6.1 So sánh kết quả
Phương pháp giải mã với thuật toán quyết định cứng, chẳng hạn như thuật toán Berlekamp - Massey, và các thuật toán Euclid chỉ có thể sửa lỗi đến t = [dmin / 2 ], trong đó dmin = n - k + 1 là khoảng cách Hamming tối thiểu của mã.
Giải mã Reed Solomon quyết định mềm ứng dụng thuật toán Koetter-Vardy và Roth-Ruckenstein được phát triển từ thuật toán Guruswami-Sudan. Theo [5,p322], thuật toán Guruswami-Sudan có thể sửa sai với RS(n,k) là tGS= n - n(k−1)lỗi. Theo [3],[6] thuật toán giải mã RS quyết định mềm có khả năng sửa lỗi cao hơn thuật toán GS, độ lợi cao hơn từ 2dB-3dB với kênh truyền nhiễu Gauss và hơn 10 dB trên kênh truyền fading Rayleigh.
Như giải mã RS(7,5), với kênh truyền có nhiễu trung bình, nghĩa là xác suất thu được tin gửi đi và sai số là 50%, thì RS(7,5) sửa sai được 4 bit trong 7 bit truyền đi.
Còn trong môi trường nhiễu cao, nghĩa là nếu có sai số, thì xác suất nhận được tin gần bằng 0% và nhận sai số gần 100% thì RS(7,5) sẽ sửa sai được 2 bit trong 7 bit truyền đi. Đó là một ưu điểm rất lớn của thuật toán giải mã RS quyết định mềm mà các thuật toán khác không có được. Kết hợp công thức tính khả năng có thể sửa sai của các thuật toán quyết định cứng như Berlekamp – Massey, Guruswami-Sudan và kết quả mô phỏng mạch giải mã quyết định mềm dùng thuật toán Koetter-Vardy ta có bảng so sánh như sau:
Thiết kế mạch giải mã Reed-Solomon trên FPGA GVHD: ThS. Hồ Trung Mỹ
Bảng so sánh kết quả giải mã Reed Solomon trên trường GF(23) như sau:
RS(n,k) Số bit sửa sai (Berlekamp -
Massey)
Số bit sửa sai (Guruswami-
Sudan)
Số bit sửa sai với môi trường nhiễu trung bình
(Koetter-Vardy)
Số bit sửa sai môi trường nhiễu cao
(Koetter-Vardy)
RS(7,6) 1 1 1 0
RS(7,5) 1 1 4 2
RS(7,4) 2 2 4 2
RS(7,3) 2 3 7 3
Bảng 6-1: So sánh khả năng sửa sai tối đa của các thuật toán giải mã RS.
Từ bảng 6-1 cho thấy khả năng sửa sai tối đa của thuật toán Koetter-Vardy cho giải mã Reed Solomon quyết định mềm cao hơn với các thuật toán quyết định cứng như Berlekamp – Massey và Guruswami-Sudan. Đặc biệt là trong môi trường nhiễu trung bình thì khả năng sửa sai hơn rất nhiều, có thể hơn gấp 2 lần. Đó là ưu điểm của thuật toán giải mã quyết định mềm. Tuy nhiên nhược điểm của thuật toán Koetter-Vardy phức tạp và khả năng hiện thực trên phần cứng khó và tốn nhiều tài nguyên.
6.2 Đánh giá kết quả
Quá trình thực hiện đã tuân theo đúng tiến độ và thực hiện hoàn chỉnh những yêu cầu trong đề cương luận văn.
Các công việc được thực hiện gồm có :
Tìm hiểu thuật toán giải mã Reed Solomon.
Tìm hiểu công nghệ FPGA.
Mô phỏng thuật toán giải mã Reed Solomon trên môi trường C++.
Thiết kế kiến trúc lõi Reed Solomon, và viết đặc tả các module.
Thiết kế lõi Reed Solomon mức RTL theo thiết kế.
Thiết kế mạch giải mã Reed-Solomon trên FPGA GVHD: ThS. Hồ Trung Mỹ
Tiến hành mô phỏng trên Modelsim để đánh giá lõi Reed Solomon đã thiết kế.
So sánh với kết quả từ mô phỏng C++ và RTL để đánh giá hiệu quả thiết kế.
Thực hiện trên FPGA và so sánh kết quả với mô phỏng Modelsim.
6.3 Hứơng phát triển của đề tài
Đề tài đã thực hiện được việc giải mã quyết định mềm nhưng vẫn chưa tối ưu, tài nguyên sử dụng còn nhiều, tốc độ xử lý còn chậm. Do đó cần cải tiến để giảm tài nguyên sử dụng và nâng cao tốc độ giải mã để đáp ứng cho những ứng dụng trong thực tế. Đề tài có thể phát triển thành lõi IP giải mã Reed-Solomon để ứng dụng cho những mạch sửa sai tốc độ cao như Multilevel Flash memory, đĩa Blu-ray, trong kỹ thuật truyền thông như DSL và WiMAX …
BẢNG TÀI NGUYÊN SỬ DỤNG
Tài nguyên sử dụng:
Bảng 6-2 : Tài nguyên sử dụng của lõi giải mã Reed Solomon quyết định mềm.
Thiết kế mạch giải mã Reed-Solomon trên FPGA GVHD: ThS. Hồ Trung Mỹ