Computer Networks and Internets, 5e By Douglas E. Comer

Computer Networks and Internets, 5e By Douglas E. Comer
Lecture PowerPoints By Lami Kaya, © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

Chapter 8 Reliability and Channel Coding
© 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

Topics Covered 8.1 Introduction
8.2 The Three Main Sources of Transmission Errors 8.3 Effect of Transmission Errors on Data 8.4 Two Strategies for Handling Channel Errors 8.5 Block and Convolutional Error Codes 8.6 An Example Block Error Code: Single Parity Checking 8.7 The Mathematics of Block Error Codes and (n, k) Notation 8.8 Hamming Distance: A Measure of a Code's Strength 8.9 The Hamming Distance Among Strings in a Codebook 8.10 The Tradeoff Between Error Detection and Overhead 8.11 Error Correction with Row and Column (RAC) Parity 8.12 The 16-Bit Checksum Used in the Internet 8.13 Cyclic Redundancy Codes (CRCs) 8.14 An Efficient Hardware Implementation of CRC 8.15 Automatic Repeat reQuest (ARQ) Mechanisms © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

İşlenecek Konular 8.1 Giriş 8.2 İletim hatalarının üç ana kaynağı
8.3 iletim hatalarının veri üzerine etkisi 8.4 Kanal hatalarının yakalanmasında iki strateji 8.5 Block ve Convolutional hata kodları 8.6 Block hata koduna bir örnek: Single Parity Checking 8.7 Block hata kodlarının matematiği ve (n, k) gösterimi 8.8 Hamming uzaklığı: kodlarının gücünün hesaplanması 8.9 Hamming uzaklığı Among Strings in a Codebook 8.10 Hata tespiti ve buna bağlı ekstra yüklerin arasındaki denge 8.11 Error Correction with Row and Column (RAC) Parity 8.12 Internette kullanılan 16-bitlik checksum 8.13 Cyclic Redundancy Codes (CRCs) 8.14 CRC nin etkili donanım implementasyonu 8.15 Automatic Repeat reQuest (ARQ) Mechanisms © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

8.1 Introduction This chapter
continues the discussion by examining errors that can occur during transmission and techniques that can be used to control errors The concepts presented here are fundamental to computer networking and are used in communication protocols at many layers of the stack © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

8.1 Giriş Bu bölümde İletim sırasında meydana gelen hataların incelenmesi ve onların kontrol edilme tekniklerinin incelenmesine devam edilecek Burada sunulan kavramlar Bilgisayar ağları için temel teşkil eder Yığının pek çok katmanında ki haberleşme protokolleri için kullanılır © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

8.2 The Three Main Sources of Transmission Errors
All data communications systems are susceptible to errors some of the problems are inherent in the physics of the universe and some result either from devices that fail or from equipment that does not meet the engineering standards Small errors that occur during transmission are more difficult to detect than complete failures We need ways/mechanisms to control and recover from such errors There are three main categories of transmission errors: Interference electromagnetic radiation emitted from devices such as electric motors and background cosmic radiation can cause noise that can disturb radio transmissions and signals traveling across wires © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

8.2 İletim hatalarının üç ana kaynağı
Bütün veri haberleşme sistemleri hatalara karşı hassastır Bazı problemler evrenin fiziğinden türer Ve bazıları araçların bozulması veya mühendislik standartlarıyla uyuşmayan araçlardan oluşur İletim sırasında oluşan küçük hataların tespiti bütün bozukluklardan daha zordur Bu tip hataları kontrol etmek ve geri düzeltmek için mekanizmalara ihtiyacımız vardır İletim hatalarının üç ana kategorisi vardır: Karışım (Interference) Araçlardan emilen elektromanyetik radyasyon – elektrik motorları gibi and background cosmic radiation Kablolardan iletilen sinyallerin ve radyo iletiminin bozulmasına sebep olan gürültü ye sebep olur © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

