用誤碼率測試儀測試驅動(dòng)FEC代碼
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RS信息組碼中的單個(gè)碼字只能糾正較少數量的符號差錯。符號差錯數量增加，就會(huì )大大增加代碼總開(kāi)銷(xiāo)，也會(huì )大大增加糾錯所必需的處理能力和處理時(shí)間。如果差錯往往以小突發(fā)或大突發(fā)形式出現，有一種替代方法可提高RS信息碼的T值。你只要在存儲器緩沖器中將這一數據交錯開(kāi)來(lái)就能實(shí)現這種替代方法，這將提高糾錯能力，但卻增加了等待時(shí)間。
交錯存儲試圖將突發(fā)差錯一分為二， 以使突發(fā)差錯的符號差錯進(jìn)入多個(gè)碼字中。一個(gè)RS(204,188)碼遇到一個(gè)14個(gè)符號突發(fā)差錯，將無(wú)法進(jìn)行糾錯。但是，只要每隔一個(gè)字節將字節一分為二，并把該字節傳遞給兩個(gè)獨立的RS(204,188)碼，相同的T=8糾錯邏輯就能糾正全部差錯。由此付出的代價(jià)是接收器必須等到接收到兩個(gè)完整的204字節碼字后才能開(kāi)始糾錯。在有些系統中，這一等待時(shí)間是無(wú)關(guān)緊要的（例如，數字錄像播放機以及深空衛星接收機等流式傳輸設備）。但是，在其他事務(wù)系統（例如聯(lián)網(wǎng)分組）中，這一等待時(shí)間將嚴重限制RS（204,188）碼的可用性。
交錯與分類(lèi)
位誤碼分析很容易對交錯進(jìn)行仿真，這只是一種簡(jiǎn)單的分類(lèi)功能。你通?？赏ㄟ^(guò)指定同時(shí)填充的碼字的數量來(lái)形成交錯。例如，4個(gè)RS(204,188) 8位符號碼的交錯構成一張表，表中有4行，每行有204個(gè)字節(圖2)。該表代表6528位。當出現一個(gè)位差時(shí)，位置信息確定該位差錯出現在表中什么地方。一旦所有6528數據位都收到，就對表進(jìn)行逐行檢查，以確定任何一行是否含有八個(gè)以上的符號差錯。在誤碼計數之前對具有八個(gè)或八個(gè)以下出錯符號的所有行進(jìn)行糾錯，這實(shí)際上實(shí)現了本應進(jìn)行的糾錯，這樣，其余的位誤碼率就表示糾錯后的誤碼性能。
圖 2 你可以將與一維RS(204,188) 代碼的4行交錯表示為一張表，表中有4行，每行204字節。
這種與1維糾錯碼的2維交錯的其他實(shí)例有適用于光纖通信的ITU（國際電信聯(lián)盟）標準G.709和G.975碼。例如，G.709可用一個(gè)在16行上交錯的T=8的RS (256,239)碼調出8位符號，而G.975只用4行交錯就調出一個(gè)相同的碼。
你還可以使用多維信息組代碼來(lái)使一個(gè)比較簡(jiǎn)單的RS信息組代碼，如T值比較小的RS信息組代碼，能糾正大突發(fā)差錯。但是，因為這種方法需要兩級糾錯，而且整個(gè)表必須接收到后才能開(kāi)始糾錯，所以這種方法進(jìn)一步增加數據接收和解碼數據輸出之間的等待時(shí)間。數字錄像機之所以使用該技術(shù)，乃是因為等待時(shí)間不是一個(gè)問(wèn)題，而且大突發(fā)差錯很普遍。一旦表中填滿(mǎn)了碼字，這種體系結構將先對每行糾錯，然后再對每列糾錯。只要失敗的行少于T行，列糾錯器將糾正這些行中的所有差錯。這種方法為既糾正隨機差錯又糾正突發(fā)錯誤提供一種很好的折衷方案。
