LDPC и полярные коды в 6G: сравнительное исследование и унифицированные фреймворки

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. По мере того, как беспроводные системы 6G стремятся удовлетворить экстремальные требования к пропускной способности, задержке, надежности и адаптивности, проектирование схем канального кодирования приобретает все более критическое значение. В данной статье представлен всесторонний сравнительный анализ кодов с малой плотностью проверок на четность (LDPC) и полярных кодов – двух наиболее перспективных кандидатов на роль канальных кодов для 6G. Рассматриваются их сильные стороны по ключевым метрикам, включая пропускную способность передачи данных, помехоустойчивость, сложность декодирования, аппаратную реализацию и адаптивность к динамичным условиям связи. Кроме того, обсуждаются современные подходы к созданию унифицированных фреймворков канального кодирования, включая обобщенные коды LDPC с компонентами, аналогичными полярным, и декодеры, основанные на искусственном интеллекте, направленные на сокращение разрыва в производительности в различных сценариях 6G. Целью данной работы является проведение систематического и измеримого сравнения LDPC и полярных кодов для 6G, а также изучение возможностей унифицированных кодовых структур для преодоления их разрыва в производительности.Используемые методы. В данном исследовании применяется систематический обзор литературы. Анализ начинается с оценки кодов LDPC и полярных кодов по четырем ключевым метрикам: пропускная способность, помехоустойчивость, сложность декодирования и аппаратная реализация, а также гибкость. Затем рассматриваются достижения в области проектирования длинных и коротких блочных кодов, а также унифицированные фреймворки. Сравнение подкреплено количественным анализом документированных данных о производительности.Результаты. Коды LDPC демонстрируют высокую масштабируемость и возможность параллельной аппаратной реализации, тогда как полярные коды показывают преимущества в коррекции ошибок при коротких блоках. Унифицированные подходы позволяют объединить их сильные стороны, повышая адаптивность к различным сценариям. Новизна. В отличие от предыдущих работ с фрагментарным анализом, данное исследование объединяет сравнительную оценку с рассмотрением унифицированных подходов, формируя целостное представление.Теоретическая значимость. Результаты обогащают теоретическое понимание компромиссов при выборе кодов для 6G и расширяют знания о перспективах их развития. Работа предлагает прикладные ориентиры для исследователей и органов стандартизации при разработке стратегий построения кодовых схем следующего поколения.Практическая значимость. Полученные результаты могут быть использованы при проектировании систем связи 6G для оптимизации выбора между кодами: полярные коды – для коротких пакетов с требованиями низкой задержки и высокой энергоэффективности; LDPC (в частности, SC-LDPC) – для длинных кодов, где критичны аппаратная масштабируемость и распараллеливание. Результаты также применимы для разработки унифицированных декодеров и адаптивных систем, динамически переключающихся между схемами, что повышает гибкость и эффективность телекоммуникационных инфраструктур.

