Mathematical and Physical Nature of the Channel Capacity

Рассомахин, С. Г.

doi:10.1615/telecomradeng.v76.i16.40

Cited by 4 publications

(3 citation statements)

References 0 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…З точки зору умов передачі інформації, гауссов канал є найбільш несприятливим випадком. Результати дослідження завадостійкості, які отримані для гауссового каналу, можуть бути тільки покращені для будьяких інших моделей каналів та завад [10]. Завада в гауссовому каналі являє собою стаціонарний випадковий процес, в якому два будь-яких вимірювання некорельовані та незалежні.…”

Section: основні результати дослідженняunclassified

“…Такий процес володіє рівномірним, нескінченим, за смугою частот, спектром, а отже має нескінчену потужність. Через наявність нескінченого спектру такий процес називають «білим» і, оскільки він взаємодіє з сигналами простим підсумуванням, то -«адитивним» [10]. На рис.…”

Section: основні результати дослідженняunclassified

“…При моделюванні гауссового шуму обмежуються деякою фіксованою смугою частот, в якій формуються гармонічні коливання з випадковими амплітудами та фазами. Амплітуда гармоніки шуму розподілена за нормальним законом розподілу з нульовим математичним сподіванням та дисперсією N 0 , яку називають спектральною щільністю потужності шуму, оскільки вона характеризує середню потужність, яка приходить на 1 Гц смуги частот [10]. При побудові імітаційних моделей каналів з АБГШ формування випадкового шуму здійснюється таким чином, щоб ширина його ефективного спектру та тривалість реалізації були не менше аналогічних сигналів, які випробовуються в моделі.…”

Section: основні результати дослідженняunclassified

See 2 more Smart Citations

Comparative analysis of noise immunity of reception of nonlinear complex discrete signals with standard signals AFM-16 BPSK

Рассомахин¹,

Zamula²,

Gorbenko³

et al. 2020

View full text Add to dashboard Cite

The article shows that the solution to the problem of increasing the noise immunity (noise immunity and secrecy of functioning) of the ICS can be achieved using systems of nonlinear signals with improved ensemble, structural and correlation properties. Two classes of nonlinear complex discrete signals are considered: characteristic discrete signals (CDS) and cryptographic signals (CS). Methods for the synthesis of these signals are presented. The paper gives a statistical simulation model for studying the noise immunity of various classes of signals in the Gaussian channel. Using this model, estimates of the dependence of the error probability on the signal-to-noise ratio were obtained for various classes of signals, namely: CDS, KS and standard BPSK AFM-16 signals. It is shown that for the signal-to-noise ratio – 10 the error probability for the CDR is 4.6875e-06, for the CS is 3.515625e-06, and for the AFM-16 is 0.002025. Thus, the use of nonlinear complex discrete signals, in particular, CDS and KS, can significantly increase the noise immunity of signal reception in modern ICS. At the same time, taking into account the improved ensemble and structural properties of these nonlinear signals, it is possible to improve significantly the indicators of crypto- and imitation security of the systems functioning.

show abstract

Section: основні результати дослідженняunclassified

See 1 more Smart Citation

Comparative analysis of noise immunity of reception of nonlinear complex discrete signals with standard signals AFM-16 BPSK

Рассомахин¹,

Zamula²,

Gorbenko³

et al. 2020

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Soft Decoding Method for Turbo-Productive Codes

Kuznetsov

Кіян

Babenko

et al. 2019

2019 3rd International Conference on Advanced Information and Communications Technologies (AICT)

View full text Add to dashboard Cite

The application of the orthogonal decomposition method for the algebraic solver separator

Melkozerova,

Rassomakhin,

Shlokin

2022

Bulletin of V.N. Karazin Kharkiv National University, Series «Mathematical Modeling. Information Technology. Automated Control

View full text Add to dashboard Cite

The method which is valid for improving the transmission of information and a clean separation of signal and noise is suggested in [1]. The basis of the proposed new way of developing the theory and methods of communication is the rejection of the probabilistic method for evaluating noisy signals according to the maximum likelihood rule. This method contains the mathematical procedure for absolutely accurate separation, as well as proving the absence of any fundamental theoretical limits [2,3] on the effectiveness of communications, including the absence of channel capacity limitations [4]. This approach includes the fundamentally new concept and the technical aspects of implementing telecommunication systems and uses systems of linear algebra equations (SLAE) to filter signals from noise. The SLAE matrix is the linear algebraic matrix (LSM) that separates and extracts the true values of informative signal parameters. Such a SLAE always has the solution, but obtaining this solution sometimes requires a particular method to be used, because its matrix is not always square, but can be rectangular as well. Therefore, the method of the orthogonal decomposition is proposed in this paper. For obtaining the matrices of orthogonal decomposition the Gram–Schmidt process, which is suitable for matrices of any size and composition, can be used. The method of solving a SLAE includes full description of solution and acceptable for matrices of any size. The example of solving the SLAE with a small matrix is presented in the paper. The MathCad Prime has been implemented for a bigger matrix. The implementation includes the functions that can be used in any other programming language. The solution has minimal norm and acceptable for linear algebraic matrices that separate signal and noise.

show abstract

Mathematical and Physical Nature of the Channel Capacity

Cited by 4 publications

References 0 publications

Comparative analysis of noise immunity of reception of nonlinear complex discrete signals with standard signals AFM-16 BPSK

Comparative analysis of noise immunity of reception of nonlinear complex discrete signals with standard signals AFM-16 BPSK

Soft Decoding Method for Turbo-Productive Codes

The application of the orthogonal decomposition method for the algebraic solver separator

Contact Info

Product

Resources

About