Kanalcodierung

Kanalcodierung, auch Channel Coding, ist ein Teilgebiet der Informationstheorie und der Nachrichtentechnik, das sich mit der Zuverlässigkeit digitaler Übertragung und Speicherung befasst. Durch das Hinzufügen von Redundanz zu den Nutzdaten wird die Wahrscheinlichkeit reduziert, dass Bitfehler bei der Übertragung durch einen fehlerbehafteten Kanal zu falschen Ergebnissen führen. Die Kanalcodierung unterscheidet sich von der Quellenkodierung, die Informationen komprimiert, indem sie vorwiegend Korrekturmöglichkeiten gegen Fehler bereitstellt.

In der Regel wird der zu übertragende Bitstrom in Codewörter mit längerer Länge n aus k Informationbits (Codewortlänge n, Nachrichtenlänge k, Code Rate R = k/n) transformiert. Häufige Codes sind lineare Blockcodes wie BCH- und Reed-Solomon-Codes, zyklische Codes, Konvolutionscodes, sowie fortgeschrittene Verfahren wie Turbo-Codes, LDPC-Codes und Polar Codes. Die Wahl des Codes hängt von der Kanalcharakteristik, Latenz und dem gewünschten Code-Gewinn ab.

Die Decodierung erfolgt meist iterativ oder durch Maximum-Likelihood-Entscheidung. Typische Algorithmen sind der Viterbi-Algorithmus für Konvolutionscodes, sowie Belief-Propagation- oder successive-approximation-Verfahren für LDPC-/Turbo-/Polar-Codes. Soft-Decision-Informationen verbessern in der Praxis die Leistungsfähigkeit.

Anwendungen finden sich in Übertragungssystemen (Draht- und Funkkommunikation, z. B. DSL, Mobilfunk, WLAN, 5G) sowie in Speichersystemen (CD/DVD/Blu-ray, Festplatten, RAID). Historisch spielt Shannon eine zentrale Rolle: Sein Noisy-Channel-Coding-Theorem skizziert die theoretische Grenze der maximalen Informationsrate über einen Kanal mit Rauschen, die Kanalkapazität.

Typische Leistungsmaße sind Bitfehlerrate, Frame-Fehler-Rate, SNR und der dadurch erzielbare Coding-Gain.