关于信源信道联合编码的研究
联合信源信道编码的pytorch代码 -回复
联合信源信道编码的pytorch代码-回复[联合信源信道编码的pytorch代码]本文将介绍联合信源信道编码（Joint Source-Channel Coding，JSZC）的基本概念，并提供使用PyTorch实现该编码的代码示例。
一、引言在通信系统中，信道编码用于提高信道传输的可靠性和效率。
传统的信道编码方法主要关注信道噪声对传输的影响，而忽视了信源编码带来的信息冗余。
而联合信源信道编码则同时优化信源和信道编码，充分利用语音、视频等信源的内在特性，进一步提高传输效果。
二、联合信源信道编码的基本原理联合信源信道编码的目标是将源符号经过编码、传输、解码后恢复到接收端的源符号尽可能接近。
其基本原理如下：1. 源编码（Source Encoding）：将信息源的符号序列转换为编码序列，通常使用熵编码等方法。
2. 信道编码（Channel Coding）：将编码序列映射为调制信号，以提高传输对信道中的噪声干扰的容忍度。
3. 信道传输（Channel Transmission）：将调制信号通过信道传输，受到信道的干扰和噪声。
4. 信道解码（Channel Decoding）：对接收到的调制信号进行解码，以减小信道传输的失真。
5. 源解码（Source Decoding）：将经过信道解码的信号恢复为源符号序列。
三、使用PyTorch实现联合信源信道编码以下是使用PyTorch实现联合信源信道编码的代码示例：pythonimport torchimport torch.nn as nnclass JointSourceChannelCoder(nn.Module):def __init__(self, source_encoder, channel_encoder,channel_decoder, source_decoder):super(JointSourceChannelCoder, self).__init__()self.source_encoder = source_encoderself.channel_encoder = channel_encoderself.channel_decoder = channel_decoderself.source_decoder = source_decoderdef forward(self, source_input):encoded_source = self.source_encoder(source_input)encoded_channel = self.channel_encoder(encoded_source)received_channel =self.channel_transmit(encoded_channel)decoded_channel =self.channel_decoder(received_channel)decoded_source = self.source_decoder(decoded_channel)return decoded_source# 定义源编码器、信道编码器、信道解码器和源解码器source_encoder = nn.Sequential(nn.Linear(in_features, hidden_size),nn.ReLU(),nn.Linear(hidden_size, encoded_size))channel_encoder = nn.Sequential(nn.Linear(encoded_size, channel_size),nn.ReLU())channel_decoder = nn.Sequential(nn.Linear(channel_size, encoded_size),nn.ReLU())source_decoder = nn.Sequential(nn.Linear(encoded_size, hidden_size),nn.ReLU(),nn.Linear(hidden_size, in_features))# 创建联合信源信道编码器jszc = JointSourceChannelCoder(source_encoder, channel_encoder, channel_decoder, source_decoder)# 定义损失函数和优化器criterion = nn.MSELoss()optimizer = torch.optim.SGD(jszc.parameters(), lr=0.1)# 训练模型for epoch in range(num_epochs):# 正向传播outputs = jszc(inputs)loss = criterion(outputs, targets)# 反向传播和优化optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()以上代码示例演示了使用PyTorch实现联合信源信道编码的过程。
基于小波SPIHT的联合信源信道编码及一种改进设计
基于小波SPIHT的联合信源信道编码及一种改进设计摘要分析了一种传输小波SPIHT编码图像的联合信源信道编码方法和方法的一种改进设计，该方法是一种基于分层编码和小波SPIHT算法的联合编码方法，而改进的设计针对SPIHT 编码码流重要性的不同而进行不同程度的保护，并利用无线信道的时变特性自适应地调整信源和信道编码速率,从而在不增加额外带宽的前提下有效地提高了系统的性能和可靠性。
在瑞利信道和GE信道下的仿真表明本方法与前文献中提出的EEP方法以及UEP方法相比，在信道条件恶劣的情况下，能够明显提高恢复图像的质量。