Distortion All physical systems distort signals As a pulse travels along an optical fiber, the pulse disperses Wires have properties of capacitance and inductance that block signals at some frequencies while admitting signals at other frequencies Placing a wire near a large metal object can change the set of frequencies that can pass through the wire Metal objects can block some frequencies of radio waves, while passing others Attenuation As a signal passes across a medium, the signal becomes weaker signals on wires or optical fibers become weaker over long distances, just as a radio signal becomes weaker with distance © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

(Bozulma)Distortion Bütün fiziksel sistemler sinyalleri bozarlar Bir fiber optik boyunca bir sinyal hareket ederken, sinyal dağılır(disperse) Kablolar capacitance (kapasitans) ve inductance (indüktans) özelliklerine sahiptir Diğer frekanslardaki sinyallerin girmesine izin verirken, bazı frekanslardaki sinyalleri bloke eder. Bir kabloyu büyük bir metal nesnenin yanına yerleştirmek, kablonun içinden geçen sinyallerin frekansını değiştirebilir Metal objeler radyo dalgalarının frekansını bloke edebilir (Zayıflama)Attenuation Bir sinyal ortamlar arasından geçerken, sinyal zayıflar Kablo veya fiber optiklerin üzerindeki sinyaller uzun mesafelerde zayıflar, bir radyo sinyali uzaklıkla birlikte zayıflar © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

Shannon's Theorem suggests one way to reduce errors: increase the signal-to-noise ratio (either by increasing the signal or lowering noise if possible) Mechanisms like shielded wiring can help lower noise Physical transmission system is always susceptible to errors it may not be possible to change the signal-to-noise ratio Noise/interference cannot be eliminated completely But many transmission errors can be detected In some cases, errors can be corrected automatically We will see that error detection adds overhead Error handling is a tradeoff in which a system designer must decide whether a given error is likely to occur, and if so, what the consequences will be © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

Shannon's Theorem hataları düşürmek için bir yol önermiştir: Sinyalin gürültüye oranını yükseltmek (sinyali yükselterek veya mümkün ise gürültüyü azaltmak ile) Kabloları kalkanlama mekanizması gürültüyü azaltabilir Fiziksel iletim sistemleri genellikle hatalara karşı hassastır Sinyal gürültü oranını değiştirmek mümkün olmayabilir Gürültü/karışım dan tam olarak elimine edilemeyebilir Fakat pekçok iletim hatası tespit edilir Bazı durumlarda, hatalar otomatik olarak düzeltilebilir Hata tespiti ek olarak bazı yükler ortaya çıkarır hata yakalama bir tradeoff dur in which a system designer must decide whether a given error is likely to occur, and if so, what the consequences will be © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

8.3 Effect of Transmission Errors on Data
Figure 8.1 lists the three principal ways transmission errors affect data The figure points out that an underlying transmission error often manifests itself as a specific data error For example, extremely short duration interference, called a spike, is often the cause of a single bit error Longer duration interference or distortion can produce burst errors Sometimes a signal is neither clearly 1 nor clearly 0, but falls in an ambiguous region, which is known as an erasure © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

8.3 Veri üzerine iletim hatalarının etkisi
Figure 8.1 iletim hatalarının veriye olan etkisini 3 prensiple listelemiştir The figure points out that an underlying transmission error often manifests itself as a specific data error Örnek olarak; çok kısa süren karışım, spike olarak adlandırılır, tek bitlik hataya sebep olur Uzun süren karışım veya bozulma burst (birden fazla bitlik) hataları üretebilir Bazen bir sinyal açık olarak 1 veya 0 değildir,fakat belirsiz bir alana düşer ki bu erasure (silinmiş yer) olarak adlandırılır © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

8.3 Effect of Transmission Errors on Data
For a burst error, the burst size, or length, is defined as the number of bits from the start of the corruption to the end of the corruption Figure 8.2 illustrates the definition © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

Burst hatası için, burst boyutu ve uzunluğu bozulmanın başladığı yerden bittiği yere kadar bit sayısı olarak belirlenir Figure 8.2 tanımı gözterir © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

