（信号与信息处理专业论文）通信系统中的信源信道联合编（译）码调制.pdf

摘要 摘要 无线通信和多媒体通信技术的发展改变了人类的生话，下一代无线移动通信的目标是实 现无所不在的，高速率、高质量的多媒体移动传输。然而无线信逆中有限的带宽、恶劣的信 道条件以及各种终端尤其是便携式移动设备对复杂度、能耗等资源的苛刻限制，使传统依据 s h a n n o n 分离定理将信源和信道作为两个独立模块分别设计的思想逐渐显露出了局限性。 实际系统中一方面由于编码复杂度、延时的限制，同时为了提高系统的鲁棒性，信源编 码输出中仍留下一定的冗余；另一方面由于带宽有限和无线信道中的衰落、噪声等因素使信 道编码无法提供充足的保护，传输中的差错不可避免。因此突破传统常规的系统设计方法， 将信源编码和信道编码之间进行联合信息处理以寻求更大的性能增益是一个必然趋势。 本论文研究的信源一信道联合编码，调制就是将信源编，译码和信道编，译码及调制综合考 虑、设计和优化的种策略，从整体上优化通信系统，减小包含信源和信道的整个系统的端 到端错误和失真主要获得以下几方面的成果： 1 、提出了一种信源信道联合编码调制的方案。通过置换搜索算法优化信源符号和调制 星座点问的映射关系以减小信道错误造成的信源均方误差失真。同时信源可以分配更多比特 进行编码，减小了量化失真。这种低复杂度信源信道联合编码调制系统的端到端性能超过 了同样数据传输率下中等复杂度的级联编码系统，并且对于信道信噪比的波动具有更好的鲁 棒性。 2 、研究了利用图像压缩编码经过噪声信道传输后获得的软输出进行信源译码重建的问 题。由s o v a 算法对接收序列中的信源残留冗余进行利用，不仅减小了符号错误率，同时 获得了符号值的软信息。由于信道中传输的图像压缩域符号值的误差平方和与重建图像的 p s n r 存在对应关系，利用符号软信息对传输的压缩域符号值进行最小均方误差估计，并以 此重建图像，提高了p s n r 。 3 、针对采用训练序列获得信源中残留冗余结构的不精确性及其传输代价，提出一种基 于隐马尔可夫模型，在接收端利用信道译码的软输出对信源残留冗余概率结构进行参数估 计，并且和信源一信道迭代联合译码结合，在完成参数估计的同时实现了联合译码。同时提 出利用一种鉴别信息度量参数精度和伴随迭代的改善程度，并用其设定停止估计迭代的条 件。 4 、提出一种将高维的压缩图像残留冗余统计模型分解以获得低复杂度信源信道联合译 码的方法。为避免变长码的错误传播，我们往往留下这部分冗余信息在接收端加以利用以实 现信源信道联合译码，而图像压缩编码后的残留冗余仍然具有二维马尔可夫随机场模型表 征的统计特性。由于直接利用场模型的联合译码算法的巨大复杂度，本文首先将二维的场模 型分解为4 个独立的一维统计相关性，并根据这种分解后的统计模型，分别提出了基于串行 和基于并行的两种不同的低复杂度联合译码方法。 东南大学博士学位论文 5 、研究了算术码的联合编码，序列译码及其在衰落信道中传输的性能。算术编码作为 一种最有效的统计压缩编码，在数据压缩中占有重要地位。当系统带宽严格受限时，利用算 术编码进一步压缩带宽有时是不可避免的。在接收端通过利用包含信道信息的软输出进行算 术码的信源序列m a p 译码，可以显著提高信源译码的性能。针对算术码与h u f f m a n 码不同 的编码网格结构，提出一种基于l v a 算法，并同时利用信源和信道统计特性删减路径的低 复杂度、次优序列译码算法。 算术码的信源信道联合编码可以在信源压缩编码的同时灵活地添加冗余度，将信源编 码和信道编码一步完成。本文将联合编码的输出序列作为一个码字，利用当前码字与其它可 能码字之间的汉明距离来设计、优化联合编码。 最后比较了同样冗余度、同样译码复杂度下，利用l d p c 码的译码软输出进行序列信源 译码和基于软同步的联合编码系统在衰落信道中的性能。由于经过优化设计的联合编码使冗 余均匀分布在信源编码输出中，在低信噪比下比l d p c 纠错保护的级联编码系统获得了更低 的误帧率。 关键词：分离定理：信源信道联合编码，调制；置换搜索算法；矢量量化：小波变换；s o v a 算法；m m s e 估计；隐马尔可夫模型；t u r b o 码；鉴别信息：前向后向算法；b c j r 算法； b a u m - w e l c h 算法；马尔可夫随机场；乘积码；和积算法；l d p c 码；联合译码；算术码； 软同步；l v a 算法；软输入序列译码 1 l a b s t r a c t a b s t r c t t h ed e v e l o p m e n to fw i r e l e s sa n dm u l t i m e d i ac o m m u n i c a t i o n sh a sc h a n g e dp e o p l e sl i v e s d r a m a t i c a l l y t h en e x tg e n e r a t i o nw i r e l e s sc o m m u n i c a t i o n sc a l lf o ru b i q u i t o u s ，h i g hr a t ea n dh i g h q u a l i t ym o b i l em u l t i m e d i at r a n s m i s s i o n h o w e v e r l i m i t e db a n d w i d t h ，s e v e r e c h a n n e la n dt h e r e s t r i c t i