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1 - PRINCIPE DE CONTRE-RÉACTION

2 - TURBOCODES

3 - DÉCODAGE

4 - IMPLEMENTATION

5 - OPTIMISATION DES TURBOCODES CONVOLUTIFS

6 - APPLICATIONS INDUSTRIELLES

7 - PERSPECTIVES ET PROBLÉMATIQUES

Article de référence | Réf : TE5260 v1

Optimisation des turbocodes convolutifs
Turbocodes : réalisations et perspectives

Auteur(s) : Yannick SAOUTER

Date de publication : 10 août 2010

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RÉSUMÉ

Une multitude de facteurs liés à aux activités humaines (télévision, satellite, radio, stations radar…) perturbe les nombreuses télécommunications (liaisons wifi, téléphones portables, liaisons satellite) qui peuplent de nos jours notre environnement. Ce bruit important peut conduire à des erreurs de transmission de données. Les codes correcteurs sont une forme de codage basée sur la redondance de l’information et destinés à corriger ces erreurs. L’intégration des turbocodes dans ces systèmes est venue bousculer la théorie précédemment établie. La correction d’erreur peut se pratiquer maintenant à des niveaux de bruit jusqu’alors inaccessibles, avec en plus une structure de décodeurs grandement simplifiée.

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Auteur(s)

INTRODUCTION

De nos jours, les télécommunications sont omniprésentes dans notre environnement. Que ce soit pour les liaisons satellites, les téléphones portables, les liaisons WiFi, de nombreux systèmes s'échangent des données par voie hertzienne. Or le milieu de propagation des ondes est perturbé de manière inhérente par du bruit. Ce bruit est de différente nature. Il peut être lié aux activités humaines (stations radar, balises maritimes, radio, télévision…) mais aussi d'origine externe (activité solaire ou rayonnements intergalactiques). De plus, les ondes radioélectriques subissent des affaiblissements liés à l'absorption par le milieu de propagation. Enfin, dans les applications terrestres, on assiste aussi à des phénomènes d'écho où le récepteur reçoit plusieurs copies du signal hertzien décalées dans le temps. C'est le cas, par exemple, quand le faisceau principal est réfléchi par des objets appartenant à l'environnement (immeubles, voitures…). Tous ces facteurs perturbent les communications et peuvent conduire à des erreurs de transmission des données.

Pour faire face à ce problème, les codes correcteurs d'erreurs ont été inventés. Le principe consiste à rajouter de l'information redondante à l'information que l'on veut émettre. Ainsi, si on veut diffuser un paquet de symboles de taille n, au préalable, il est encodé en un paquet de taille N > n. Du côté du récepteur, le paquet de taille N reçu contient éventuellement des erreurs. Mais tous les paquets possibles en réception ne correspondent pas à un encodage correct. Le décodage consiste donc à trouver d'abord le paquet le plus vraisemblable, puis d'en extraire l'information utile de taille n. Par paquet le plus vraisemblable, en général, il faut comprendre le paquet valide minimisant le nombre d'erreurs ou la puissance du bruit observée par rapport au paquet de taille N reçu.

Les références entre crochets sont développées dans la rubrique Pour en savoir plus [Doc. TE 5 260].

L'invention des turbocodes  en 1993 a fortement modifié l'approche moderne des codes correcteurs d'erreurs. En effet, les systèmes préexistants étaient relativement complexes en termes d'encodage et de décodage. D'autre part, d'un point de vue théorique, les travaux réalisés par Claude Shannon  prédisaient qu'en deçà d'une certaine puissance de bruit, il était possible d'obtenir des systèmes de communications sans erreurs. Or les solutions existantes fonctionnaient à des niveaux de bruit relativement éloignés de cette limite. Avec le temps, cette différence entre la théorie et la pratique avait même fini par être définitivement acceptée comme une pénalité incompressible. Les solutions à base de turbocodes ont montré que la pénalité vis-à-vis de la limite de Shannon est en fait beaucoup plus faible. En effet, avec ce type de systèmes, la correction d'erreur intervient à des niveaux de bruit qui étaient jusqu'alors inaccessibles. En outre, la structure des décodeurs est relativement simple. Leur intégration pour des applications du monde réel est donc possible pour un coût matériel qui s'avère en fait moins élevé qu'avec les solutions classiques précédemment utilisées.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-te5260


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5. Optimisation des turbocodes convolutifs

Turbocodes convolutifs : le turbocode décrit dans l'article original  permet d'obtenir des performances en correction proches des limites théoriques. En revanche, quand le niveau de bruit diminue, son efficacité devient moindre. On est alors confronté à un phénomène dit de plancher (voir figure 21) : alors que le niveau de bruit baisse, le taux d'erreur résiduel continue à décroître mais beaucoup plus lentement. Deux facteurs distincts sont à l'origine de ce comportement. En premier lieu, pour qu'un code correcteur ait de bonnes performances asymptotiques, il doit posséder une distance minimale élevée. Dans les premiers travaux, les permutations utilisées pour l'encodage étaient générées de manière pseudo-aléatoire. Or, même si la probabilité d'avoir des configurations donnant des mots de poids faibles est relativement basse, la multiplication combinatoire des cas possibles rend cette éventualité quasi-certaine. Le même phénomène se rencontre en cryptographie où il est appelé paradoxe des anniversaires. Sur des turbocodes construits de manière pseudo-aléatoire, il est d'ailleurs possible de vérifier ce principe a posteriori : les trames en erreurs à la sortie du décodeur sont généralement des mots de code pour le turbocode dont le poids de Hamming est faible. Ce phénomène met en évidence le fait qu'un modèle purement pseudo-aléatoire pour la conception des permutations n'est pas satisfaisant.

Un autre facteur affecte de manière négative les performances de décodage : le problème d'auto-corrélation. Cette fois-ci, le problème est directement lié à l'algorithme de décodage employé. En effet, comme dit précédemment, une décision prise par un décodeur MAP ou Max-Log-MAP en une position donnée de la trame d'information affecte les décisions suivantes. Cette décision est ensuite utilisée par le deuxième...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - BERROU (C.), GLAVIEUX (A.) -   Near Shannon limit error correcting coding and decoding : turbocodes.  -  In Intl. Conf. On Communications, Geneva, Switzerland, vol. 2, p. 1064-1070 (1993).

  • (2) - SHANNON (C.E.) -   A mathematical theory of communication.  -  Bell System Technical Journal, vol. 27, p. 379-423, juil. 1948.

  • (3) - HARTMANN (C.), RUDOLPH (L.) -   An optimum symbol-by-symbol decoding rule for linear codes.  -  IEEE Trans. On Information Theory, vol. 22, issue 5, p. 514-517, sept. 1976.

  • (4) -   Telemetry channel coding, CCSDS. 101.0-B-3.  -  Blue Book, mai 1992.

  • (5) - PYNDIAH (R.), GLAVIEUX (A.), PICART (A.), JACQ (S.) -   Near optimum decoding of product codes.  -  In Global Telecommunications Conference, vol. 1, p. 339-343, déc. 1994.

  • (6) - BAHL (L.), COCKE (J.), JELINEK (F.), RAVIV (J.) -   On optimal decoding of...

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