关键词分层编码； SPIHT；联合信源信道编码Joint Source Channel Coding and an Improved Design Basedon Wavelet SPIHTAbstract This paper analyses the transmission of a coded image wavelet SPIHT the joint source and channel coding method and an improved design of the method, and the method of joint coding method is based on a hierarchical coding algorithms and wavelet SPIHT. The improved design protects against the different varying degrees of coding for SPIHT Bitstream importance and use time-varying characteristics of the wireless channel to adjust adaptively to source and channel coding rate, resulting in effectively enhancing the system's performance and reliability without additional bandwidth. In Rayleigh channel and GE channel simulation show that in the poor channel conditions the method proposed in the paper can improve the quality of the image restoration more significantly than the method in documents on EEP and UEP.Key Words HDM hierarchical coding; SPIHT; joint source channel coding1.引言信息论是一门研究信息传输、存储和处理的科学，作为严谨、庞大的理论体系，虽然其枝蔓众多、内容丰富，但如何提高系统信息的有效性和可靠性，却始终是它的中心课题。
信息科学中的联合通信与网络编码技术研究
信息科学中的联合通信与网络编码技术研究近年来，随着信息科学和通信技术的迅猛发展，联合通信和网络编码技术正逐渐成为学术界和工业界研究的热点方向。
本文将对这一主题展开深入探讨，从介绍背景和意义、基本原理、应用领域和未来发展等方面进行分析。
一、背景和意义如今，人们生活在一个信息爆炸的时代，海量的数据即刻传递于各个公共和私人网络之中。
然而，由于网络资源有限和传输媒介的不可靠性，有效地进行信息传输成为了当务之急。
因此，传统的通信方法已经无法满足人们对高速、高可靠性和高效率通信的需求。
联合通信和网络编码技术作为信息科学的重要分支，用于解决通信中的困难问题，并取得了一系列的突破。
该技术的研究具有重要的理论意义和实践价值，可以提高通信系统的容错性、抗干扰性和传输效率，促进信息时代的进一步发展。
二、基本原理联合通信和网络编码技术的基本原理是将多个传输信道或网络节点联合起来，以形成一个整体的通信系统。
通过联合处理和编码，可以充分利用通信资源，提高通信的质量和效率。
具体而言，联合通信技术将不同的信道或节点之间进行联合编码，形成一个编码矩阵，然后利用该矩阵进行传输。
这种方法可以将各个信道或节点的传输效率相互关联起来，从而提高整体的传输效率和可靠性。
而网络编码技术则是将数据包进行编码，使得接收端可以通过解码恢复原始数据。
与传统的分组传输方式不同，网络编码可以将多个数据包进行编码，形成冗余的编码包，从而提高传输的容错性和抗干扰性。
此外，网络编码还可以利用网络的广播特性，实现多源的并行传输，提高整体网络的传输速率。
三、应用领域联合通信和网络编码技术在各个领域都有广泛的应用。
以无线传感器网络为例，联合通信和网络编码技术可以提高网络传输的范围和可靠性，从而扩大传感器网络的应用领域。
此外，联合通信和网络编码技术在移动通信、卫星通信、互联网和云计算等领域也有重要的应用。
例如，在移动通信领域，联合通信技术可以提高移动终端的通信质量和传输速率，满足用户对高速移动通信的需求。
基于h.264视频分区码流联合信源信道编码技术研究,通信与信息系统论文,博士硕士论文ab
基于H.264视频分区码流联合信源信道编码技术研究,通信与信息系统论文,博士硕士论文AB...基于H.264视频分区码流联合信源信道编码技术研究【论文学科】通信与信息系统论文【论文级别】硕士论文,硕士毕业论文,硕士研究生论文【中文题名】基于H.264视频分区码流联合信源信道编码技术研究【英文题名】Joint Source Channel Coding Technique Research Based on H.264 Video Partitioning Code Stream 【所属分类】信息科技,电信技术,通信【中文关键词】联合信源信道编码; 不等差错保护; 差错控制【英文关键词】Joint source channel coding; Unequal error protection; Error control【中文摘要】本文主要研究了H.264编码器生成的分区码流数据的联合信源信道编码问题,提出了针对高噪声信道环境下的的联合信源信道保护方法。
本文首先对联合信源信道编码进行了概述,分析了国内外关于联合信源信道编码的研究现状。
其次对视频压缩与差错控制做了介绍,然后对H.264视频编码标准进行了概述,并对其采用的各种关键技术进行了深入的研究。
在以上分析、研究的基础之上,结合H.264中采用的数据分类的抗误码技术设计了一种不等差错保护方案。
核心思想是在高噪声信道环境下,通过对H.264编码器生成的码流进行优先级划分,对重要数据加强信道保护,以获得较好的视频恢复效果。
此外,在实际环境下,带宽受限、高噪声环境是视频通信的难点,本文进一步提出一种方法,通过信道编码和编码端参数之间的有效匹配实现联合信源信道保护的目的,取得了良好的误码保护的效果,用有限的冗余实现了有效的误码保护。
最后,对全文的工作进行了总结,并展望了今后(来源:Afa8a8aBC论文网)有待进一步完善的工作。