8.4 Kanal hatasını yakalamada iki strateji
İletim esnasındaki hataların üstesinden gelmek ve güvenilirliği artırmak için pekçok değişik matematiksel teknik vardır Kanal kodlama olarak bilinir Teknikler iki kategoriye ayrılır: Forward Error Correction (FEC) mekanizması(ileri hata düzeltme) Automatic Repeat reQuest (ARQ) mekanizması(otomatik istek yenileme) FEC deki ana fikir ileriye dönül çalışmasıdır: Alıcının veriyi doğru aldığını doğrulama ve eğer olursa hataları düzelmesi için, veriye ekstra bilgiler eklenir Figure 8.3 FEC mekanizmasını gösterir © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

8.4 Two Strategies for Handling Channel Errors
Basic error detection mechanisms allow a receiver to detect when an error has occurred; FEC mechanisms allow a receiver to determine exactly which bits have been changed and to compute correct values The second approach to channel coding, known as an ARQ, requires the cooperation of a sender; a sender and receiver exchange messages to insure that all data arrives correctly © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

Basit hata tespiti mekanizması alıcının hata olduğunu tespit etmesine imkan sağlar; FEC mechanism alıcının karar vermesine izin verir Tam olarak hangi bitin değiştiği ve doğru olanı hesaplama İkinci yaklaşım ARQ dur, Gönderinin birlikte çalışması gerekir, gönderen ve alan birbirlerine bütün verinin doğru iletildiğine dair mesaj yollamasıdır © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

8.5 Block and Convolutional Error Codes
The two types of FEC techniques satisfy separate needs: Block Error Codes It divides the data to be sent into a set of blocks It attaches extra information known as redundancy to each block The encoding for a given block of bits depends only on the bits themselves, not on bits that were sent earlier They are memoryless in the sense that the encoding mechanism does not carry state information from one block of data to the next Convolutional Error Codes It treats data as a series of bits, and computes a code over a continuous series Thus, the code computed for a set of bits depends on the current input and some of the previous bits in the stream Convolutional codes are said to be codes with memory © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

8.5 Block ve Convolutional hata kodları
İki tip FEC tekniği ayrı ayrı şu durumları kapsamalıdır: Block Error Codes Gönderilecek veriyi blok kümelerine böler Redundancy olarak bilinen ekstra bilgiyi her bloğa ekler Verilen bir bloğun bitleri için şifreleme sadece kendi bitlerine bağlıdır, önceden gönderilenlere değil Hafızasız (memoryless) dırlar. Bir şifreleme mekanizması bir blok veriden diğerine herhangi bir bilgi taşımaz Convolutional Error Codes Veriyi bitler serisi olarak ele alır, ve continuous(sürekli) seri ler üzerinden bir kod hesaplar. Böylece, bir bitler kümesi için bazı önceki bitler ve mevcut inputa bağlı bir kod hesaplanır Convolutional kodlar hafıza ile kodlar olarak söylenir © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

8.6 An Example Block Error Code: Single Parity Checking
How can additional information be used to detect errors? consider a single parity checking (SPC) mechanism One form of SPC defines a block to be an 8-bit unit of data (i.e., a single byte) On the sending side, an encoder adds an extra bit, called a parity bit, to each byte before transmission A receiver uses parity bit to check whether bits in the byte are correct Before parity can be used, the sender and receiver must be configured for either even parity or odd parity Figure 8.4 lists examples of data bytes and the value of the parity bit that is sent when using even or odd parity © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

Ek bilgiler hata tespit etmede nasıl kullanılır? single parity checking (SPC) mekanizmasını düşünün SPC nin bir formu, 8 bit birim verisi olan bir blok tanımlar (i.e., tak bir byte) Gönderen tarafında, encoder extra bir bit ekler, parity bit ismiyle adlandırılır, iletimden önce her byte için Alıcı byte ın içindeki bitlerin doğruluğunu bulmak için parity biti kullanır. Parity kullanılmadan önce, gönderen ve alan even veya odd parity den biri için konfigüre edilmelidir. Figure 8.4 lists examples of data bytes and the value of the parity bit that is sent when using even or odd parity © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