Об авторах

В. Чжан

Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники

Email: zhangweijia@ieee.org
ORCID iD: 0000-0003-2252-2750

Т. Р. Газизов

Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники

Email: talgat.r.gazizov@tusur.ru
ORCID iD: 0000-0002-1192-4853

Список литературы

  1. Zhang H., Tong W. Channel Coding for 6G Extreme Connectivity – Requirements, Capabilities, and Fundamental Tradeoffs // IEEE BITS the Information Theory Magazine. 2023. Vol. 3. Iss. 1. PP. 54–66. doi: 10.1109/MBITS.2023.3322978
  2. Lu Y., Zheng X. 6G: A survey on technologies, scenarios, challenges, and the related issues // Journal of Industrial Information Integration. 2020. Vol. 19. Р. 100158. doi: 10.1016/j.jii.2020.100158. EDN:BIOOJV
  3. Zong B., Fan C., Wang X., Duan X., Wang B., Wang J. 6G Technologies: Key Drivers, Core Requirements, System Architectures, and Enabling Technologies // IEEE Vehicular Technology Magazine. 2019. Vol. 14. Iss. 3. PP. 18–27. doi: 10.1109/MVT. 2019.2921398
  4. Berrou C., Glavieux A., Thitimajshima P. Near Shannon limit error-correcting coding and decoding: Turbo-codes. 1 // Proceedings of IEEE International Conference on Communications (ICC’93, Geneva, Switzerland, 23–26 May 1993). IEEE, 1993. Vol. 2. PP. 1064–1070. doi: 10.1109/ICC.1993.397441
  5. Yue C., Miloslavskaya V., Shirvanimoghaddam M., Vucetic B., Li Y. Efficient Decoders for Short Block Length Codes in 6G URLLC // IEEE Communications Magazine. 2023. Vol. 61. Iss. 4. PP. 84–90. doi: 10.1109/MCOM.001.2200275. EDN:PULBIK
  6. Rowshan M., Qiu M., Xie Y., Gu X., Yuan J. Channel Coding Toward 6G: Technical Overview and Outlook // IEEE Open Journal of the Communications Society. 2024. Vol. 5. PP. 2585–2685. doi: 10.1109/OJCOMS.2024.3390000. EDN:WBHYCS
  7. Miao S., Kestel C., Johannsen L., Geiselhart M., Schmalen L., Balatsoukas-Stimming A., et al. Trends in Channel Coding for 6G // Proceedings of the IEEE. 2024. Vol. 112. Iss. 7. PP. 653–675. doi: 10.1109/JPROC.2024.3416050
  8. Gautam A., Thakur P., Singh G. Advanced channel coding schemes for B5G/6G networks: State-of-the-art analysis, research challenges and future directions // International Journal of Communication Systems. 2024. Vol. 37. Iss. 13. P. e5855. doi: 10.1002/dac.5855. EDN:WMSPSO
  9. Gallager R. Low-density parity-check codes // IRE Transactions on Information Theory. 1962. Vol. 8. Iss. 1. PP. 21–28. doi: 10.1109/TIT.1962.1057683
  10. Chen L., Xu J., Djurdjevic I., Lin S. Near-Shannon-limit quasi-cyclic low-density parity-check codes // IEEE Transactions on Communications. 2004. Vol. 52. Iss. 7. PP. 1038–1042. doi: 10.1109/TCOMM.2004.831353
  11. Fossorier M.P. Quasicyclic low-density parity-check codes from circulant permutation matrices // IEEE Transactions on Information Theory. 2004. Vol. 50. Iss. 8. PP. 1788–1793. doi: 10.1109/TIT.2004.831841
  12. Li M., Derudder V., Bertrand K., Desset C., Bourdoux A. High-Speed LDPC Decoders Towards 1 Tb/s // IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers. 2021. Vol. 68. Iss. 5. PP. 2224–2233. doi: 10.1109/TCSI.2021.3060880. EDN:UTRSUU
  13. Tanner R. A recursive approach to low complexity codes // IEEE Transactions on Information Theory. 1981. Vol. 27. Iss. 5. PP. 533–547. doi: 10.1109/TIT.1981.1056404