(来源:A2323BC论文网)【英文摘要】H.264 is a new video coding standard. It’s developed by united video group JVT which consists of Video Coding Experts Group(VCEG) of ITU-T and Movable Image Coding Experts Group(MPEG)of ISO/IEC. It uses many new coding techniques and can improve coding efficiency obviously.In recent years, with the rapid development of communication technology, as well as individual users on the new communications needs of the business growing, multimedia communications to be especially rapid development of video communications. However, due to tremendous volume of data and videoinformation in the transmission must be carried out before compression to reduce the amount of information transmission channel. After the video compression coding information in the course of transmission is highly susceptible to channel conditions and other factors from the impact of error. Therefore, the adoption of effective anti-BER video coding technology to ensure reliable transmission of information is very necessary.Isolation Theory traditional assumptions source coding and channel coding complexity can be unlimited increase in coding design neglected some of the practical design of the design principle of the separation of the efficiency of the system may be lower, and this has stimulated a more effective joint source and channel coding methods of exploration and research. Joint Source-channel coding based on the state channel, weigh source coding and channel coding rate rate on the impact of distortion in the source and channel coding and distribution of redundancy, through a joint strategy in both coding appropriate allocation of resources, so as to achieve the bestend-to-end results to achieve the best overall performance.This paper puts forward an unequal errorprotection plan. The strategy mainly researches on how to partition the information created from source coder, and uses the corresponding unequal error protection to make the important date bits be seized of more error renew ability, the aim is to obtain the best whole performance. The paper proposes that according to effect of the different parts of the code stream created from H.264 coder to the video, we can use the different error protection according to different bits. Those bits that are important to renew video use higher channel protection (use more intendance bits to protect information code stream), otherwise those bits that are not very important to renew video use lower channel protection (not very important means that if those bits are destroyed, it will not bring very severe influence or can renew those content with some compensate method). In DP mode, macro-block dates in a slice are separated into A、B、C three parts to transmit respectively. A date includes the most important information in decoding video;B date is more important thanC dates; C date is the lowest important. Besides the three dates have these connections: B and C date are independent, but the decoding of those date must depend on A date. According to this partitionmode, coder can use unequal error protection to different date selectively in order to guarantee the most important information can be received if the channel is