Жизнь богата вариантами. Один и тот же код может использоваться для повышения скорости в мобильных сетях (с требованием оценки для внутреннего анализа - числа сбойных пакетов TCP и для внешнего - SNR) и для повышения надежности компьютерной памяти и оцениваться только числом исправляемых ошибок. В этих случаях Eb/N0 ничего не даст.
С точки зрения практической полезности странно выглядит оценка "правильности добавления шума к сигналу". В жизни задача решается с другого конца: есть канал с шумом, который никак, естественно, не зависит от наличия сигнала, и есть ограничение предельной мощности сигнала (аппаратное, административное - не важно). В этих условиях основным параметром является SNR. И для обеспечения требуемой верности передачи нужно выбирать правильную комбинацию множества параметров: типа модуляции, ширины спектра, скорости передачи, величины избыточности, способа кодирования и т. д.
Да, голографическое кодирование близко к кодированию CSK. В статье https://habr.com/ru/articles/971616/ проведено сравнение и показано преимущество голографического способа относительно корреляционного приёма М-последовательности (вариант PRN- кода) . Плюс к этому применение голографического кодирования не во временной, а в частотной области (спектральное голографическое кодирование) дает дополнительный выигрыш в отношении сигнал/шум на 8 дБ. При этом голографический спектральный способ можно отнести к группе OFDM. А математически голографическое кодирование очень близко к нелинейной частотной модуляции (частота в степени 3/2). Я не претендую на авторство голографического преобразования, голографию придумал Габор. Я пытаюсь обратить внимание на перспективы использования описанного в учебниках свойства делимости голограммы и популяризирую его возможности для повышения надежности передачи и хранения информации - от передачи изображений в многомодовых волокнах до устойчивой к ошибкам серверной памяти, от радиолокации до повышения скорости в мобильных сетях. При этом всë это - только простейший вариант, основанный на линейной одномерной голограмме с большой избыточностью и низкой скоростью. В оптике же все привыкли, что на одну и ту же фотопластинку можно записать либо двумерное изображение, либо 3-D голограмму этой же сцены, и не одну, а несколько на разных частотах. При цифровой реализации это даст не избыточность, а многократное уплотнение с многократным же увеличением скорости передачи при использовании радиоголографии. Надо только приложить к этому руки и голову.
Если считать интеллектом хранение в памяти большого набора фактов и умение их комбинировать, то да, LLM - это ИИ. Но для появления искусственного разума надо преодолеть порог, который пока не преодолен - надо начать думать. ИИ, естественно, знает содержание учебников физики, но решить задачу из школьного курса физики не может (я ее несколько раз выкладывал на Хабре).
1) цепочка находится в свободном падении в вертикальном положении. Звенья не взаимодействуют, каждое движется с ускорением свободного падения. Когда нижний конец касается земли, цепочка начинает складываться кучкой. Верхний конец начинает двигаться с ускорением больше g?
2) Нижний конец ложится не на пол, а зацепляется за крюк, остальная цепочка пролетает рядом. В какой момент верхний конец начинает двигаться с ускорением большим g? В момент остановки - точно, будет рывок вверх с большим ускорением. А какая сила, кроме гравитации, будет тянуть вниз?
Основная идея – использования голографического преобразования для повышения надежности передачи и хранения информации. Вариантов использования много. Передача информации может быть по классическому последовательному каналу или по параллельному. Параллельный способ в оптике – по многомодовому волокну передача всей голограммы сразу (статья опубликована в Оптическом журнале), в радиодиапазоне – передача и прием радиоголограммы антенными решетками (в работе). В последовательном канале – тоже два варианта: в цифровом канале – голографическое кодирование (несколько статей на Хабре), в аналоговом – голографическая модуляция (в работе).
Вопрос синхронизации важен всегда, но решается он привычным способом – использованием пилот-сигнала в качестве стартового импульса, естественно, в голографической форме. Особо рассмотрен этот вопрос в отношении абсолютной фазовой модуляции.
Не совсем понимаю использованную метрологию в первом рисунке. Обычно кодеки соревнуются в кривой BER/FER vs EbN0(EsN0). Вот такое "выворачивание" характеристики вносит сумятицу в анализ результатов
С моей точки зрения такое представление ближе к физическому смыслу и облегчает понимание. Из рисунка видно, что с кодом Рида-Соломона вероятность безошибочного приема падает до нуля при вероятности ошибки в канале более 0,07, а при голографическом кодировании безошибочный прием обеспечивается при вероятности ошибки 0,4 (40% передаваемых бит искажены).