SPC is a weak form of channel coding that can detect errors but cannot correct errors An even parity mechanism can only handle errors where an odd number of bits are changed If one of the nine bits (including the parity bit) is changed during transmission, the receiver will declare that the incoming byte is invalid However, if a burst error occurs in which two, four, six, or eight bits change value, the receiver will incorrectly classify the incoming byte as valid © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

SPC hataları tespit etmede kanal kodlamanın zayıf bir formudur Fakat hataları düzeltemeybilir Even parity mekanizması, tek sayıdaki bitler değiştiği zaman hataları yakalayabilir Eğer 9 bit den herhangi biri iletim sırasında değişirse, alıcı gelen byte ın geçersiz olduğunu ifade eder. Eğer 2,4,6,8 bitlerde değişiklik olursa, yani burst hata olursa, alıcı yanlış olarak sınıflandırma yapıp, gelen byte ı uygun olarak alır. © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

8.7 The Mathematics of Block Error Codes and (n, k) Notation
Mathematically we define the set of all possible messages to be a set of datawords and define the set of all possible encoded versions to be a set of codewords If a dataword contains k bits and r additional bits are added to form a codeword, we say that the result is an (n, k) encoding scheme where n = k + r The key to successful error detection lies in choosing a subset of the 2 possible combinations that are valid codewords The valid subset is known as a codebook © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

Matematiksel Bir veri kelimelerinin kümesi olan bütün mümkün mesajlarının kümesini tanımlarız Ve bir kod kelimelerinin kümesi olan bütün mümkün şifrelenmiş versiyonlarının kümesini tanımlarız Eğer bir veri kelimesi k bit içeriyor ve ekstra r bit eklenerek bir kod kelimesi oluşturuyorsa, sonucu şu şekilde söyleyebiliriz (n, k) şifreleme şeması where n = k + r The key to successful error detection lies in choosing a subset of the 2 possible combinations that are valid codewords Uygun altküme The valid subset is known as a codebook © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

As an example, consider SPC The set of datawords consists of any possible combination of 8-bits Thus, k = 8 and there are 28 or 256 possible data words The set of n = 9 bits, so there are 29 or 512 possibilities However, only half of the 512 values form valid codewords Think of the set of all possible n-bit values and the valid subset that forms the codebook If an error occurs during transmission one or more of the bits in a codeword will be changed, which will either produce another valid codeword or an invalid combination For the example discussed above a change to a single bit of a valid codeword produces an invalid combination, but changing two bits produces another valid codeword © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

Örnek olarak, SPC yi düşünelim 8 bitin kombinasyonundan oluşan veri kelimelerinin kümesi Thus, k = 8 ve 28 veya 256 mümkün veri kelimeleri n = 9 bit olursa, 29 veya 512 olasılık Böylece , sadece 512 nin yarısı kadar uygun kod kelimesi Muhtemel n bit le oluşan kümeyi ve kodbook u oluşturan uygun altkümeleri düşünün Eğer iletim sırasında hata olursa Kod kelimesinde bir veya daha fazla bit değişecek, bu bir başka uygun kod kelimesi oluşturacak yada bir uygun olmayan kombinasyon Yukarda tartışılan örnek için Uygun kod kelimesinde ki bir bitlik değişiklik, uygun olmayan bir kombinasyon üretir, fakat iki bitlik değişim, uygun bir kod kelimesi oluşmasına yol açar © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

8.8 Hamming Distance: A Measure of a Code's Strength
No channel coding scheme is ideal! changing enough bits will always transform to a valid codeword What is the minimum number of bits of a valid codeword that must be changed to produce another valid codeword? To answer the question, engineers use a measure known as the Hamming distance, named after a theorist at Bell Laboratories who was a pioneer in the field of information theory and channel coding Given two strings of n bits each, the Hamming distance is defined as the number of differences Figure 8.5 illustrates the definition © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

Hiçbir Kanal kodlama tasarısı ideal değildir! Yeteri kadar bitin değişimi, herzaman uygun bir kod kelimesi dönüştürecek Bir geçerli kod kelimesinin, yeni bir geçerli kod kelimesi oluşturması için gerekli en az kaç tane biti değişmelidir? Soruyu cevapmak için, mühendisler Hamming distance, isminde bir ölçüm kullanmışlar., named after a theorist at Bell Laboratories who was a pioneer in the field of information theory and channel coding Verilen n bitlik her iki string için, hamming uzaklığı fark olarak tanımlanır Figure 8.5 tanımı anlatır © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