o no fr e s o u r c e ss u c ha st h ec o m p l e x i t ya n dp o w e ri nt h et e r m i n a le s p e c i a l l yp o r t a b l e e q u i p m e n t s ，r e v e a lt h el i m i t a t i o no ft h ei n d e p e n d e n td e s i g no fs o u r c ea n dc h a n n e lb a s e do n s h a n n o n ss e p a r a t i o nt h e o r e m o nt h eo n eh a n d ，s o m er e s i d u a lr e d u n d a n c yi si n e v i t a b l ei nt h eo u t p u to f t h es o n r c ee n c o d e r b e c a u s eo f t h ec o n s t r a i n to f c o m p l e x i t ya n dd e l a yi np r a c t i c a le n c o d e r s ，a n ds o m er e d u n d a n c yi s l e f ti no r d e rt oi m p r o v et h er o b u s t n e s sa tt h es a m et i m e ；0 1 1t h eo t h e rh a n d , p e r f e c tp r o t e c t i o nc a n n o tb ep r o v i d e db yc h a n n e le n c o d e rb e c a u s eo f t h el i m i t e db a n d w i d t ha n dt h ee f f e c to f t h ef a d i n g a n dn o i s es i m u l t a n e o u s l yi nw i r e l e s sc h a n n e l s s ot r a n s m i s s i o ne r r o r sa r ei n e v i t a b l e t h e r e f o r e , t h e n o v e ls y s t e md e s i g ns c h e m ew h i c hb r e a k sa w a yf r o mc o n v e n t i o na n dj o i n ti n f o r m a t i o np r o c e s s i n g t os e e kf o rg r e a t e rp e r f o r m a n c ei m p r o v e m e n ti sn e e d e d j o i ms o u r e e - c h a n n e lc o d i n g m o d u l a t i o nc o m b i n e ds m l r e ec o d i n g ( d e c k i n g ) w i t hc h a n n e l c o d i n g ( d e c o d i n g ) a n dm o d u l a t i o nt oo p t i m i z et h ec o m m u n i c a t i o ns y s t e ms y n t h e t i c a l l y t h e d e s t i n a t i o no ft h i st e c h n i q u ei st oo p t i m i z et h ec o m m u n i c a t i o ns y s t e mf r o mt h ew h o l ea n dt o r e d u c et h ee r r o ra n dd i s t o r t i o nf r o mp o i n tt op o i mi nt h es y s t e mi n c l u d i n gs o u r c ：em a dc h a n n e l ，t h e m a i n l yw o r ki sd e s c r i b e da sf o l l o w s ： 1 、a j o i n t s o u s c e - e h a n n e lc o d i n g a n d m o d u l a t i o ns c h e m e i s p r e s e n t e d t h e m a p p i n g b e t w e e n s o u r c es y m b o l sa n dm o d u l a t i o ns i g n a l si so p t i m i z e dt h r o u g ht h es w i t c hs e a r c ha l g o r i t h mt o d e c r e a s et h em e a ns q u a r ed i s t o r t i o no f t h ef a l s es o u r c es y m b o l si n d u c e db yc h a n n e le r r o r s a tt h e s a n l et i