not good. With the FEC protection towards H.264 code stream, we use FEC1 code that has the more ability to correct the error and redundancy to protect the most important dates, including SPS、PPS and A date, and use FEC2 code that has the less ability to correct the error and redundancy to protect the less important dates, including B and C date. With this unequal error protection, we guarantee the most important information correct renew under high error condition in order to obtain the better decoding effect.The experimental results show that the video transmission in the course of error ranging from protection mechanisms implemented, although an increase of redundancy, but it could be improved to a certain extent, the transmission system performance, improve video streaming channel in the worst anti-environment BER capacity. Stationary random error channel and restore the image PSNR-Y maximum value increased 8.73 dB at least 4.49 dB increase, objective quality improvement is obvious, and UEP Without UEP system than the performance gainaccess channel error probability with the increase increase. Gauss channel and restore the image PSNR-Y maximum value increased 9.36 dB, at least 2.71 dB increase. Restoration of images from the subjective feeling, the adoption of error ranging from the protection of the restoration of the subjective image quality has been greatly enhanced. The results can be seen through the introduction of the coding strategy UEP, although an increase of redundancy, but significantly improved the quality of the decoding of the video.After researches on unequal error protection scheme, the paper put forward a joint source channel coding strategy further aim at wireless channel’s characteristic that its bandwidth is limited and error is high. The thought is that channel coding must acclimatize itself to channel\'s state, matching H.264 source coder\'s QP、the packet\'s length to FEC code\'s rate. When the channel is not good, match coarse QP to less FEC code\'s rate. If increasing the value of QP, the code\'s rate is reduced, saving the source\'s bits; these bits can be used to reinforce the ability of FEC. The other way round, when the channel is good, match exquisite QP to higher FEC code\'s rate, used to transmit high qualityvideo. Combining the match strategy with unequal error protection, we can achieve better balance with reliability and validity.The experiments results indicate that under high error environment using joint source channel coding can wipe off error effectively and also has better system performance than not using joint mechanism. Under high error environment, the PSNR Y at decoder receives improvement at high range. This can guarantee the video information reliable transmission and also can utilize the channel\'s limited