在隨機錯誤不成為問(wèn)題的情況下，如果需要對長(cháng)突發(fā)差錯進(jìn)行最佳糾錯，可以使用另一種技術(shù)。RS編碼用一個(gè)符號來(lái)發(fā)現錯誤，用另一個(gè)符號來(lái)糾正錯誤，所以它必須在消息末尾附加2T個(gè)符號，卻只能糾正T個(gè)差錯。然而，如果知道了誤碼位的位置，RS碼就可使用所有符號來(lái)進(jìn)行糾錯，因此能使糾錯效率提高一倍。例如，當使用一個(gè)2維乘積陣列碼時(shí)，內碼解碼器能發(fā)現有誤碼的行。只要這些行的數量小于2T，則解碼器就能標出這些行是有誤碼的行，并且允許外碼解碼器對每行進(jìn)行盲糾錯。這種方法將可糾正突發(fā)差錯長(cháng)度增加一倍，這要視填充交錯表的方法而定。通信工程師常常將這種方法稱(chēng)為用內碼失效來(lái)刪除外碼。
位誤碼率測試儀能容易地分析所有這些基于信息組代碼的體系結構。交錯表維數和填充/排出算法能適應這些方法中的任何一種。如果信道遭受模型未包含的現象，則糾錯器總效率可能急劇降低，所以利用誤碼率測試儀仿真FEC算法的優(yōu)點(diǎn)是使用一個(gè)數字信道的實(shí)際誤碼數據來(lái)進(jìn)行分析，而不是依靠一個(gè)假設的模型來(lái)獲得誤碼統計數據。
誤碼位置分析
有一個(gè)實(shí)例應能說(shuō)明誤碼率測試儀在優(yōu)化FEC編碼中的作用。該實(shí)例始于一個(gè)未糾錯的、總平均背景誤碼率為2.68×10-6的數據信道，在這一信道中，既有突發(fā)差錯又有非突發(fā)差錯。你利用各種誤碼位的位置分析技術(shù)獲得的誤碼分布表 明誤碼突發(fā)是隨機而又相關(guān)的。圖3示出了該數字信道某一部分的誤碼圖。誤碼圖將數據分割成段，并且將各段一個(gè)挨一個(gè)放置以生成一個(gè)由誤碼信息組成的2維圖像。2維圖像突出顯示了檢測到的位差錯的位置。由位誤碼現象和突發(fā)現象造成的差錯標有不同的顏色，能使人更好了解誤碼原因。圖4表明：既有位差錯又有突發(fā)差錯，并且有些錯誤與段長(cháng)度（水平"波段"）是高度相關(guān)的，段長(cháng)度等于系統"固有的"數據信息包大小。
圖 3 在未糾錯的誤碼圖中既有位差錯又有突發(fā)差錯，誤碼率為2.68×10-6。有些差錯與段長(cháng)度（水平"波段"）是高度相關(guān)的，段長(cháng)度等于系統"固有的"數據分組大小。
圖 4 RS(204,196) 一維糾錯實(shí)際上只能消除小錯誤，但是較大的突發(fā)差錯仍然存在。
在深入討論之前，說(shuō)說(shuō)關(guān)于突發(fā)差錯的另一個(gè)觀(guān)點(diǎn)是適宜的。單單突發(fā)長(cháng)度的概率分布是不足以確定FEC碼所需的糾錯能力。你常常會(huì )在其他背景差錯出現時(shí)發(fā)現突發(fā)差錯。此外，突發(fā)差錯之間可能高度相關(guān)，因此一個(gè)突發(fā)差錯可能預示著(zhù)將來(lái)會(huì )出現另一個(gè)突發(fā)差錯。在這種情況下，單個(gè)FEC碼字可能會(huì )遇到一個(gè)以上的突發(fā)差錯。信息包差錯統計數據、無(wú)差錯間隔概率以 及差錯自相關(guān)都能使人更好了解其余的差錯問(wèn)題。但是，歸根結底，基于誤碼位置的實(shí)際FEC仿真是在制造硬件之前研究FEC效率的最精確的方法。
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