  14. Zhu H., Pu L., Xu H., Zhang B. Construction of Quasi-Cyclic LDPC Codes Based on Fundamental Theorem of Arithmetic // Wireless Communications and Mobile Computing. 2018. P. 5264724. doi: 10.1155/2018/5264724
  15. Vatta F., Soranzo A., Babich F. Low-complexity bound on irregular LDPC belief-propagation decoding thresholds using a Gaussian approximation // Electronics Letters. 2018. Vol. 54. Iss. 17. PP. 1038–1040. doi: 10.1049/el.2018.0478
  16. MacKay D.J., Neal R.M. Near Shannon limit performance of low density parity check codes // Electronics Letters. 1997. Vol. 33. Iss. 6. PP. 457–458. doi: 10.1049/el:19961141
  17. Arikan E. Channel Polarization: A Method for Constructing Capacity-Achieving Codes for Symmetric Binary-Input Memoryless Channels // IEEE Transactions on Information Theory. 2009. Vol. 55. Iss. 7. PP. 3051–3073. doi: 10.1109/TIT. 2009.2021379
  18. Tal I., Vardy A. List Decoding of Polar Codes // IEEE Transactions on Information Theory. 2015. Vol. 61. Iss. 5. PP. 2213–2226. doi: 10.1109/TIT.2015.2410251
  19. Niu K., Chen K. CRC-Aided Decoding of Polar Codes // IEEE Communications Letters. 2012. Vol. 16. Iss. 10. PP. 1668–1671. doi: 10.1109/LCOMM.2012.090312.121501
  20. Kestel C., Herrmann M., Wehn N. When Channel Coding Hits the Implementation Wall // Proceedings of the 2018 IEEE 10th International Symposium on Turbo Codes & Iterative Information Processing (ISTC, Hong Kong, China, 03–07 December 2018). IEEE, 2018. doi: 10.1109/ISTC.2018.8625324
  21. Sarkis G., Giard P., Vardy A., Thibeault C., Gross W.J. Fast Polar Decoders: Algorithm and Implementation // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2014. Vol. 32. Iss. 5. PP. 946–957. doi: 10.1109/JSAC.2014.140514
  22. Giard P., Sarkis G., Thibeault C., Gross W.J. Multi-Mode Unrolled Architectures for Polar Decoders // IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers. 2016;63(9):1443–1453. doi: 10.1109/TCSI.2016.2586218
  23. Alamdar-Yazdi A., Kschischang F.R. A Simplified Successive-Cancellation Decoder for Polar Codes // IEEE Communications Letters. 2011. Vol. 15. Iss. 12. PP. 1378–1380. doi: 10.1109/LCOMM.2011.101811.111480
  24. Tong J., Wang X., Zhang Q., Zhang H., Wang J., Tong W. Fast polar codes for terabits-per-second throughput communications // Proceedings of the 34th Annual International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC, Toronto, Canada, 05‒08 September 2023). IEEE, 2023. doi: 10.1109/PIMRC56721.2023.10293973
  25. Ghanaatian R., Balatsoukas-Stimming A., Müller T.C., Meidlinger M., Matz G., Teman A., Burg A. A 588-Gb/s LDPC Decoder Based on Finite-Alphabet Message Passing // IEEE Transactions on Very Large Scale Integration (VLSI) Systems. 2017. Vol. 26. Iss. 2. PP. 329–340. doi: 10.1109/TVLSI.2017.2766925
  26. Amirzade F., Sadeghi M-R., Panario D. QC-LDPC Codes With Large Column Weight and Free of Small Size ETSs // IEEE Communications Letters. 2021. Vol. 26. Iss. 3. PP. 500–504. doi: 10.1109/LCOMM.2021.3138936. EDN:GIEZGG
  27. Farsiabi A., Banihashemi A.H. Error Floor Analysis of LDPC Row Layered Decoders // IEEE Transactions on Information Theory. 2021. Vol. 67. Iss. 9. PP. 5804–5826. doi: 10.1109/TIT.2021.3099020. EDN:IWPNIO
  28. Liu X., Wu S., Wang Y., Zhang N., Jiao J., Zhang Q. Exploiting Error-Correction-CRC for Polar SCL Decoding: A Deep Learning-Based Approach // IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking. 2019. Vol. 6. Iss. 2. PP. 817–828. doi: 10.1109/TCCN.2019.2946358. EDN:LEXLBJ