Самый дальнобойный его вариант VL-SNR set 1 BPSK-S 1/5 (pi/2 BPSK 1/5 Spreading Factor 2) обеспечивает BER меньше 1е-6 при EsN0 ~= -9.5дБ
это отношение энергии символа к плотности мощности шума. Сравнивать разные методы по этому показателю можно, но как понять, каков максимально допустимый процент ошибок?
Для нормальных каналов избыточность голографического кодирования слишком сильно замедляет передачу. Хотя есть исключение - в статье Повышение скорости передачи данных в мобильных сетях показано, что когда в сотовой сети скорость передачи падает в 100 раз (на краю зоны покрытия, внутри зданий, ...) 10-кратная избыточность голографического кодирования позволяет поднять скорость в 20 раз. И есть задачи, для которых надежность передачи информации гораздо важнее скорости.
Как проверяли работоспособность самого кодирования? При k=8 информационный блок 8 бит, кодовое слово - 256 бит, исправляются 84-84 случайных ошибок (33% от длины кодового слова). Не надо связывать кодирование с формированием пакетов LoRa - исходные данные, подлежащие передаче по каналу LoRa, закодировать, получить массив в 32 раза большей длины, передать как любые другие данные по каналу LoRa, декодировать и посчитать число ошибок. Повторять эту процедуру при разных уровнях шума и убедиться, что с кодированием верность передачи информации гораздо выше.
У кода Рида-Соломона меньше исправляющая способность - для исправления каждого ошибочного символа необходимо два проверерочных, которые так же искажаются ошибками. Пример. 8 информационных символов, 4 проверочных (50% избыточность). 25% ошибок - это 3 ошибки на 12-разрядное передаваемое слово (8+4). Для исправления 3 ошибок необходимо 6 проверочных символов, а их всего 4.
Пока не присутствует, я только предлагаю его. В любом цифровом канале, независимо от метода модуляции, 6 информационных бит заменяются 64-битным кодовым словом. Это один вариант. Второй - в аналоговом канале создается сигнал, спектр которого имеет форму голограммы. Тогда возможна безошибочная передача при отношении сигнал/шум менее минус 20 дБ.
В физическом канале связи используется помехоустойчивое кодирование. При использовании голографического кодирования с 10-кратной избыточностью обеспечивается исправление 25% случайных ошибок или любого количества (до 100%) пакетных ошибок. Снижение скорости в канале - в 10 раз.
Принципиальная разница - обеспечивается безошибочный прием при мощности шума в 100 раз больше мощности сигнала. А при голографическом кодировании - и при 100% погрешности в принятом сигнале.
Интересно было бы провести эксперимент по использованию голографического кодирования в канале LoRa - допустимое отношение сигнал/шум должно опуститься ещё на 10-12 дБ. Для эксперимента достаточно закодировать передаваемый блок данных, например, в Матлабе, и декодировать в нём же после приема.
Хорошее дело. Продолжайте. Главное в любой деятельности - получение положительных эмоций. Если при этом есть коммерческий результат, это работа, если нет - хобби.
Антиплагиат перехвалили - он обнаружил признаки ИИ только в 36% дипломов, а на самом деле ИИ используют практически все студенты. Дело дошло до того, что студенты ищут ответы у ИИ даже на лекциях (я люблю задавать вопросы). И это не гуманитарные науки, а сугубо технические - электроника. Хуже всего, что дипломники используют ИИ не в качестве помощника, а в качестве более авторитетного разработчика - они даже не проверяют предложенные технические решения и написанный текст. На защите дипломов бесполезно спрашивать назначение не самых ключевых элементов принципиальной схемы.
Если лазерным станком нужно провести столько же раз по щеке, как обычным лезвием, то в чем его преимущество? Одни недостатки - электропитание, цена, сложность...
Жизнь богата вариантами. Один и тот же код может использоваться для повышения скорости в мобильных сетях (с требованием оценки для внутреннего анализа - числа сбойных пакетов TCP и для внешнего - SNR) и для повышения надежности компьютерной памяти и оцениваться только числом исправляемых ошибок. В этих случаях Eb/N0 ничего не даст.