One way to compute the Hamming distance consists of taking the exclusive or (xor) between two strings and counting the number of 1 bits in the answer For example, consider the Hamming distance between strings 110 and 011 The xor of the two strings is: which contains two 1 bits Therefore, the Hamming distance between 011 and 101 is 2 © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

Haming uzaklığını hesaplamak için. İki string arasında xor uygulanır Ve 1 lerin sayısı hesaplanır örneğin, 110 ve 011 arasındaki uzaklığa bakalım İki string in xor işlemi: Sonuc 2 tane 1 içerir Bunun için, 011 ve 101 arasındaki uzaklık 2 dir. © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

8.9 The Hamming Distance Among Strings in a Codebook
Errors can transform a valid codeword into another valid codeword To measure such transformations, we compute the Hamming distance between all pairs of codewords in a given codebook Consider odd parity applied to 2-bit datawords Figure 8.6 lists the four (4) possible datawords the 4 possible codewords that result from appending a parity bit and the Hamming distances for pairs of codewords We use to denote the minimum Hamming distance, dmin among pairs in a codebook The concept gives an answer to the question above How many bit errors can cause a transformation from one valid codeword into another valid codeword? © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

8.9 Hamming uzaklığı Among Strings in a Codebook
Hatalar geçerli kodlu kelime(codeword )’den diğer geçerli kodlu kelimeye değiştirilebilir Bu Değişimleri hesaplamak için, Bütün kodlu kelime çiftleri arasını hamming uzaklığını hesaplayarak verilen kodlu kelimeyi bulabiliriz 2-bit dataword’e tek parite uygulamadığımızı hesaba katalım Şekil 8.6 olası 4 dataword’ünü listelemiştir Eklenen paritebitleri sonucu oluşabilecek 4 codeword’leri Ve Hamming uzaklığı codeword çiftleri için En küçük Hamming uzaklığını, göstermek dmin kullanırız Bu konsept yukarıdaki sorunun cevabını verir Geçerli bir codeword’ü geçerli bir diğer codeword’e çevirmek için, ne kadarlık bit bozulması oluşması gerekir © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 39 39

In the SPC example of Figure 8.6, the set consists of the Hamming distance between each pair of codewords, and dmin=2 The definition means that there is at least one valid codeword that can be transformed into another valid codeword, if 2-bit errors occur during transmission © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

8.9 Hamming uzaklığı Among Strings in a Codebook
Şekil 8.6 daki SPC örneğinde, küme her çift codeword’ün Hamming uzaklığını içerir ve dmin=2 Bu şu manaya gelir, en az bir geçerli codeword mevcuttur ve bu başka geçerli bir codeword’e çevrilebilir, eğer gönderimde sadece 2-bitlik bir bozulma olursa © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 42 42

8.10 The Tradeoff Between Error Detection and Overhead
A large value of dmin is desirable because the code is immune to more bit errors, if fewer than dmin bits are changed, the code can detect that error(s) occurred Equation 8.1 specifies the relationship between dmin and e, the maximum number of bit errors that can be detected: A code with a higher value of dmin sends more redundant information than an error code with a lower value of dmin Code rate that gives the ratio of a dataword size to the codeword size as shown in Equation 8.2 © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

8.10 Hata tespiti ve buna bağlı ekstra yüklerin arasındaki denge
Arzu edilen dmin ‘nin yüksek değerlerde olmasıdır Çünkü code daha fazla bite karşı bağışıklıdır, eğer dmin ‘den daha az bit değiştiyse , code oluşan bu hataları ortaya çıkarabilir 8.1 deki denklem dmin ve e arasındaki ilişkiyi açıklar, maksimum sayıdaki bit hataları saptanabilir Dmin den daha büyük olan code, dmin den daha küçük olan code’tan daha fazla gereksiz bilgi gönderir Code oranı, 8.2 deki dataword’ün büyüklüğünün codeword’e oranını verir © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 44 44