  29. Liu Y., Olmos P.M., Mitchell D.G. Generalized LDPC Codes for Ultra Reliable Low Latency Communication in 5G and Beyond // IEEE Access. 2018. Vol. 6. PP. 72002–72014. doi: 10.1109/ACCESS.2018.2880997
  30. Wang T., Qu D., Jiang T. Parity-check-concatenated polar codes // IEEE Communications Letters. 2016. Vol. 20. Iss. 12. PP. 2342–2345. doi: 10.1109/ACCESS.2018.2880997. EDN:OYJJXQ
  31. Asif M., Khan W.U., Afzal H.R., Nebhen J., Ullah I., Rehman A.U., Kaabar M.K. Reduced-Complexity LDPC Decoding for Next-Generation IoT Networks // Wireless Communications and Mobile Computing. 2021. doi: 10.1155/2021/2029560. EDN:TRRDMB
  32. Niu K. Advanced Channel Coding for 6G // In: Lin X., Zhang J., Liu Y., Kim J. (eds.) Fundamentals of 6G Communications and Networking. Springer, 2023. PP. 259–290. doi: 10.1007/978-3-031-37920-8_10
  33. Herrmann M., Wehn N., Thalmaier M., Fehrenz M., Lehnigk-Emden T., Alles M. A 336 Gbit/s Full-Parallel Window Decoder for Spatially Coupled LDPC Codes // Proceedings of the Joint European Conference on Networks and Communications & 6G Summit (EuCNC/6G Summit, Porto, Portugal, 08‒11 June 2021). IEEE, 2021. PP. 508–513. doi: 10.1109/EuCNC/6GSummit51104.2021.9482457
  34. Kam D., Kong B.Y., Lee Y. Low-Latency SCL Polar Decoder Architecture Using Overlapped Pruning Operations // IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers. 2023. Vol. 70. Iss. 3. PP. 1417–1427. doi: 10.1109/TCSI.2022.3230589. EDN:XPVRKY
  35. Tai Y., Li K., Zhou L., Liu S., Zhang X. An Improved CA-SCL Decoding Algorithm for Polar Code // Proceedings of the International Symposium on Networks, Computers and Communications (ISNCC, Shenzhen, China, 19‒22 July 2022). IEEE, 2022. doi: 10.1109/ISNCC55209.2022.9851768
  36. Kim B., Park I-C. Area-Efficient QC-LDPC Decoder Architecture Based on Stride Scheduling and Memory Bank Division // IEICE Transactions on Communications. 2013. Vol. E96. Iss. 7. PP. 1772–1779. doi: 10.1587/transcom.E96.B.1772
  37. Bezner P., Clausius J., Geiselhart M., Janz T., Krieg F., Obermüller S., et al. Towards Flexible LDPC Coding for 6G // Proceedings of the 58th Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers (Pacific Grove, USA, 27‒30 October 2024). IEEE, 2024. PP. 1119–1125. doi: 10.1109/IEEECONF60004.2024.10942769
  38. Bae J.H., Abotabl A., Lin H-P., Song K-B., Lee J. An overview of channel coding for 5G NR cellular communications // APSIPA Transactions on Signal and Information Processing. 2019. Vol. 8. Iss. 1. P. e17. doi: 10.1017/ATSIP.2019.10
  39. Alqudah A.A., Hayajneh K.F., Aldiabat H.A., Shakhatreh H.M. Efficient Generation of Puncturing-Assisted Rate-Matched 5G New Radio LDPC Codes for Faster-Than-Nyquist Signaling // Journal of Communications. 2024. Vol. 19. Iss. 2. PP. 90‒98 doi: 10.12720/jcm.19.2.90-98. EDN:UUKNAC
  40. Nguyen C.T., Le H.D., Nguyen C.T., Pham A.T. Toward Practical HARQ-Based RC-LDPC Design for Optical Satellite-Assisted Vehicular Networks // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. 2024. Vol. 60. Iss. 6. PP. 8619‒8634 doi: 10.1109/TAES.2024.3434768