m e t h es o u r c eq u a n t i z i n gd i s t o r t i o nj sr e d u c e db e c a u s em o r eb i t sma l l o c a t e d1 0s o u r e e e n c o d i n g t h ee n d - t o - a n dp e r f o r m a n c ea n dr o b u s t n e s so ft h ep r o p o s e dl o wc o m p l e x i t yj o i n t s o u r c e - c h a n n e lc o d i n ga n dm o d u l a t i o ns y s t e me x c e e dt h et a n d e ms y s t e m 2 、t h er e c o n s t r u c t i o no f c o m p r e s s e di m a g e sf r o mt h es o f to u t p u to f n o i s yc h a n n e li ss t u d i e d c o m b i n e dw i t hs o v aa l g o r i t h m t h er e d u n d a n c yb e t w e e nt h es y m b o l sa f l a rc o m p r e s s i o ni s u t i l i z e d n o to n l yt h es y m b o le i t o rr a t ei sr e d u c e d b u ta l s ot h es o f ii n f o r m a t i o no fs y m b o l si s o b t a i n e d a c c o r d i n gt o t h ec o r r e l a t i o nb e t w e e nt h ee r r o rs q u a r eo ft h es y m b o lv a l u ei n c o m p r e s s i o nf i e l da n dt h ep s n ro f r e c o n s t r u c t e di m a g e ，t h es y m b o lv a l u ei se s t i m a t e db ym m s e e s t i m a t i o nw i t l lt h es o f ti n f o r m a t i o na n du s e dt or e c o n s t r u c tt h ei m a g et oi m p r o v ep s n r 3 、i no r d e rt oa v o i dt h ei n a c c u r a c ya n dt r a n s m i s s i o nc o s to ft h er e s i d u a lr e d u n d a n c y i n f o r m a t i o no b t a i n e db yt h et r a i n i n gs e q u e n c e ，a na l g o r i t h mt oe s t i m a t et h es t a t i s t i c a ls t r u c t u r eo f 1 1 1 东南大学博士学位论文 r e s i d u a lr e d u n d a n c yb a s e do nh m mc o m b i n e dw i t ht h es o f to u t p u to ft h ec h a n n e ld e c o d e ri s p r o p o s e d a tt h e e n do ft h er e c e i v e r , j o i n ts o u r c e - c h a n n e l d e c o d i n ga n dt h ee s t i m a t i o no f p a r a m e t e ri ns o u r c es t a t i s t i c a lm o d e la r ea c c o m p l i s h e ds i m u l t a n e o u s l y d i s c r i m i n a t ei n f o r m a t i o n i sc a l c u l a t e dt om e a s u r ep a r a m e t e r sa c c u r a c ya n dt h ei m p r o v e m e n ti ni t e r a t i o na n di ti sa l s ou s e d t od e t e r m i n et h es t o po f t h ee s t i m a t i o n 4 、a na l g o r i t h mt od e c o m p o s et h eh i g hd i m e n s i o nr e s i d u a lr e d u n d a n c ys t a t i s t i c a lm o d e lo f c o m p r e s s e di m a g ei sp r o p o s e dt op e r f o r mal o wc o m