8.11 Error Correction with Row and Column (RAC) Parity
Imagine an array of 3-rows and 4-columns, with a parity bit added for each row and for each column Figure 8.7 illustrates the arrangement, which is known as a Row and Column (RAC) code Example RAC has n= 20, which means that it is a (20, 12) code © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

8.11 Hata Düzeltme Satır ve Sütun Paritesi (RAC)
3 satır ve 4 kolonluk bir dizi hayal edin, parite bitleri her kolon ve sütüna eklenmiş olsun Şekil 8.7 düzenlemeyi gösterir, ve genelde Satır ve Sütun code’u olarak bilinir (RAC) Örnek RAC n=20, buda (20,12) lik kod manasına gelir © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 46 46

How error correction works? Assume that one of the bits in Figure 8.7 (below) is changed during transmission: When the receiver arranges the bits into an array and parity bits are recalculated two of the calculations will disagree with the parity bits received, as Figure 8.8 illustrates a single bit error will cause two calculated parity bits to disagree with the parity bit received © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

Hata doğrulama nasıl çalışır? Şekil 8.7 deki bir bitin gönderim aşamasında değiştiğini farzedin Alıcı dizideki bitleri düzenlerken parite bitlerini yeniden hesaplalar Alıcı tarafındaki parite bitleri İki hesaplama birbiriyle uyuşmaz, şekil 8.8 deki gösterildiği şekli ile Tek bir bit’in bozulması iki parite bitinin uyuşmaması ile hesaplanabili © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 48 48

The two disagreements correspond to the row and column position of the error A receiver uses the calculated parity bits to determine exactly which bit is in error, and then corrects the bit Thus, an RAC can correct any error that changes a single data bit What happens to an RAC code if an error changes more than one bit in a given block? RAC can only correct single-bit errors In cases where two or three bits are changed an RAC encoding will be able to detect an odd number of errors © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

İki anlaşmazlık satır ve sütün pozisyonundaki hatanın oluştuğuna onay verir Alıcı parite bitlerini hesaplayarak hangi bitin değiştiğini hesaplayabilir, ve sonra onu düzeltebilir Böylelikle, RAC her hatayı düzeltebilir (tek bir bitlik veriyi) Eğer verilen blokta bir bitten daha fazla bir bozulma varsa ne olacak? RAC sadece bir bitlik hatayı düzetmek için kullanılır İki üç bitlik veriler değiştiği zaman ne olacak? RAC encoding tek sayıdaki hataları bulmak için kullanılabilir © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 50 50

8.12 The 16-Bit Checksum Used in the Internet
A particular coding scheme plays a key role in the Internet Known as the Internet checksum, the code consists of a 16-bit 1s complement checksum The Internet checksum does not impose a fixed size on a dataword the algorithm allows a message to be arbitrarily long and computes a checksum over the entire message The Internet checksum treats data in a message as a series of 16-bit integers, as Figure 8.9 below illustrates © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

8.12 Internette kullanılan 16-bitlik checksum
Özel coding şeması internette önemli bir rol oynar Genelde internet checksum olarak bilinir, code 16-bit 1’in tamamlayıcısı(complement ) checksum olarak bilinir Internet checksum dataword üzerinde eşit veri büyüklünü empoze etmez Algoritma mesajları keyfi uzunlukta olmasına izin verir Ve bütün mesaj üzerinden checksum hesaplaması yapılmasına izin verir Internet checksum mesajlar içerisindeki verilere 16-bitlik tamsayılar şeklinde muamele eder, aşağıdakli Şekil 8.9 bunu gösterir © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 52 52

8.12 The 16-Bit Checksum Used in the Internet
To compute a checksum, a sender adds the numeric values of the 16-bit integers and it transmits the result To validate the message, a receiver performs the same computation Algorithm 8.1 gives the details of the computation The checksum is computed in 1s complement arithmetic and uses 16 bit integers instead of 32 or 64 bit integers During the for loop, the addition may overflow Thus, following the loop, the algorithm adds the overflow (the high-order bits) back into the sum Why is a checksum computed as the arithmetic inverse of the sum instead of the sum? © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

