- множество абелева группа по сложению;
- выполняется дистрибутивный закон для векторов, т.е. , ;
- выполняется дистрибутивный закон для скаляров, т.е. , ;
- выполняется ассоциативный закон, т.е. , .
Линейное пространство может быть задано базисными векторами. Это такие линейно независимых векторов, которые позволяют любой вектор пространства выразить в виде . Минимально возможное число (п) линейно-независимых векторов есть размерность пространства.
Скалярным произведением векторов называется скаляр, определяемый по правилу . Если , то такие вектора ортогональны.
Множество всех векторов пространства , ортогональных пространству , образует подпространство , которое называют нулевым для .
Если некоторый вектор ортогонален базисным векторам , то он принадлежит . Если имеет размерность , подпространство размерность , то размерность равна .
Пусть - линейное -мерное пространство над полем . Линейным блоковым -м кодом размерности длины называется всякое -мерное подпространство пространства . Для обозначения линейного кода используется символ -код.
Встречается другое название линейного кода (групповой код), которое связано с понятием группы. Двоичный код называют групповым, если сумма двух любых его кодовых слов есть снова кодовое слово. Это есть следствие из свойств группы.
Существует несколько способов задания линейных кодов. В зависимости от целей и задач оказывается удобным тот или иной способ представления.
1. Очевидно, что к линейно независимых векторов подпространства А, образующих его базис , позволяют выразить любой вектор этого пространства: ; , , - базисные векторы. Такой способ задания кода удобен для доказательства теорем, исследования свойств кода.
2. Если полученное соотношение записать в матричной форме
, , ,
где
то придем ко второй форме задания линейного кода. Матрица G , строки которой есть k линейно независимых векторов кода (например, базисные векторы, представленные через свои компоненты), называется порождающей матрицей -кода. Набор является информационным , . Набор - закодированное информационное сообщение.
Ясно, что для любого -кода А существует не одна порождающая матрица, так как всякая матрица QG , где Q - невырожденная матрица размером , тоже является порождающей матрицей -кода.
За счет перенумерации координат и выбора образующих векторов всегда можно порождающую матрицу привести к каноническому виду , где Е – единичная матрица размера , а В – произвольная матрица размера :
;
; ; ; .
Код, заданный канонической матрицей, является систематическим, т.е. проверочные и информационные символы разделены.
3. Задание кода с помощью проверочной матрицы .
Если задан код А как подпространство пространства размерности , то существует подпространство , ортогональное (называемое нулевым) размерности . Это подпространство дает тоже линейный код. Обозначим его . Он называется дуальным (двойственным) к А.
Обозначим через Н порождающую матрицу кода . Тогда код А можно определить как множество векторов таких, что
(*)
Матрица Н называется проверочной матрицей -кода. Если, как и раньше, обозначить компоненты вектора , элементы матрицы - , , , то развернутая запись матричного уравнения приведет к системе уравнений из штук вида .
Это означает, что компоненты любого кодового слова удовлетворяют совокупности линейных независимых однородных уравнений. Эти уравнения называется обобщенными проверками на четность. Для двоичного кода они представляет проверку на четность определенных групп информационных символов.
Так как уравнение (*) справедливо для всех слов кода, то оно справедливо и для строк порождающей матрицы (базисных векторов). Следовательно, проверочная и порождающая матрицы кода связаны соотношением .
Всякая проверочная матрица -кода комбинаторно эквивалентна матрице, представленной в канонической форме:
, , , .
Связь между проверочной и порождающей матрицей устанавливается следующей теоремой.
Пусть - порождающая матрица - кода, представленная в канонической форме, т.е. - единичная матрица размера ; - матрица размера с элементами из поля . Тогда матрица - проверочная матрица -кода , представленная в канонической форме.
Задание кода проверочной матрицей удобно для осуществления декодирования.
4. Модулярное представление кода. Производящая матрица кода G может иметь разнообразие типов столбцов в штук, так как в столбце символов и чисто нулевой столбец не имеет смысла. Если все типы столбцов записать в виде матрицы М размерности , то код можно задать, указав положительных чисел , где - число столбцов типа в матрице G:
.
Это и есть модулярное задание кода. дает в результате все ненулевые кодовые векторы. Важную роль играет матрица . Это симметричная матрица, содержащая по одному столбцу каждого типа.
Свойства линейных кодов
Так как расстояние между двумя векторами и равно весу суммарного вектора , а для линейного кода суммарный вектор тоже принадлежит коду, то кодовое расстояние равно минимальному весу множества кодовых векторов . Поскольку минимум берется по всем векторам кода А отличным от нулевого, то для поиска кодового расстояния достаточно сравнений. Для произвольного кода число сравнений равно . По виду матрицы Н можно судить о защитных свойствах кода, в частности, о значении кодового расстояния.
1. Теорема. Если любые столбцов матрицы линейно независимы, то кодовое расстояние не меньше, чем .
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.