p l e x i t yj o i n ts o u r c e - c h a n n e ld e c o d i n g i n o r d e rt oa v o i dt h ee r r o rp r o p a g a t i o na r o u s e db yv a r i a b l el e n g t hc o d i n g , t h i sp a r to f t h er e d u n d a n c y s h o u l db el e f ta n du t i l i z e di nj o i n ts o u r c e - c h a n n e ld e c o d i n g t h es t a t i s t i c a lc h a r a c t e r i s t i co ft h e c o m p r e s s e di m a g ec b ed e s c r i b e dw i t h2 - dm a r k o vr a n d o mf i e l d b u tt h ec o m p l e x i t yu s i n g m r fi nj o i n ts o u r c e c h a n n e ld e c o d i n gi s h u g e s oa2 - df i e l dm o d e li ss e p a r a t e di n t o4 i n d e p e n d e n t1 - ds t a t i s t i c a ld e p e n d e n c i e sf i r s t l y , a n dt h e nt w ol o wc o m p l e x i t yj o i n ts o u r c e - c h a n n e l d e c o d i n gm e t h o d sa r ep r e s e n t e db a s e do nt h ep r o p o s e ds t a t i s t i c a lm o d e l 5 、j o i n ts o u r c e - c h a n n e lc o d i n g , s e q u e n t i a ld e c o d i n gb a s e do na r i t h m e t i cc o d i n ga n di t s p e r f o r m a n c et h r o u g hf a d i n gc h a n n e li ss t u d i e d a s e f f i c i e n ts t a t i s t i c a lc o m p r e s s i o nm e t h o d , a r i t h m e t i cc o d i n gp l a y sa ni m p o r t a n tr o l ei nd a t ac o m p r e s s i o l xw h e nt h eb a n d w i d t hi sl i m i t e d , s o m e t i m e saf b r t h a rc o m p r e s s i o nu s i n ga r i t h m e t i ce n d i n gi si n e v i t a b l e t h es o ro u t p l l tf r o m c h a n n e li su s e di ns e q u e n t i a lm a pd e c o d i n go fa r i t h m e t i cc o d i n gt oi m p r o v et h ep 耐o r m a n c e s i g n i f i c a n t l y a c c o r d i n gt ot h ed i f f e r e n tt r e l l i ss t r u c t u r eo fh u f f m a nc o d ea n da r i t h m e t i cc e d e , a s u b o p t i m a ld e c o d i n ga l g o r i t h mb a s e do nl v aa n dp r u n i n gt or e d u c et h ec o m p l e x i t yi sp r o p o s e d f l e x i b l er e d u n d a n c yc a nb ea d d e di nj o i n ts o u r c e - c h a n n e lc o d i n g , a n ds o u m ec o d ea n d c h a n n e lc o d ec a nb ea c c o m p l i s h e di no n es t e p i nt h i sd i s s e r t a t i o n ，t h eo u t p u ts e q u e n c eo f j o i n t c o d i n gi sr e g a r da sac o d e w o r da n dt h eh a m m i n gd i s t a n c eb e t - w at h i sc o d e w o r da n dt h eo t h e r p o s s i b l ec o d e w o r di su