bandwidth source effectively.In short, the joint source-channel video transmission technology in the protection of information, is an effective method, especially in bad channel conditions of decreased slowly, and with obvious superior system performance. Can guarantee reliable transmission of video information can be effective use of limited channel bandwidth resources. With limited redundancy to achieve an effective error protection, access to the consumption of redundancy and error a better balance between protections.内容提要4-7第一章绪论7-151.1 论文选题背景7-91.2 联合信源信道编码9-131.2.1 联合信源信道编码概述9-111.2.2 联合信源信道编码研究现状11-131.2.3 联合信源信道编码意义131.3 课题研究的内容13-15第二章视频压缩与差错控制15-222.1 视频压缩编码概述15-182.1.1 视频序列冗余特性15-162.1.2 视频编码技术16-182.2 差错控制概述18-222.2.1 误码产生原因及其影响182.2.2 视频通信差错控制技术18-22第三章H.264 视频编码标准22-323.1 H.264 编码的主要目标223.2 H.264 的基本框架22-253.2.1 H.264 的档次等级22-233.2.2 H.264 编解码器23-253.3 H.264 的关键技术25-323.3.1 图像分割25-263.3.2 帧内预测26-273.3.3 数据分类27-283.3.4 参数设置28-303.3.5 灵活的宏块排序30-32第四章H.264 视频码流的不等差错保护方案32-544.1 H.264 中句法元素组织结构32-374.1.1 H.264 分层设计32-334.1.2 Slice Layer设置33-354.1.3 NAL设置35-374.2 RTP打包规则37-404.2.1 RTP包的组织结构38-394.2.2 H.264 中RTP打包规则39-404.3 不等差错保护研究现状404.4 不等差错保护方案设计与实现40-464.4.1 联合信源信道编码原理40-424.4.2 不等差错保护方案算法描述42-434.4.3 方案实现43-464.5 实验分析46-544.5.1 实验环境设置464.5.2 算法性能测试与分析46-54第五章H.264 视频码流的联合信源信道编码保护54-705.1 码率控制54-595.1.1 码率控制的重要性54-555.1.2 码率控制的基本原理555.1.3 H.264 编码参数对码率的影响55-595.2 联合信源信道编码设计与实现59-615.2.1 联合信源信道编码算法描述59-605.2.2 联合信源信道编码实现60-615.3 实验分析61-705.3.1 实验环境设置61-635.3.2 算法性能测试与分析63-70第六章总结与展望70-726.1 全文总结70-716.2 工作展望71-72参考文献72-76摘要76-79ABSTRACT79-81致谢82-83导师及作者简介83。
无线通信中的信道编码技术研究与优化
无线通信中的信道编码技术研究与优化信道编码是无线通信中的一项重要技术，它通过在传输过程中引入冗余信息，提高数据信号的可靠性和抗干扰能力。
本文将重点研究和优化无线通信中的信道编码技术，包括信道编码的基本原理、常用的编码方案以及最新的优化方法。
一、信道编码的基本原理在无线通信中，信号在传输过程中会受到多种干扰和噪声的影响，从而导致传输错误的概率增加。
信道编码的基本原理是通过在编码过程中引入冗余信息，以提高信号的可靠性。
常用的信道编码方式包括前向纠错编码和自适应编码。
1. 前向纠错编码（Forward Error Correction, FEC）是一种通过在编码过程中引入冗余信息，并在接收端进行纠错的编码方式。
它的核心思想是通过在发送端对数据进行冗余编码，在接收端使用纠错算法进行解码和恢复原始数据。
前向纠错编码可以有效提高信道传输的可靠性，常用的编码方案包括卷积码和布洛赫码。
2. 自适应编码是一种根据通信信道状态自动选择和调整编码方案的方法。
根据信道质量的不同，自适应编码可以动态地选择合适的编码方案以提高传输效果。
常用的自适应编码方案包括自适应调制和自适应分组选择。
二、常用的信道编码方案1. 卷积码是一种常用的前向纠错编码方案，它通过线性移位寄存器和异或门的组合实现编码。
卷积码具有较好的纠错性能，但编码和解码的复杂度较高。
为了优化卷积码的性能，在实际应用中可以采用迭代或串联的方式，如迭代解码卷积码（Iterative Decoding Convolutional Code, IDCC）和串联卷积码（Concatenated Convolutional Code, CCC）。
2. 布洛赫码是一种分组判决编码方案，它通过将数据分组并进行判决编码，从而提高信号的可靠性。
布洛赫码具有较好的抗干扰性能，但编码和解码的复杂度较高。
为了优化布洛赫码的性能，在实际应用中可以采用迭代或结合其他编码方案的方式进行优化。
三、信道编码的优化方法为了进一步提高无线通信中的信道编码性能，研究者们不断提出了各种优化方法。
基于整数小波的信源信道联合编码技术研究
基于整数小波的信源信道联合编码技术研究
杨莘;陈淑
【期刊名称】《数字技术与应用》
【年(卷),期】2010(000)001
【摘要】提出了一套基于整数小波高频零树的信源/信道联合编码方案,该方案能快速编出具有嵌入渐进式传输功能的低码率码流.其基本原理是根据预先设定的一组阈值依次扫描信源,并得到相应系数的位置信息和值信息,然后分别进行编码和传输.该码流既能在无噪信道下进行无失真渐进传输,也能在有噪信道下进行低码率较为可靠的有失真嵌入式渐进传输.论文的实验结果可以看出,该方案在有噪信道下不仅能够在较高的压缩比下得到较高的峰值信噪比,而且能够在变化的噪声环境中使得信源更稳健更可靠地低码率传输.
