糾錯碼
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在計算機，電信，信息理論和編碼理論中，糾錯碼（ECC，error correction/correcting code）是信息傳輸中錯誤檢測與糾正的工具。它通常用在不可靠或嘈雜的信道中。[1][2]數據發送方利用糾錯碼中的冗餘信息，使得接收方能夠檢測消息傳輸中發生的錯誤，而且通常可以糾正這些錯誤而無需重新傳輸。美國數學家理查德·漢明（Richard Hamming）在1940年代開創了這一領域，並在1950年發明了第一個糾錯碼：漢明（7,4）代碼。[2]
相比錯誤檢測，糾錯碼不僅能夠檢測到錯誤，而且可以將其更正。它的優點是在出現錯誤時不需要反向信道來請求重發數據，缺點是消息中增加了固定開銷，因此需要更高的前向信道帶寬。因此，糾錯碼用於重傳成本高昂或無法實現的情況，例如單向通信鏈路，時延較長的鏈接，以及以多播方式發送給多個接收者的鏈接。比如，繞天王星運行的衛星，由於傳輸錯誤而造成的重發會造成5個小時的延遲。糾錯碼信息通常添加到大容量存儲設備中，以恢復損壞的數據，並廣泛用於調製解調器、固態硬盤，以及主存為 ECC 內存的系統中。
接收機中的糾錯碼處理可以應用於數字比特流，也可以應用於數字調製載波的解調。對於後者，糾錯碼是接收器中類比數位轉換器的組成部分。維特比（Viterbi）解碼器採用軟判決算法，以從被噪聲破壞的模擬信號中解調數字數據。許多糾錯碼編碼器/解碼器還可以生成比特誤碼率（BER）信號，該信號可用作反饋以微調模擬接收電子設備。
糾錯碼能夠糾正的錯誤位/丟失位的最大數量取決於它的的設計，因此，不同的糾錯碼適用於不同的環境。一般來說，能夠糾正大量錯誤的代碼中有着更多的冗餘信息，所以會需要更多帶寬進行傳輸，從而降低了有效比特率，且同時提高了接收到的有效信噪比。克勞德·香農（Claude Shannon）的有噪信道編碼定理回答了以下問題：若使用最有效的代碼將解碼錯誤概率變為零，數據通信還剩下多少帶寬？對於具有基本噪聲水平的信道，該定理給出了理論上的最大信息傳輸速率。但是，該證明不具建設性，也就是說它並不能用來構建實現最大速率的代碼。經過多年的研究，如今[何時？]一些先進的糾錯碼系統，其速率已非常接近理論最大值。
工作原理 編輯
糾錯碼的編碼方法如下：發信方利用算法，向要傳輸的信息添加冗餘位。這些冗餘位通常是將原始輸入位由複雜的函數轉換而成。原始信息不一定原樣出現在輸出的編碼中；包含原始信息的代碼稱為系統代碼，反之稱為非系統代碼。
下面是一個簡單糾錯碼的例子：將每個數據位發送3次。這種編碼稱為（3,1）重複碼。 通過嘈雜的頻道，接收器可能會收到8個不同版本的輸出，參見下表：
| 接收信號 | 解碼 |
|---|---|
| 000 | 0 (無錯) |
| 001 | 0 |
| 010 | 0 |
| 100 | 0 |
| 111 | 1 (無錯) |
| 110 | 1 |
| 101 | 1 |
| 011 | 1 |
若收到的信息非3個重複的數位，則以重複次數較多的數位為準。該糾錯碼最多糾正一位錯誤位，或兩位丟失位。雖然這種糾錯碼實施方便且應用廣泛，但這種三重模塊冗餘的形式是效率較低的。更好的糾錯碼通常會檢查先前接收到的幾十位，或幾百位，由此判斷如何解碼當前的幾位（通常以2到8位為一組）。
利用噪聲的「平均化」來減少錯誤 編輯
糾錯碼的使用對信息噪聲產生的破壞有「平均化」的作用。由於每一個原始數據位生成了多於一個的傳輸符，儘管某些傳輸符可能遭到噪聲的破壞，接收方通常能夠依賴其它未損壞的，由相同原始位生成的接收符來獲取原本數據。由於這種效應，使用糾錯碼的數字通信系統往往能夠在信噪比遠高於最小信噪比的情況下運轉。在運轉過程中，系統的信噪比永遠不會低於最小信噪比。當使用更強的，接近香農極限的代碼時，這種懸崖效應將變得更加明顯。有時，信道錯誤通常是突發型的。在這種情況下，可以使用交錯的糾錯碼來將數據編碼，這樣能夠降低所傳輸糾錯碼的懸崖效應。但是，這種方法也有局限性，它比較適用於窄帶數據。
大多數電信系統使用固定的信道代碼，這樣的信道代碼通常可以容忍預期的最壞誤碼率；如果誤碼率高於該值，則系統根本無法運轉。但是，有些系統能夠適應特定的信道錯誤條件：在一些混合式自動重送請求的實例中，錯誤率較低時系統使用固定的糾錯碼，而在錯誤率過高時切換到自動重傳請求。 自適應調變和編碼能夠應對多種錯誤率：當通道中的錯誤率較高時，在每個數據包中添加更多的糾錯位，而在不需要它們時將其刪除。
糾錯碼的種類 編輯
分組碼適用於一連串固定長度的數據包，而每一種分組碼只能用於特定長度的數據包。實際用途中的分組碼一般使用硬解碼方式，所需時間為每一個數據包長度的多項式時間。分組碼有許多不同的類型，值得關注的有里德-所羅門碼，它被廣泛的應用於光盤，DVD和硬盤驅動器中。經典分組碼的其他例子有格雷碼，BCH碼，多維奇偶校驗碼和漢明碼。