t i l i z e dt od e s i g na n do p t i m i z et h e j o i n ts o u r c e c h a n n e lc o d i n g a tl a s t , i nt h ec o n d i t i o no ft h es a m er e d u n d a n c ya n dt h es a m ed e c o d i n gc o m p l e x i t y , t h e p e r f o r m a n c eo f j o i n ts o u r c ec h a n n e lc o d i n ga n ds e q u e n t i a ld e c o d i n gu s i n gs o f to u t p u to f i x ) p ci n f a d i n gc h a n n e li sc o m p a r e d a t t r i b u t et ot h eo p t i m i z a t i o no fj s c c t h er e d u n d a n c yi sd i s t r i b u t e d u n i f o r m l yi nt h es o u r c ec o d i n go u t p u ta n da l o w e rf r a m eg l t u rr a t ei so b t a i n e dc o m p a r e dt ot h e t a n d e mc o d i n gs y s t e mp r o t e c t e db yl d p cc o d ei nl o ws n re n v i r o n m e n t s k e y w o r d s ：s e p a r a t i o nt h e o r e m ；j o i n t s o u r c e c h a n n e lc o d i n g m o d u l a t i o n ；s w i t c hs e a r c h a l g o r i t h m ；v e c t a rq u a m i z a t i o n ；w a v e l e tt r a n s f o r m ；s o v aa l g o r i t h m ；m m s ee s t i m a t i o n ；h i d d e n m a r k o vm o d e l ；t u r b oc o d e ；d i s c r i m i n a t ei n f o r m a t i o n ；f o r w a r d b a c k w a r da l g o r i t h m ；b c j r a l g o r i t h m ；b a u m w e l c ha l g o r i t h m ；m a r k o vr a n d o mf i e l d ；p r o d u c tc o d e ；s m n - p r o d u c ta l g o r i t h m ； l d p cc o d e ；a r i t h m e t i cc o d e ；s o f ts y n c h r o n i z a t i o n ；l v aa l g o r i t h m ；s o f ti n p u ts e q u e n t i a ld e c o d i n g 1 v 东南大学学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得 的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含 其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构 的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均 已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 东南大学学位论文使用授权声明 东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位 论文的复印件和电予文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人 电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论 文被查阅和借阅，可以公布( 包括刊登) 论文的全部或部分内容。论文的公布( 包 括刊登) 授权东南大学研究生院办理。 研究生躲他翩醚弛期：伽“ l j 第一章绪论 第一章绪论 无线通信与网络通信的蓬勃发展对通信理论和技术的发展提出了新的挑战由此而产生 了“信源信道联合编码”( j s c c ：j o i n ts o u r c e - c h a n n e lc o d i n g ) 。本章从理论上探讨基于 s h a n n o n 经典信息论的通信系统的局限性，论述j s c c 产生的背景、意义以及研究耳的，分 析适于采用j s c c 技术的通信系统环境，最后介绍本文的结构和主要研究内容。 1 1 经典信息论的局限性 自从1 9 4 8 年s h a n n o n 发表“am a t h e m a t i c a lt h e o r yo f c o m m u n i c a t i o n ”一文标志信息论 的诞生，通信技术已经历了长达5 0 年的发展历程。 