Checksum hesaplamak için, gönderici 16-bitlik tamsayılara sayısal depğerler ekler Ve sonucu gönderir Mesajı onaylamak için, alıcı aynı işlemi yeniden hesaplamalıdır 8.1 deki algoritma hesaplamadaki detayları detaylı olarak verir Checksum 1’in tamamlayıcısı aritmetiğine göre hesaplanır Ve 32 ve 64 bit tam sayı aritmetiği yerine 16’lık kullanılır Döngü aşamasında, overflow (taşma)oluşabilir Bunun için aşağıdaki döngü, algoritma overflow olan veriyi geri toplama ekler Neden checksum toplamın tersi aritmetiğine göre hesaplanırda, toplama göre hesaplanmaz? © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 54 54

8.13 Cyclic Redundancy Codes (CRC)
A form of channel coding known as a Cyclic Redundancy Code (CRC) is used in high-speed data networks Key properties of CRC are summarized below © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

8.13 Cyclic Redundancy Codes (CRCs)
Kanal kodlama formu olarak bilinen Cyclic Redundancy Code (CRC) yüksek hızlı ağlarda kullanılır CRC’nin asıl özelliği aşağıda özetlenmiştir © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 57 57

Cyclic terimi codeword özelliğinde türemiştir: Codeword’teki bitlerin Dairesl kayması ile diğer bir tanesi oluşturulur Şekil 8.11 (Aşağıdaki) (7, 4) gösterir CRC by Hamming © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

CRC codes have been studied extensively A variety of mathematical explanations and computational techniques have been produced The descriptions seem so disparate that it is difficult to understand how they can all refer to the same concept Principal views include: Mathematicians explain a CRC computation as the remainder from a division of two polynomials with binary coefficients one representing the message and another representing a fixed divisor Theoretical Computer Scientists explain a CRC computation as the remainder from a division of two binary numbers one representing the message and the other representing a fixed divisor © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

CRC code kapsamlı şekilde çalışılmıştır Matematiksel tanımları değişlik gösterebilir ve hesaplama teknikleri oluşturulabilir Açıklamalar görünebilir böylelikler hepsinin aynı konsepti gösterdiğini açıklmak zorlaşır En önemli görüşler: Matematikçiler İki polinomun İkili katsayı’ya bölünmesinden kalan form olarak tanımlarlar CRC hesaplamasını Biri mesajı diperi sabit böleni temsil eder Teorik Bilgisayar Bilimadamları CRC hesaplamanın neden iki tane ikili sayının bölümünden kalanı olduğunu açıklarlar © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 60 60

Cryptographers explain a CRC computation as a mathematical operation in a Galois field of order 2, written GF(2) Computer programmers explain a CRC computation as an algorithm that iterates through a message and uses table lookup to obtain an additive value for each step Hardware architects explain a CRC computation as a small hardware pipeline unit that takes as input a sequence of bits from a message and produces a CRC without using division or iteration © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

Cryptographer (Şifre çözücüleri) CRC hesaplamasını matematiksel Galoa(2nin katı) alanı olarak tanımlarlar, GF(2) şeklinde yazılır Bilgisayar programcıları Mesaj boyunca ilerleyen algoritmanın hesaplanması olarak bakarlar Donanım mimarları CRC hesaplamasını küçük donanım pipeline’ı şeklinde tanımlarlar Ve CRC iterasyon ve bölmeye gerek kalmaksızı üretilir © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 62 62

As an example of the views above consider the division of binary numbers under the assumption of no carries Figure 8.12 illustrates the division of 1010 which represents a message, by a constant chosen for a specific CRC, 1011 © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 63 63

Yukarıda örnek verilen bakış açılarına göre İki sayıların bölümü olarak düşünün ve taşıma işleminin olmadığını farzedin Şekil a bölümü gösterir Mesajı simgeler, sabitler CRC den seçilmiştir, 1011 © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 64 64