С точки зрения практической полезности странно выглядит оценка "правильности добавления шума к сигналу". В жизни задача решается с другого конца: есть канал с шумом, который никак, естественно, не зависит от наличия сигнала, и есть ограничение предельной мощности сигнала (аппаратное, административное - не важно). В этих условиях основным параметром является SNR. И для обеспечения требуемой верности передачи нужно выбирать правильную комбинацию множества параметров: типа модуляции, ширины спектра, скорости передачи, величины избыточности, способа кодирования и т. д.
Куда Вам написать?
Завтра напишу в личку.
Да, голографическое кодирование близко к кодированию CSK. В статье https://habr.com/ru/articles/971616/ проведено сравнение и показано преимущество голографического способа относительно корреляционного приёма М-последовательности (вариант PRN- кода) . Плюс к этому применение голографического кодирования не во временной, а в частотной области (спектральное голографическое кодирование) дает дополнительный выигрыш в отношении сигнал/шум на 8 дБ. При этом голографический спектральный способ можно отнести к группе OFDM. А математически голографическое кодирование очень близко к нелинейной частотной модуляции (частота в степени 3/2). Я не претендую на авторство голографического преобразования, голографию придумал Габор. Я пытаюсь обратить внимание на перспективы использования описанного в учебниках свойства делимости голограммы и популяризирую его возможности для повышения надежности передачи и хранения информации - от передачи изображений в многомодовых волокнах до устойчивой к ошибкам серверной памяти, от радиолокации до повышения скорости в мобильных сетях. При этом всë это - только простейший вариант, основанный на линейной одномерной голограмме с большой избыточностью и низкой скоростью. В оптике же все привыкли, что на одну и ту же фотопластинку можно записать либо двумерное изображение, либо 3-D голограмму этой же сцены, и не одну, а несколько на разных частотах. При цифровой реализации это даст не избыточность, а многократное уплотнение с многократным же увеличением скорости передачи при использовании радиоголографии. Надо только приложить к этому руки и голову.
Если считать интеллектом хранение в памяти большого набора фактов и умение их комбинировать, то да, LLM - это ИИ. Но для появления искусственного разума надо преодолеть порог, который пока не преодолен - надо начать думать. ИИ, естественно, знает содержание учебников физики, но решить задачу из школьного курса физики не может (я ее несколько раз выкладывал на Хабре).
Два варианта реализации:
1) цепочка находится в свободном падении в вертикальном положении. Звенья не взаимодействуют, каждое движется с ускорением свободного падения. Когда нижний конец касается земли, цепочка начинает складываться кучкой. Верхний конец начинает двигаться с ускорением больше g?
2) Нижний конец ложится не на пол, а зацепляется за крюк, остальная цепочка пролетает рядом. В какой момент верхний конец начинает двигаться с ускорением большим g? В момент остановки - точно, будет рывок вверх с большим ускорением. А какая сила, кроме гравитации, будет тянуть вниз?
Основная идея – использования голографического преобразования для повышения надежности передачи и хранения информации. Вариантов использования много. Передача информации может быть по классическому последовательному каналу или по параллельному. Параллельный способ в оптике – по многомодовому волокну передача всей голограммы сразу (статья опубликована в Оптическом журнале), в радиодиапазоне – передача и прием радиоголограммы антенными решетками (в работе). В последовательном канале – тоже два варианта: в цифровом канале – голографическое кодирование (несколько статей на Хабре), в аналоговом – голографическая модуляция (в работе).
Каждый из этих методов может иметь много применений – от цифровой радиолокации до повышения устойчивости к ионизирующему излучению памяти бортовых компьютеров космических аппаратов. Для сравнения эффективности этих методов в каждом из применений нужны свои критерии: в радиолокации – отношение сигнал/шум, в системах памяти – число ошибок, в расширении зоны покрытия мобильных сетей – снижение числа сбойных TCP-пакетов, в повышении точности ГЛОНАСС – число видимых спутников. Ни в одном из этих применений ни отношение EbN0/EsN0, ни приближение к пределу Шеннона ничего не скажут заказчику.
Вопрос синхронизации важен всегда, но решается он привычным способом – использованием пилот-сигнала в качестве стартового импульса, естественно, в голографической форме. Особо рассмотрен этот вопрос в отношении абсолютной фазовой модуляции.