在这篇著名的论文中，s h a n n o n 证明只要信源的信息传输率r 小于信道容量c ，那么就 能以d 的失真通过信道，实现错误率非零但任意小的可靠通信。更进一步，可以首先用 一个信源编码，取得r r 的信息率，然后用一个r e r ( q ，) 成立的充分条件，并指出大量的信源信 道对( p a i r ) 都满足这个条件。也就是说相比于分离的级联编码，联合编码的错误概率具有 更快的衰减指数特性，反映到实际设计中就是可以大大减小系统的复杂度和延时。文献 1 5 】 证明了在联合编码系统中编码器一译码器之问的对偶性，若一对编码器一译码器位，) 是最优 化的且满足“一致连续性”条件，则其对偶码( ，口) 也是最优的。上述文献给出了理论上 这种联合编码的存在性及其性能界的证明，但是如同s h a l l i l o n 的分离定理一样，并没有给出 具体的实现方法。 下面我们将给出最简单的实现联合编码的特例。 东南大学博士学位论文 2 1 2 概率匹配信源信道联合编码 衡量一个有失真通信系统是否最优，可以通过测量系统的平均代价和平均失真，并证明 此代价失真对( p a i r ) 是否处于最优的代价一失真曲线上。但是平均代价依赖于信道输入的 分布p ( x ) ，平均失真依赖于信源和信宿符号的联合分布p ( s ，；) 。因此取得最优的率- 失真 权衡就是僮信源和信道概率匹配( p r o b a b i l i t ym a t c h e d ) ，包括信源的概率分布、失真度量和 信道条件分布、信道代价函数之问的匹配。基于分离设计的系统是通过长码字使p ( x ) 和 p ( s ，j ) 渐近达到正确的分布，从而达到概率匹配，但是长码字不一定是必须的。 有些信源和信道本身就是匹配的，此时单字母编码( s i n g l e - l e t t e rc o d e s ) 就可以取得最 优性能( o p t a ：o p t i m a lp e r f o r m a n c e t h e o r e t i c a l l y a t t a i n a b l e ) 。单字母编码是指编码器将每 个信源输出符号鳓立地由映射函数r 直接映射成一个信道输入符号墨译码器将每个信道输 出符号臌立地由映射函数g 直接映射到一个信源重建符号s 。图2 1 给出了这类系统的框图。 显然，这类系统的信源编码和信道编码造成的复杂度和延时是最小的。 圈2 - 1 单字母编码系统 g a s t p a r 指出一个点对点通信系统中信源、信道概率分布匹配的充分必要条件【1 6 】，即： 当且仅当代价函数p o ) 和失真度量d o ，句如下定义时 p ( x ) = d ( p r ，j ( x ) i l 胁( - ) ) ( 2 - 1 ) a c s ，) = - l 0 9 2p o j ) ( 2 - 2 ) 其中d ( 0 ) 代表了k u l l b a e k - l e i b l e r g l 璃，p r ( ) - k by 的分布，p 0 p 是给定估计 值j 后的信源随机变量s 的分布。 对于高斯信源和高斯信道组成的系统： p(曲=x2(2-3) d ( s ，j ) = o j ) 2( 2 4 ) 对于二进制均匀分布信源和二进制对称信道组成的系统： p ( 力= c o s t v x d ( s ，；) = d h ( 5 ，；) ( 2 - 5 ) ( 2 秭 其中d 是汉明距- 上述这两个例子中，利用这神概率匹配的信源信道对可以在最小的复杂度下取得最优 的传输性能。 1 2 第二章信源一信道联合编码 这种输入分布和信道噪声分布匹配时的单字母编码是一种最简单的信源一信道联合编 码。如果采用分离的信源和信道编码，反而会破坏这个有利条件。虽然使用分离定理在理论 上从系统失真角度也可以获得最优性能，但是从经济的角度来看己非最优。例如在前述二 进制对称信道与二进制对称信源组成的系统中，假设信道的转移概率e = o 1 0 ，要求传输所 造成的平均失真d 郢，1 。如果采用s h a n n o n 的分离编码系统，必须先设计一个平均失真约等 于0 1 的信源编码，然后设计一个错误率很小的信道编码，那么需要很高的信道编码复杂度。 然而使用单字母编码方法，由于信源和信道是匹配的，信源字母概率使信息率达到了信道容 量，信道的转移概率使系统达到了率一失真函数界。 2 2 比特分配算法 比特分配算法( b a a ：b ra l l o c a t i o na l g o r i l h m ) 又称为j s c m ( j o i n ts o u r c ec h a r m e l m a t c h i n g ) 或“c o n c a t e n a t e ds o u r c e c h a n n e lc o d e r s ”【1 7 1 。 2 2 1 问题描述 对于一个有损编码，由率失真曲线可知：若使用更多比特来刻画信源，则压缩失真会 更小；同时，对于个在有噪信道中传输的系统，若使用更多的信道纠错比特，则信道差错 概率会更小。当信道带宽足够宽时，我们可以有效地保护所有的信息比特，以确保端到端失 真仅由有损信源压缩产生。但是当带宽有限时。必须在信源和信道编码器之问进行分配。如 果给信源编码器分配太多比特，将导致信道保护不足而产生传输错误；而如果信道编码分配 太多比特则信源信息就会被过分压缩而导致严重失真。因此。