Метод вычисления полевой свертки на основе разложения многозначного расширенного поля Галуа

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. Одной из нерешенных проблем теории помехоустойчивого кодирования остается проблема построения декодеров длинных кодов с низкой вычислительной сложностью. С точки зрения алгебраической теории кодирования краеугольным камнем для этого является операция умножения двух многочленов a и b над полем GF(qk) по модулю третьего многочлена g. С возрастанием q и k применение методов вычисления полевой свертки на основе операций логарифмирования и антилогарифмирования становится малоэффективным ввиду задействования большого объема памяти для построения таблиц. Упрощенные реализации полевой свертки, использующие несимметричность сопровождающей матрицы, и аналитические (не табличные) методы логарифмирования и антилогарифмирования, использующие полиномы Жегалкина, разработаны только для q = 2. Умножители на основе регистров сдвига обладают значительно меньшим быстродействием при больших q и k.Целью исследования является поиск вариантов снижения вычислительной сложности операции полевой свертки в многозначных расширенных полях Галуа при ее синтезе в логическом базисе «И»‒«ИЛИ»‒«НЕ».Методы. Проведен анализ однотактных методов умножения элементов многозначного расширенного поля Галуа, заданных в векторном или полиномиальном виде для различных степенных базисов. Приведены примеры вычисления полевых сверток в многозначных полях Галуа различными методами. Изучена структура рассматриваемого типа полей.Решение. Показано, что операции сложения и умножения в поле GF(q), синтезированные на элементах логического базиса «И»‒«ИЛИ»‒«НЕ», вносят основной вклад в сложность итоговой логической схемы. Выявлено, что использование свойства разложения поля GF(qk) на подмножества по степени примитивного элемента поля GF(q) позволяет сократить число операций умножения. Предложен метод полевой свертки на основе матричного метода и преобразования Ганкеля ‒ Теплица, учитывающий структуру поля, что позволяет сократить общее число логических элементов и повысить быстродействие проектируемого схемотехнического решения, а именно уменьшить цену по Квайну и ранг схемы. Дана сравнительная оценка разработанного метода.Новизна: впервые предложен метод полевой свертки двух векторов в поле GF(qk), один из которых представлен в индикаторном виде.Теоретическая значимость. Предложен новый метод вычисления полевой свертки на основе разложения многозначного расширенного поля Галуа. Доказано сокращение общего числа логических операций.Практическая значимость. Предложенное решение может быть использовано при синтезе кодирующих-декодирующих устройств многозначных (символьных) кодов на элементах двоичной логики.

Об авторах

И. В. Ульянов

Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации

Email: lopi2.lll@mail.ru

Список литературы

  1. Рахман П.А. Кодирование информации с применением кодов Рида-Соломона. Уфа: УГНТУ, 2012. 167 с.
  2. Когновицкий О.С. Теория, методы и алгоритмы решения задач в телекоммуникациях на основе двойственного базиса и рекуррентных последовательностей. Дис. … докт. техн. наук. СПб.: СПбГУТ, 2011. 427 с. EDN:QFKYXL
  3. Муттер В.М. Основы помехоустойчивой телепередачи информации. Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1990. 288 с.
  4. Когновицкий О.С., Сюрин В.Н., Ассанович Б.А. Метод вычисления логарифма в конечном поле GF(2m) // Девятая всесоюзная конференция по теории кодирования и передачи информации. Часть 1. Тезисы докладов. Одесса, 1988. С. 100‒102.
  5. Рахман П.А. Рекуррентный алгоритм вычисления усеченной свертки полиномов над полем Галуа и его аппаратная реализация // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2015. № 12-2. С. 231‒235. EDN:SZAEYV
  6. Иванова И.В. Научные основы создания автоматизированных систем кодирования данных в конечных полях Галуа методами дискретной алгебры Клини. Дис. … докт. техн. наук. СПб.: СЗТУ, 2005. 276 с. EDN:NNZFPD
  7. Берлекэмп Э.Р. Алгебраическая теория кодирования. Пер. с англ. М.: Мир, 1971. 478 с.
  8. Мак-Вильяме Ф.Дж., Споэн Н.Дж.А. Теория кодов, исправляющих ошибки. Пер. с англ. М: Связь, 1979. 744 с.
  9. Касами Т., Токура Н., Ивадари Е., Ирагаки Я. Теория кодирования. М.: Мир, 1978. 576 с.
  10. Рахман П.А. Арифметика двоичного поля Галуа на базе быстрого умножения и инвертирования элементов поля и ее аппаратная реализация // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2015. № 12-3. С. 403‒408. EDN:VBUMBJ
  11. Листопад Е.В., Петровский А.А. Особенности реализации операций умножения элементов поля Галуа на FPGA // 53-я научная конференция аспирантов, магистров и студентов БГУИР (Минск, Республика Беларусь, 2‒6 мая 2017 г.). Минск: Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники, 2017. С. 234‒235.
  12. Касперски К. Полиномиальная арифметика и поля Галуа, или информация, воскресшая из пепла II // Системный администратор. 2003;10(11):84‒90. EDN:RDELQN
  13. Салимов Г.Ю. Предложения по реализации умножения в поле Галуа над неприводимым многочленом на примере преобразования L в алгоритме ГОСТ Р 34.1 2 2015 // XXII научно-практическая конференция «РусКрипто 2020» (17‒29 марта 2020 г.) 2020. URL: https://ruscrypto.ru/resource/archive/rc2020/files/14_salimov.pdf (дата обращения 17.04.2025)
  14. Лидл Р., Нидеррайтер Г. Конечные поля. Пер. с англ. М.: Мир, 1988. 818 с.
  15. Габидулин Э.М., Афанасьев В.Б. Кодирование в радиоэлектронике. М.: Радио и связь, 1986. 176 с.
  16. Питерсон Ч., Уэлдон Э. Коды, исправляющие ошибки. Пер. с англ. М.: Мир, 1976. 594 с.
  17. Кларк Дж., мл., Кейн Дж. Кодирование с исправлением ошибок в системах цифровой связи. Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1987. 391 с.
  18. Золотарев В.В. Теория и алгоритмы многопорогового декодирования. М.: Радио и связь, 2006. 266 с.
  19. Трифонов П.В. Основы помехоустойчивого кодирования. СПб.: Университет ИТМО, 2022. 231 с.
  20. Ишмухаметов Ш.Т., Латыпов Р.Х., Столов Е.Л., Рубцова Р.Г. Введение в теорию чисел и теорию кодирования: учебное пособие. Казань: Казанский университет, 2014. 65 с.
  21. Ишмухаметов Ш.Т., Рубцова Р.Г. Вычисления в конечных полях: учебно-методическое пособие. Казань: Казанский университет, 2019. 23 с.
  22. Назарова А.К., Локтионова О.Е., Спесивцев Г.А. Карты Карно // Международная научно-практическая конференция «Моделирование информационных систем и технологий» (Воронеж, Российская Федерация, 02 апреля 2024 г.). Воронеж: Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова, 2024. С. 116‒121. EDN:JPIWIW
  23. Исмагилова Е.И. Булевы функции и построение логических схем. М.: МИРЭА, 2015. 160 с.
  24. Цирлер Н. Линейные возвратные последовательности // Кибернетический сборник. 1963. № 6. С. 31‒48.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».