How can mathematicians view the above process as a polynomial division? think of each bit in a binary number as the coefficient of a term in a polynomial For example, we can think of the divisor in Figure 8.12, 1011, as coefficients in the following polynomial: Similarly, the dividend in Figure 8.12, , represents the polynomial: © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

Matematikçilerin bakış açısı ile yukarıdaki hesaplamayı, polinom bölmesi nasıl yapılır? Binary sayısındaki her bitin polinomda birer sabit olduklarını düşünü n Örnek olarak, Şekil 8.12 deki 1011 bölen olarak düşünebiliriz, ve sabitler aşağıdaki polinomdur Benzer olarak,Şekil 8.12 deki bölünen , polinomu temsil etsin: © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 67 67

Term generator polynomial to describe a polynomial that corresponds to a divisor The selection of a generator polynomial is key to creating a CRC with good error detection properties An ideal polynomial is irreducible (i.e., can only be divided evenly by itself and 1) A polynomial with more than one non-zero coefficient can detect all single-bit errors © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 68 68

Polinom oluşturucusu terimi ilgili bölen polinomunu temsil eder Polinom oluşturucusununseçimi CRC deki önemli bir iştir ve iyi hata algılama özelliğine sahiptir İdeal polinom azaltılamaz ( sadece kendine veya 1 e bölünebilir) 0 olmayan sabitlere sahip olan polinomlar bütün tek-bitlik hataları saptayabilir © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 69 69

8.14 An Efficient Hardware Implementation of CRC
CRC donanım shift ragister’ı exclusive(xor) şeklinde düzenlenir,yada bitler arasındaki xor kapıları arasında düzenlenir Şekil 8.13 ilgili donanım için gerekli 3-bitlik CRC hesaplmasını gösteriri (şekil8.12 de) © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

8.15 Automatic Repeat reQuest (ARQ) Mechanisms
Whenever one side sends a message to another, the other side sends a short acknowledgement (ACK) message back For example, if A sends a message to B, B sends an ACK back to A Once it receives an ACK, A knows that the message arrived correctly If no ACK is received after T time units, A assumes the message was lost and retransmits a copy ARQ is especially useful in cases of dealing with detecting errors but not in cases for error correction many computer networks use a CRC to detect transmission errors An ARQ scheme can be added to guarantee delivery if a transmission error occurs the receiver discards the message if an error occurs and the sender retransmits another copy © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved.

8.15 Automatic Repeat reQuest (ARQ) Mechanisms
Bir taraf diğer tarafa mesaj gönderdiği zaman, diğer taraf mesajı aldığına dair geriye küçük onay (acknowledgement ) ACK mesajı gönderir. Mesela, eğer A B ye mesaj gönderdiyes, B de A ya ACK gönderir ACK alındıktan sonra, A mesajın doğru şekilde yerine ulaştığını anlar Eğer T zaman aralığında ACK gelmezse, A mesajın kaybolduğunu farzeder ve mesajın bir kopyasını yeniden gönderir ARQ hata saptanan veri’nin üstesinden gelmek için önemlidir fakat hata doğrulama yöntemi değildir Gönderim hatalarının saptanması için çoğu bilgisayar ağları CRC’yi kullanır ARQ şeması gönderimin garantiye alınmasını salar, eğer gönderim sırasında hata oluşmuşsa Eğer hata oluşmuşsa alıcı paketi atar Ve gönderici bir kopyasını tekrar gönderir © 2009 Pearson Education Inc., Upper Saddle River, NJ. All rights reserved. 72 72

Computer Networks and Internets, 5e By Douglas E. Comer

Benzer bir sunumlar

... konulu sunumlar: "Computer Networks and Internets, 5e By Douglas E. Comer"— Sunum transkripti:

Benzer bir sunumlar

Proje hakkında

Geri bildirim

Giriş

Sosyal ağ üzerinden giriş yapmak:

Computer Networks and Internets, 5e By Douglas E. Comer

Benzer bir sunumlar

... konulu sunumlar: "Computer Networks and Internets, 5e By Douglas E. Comer"— Sunum transkripti:

Benzer bir sunumlar

Proje hakkında

Geri bildirim