卷積碼適用於任意長度的位元流/符號流。接收方通常使用維特比算法將其軟解碼，但有時也會用其他算法。隨着卷積碼約束條件的長度增加，維特比解碼的解碼效率漸近最優；但作為代價，計算時間將以對數式增長。長度有限的卷積碼也可以看作一種「分組碼」，因為輸入數據是成組的；但是卷積碼的每一「組」長度不一，而分組碼的長度是固定的，且由其特定的代數性質而定。 卷積碼有幾種不同的終止方式，如「咬尾巴（tail-biting）」和「位元刷新（bit-flushing）」。
漢明糾錯碼一般用來糾正NAND閃存錯誤[3]。它可以矯正一位錯誤或檢測兩位錯誤。漢明碼僅適用於相對可靠的單層單元NAND，較稠密的多層單元NAND需要能夠校正更多位的糾錯碼，例如BCH或里德-所羅門碼[4][5] 。NOR閃存通常不需要任何錯誤校正。[4]
分組碼通常使用硬決策算法解碼[6]，在這種決策方式下，每個輸入和輸出信號都非1即0。而卷積碼則相反，使用如維特比，MAP或BCJR算法之類的軟決策算法進行解碼，該算法用於離散化的模擬信號，並且比硬判決解碼具有更高的糾錯性能。
幾乎所有的經典分組碼都利用了有限域的代數性質。因此，經典分組碼也稱為代數碼。
經典分組碼的檢錯或糾錯能力通常是事先預定的，而許多現代的分組碼（例如低密度奇偶檢查碼）並沒有這方面的保證；它們的能力是由誤碼率來評估的。
大多數前向糾錯碼僅糾正翻轉位，而不能糾正插入位或丟失位。在這種情況下，計算誤碼率時應使用漢明距離。一些前向糾錯碼可以糾正插入位和丟失位，例如標記碼和水印碼。若使用此類代碼，測量比特誤碼率時使用萊文斯坦距離更加合適。 [7]
可靠性和編碼率的權衡利弊 編輯
糾錯碼的基本原理是以添加冗餘位的方法，來幫助解碼器尋回編碼前的原本消息。糾錯碼系統的編碼率指的是通信包中，信息位數與總位數（總位數=信息+冗餘位數）之間的比率。接近零的低碼率表示代碼的糾錯能力強，反之，若糾錯碼有着接近1的大碼率，則意味着代碼的糾錯能力較弱。
傳輸這些冗餘位時，必須消耗有限的通信資源，這導致了可靠性和數據速率之間的相互衝突[8]。在極端情況下，具有低傳輸效率的強代碼會導致接收器信噪比的大幅增加，這樣降低了誤碼率，但同時也降低了有效數據的速率。另一方面，不使用任何糾錯碼（此時碼率=1）將整個信道用於信息傳輸目的，這樣效率極高但沒有任何糾錯能力。
具有極低錯誤率的糾錯碼，能夠達到怎樣的信息傳輸效率？克勞德·香農的第二定理給出了答案，根據該定理，若錯誤率趨於零，糾錯碼的速率最大可以達到信道容量[9] 。他的證明使用了高斯隨機編碼，並不適用於實際應用。香農給出了一個速率的上限，而學界為了設計出達到速率上限的糾錯碼，踏上了漫長的旅途。如今，有些糾錯碼幾乎可以達到香農極限，但是通常實施起來極其複雜。
常見的幾種糾錯碼必須在糾錯性能和計算複雜度之間取得平衡。通常，它們的參數可以適用特定區間以內的編碼率，可以根據不同的情況自動選擇較優的編碼率。這樣可以降低冗餘位對數據速率的影響，同時減少錯誤。優化編碼率的另一個準則是在低誤碼率的情況下儘量減少重傳次數，以降低通信的能源成本。[10]
如上文中的許多例子所示，「不定式」一詞並不表明它的極限不存在。在許多情況下，我們可以使用洛必達法則，代數方程求解，或其他方法計算極限。
糾錯碼列表 編輯
| Distance | Code |
|---|---|
| 2 （單錯誤檢測） | 奇偶性 |
| 3 （單錯誤檢測） | 三重模塊冗餘 |
| 3 （單錯誤檢測） | perfect Hamming such as Hamming(7,4) |
| 4 （SECDED） | Extended Hamming |
| 5 （雙重錯誤校正） | |
| 6 （雙重錯誤校正/三重錯誤檢測) | |
| 7 （三錯誤校正） | perfect binary Golay code |
| 8 （TECFED） | extended binary Golay code |
- AN codes
- BCH碼，可以設計為更正每個代碼塊中任意數量的錯誤。
- 伯格碼
- Constant-weight code
- 卷積碼
- Expander code
- Group code
- Golay code
- Goppa code, used in the McEliece cryptosystem
- Hadamard code
- Hagelbarger code
- 漢明碼
- 基於拉丁方陣的代碼
- Lexicographic code
- Long code
- 低密度奇偶檢查碼
- 盧比變換碼
- m of n codes
- Online code
- 極化碼
- Raptor code
- 里德-所羅門碼
- Reed–Muller code
- Repeat-accumulate code
- Repetition code