【总页数】4页(P114-117)
【作者】杨莘;陈淑
【作者单位】武汉科技大学信息科学与工程学院,湖北武汉,430081;武汉大学电子信息学院,湖北武汉,430079
【正文语种】中文
【中图分类】TN402;TN911.22
【相关文献】
1.小波编码图像联合信源信道解码算法的研究 [J], 张晔;王申
2.基于整数小波的信源信道联合编码技术研究 [J], 杨莘;陈淑
3.基于最优小波分组的联合信源信道编码图像传输系统 [J], 陈俊宏;张钦宇
4.基于Markov信源和LDPC编码的信源信道联合译码算法 [J], 梅中辉;李晓飞
5.基于小波SPIHT的联合信源信道编码新方法 [J], 肖嵩;张方;吴成柯
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信源编码与信道编码
信源编码与信道编码
1.信源编码的作⽤与内含：
信源编码是⼀种以提⾼通信有效性⽽对信源符号进⾏的变换，或者说为了减少或者消除信源剩余度⽽进⾏的信源符号变换。
具体⽽⾔就是针对信源输出符号序列的统计特性来寻找某种⽅法，把信源输出符号序列变换为最短的码字序列，使后者的各码元所荷载的平均信息量最⼤，同时⼜能保证⽆失真的恢复原来的符号序列。
2.信道编码的作⽤与内含：
信道编码：由于信道有噪声和⼲扰或信道有某种约束会使接受的消息发⽣差错，因此要通过信道编码来提⾼传输可靠性。
因为信道编码是通过冗余符号来实现的，所以会使传输有效性降低。
（ps:⾹农第⼆定理：只要信息传输速率不⼤于信道容量，就存在⾼可靠性传输。
）。
论信源编码与信道编码
论信源编码与信道编码李希夷 201110404107摘要：如今社会已经步入信息时代，在各种信息技术中，信息的传输及通信起着支撑作用。
而对于信息的传输，数字通信已经成为重要的手段。
而在数字通信系统中，信源编码和信道编码在信息的传送过程中起到了至关重要的作用，这要求我们对信源编码和信道编码的了解和认识有更高的层次。
关键词：信息传输数字通信信源编码信道编码正文：一．信源编码和信道编码的发展历程信源编码：最原始的信院编码就是莫尔斯电码，另外还有ASCII码和电报码都是信源编码。
但现代通信应用中常见的信源编码方式有：Huffman编码、算术编码、L-Z 编码，这三种都是无损编码，另外还有一些有损的编码方式。
信源编码的目标就是使信源减少冗余，更加有效、经济地传输，最常见的应用形式就是压缩。
相对地，信道编码是为了对抗信道中的噪音和衰减，通过增加冗余，如校验码等，来提高抗干扰能力以及纠错能力。
信道编码：1948年Shannon极限理论→1950年Hamming码→1955年Elias卷积码→1960年 BCH码、RS码、PGZ译码算法→1962年Gallager LDPC（Low Density Parity Check，低密度奇偶校验）码→1965年Ｂ－M译码算法→1967年RRNS码、Viterbi算法→1972年Chase氏译码算法→1974年Bahl MAP算法→1977年IMaiBCM分组编码调制→1978年Wolf 格状分组码→1986年Padovani恒包络相位／频率编码调制→1987年Ungerboeck TCM格状编码调制、SiMonMTCM多重格状编码调制、WeiL.F.多维星座TCM→1989年Hagenauer SOVA算法→1990年Koch Max－Lg－MAP算法→1993年Berrou Turbo码→1994年Pyndiah 乘积码准最佳译码→1995年 Robertson Log－MAP算法→1996年 Hagenauer TurboBCH码→1996MACKaｙ－Neal重新发掘出LDPC码→1997年 Nick Turbo Hamming码→1998年Tarokh 空－时卷格状码、AlaMouti空－时分组码→1999年删除型Turbo码虽然经过这些创新努力，已很接近Shannon极限，例如1997年Nickle的Turbo Hamming码对高斯信道传输时已与Shannon极限仅有0.27dB相差，但人们依然不会满意，因为时延、装备复杂性与可行性都是实际应用的严峻要求，而如果不考虑时延因素及复杂性本来就没有意义，因为50多年前的Shannon理论本身就已预示以接近无限的时延总容易找到一些方法逼近Shannon极限。
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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