84-85 случайных ошибок
Спасибо за прочтение. Литература:
Использование голографического кодирования для повышения помехоустойчивости каналов связи
Построение помехоустойчивого кода на базе голографического представления произвольной цифровой информации
Повышение точности позиционирования системы ГЛОНАСС
Повышение срока активного использования бортовой электронной аппаратуры космических аппаратов
Применение голографического кодирования для повышения надежности передачи информации в зашумленных каналах связи
С моей точки зрения такое представление ближе к физическому смыслу и облегчает понимание. Из рисунка видно, что с кодом Рида-Соломона вероятность безошибочного приема падает до нуля при вероятности ошибки в канале более 0,07, а при голографическом кодировании безошибочный прием обеспечивается при вероятности ошибки 0,4 (40% передаваемых бит искажены).
это отношение энергии символа к плотности мощности шума. Сравнивать разные методы по этому показателю можно, но как понять, каков максимально допустимый процент ошибок?
Для нормальных каналов избыточность голографического кодирования слишком сильно замедляет передачу. Хотя есть исключение - в статье Повышение скорости передачи данных в мобильных сетях показано, что когда в сотовой сети скорость передачи падает в 100 раз (на краю зоны покрытия, внутри зданий, ...) 10-кратная избыточность голографического кодирования позволяет поднять скорость в 20 раз. И есть задачи, для которых надежность передачи информации гораздо важнее скорости.
Как проверяли работоспособность самого кодирования? При k=8 информационный блок 8 бит, кодовое слово - 256 бит, исправляются 84-84 случайных ошибок (33% от длины кодового слова). Не надо связывать кодирование с формированием пакетов LoRa - исходные данные, подлежащие передаче по каналу LoRa, закодировать, получить массив в 32 раза большей длины, передать как любые другие данные по каналу LoRa, декодировать и посчитать число ошибок. Повторять эту процедуру при разных уровнях шума и убедиться, что с кодированием верность передачи информации гораздо выше.
У кода Рида-Соломона меньше исправляющая способность - для исправления каждого ошибочного символа необходимо два проверерочных, которые так же искажаются ошибками. Пример. 8 информационных символов, 4 проверочных (50% избыточность). 25% ошибок - это 3 ошибки на 12-разрядное передаваемое слово (8+4). Для исправления 3 ошибок необходимо 6 проверочных символов, а их всего 4.
Проще и дешевле покрыть всю поверхность видимой стороны Луны золотой фольгой - на всей Земле станет светлее
Пока не присутствует, я только предлагаю его. В любом цифровом канале, независимо от метода модуляции, 6 информационных бит заменяются 64-битным кодовым словом. Это один вариант. Второй - в аналоговом канале создается сигнал, спектр которого имеет форму голограммы. Тогда возможна безошибочная передача при отношении сигнал/шум менее минус 20 дБ.
В физическом канале связи используется помехоустойчивое кодирование. При использовании голографического кодирования с 10-кратной избыточностью обеспечивается исправление 25% случайных ошибок или любого количества (до 100%) пакетных ошибок. Снижение скорости в канале - в 10 раз.
Принципиальная разница - обеспечивается безошибочный прием при мощности шума в 100 раз больше мощности сигнала. А при голографическом кодировании - и при 100% погрешности в принятом сигнале.
Интересно было бы провести эксперимент по использованию голографического кодирования в канале LoRa - допустимое отношение сигнал/шум должно опуститься ещё на 10-12 дБ. Для эксперимента достаточно закодировать передаваемый блок данных, например, в Матлабе, и декодировать в нём же после приема.
Хорошее дело. Продолжайте. Главное в любой деятельности - получение положительных эмоций. Если при этом есть коммерческий результат, это работа, если нет - хобби.
Антиплагиат перехвалили - он обнаружил признаки ИИ только в 36% дипломов, а на самом деле ИИ используют практически все студенты. Дело дошло до того, что студенты ищут ответы у ИИ даже на лекциях (я люблю задавать вопросы). И это не гуманитарные науки, а сугубо технические - электроника. Хуже всего, что дипломники используют ИИ не в качестве помощника, а в качестве более авторитетного разработчика - они даже не проверяют предложенные технические решения и написанный текст. На защите дипломов бесполезно спрашивать назначение не самых ключевых элементов принципиальной схемы.
Если лазерным станком нужно провести столько же раз по щеке, как обычным лезвием, то в чем его преимущество? Одни недостатки - электропитание, цена, сложность...