- 脊柱代碼，一種基於偽隨機哈希函數的無速率非線性代碼。[11]
- Tornado code
- 渦輪碼
- Walsh–Hadamard code
- 循環冗餘校驗
另見 編輯
參考文獻 編輯
- ^ Glover, Neal; Dudley, Trent. Practical Error Correction Design For Engineers Revision 1.1, 2nd. CO, USA: Cirrus Logic. 1990. ISBN 0-927239-00-0. ISBN 978-0-927239-00-4.
- ^ 2.0 2.1 Hamming, R. W. Error Detecting and Error Correcting Codes. Bell System Technical Journal (USA: AT&T). April 1950, 29 (2): 147–160. doi:10.1002/j.1538-7305.1950.tb00463.x.
- ^ "Hamming codes for NAND flash memory devices" （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）. EE Times-Asia. Apparently based on "Micron Technical Note TN-29-08: Hamming Codes for NAND Flash Memory Devices" （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）. 2005. Both say: "The Hamming algorithm is an industry-accepted method for error detection and correction in many SLC NAND flash-based applications."
- ^ 4.0 4.1 What Types of ECC Should Be Used on Flash Memory? (Application note). Spansion. 2011 [2020-06-26]. （原始內容存檔 (PDF)於2016-03-04）.
Both Reed-Solomon algorithm and BCH algorithm are common ECC choices for MLC NAND flash. ... Hamming based block codes are the most commonly used ECC for SLC.... both Reed-Solomon and BCH are able to handle multiple errors and are widely used on MLC flash.
|url-status=和|dead-url=只需其一 (幫助) - ^ Jim Cooke. The Inconvenient Truths of NAND Flash Memory (PDF): 28. August 2007 [2020-06-26]. （原始內容存檔 (PDF)於2020-11-12）.
For SLC, a code with a correction threshold of 1 is sufficient. t=4 required ... for MLC.
- ^ Baldi, M.; Chiaraluce, F. A Simple Scheme for Belief Propagation Decoding of BCH and RS Codes in Multimedia Transmissions. International Journal of Digital Multimedia Broadcasting. 2008, 2008: 1–12 [2020-06-26]. doi:10.1155/2008/957846
. （原始內容存檔於2019-12-18）.
- ^ Shah, Gaurav; Molina, Andres; Blaze, Matt. Keyboards and covert channels. USENIX. 2006 [20 December 2018]. （原始內容存檔於2021-03-08）.
- ^ Tse, David; Viswanath, Pramod, Fundamentals of Wireless Communication, Cambridge University Press, UK, 2005
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