| Titre : | Contribution à la caractérisation et au décodage des codes en bloc à base d'algorithmes génétiques | | Type de document : | thèse | | Auteurs : | Nouh Said, Auteur | | Année de publication : | 2014 | | Langues : | Français (fre) | | Catégories : | Informatique
| | Mots-clés : | Codes correcteurs d’erreur, algorithmes génétiques, réseaux de neurones, distance
minimale, Ă©numĂ©rateur de poids, groupe d’automorphismes, algorithmes de dĂ©codage. | | Index. dĂ©cimale : | doct/196 | | RĂ©sumĂ© : | Un code correcteur d’erreur peut être caractérisé par deux paramètres, le premier est sa distance
minimale qui donne son pouvoir de correction, le deuxième est son énumérateur de poids qui permet
d’avoir ses performances analytiques. Malheureusement la détermination de ces deux caractéristiques
est un problème NP-difficile ; par conséquent et malgré toutes les méthodes développées dans ce sens,
ces métriques ne sont disponibles que pour quelques codes.
Le premier objectif principal de cette thèse consiste alors à établir de nouveaux algorithmes de
caractérisation des codes en blocs. Ainsi, nous avons établi une méthode à base des algorithmes
génétiques et une autre à base d’impulsions à l’entrée d’un décodeur afin de trouver des mots de poids
minimal dans des codes linéaires en blocs et par conséquent d’approcher leur distance minimale. D’un
autre coté, nous avons exploité l’identité de MacWilliams, la stabilité des codes linéaires en blocs par leur
groupe d’automorphisme et autres propriétés structurelles de ces codes afin de concevoir une nouvelle
méthode permettant de trouver leurs énumérateurs de poids et par conséquent leurs performances
analytiques. Nous avons validé ces méthodes sur des codes pour lesquels ces deux caractéristiques
sont connues et ensuite nous les avons appliquées pour trouver celles d’autres codes pour lesquels ces
métriques sont inconnues.
Le deuxième objectif principal de cette thèse consiste à établir de nouveaux schémas de décodage offrant
un bon rapport Performances-Complexité. Ainsi, nous avons établi un nouveau décodeur à décision
ferme des codes linéaires en blocs, qui émule le comportement des décodeurs à décision pondérée sur
des canaux binaires. Ce décodeur utilise un décodeur auxiliaire à entrée pondérée, sa comparaison
avec des concurrents montre qu’il est plus performant ; sa complexité dépend du décodeur auxiliaire
utilisé. Ensuite, nous avons conçu un nouveau décodeur à décision pondérée des codes systématiques
en blocs, à base des algorithmes génétiques. Les résultats de simulation et de comparaison ont montrés
que cet algorithme dispose d’un bon compromis performances-complexité.
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Contribution à la caractérisation et au décodage des codes en bloc à base d'algorithmes génétiques [thèse] / Nouh Said, Auteur . - 2014. Langues : Français ( fre) | Catégories : | Informatique
| | Mots-clés : | Codes correcteurs d’erreur, algorithmes génétiques, réseaux de neurones, distance
minimale, Ă©numĂ©rateur de poids, groupe d’automorphismes, algorithmes de dĂ©codage. | | Index. dĂ©cimale : | doct/196 | | RĂ©sumĂ© : | Un code correcteur d’erreur peut être caractérisé par deux paramètres, le premier est sa distance
minimale qui donne son pouvoir de correction, le deuxième est son énumérateur de poids qui permet
d’avoir ses performances analytiques. Malheureusement la détermination de ces deux caractéristiques
est un problème NP-difficile ; par conséquent et malgré toutes les méthodes développées dans ce sens,
ces métriques ne sont disponibles que pour quelques codes.
Le premier objectif principal de cette thèse consiste alors à établir de nouveaux algorithmes de
caractérisation des codes en blocs. Ainsi, nous avons établi une méthode à base des algorithmes
génétiques et une autre à base d’impulsions à l’entrée d’un décodeur afin de trouver des mots de poids
minimal dans des codes linéaires en blocs et par conséquent d’approcher leur distance minimale. D’un
autre coté, nous avons exploité l’identité de MacWilliams, la stabilité des codes linéaires en blocs par leur
groupe d’automorphisme et autres propriétés structurelles de ces codes afin de concevoir une nouvelle
méthode permettant de trouver leurs énumérateurs de poids et par conséquent leurs performances
analytiques. Nous avons validé ces méthodes sur des codes pour lesquels ces deux caractéristiques
sont connues et ensuite nous les avons appliquées pour trouver celles d’autres codes pour lesquels ces
métriques sont inconnues.
Le deuxième objectif principal de cette thèse consiste à établir de nouveaux schémas de décodage offrant
un bon rapport Performances-Complexité. Ainsi, nous avons établi un nouveau décodeur à décision
ferme des codes linéaires en blocs, qui émule le comportement des décodeurs à décision pondérée sur
des canaux binaires. Ce décodeur utilise un décodeur auxiliaire à entrée pondérée, sa comparaison
avec des concurrents montre qu’il est plus performant ; sa complexité dépend du décodeur auxiliaire
utilisé. Ensuite, nous avons conçu un nouveau décodeur à décision pondérée des codes systématiques
en blocs, à base des algorithmes génétiques. Les résultats de simulation et de comparaison ont montrés
que cet algorithme dispose d’un bon compromis performances-complexité.
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Doc/113 
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