关于信源-信道联合编码的研究 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]。
图1-1 信源信道联合编码图 2
2 信源信道编码国外研究状况 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。 3
3 信源-信道联合编码适用环境 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。 4
4 信源-信道联合编码研究方向 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
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
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]。 7
7 国内研究院校、老师及其研究成果 7.1 2004年国内研究分布 合肥工业大学，信号与信息处理，单承赣（gan）教授。 硕士研究生：柴斌；具体研究方向：图像传输；成果： 1）提出一种用汉明距离对算术编码进行改进的方案（解码器通过最小汉明距、算术编码的自同步特性和信源的统计知识的结合，来完成译码）。
2）提出一种分层编解码方案（以级联方式构造编码器；采用SPIHT（多级树集合分裂编码）的小波图像信源压缩编码法；采用RCPC信道编码法；把图像比特流按需分层不同子流，对不同子流实现非平等保护）。 汕头大学，信号与信息处理，陈光教授 硕士研究生：黄东辉；具体研究方向：图像传输；成果： 1) 提出一种基于均值匹配相关矢量量化图像编码算法（信源编码法）。 2) 提出一种结合Turbo码的信道编码进行联合优化量化器-重构器对的算法。 7.2 2005年国内研究分布 北京邮电大学，信号与信息处理，吴伟陵教授 博士研究生：林雪红；具体研究内容：低密度奇偶校验码（LDPC）；成果之一： 1） 提出两种基于Huffman码和LDPC码信源信道联合译码算法（基于信源冗余的联合译码和软输入软输出联合译码算法）。 华中科技大学，信息与通信工程，朱光喜教授 博士研究生：金欣；具体研究内容：无线视频传输；成果： 1）设计一功率可控的信源信道联合编码系统（为一定功率水平选定相对最优的编解码策略）。 2）提出一种高性能、H.264兼容的空域伸缩性视频编码系统CSSVC（综合利用了H.264在低频域优越的编码性能和ODWT带内预测技术即在高频域对运动估计和补偿的性能增益（其中采用2模式自适应运动预测与收缩的CSSVC））。 3）构建了复杂度伸缩的混合信道编码与差错控制系统及其复杂度控制策略（综合利用HARQ I和III型优势的混合独立重传自解码的新模型）。 4）研究了信源信道编码系统复杂度衡量的通用方法（根据算法时间复杂度相对 8
系统时间复杂度的比例和变化，寻求屏蔽平台和实现差异性的编码复杂度衡量方法）。 5）研究信源信道联合功率控制策略与实现方法（从信源、信道和差错控制编码复杂度的关系、系统处理能力响应、快速复杂度等级控制和码流匹配方面阐述）。 东南大学，信号与信息处理，吴镇扬 博士研究生：周琳；具体研究方向：语音传输；成果之一： 1） 针对高斯—马尔可夫信源，提出信源信道联合解码算法（包括迭代的信道解码和基于参数估计的信源解码（但是在同一时刻二者相互独立解码的））。
2） 研究了基于信源信道解码算法的语音信号传输系统 合肥工业大学，信号与信息处理，单承赣教授 硕士研究生：李晓莉；具体研究方向：图像传输；成果： 1）提出了结合SPECK信源编码（基于小波变换的分层信源编码）和Turbo码信道编码的信源信道联合编码方案。 上海大学，通信与信息系统，张颖教授 硕士研究生：郑丽丽；具体研究方向：无线视频传输；成果： 1）研究基于信源信道联合编码的FGS视频无线传输能量的有效性（采用H.264与FGS相结合的信源编码，RS信道编码，基于信道预测的传输数据最小化方法；利用功率、误码率与经过信道编码的残余错误概率大小关系及其信道预测结果，确定功率分）。 山东大学，通信与信息系统，袁东风教授 硕士研究生：吕京元；具体研究方向：无线图像传输；成果： 1）研究了基于矢量量化和Turbo码的信源信道联合解码（小波变换使得能量集中，矢量量化使得数据量小） 2）提出基于分形压缩和信道估计的不等错误方案。 7.3 2006国内研究分布 天津大学，信息与通信工程，戴居丰教授和侯春萍教授 博士研究生：王飒爽；具体研究方向：无线图像传输；成果之一： 1） 提出一种基于多载波系统的无线分级图像的传输方法（信源采用基于小波变