关于信源信道联合编码的研究

文献综述

题目关于信源信道联合编码的研究学生姓名 gyp

专业班级通信工程07-1班

学号 2007*******

院（系）计算机与通信工程学院

指导教师(职称) **（讲师）

完成时间 2009年 3 月 12 日

1 前言

“信息论”又称“通信中的数学理论”，是研究信息的传输、存储和处理的科学。通信的根本目的是将消息有效而可靠地从信源传到信宿。

信源编码的目的在于提高系统的有效性（传信率越高失真越小）。中心问题是：对一给定的信源，在失真度确定的条件下，使得失真满足要求所需的最低传信率；在传信率确定的情况下，系统所能达到的最小失真。

信道编码理论核心是提高系统的可靠性。中心问题：寻求一种适当的编码手段，在一定的传信率条件下，通过有规律地增加冗余度保证消息以尽可能小的差错概率从信源传到信宿[1]。

长期以来，在香农的信源信道分离理论的指导下，信源编码理论和信道编码理论都取得可喜成果。但是当前的分离理论仅适用与点对点通信系统，并假定系统可容忍无限长的传输时延和预先掌握信道统计特性。在当前，图像/视频实时业务，无线和IP网络信道的时变性，原分离的信源信道理论已经无法满足实际的通信需求。而建立在香农的全局率失真理论之上的信源-信道联合编码理论应运而生。如图1信源信道联合编码框图[2]。

1979年——

提出信源信道联合编码[3]。

近年来——

K.Sayood等人，研究利用压缩编码后信息的先验后验信息向译码器传递信息。

F.R.K schischang和B.J.Frey等人，提出因子图形并提出一种针对全局函数边

界计算的一般性算法。

I.Kozintsev等人，提出一种基于因子图形框架，同时包含信源与信道编码的全

局图形模型（还用到冗余信息存在准则和和积准则）。

J.Hagenauer等人，提出一种基于变长译码的变长软译码算法。

Banister等人，提出针对JPEG2000信源编码和Turbo信道编码的联合方法。Hamzaoui等人，提出互联网和无线信道下传输内嵌图像的联合编码方法；

且采用局部搜索算法对信源信道进行最优化不等差错保护。Rabiner等人，提出结合隐性马尔科夫信源和低密度奇偶校验码的联合方法。Lisimachos等人，提出基于DCT和运动补偿分级视频编码和传输的联合方法。Kiewer等人，提出变长编码信源和信道编码并行级联的鲁棒性传输算法。

资源受限的通信系统实现资源最优化。资源限制包括数据传输时的速率和带宽限制，系统复杂度限制，功率限制，延时限制。

多用户共享信道的通信系统实现信道容量的利用最大化。如蜂窝移动通信系统。由于多个用户是通过统计时分或者码分等复用方式共享信道，这样便造成一个用户的信源信息，可能是另一个用户的信道噪声的问题。（不适用于多源接入信道）[4]。

异质信源、异类信道或异种用户共存通信系统异质信源指多媒体通信中，对于信道误码和传输延时要求不同的数据。异类信道指同一通信网下，包括信道的速率、误码率、时延或时延抖动在内的信道质量相差很大的信道。异种用户指同一通信系统中，服务质量要求不同的用户。

时变通信系统由于时变系统的信源和信道的先验概率分布不可能准确获得，这样便不可能实现，在分离方式下，系统达到最优。

基本理论研究一方面、理解质量（初始数据和还原数据差异）、延迟、计算复杂度、信道利用率（信道数量、宽度和信噪比）和消耗功率之间的关系；另一方面、联合编码评估方法研究。

具体设计方法的研究[5]

第一、信源-信道编码器的联合设计。该法侧重与在发送端根据信源和信道的统计特性来完成设计，包括基于信源优化的信道编码和基于信道优化的信源编码。

第二、信源-信道联合解码器设计。该法侧重于在信宿端分析并利用信源编码器输出的残存冗余信息来阻止传输比特差错的传播，也可以作为先验知识用于信道译码器软输出译码的边信息。

第三、信源-信道码率分配研究。它是在给定信道码率下，信源和信道编码率的最优化分配策略。当总比特率（=信源编码速率+信道编码速率）一定，信源编码率增加，有损压缩造成的失真减小；信道编码速率减小，信道编码冗余量减少，信道噪声造成的失真提高。

5 联合编码关键技术

残留冗余（额外比特率）技术即在有噪信道且不额外增加传输比特条件下，调整编码器以提高信道鲁棒性。（由于香农编码理论存在：不能去除所有冗余问题；在有噪信道和衰落信道信道编码方法不充分的局限。）[6]

不等差错保护技术（自适应纠错技术）即根据数据的重要性不同，信道编译码采用不同的纠错保护策略，使误码率降到最低。又称分集接收技术[7]。

基于软输入软输出的联合译码技术该法利用传输信道的状态信息、信源的先验信息以及信道译码器的软输出来进行软信源译码[8]。

基于因子图形的联合译码技术因子图形是一种双向图形，是把一个全局变量，使用特定的方法变换成几个局部函数乘积式子。传递算法描述：图形中每个节点都可看作活动的处理单元，且能执行和该节点相关的信息和局部函数的计算。节点间的连线完成信息的发送和接收。

联合优化技术该联合编码可被认为是一种隐马尔可夫过程模型（用状态条件概率代替无记忆信道的转移概率）。（包含状态估计、最小均方差估计和信道状态和参数估计）[9]

网格量化联合优化技术网格量化编码和网格编码调制，可降低系统复杂性，改善失真性能，并且使信道噪声有适中的鲁棒性。

6 信源-信道联合编码研究热点

分层编码即是基于信源优化信道设计编码。它把信源编码分成包含图像中的粗糙的但对于识别重要的信息即最重要部分和包含提高图像质量要求的更精细的信息的次重要部分[10]。

采用LDPC码的联合译码它是一种融合隐马尔可夫信源估计和低密度奇偶校验（LDPC）编码的联合编码方法[11]。

Turbo码又称并行级联卷积码，是信道纠错码的一种，实现卷积码和随机交织器的结合，达到可随机编码的效果。同时采用软输出迭代译码来逼近最大似然译码。

多描述编码信源端产生若干独立码流且每一码流即为信源一种描述；信宿端可通过不同信道接收到一个或多个描述，中央解码器根据描述的多少给出恢复信源的精细程度[12]。