 64800 bits.
The complexity analysis of the proposed decoder highlighted its low complexity in comparison to the traditional methods, the thing that permits the implementation of the
proposed decoder in software and in real-time.
Este trabalho apresenta uma implementação em software dos códigos de verificação de paridade de baixa densidade, do inglês Low-Density Parity-Check (LDPC), definidos pelas normas do terceiro padrão de TV digital desenvolvido pelo comitê de sistemas de televisão avançados, do inglês Third Digital TV Standard developed by the Advanced Television Systems Committee (ATSC 3.0). A fim de decodificar as mensagens em software e em tempo real, o decodificador foi implementado usando uma estrutura baseada em redes neurais, do inglês Neural Networks (NN) e um método modificado de retro-propagação dos erros, do inglês Back-Propagation (BP) utilizando rádio definido por software, do inglês Software Defined Radio (SDR). Esta implementação foi realizada por meio da interface gráfica do software GNU Radio, do inglês GNU Radio Companion (GRC), e da linguagem de programação C++. A análise matemática e os resultados experimentais demonstraram que o decodificador de LDPC baseado em NN possui desempenho que supera o decodificador clássico que utiliza o algoritmo de inversão dos bits, do inglês Bit-Flipping Algorithm (BFA) em até 4,66 dB para os códigos LDPC do ATSC 3.0 com comprimento de 16200 bits e até 3,49 dB para os códigos LDPC de ATSC 3.0 de 64800 bits. A análise da complexidade do decodificador proposto destacou a complexidade baixa em comparação aos métodos clássicos, o que permite a implementação do decodificador proposto em software e em tempo real.
Este trabalho apresenta uma implementação em software dos códigos de verificação de paridade de baixa densidade, do inglês Low-Density Parity-Check (LDPC), definidos pelas normas do terceiro padrão de TV digital desenvolvido pelo comitê de sistemas de televisão avançados, do inglês Third Digital TV Standard developed by the Advanced Television Systems Committee (ATSC 3.0). A fim de decodificar as mensagens em software e em tempo real, o decodificador foi implementado usando uma estrutura baseada em redes neurais, do inglês Neural Networks (NN) e um método modificado de retro-propagação dos erros, do inglês Back-Propagation (BP) utilizando rádio definido por software, do inglês Software Defined Radio (SDR). Esta implementação foi realizada por meio da interface gráfica do software GNU Radio, do inglês GNU Radio Companion (GRC), e da linguagem de programação C++. A análise matemática e os resultados experimentais demonstraram que o decodificador de LDPC baseado em NN possui desempenho que supera o decodificador clássico que utiliza o algoritmo de inversão dos bits, do inglês Bit-Flipping Algorithm (BFA) em até 4,66 dB para os códigos LDPC do ATSC 3.0 com comprimento de 16200 bits e até 3,49 dB para os códigos LDPC de ATSC 3.0 de 64800 bits. A análise da complexidade do decodificador proposto destacou a complexidade baixa em comparação aos métodos clássicos, o que permite a implementação do decodificador proposto em software e em tempo real.
Descrição
Palavras-chave
ATSC 3.0 , SDR , GRC , LDPC , NN , BP. , NNL
Assuntos Scopus
Citação
JERJI, Fadi. Implementação e otimização do algoritmo de decodificação de LDPC no GRC baseado em redes neurais. 2019. 59 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e Computação) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2019.