  41. Yuan R., Xie T., Jin Y. Dynamic Maximum Iteration Number Scheduling LDPC Decoder for Space-Based Internet of Things // Proceedings of the 5th EAI International Conference on IoT as a Service (IoTaaS 2019, Xi’an, China, 16–17 November 2019). Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering. Cham: Springer, 2020. Vol. 316. PP. 235–241. doi: 10.1007/978-3-030-44751-9_20
  42. Korada S.B., Şaşoğlu E., Urbanke R. Polar Codes: Characterization of Exponent, Bounds, and Constructions // IEEE Transactions on Information Theory. 2010. Vol. 56. Iss. 12. PP. 6253–6264. doi: 10.1109/TIT.2010.2080990
  43. Hassani S.H., Urbanke R. Universal polar codes // Proceedings of the 2014 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT, Honolulu, USA, 29 June ‒ 04 July 2014). IEEE, 2014. PP. 1451–1455. doi: 10.1109/ISIT.2014.6875073
  44. Sun S., Zhang Z. Designing Practical Polar Codes Using Simulation-Based Bit Selection // IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems. 2017. Vol. 7. Iss. 4. PP. 594–603. doi: 10.1109/JETCAS.2017.2759253. EDN:YEMWHJ
  45. Miloslavskaya V., Li Y., Vucetic B. Frozen Set Design for Precoded Polar Codes // IEEE Transactions on Communications. 2024. Vol. 73. Iss. 1. PP. 77–92. doi: 10.1109/TCOMM.2024.3439431
  46. Zhu H., Zhao Y. A Mapping Shortening Algorithm for Polar Codes // IEEE Access. 2019. Vol. 7. PP. 87110–87117. doi: 10.1109/ACCESS.2019.2926739. EDN:BLYVAC
  47. Zhu H., Guan P., Cao Z., Zhao Y. Rate-compatible systematic polar codes // IET Communications. 2021. Vol. 15. Iss. 15. PP. 1930–1940. doi: 10.1049/cmu2.12204. EDN:OTVRFX
  48. Trifonov P., Miloslavskaya V. Polar codes with dynamic frozen symbols and their decoding by directed search // Proceedings of the 2013 IEEE Information Theory Workshop (ITW, Seville, Spain, 09‒13 September 2013). IEEE, 2013. doi: 10.1109/ITW.2013.6691213. EDN:SLLYAP
  49. Miloslavskaya V., Li Y., Vucetic B. Design of Compactly Specified Polar Codes With Dynamic Frozen Bits Based on Reinforcement Learning // IEEE Transactions on Communications. 2023. Vol. 72. Iss. 3. PP. 1257–1272. doi: 10.1109/TCOMM.2023.3331532. EDN:LHWQVZ
  50. Coşkun M.C., Durisi G., Jerkovits T., Liva G., Ryan W., Stein B., et al. Efficient error-correcting codes in the short blocklength regime // Physical Communication. 2019. Vol. 34. PP: 66–79. doi: 10.1016/j.phycom.2019.03.004. EDN:XBHSNP
  51. Zhong X., Sham C-W., Ma S.L., Chou H-F., Mostaani A., Vu T.X., et al. Joint Source-Channel Coding System for 6G Communication: Design, Prototype and Future Directions // IEEE Access. 2024. Vol. 12. PP. 72034–72046. doi: 10.1109/ACCESS.2024.3360003. EDN:FJYGPJ
  52. Herrmann M., Wehn N. Beyond 100 Gbit/s Pipeline Decoders for Spatially Coupled LDPC Codes // EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking. 2022. P. 90. doi: 10.1186/s13638-022-02169-5. EDN:JHMSIO
  53. Li H., Yu Z., Lu T., Zheng W., Feng H., Ma Z., et al. Novel memory efficient LDPC decoders for beyond 5G // Physical Communication. 2022. Vol. 51. P. 101538. doi: 10.1016/j.phycom.2021.101538. EDN:KGHOML
  54. Presman N., Litsyn S. Recursive Descriptions of Polar Codes // arXiv:1209.4818. 2012. doi: 10.48550/arXiv.1209.4818
  55. Rowshan M., Viterbo E. Stepped List Decoding for Polar Codes // Proceedings of the 10th International Symposium on Turbo Codes & Iterative Information Processing (ISTC, Hong Kong, China, 03‒07 December 2018). IEEE, 2018. doi: 10.1109/ISTC.2018.8625267
  56. Zhu K., Wu Z. Comprehensive Study on CC-LDPC, BC-LDPC and Polar Code // Proceedings of the 2020 IEEE Wireless Communications and Networking Conference Workshops (WCNCW, Seoul, South Korea, 06‒09 April 2020). IEEE, 2020. doi: 10.1109/WCNCW48565.2020.9124897. EDN:XOIQZR
  57. Wehn N., Sahin O., Herrmann M. Forward-Error-Correction for Beyond-5G Ultra-High Throughput Communications // Proceedings of the 11th International Symposium on Topics in Coding (ISTC, Montreal, Canada, 30 August ‒ 03 September 2021). IEEE, 2021. doi: 10.1109/ISTC49272.2021.9594126
  58. Ren Y., Zhang L., Shen Y., Song W., Boutillon E., Balatsoukas-Stimming A., et al. Edge-Spreading Raptor-Like LDPC Codes for 6G Wireless Systems // arXiv:2410.16875. 2024. doi: 10.48550/arXiv.2410.16875
  59. Ren Y., Shen Y., Song W., Balatsoukas-Stimming A., Boutillon E., Burg A. Towards 6G: Configurable High-Throughput Decoder Implementation for SC-LDPC Codes // Proceedings of the 58th Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers (Pacific Grove, USA, 27‒30 October 2024). IEEE, 2024. PP. 980–984. doi: 10.1109/IEEECONF60004.2024.10942947
  60. Hashemi S.A., Condo C., Gross W.J. Fast and Flexible Successive-Cancellation List Decoders for Polar Codes // IEEE Transactions on Signal Processing. 2017. Vol. 65. Iss. 21. PP. 5756–5769. doi: 10.1109/TSP.2017.2740204
  61. Wang C-X., You X., Gao X., Zhu X., Li Z., Zhang C., et al. On the Road to 6G: Visions, Requirements, Key Technologies, and Testbeds // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2023. Vol. 25. Iss. 2. PP. 905–974. doi: 10.1109/COMST.2023.3249835. EDN:WXUFKU
  62. Akbar M.S., Hussain Z., Ikram M., Sheng Q.Z., Mukhopadhyay S. On challenges of sixth-generation (6G) wireless networks: A comprehensive survey of requirements, applications, and security issues // Journal of Network and Computer Applications. 2024. Vol. 236. P. 104040. doi: 10.1016/j.jnca.2024.104040. EDN:OWJCFS
  63. Matsumine T., Ochiai H. Recent Advances in Deep Learning for Channel Coding: A Survey // IEEE Open Journal of the Communications Society. 2024. Vol. 5. PP. 2666–2693. doi: 10.1109/ojcoms.2024.3472094. EDN:TZENCY
  64. Geiselhart M., Krieg F., Clausius J., Tandler D., ten Brink S. 6G: A Welcome Chance to Unify Channel Coding? // IEEE BITS the Information Theory Magazine. 2023. Vol. 3. Iss. 1. PP. 67–80. doi: 10.1109/MBITS.2023.3322974
  65. Yan Y., Zhu J., Zheng T., He J., Jiang C., He J., et al. Error Correction Code Transformer: From Non-Unified to Unified // arXiv:2410.03364. 2024. doi: 10.48550/arXiv.2410.03364
  66. Shen L., Wu Y., Xu Y., You X., Gao X., Zhang W. GLDPC-PC Codes: Channel Coding Toward 6G Communications // IEEE Communications Magazine. 2025. Vol. 63. Iss. 10. PP. 165–171. doi: 10.1109/MCOM.005.2400259
  67. Qiao W., Liu D., Liu S. QFEC ASIP: A Flexible Quad-Mode FEC ASIP for Polar, LDPC, Turbo, and Convolutional Code Decoding // IEEE Access. 2018. Vol. 6. PP. 72189–72200. doi: 10.1109/ACCESS.2018.2883292
  68. Yue Y., Choi S., Ajayi T., Wei X., Dreslinski R., Blaauw D., et al. A Fully Configurable Unified FEC Decoder for LDPC, Polar, Turbo, and Convolutional Codes with Row-First Collision-Free Compression // Authorea Preprints. 2024. doi: 10.36227/techrxiv.171262833.36139863/v1

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


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».