在信源编码器和信道编码器 之间存在一个最佳平衡点( 图2 - 2 ) ，使整个系统获得最佳性能，即最小失真d 一。一般原 则是：当信道条件好时分配更多比特用于信源编码以提高质量；而当信道条件差时分配更多 比特用于信道编码，减小信道错误。b a h , 就是通过将有限的比特传输率在原始信息和冗余 信息间权衡，以达到最小化目标函数的算法。 端到端总失真 信源失真 信源码率 错误率 信道码率 信源码率信道码率 图2 - 2b a a 算法原理 这类在总比特传输率的约束条件下求最小失真的问题可以描述为： 册d 2 皿( r ) + q ( r s , r c ) 3 上 月，+ r c ( 2 - 7 ) 东南大学博士学位论文 其中r 是信源编码所占用的比特传输率，r 是信道编码所占用的比特传输率，r 。m 是约 束条件规定的总的比特传输率_ d ，是信源压缩造成的失真，d 。是信道错误造成的失真 2 2 2 主要进展 早期的这类问题都是针对具体的信源和信道编码，通过比较各种可能的信源、信道间的 比特分配方式，找出性能最好、失真最小的一种。例如m o d e s t i n o 和d a u t 等 1 8 2 0 】比较了 静止图像的各种信源编码如二维d p c m ( d i f f e r e n t i a lp u l s ec o d em o d u l a t i o n ) 编码、树编码 以及延伸到变换域后的二维d c t ( d i s c r e t ec o s i n et r a n s f o r m ) 编码和信道卷积码级联的系统 中，在总比特传输率不变的条件下，信源、信道间不同比特分配方案的性能。随后， c o m s t o c k 2 1 、m o o r e 2 2 、r e i n i n g e r 和g j b s o n 【2 3 】又分别将其扩展到其它类似的由语音图像 编码和信道纠错码组成的系统中。b e l z e r , v i l l a s e n o r 和g i r o d 【2 4 1 将网格编码量化( t c q ： t r e l l i sc o d e dq u a n t i z a t i o n ) 和使用同样网格的卷积码联合，比较了在不同比特分配方案下的 系统性能。u s e v i t c h 2 5 比较了t c q - t c m 系统中信源、信道间使用不同比特分配的性能。 上述文献都是针对某种具体的信源和信道编码，而实际的信源和信道编码种类非常多， 因此a p p a d w e d u l a 2 6 提出了一种一般性的基于参数失真模型和能量约束的方法解决j s c m 。 其中信源编码器由一个信源信息率( 足) 、比特错误概率( 只) 决定的信源失真函数d ( 只，r ) 来描述，信道编码器由一个能量( p o w e r ) 和倍道传输率( j 一足) 决定的b e p ( b i t e r r o r p r o b a b i l 埘) 函数来描述。因为只是两个函数的公共变量，因此可将信源和信道特征联合起 来获得描述失真d 与之间函数关系的曲线。通过优化选择最好的来最小化失真d 。 h o c h w a l d 和z e g e r 2 7 ，2 8 】从理论上分析了二进制对称信道和高斯信道中矢量量化的信源编 码和分组信道编码之间的权衡，提出了使失真最小的比特分配方案。 r u f 、m o d e s t i n o 2 9 和g a r e i a - f r i a s 等【3 0 】研究了基于小波的图像子带编码精度与基于 r c p c 码( r a t ec o m p a t i b l ep u n c t u r e dc o n v o l u t i o n a lc o d e s ) 信道编码之间权衡，利用估计得 到的实际r - d 函数( o p e r a t i o n a lr a m - d i s t o r t i o nf u n c t i o n ) ，而不是通过穷尽搜索来获得最优的 比特分配，同时证明了信源、信道间最优比特分配的系统失真理论界。c h e u n g 等 3 q 运用拉 格朗日乘子法优化了子带间的信源比特分配以及子带内的信源和信道间的比特分配。 考虑到视频序列中会发生帧问错误传播，b y s t m m 和s t o e k h a m m e r 3 2 对非独立的视频序 列使用r - d 函数进行比特率分配。 c h a k a r e s k i l l c h o u 3 3 将利用r - d i 甬数优化比特分配的方法用于无线网络中，优化视频编 码数据包( s y s t e m a t i cp a c k e t s ) 和校验包( p a r i t yp a c k e t s ) 数量。 x u 等【3 4 】提出在正交频分复用( o f d m ：o r t h o g o n a lf r e q u e n c yd i v i s i o nm u l t i p l e x i n g ) 系 统中的f g s ( f i n e g r a n u l a r i t ys c a l a b l e ) 视频信源编码与r s 信道编码间的比特率分配。s o n g 3 5 】 研究了使用o f d m 和多天线系统在无线网络信道中传输图像和视频编码时的数据率分配。 k w a s i n s k i 等 3 6 1 提出一种比特分配算法，用于基于反馈不断增加冗余信息传输的 c d m a 无线实时传输系统。结果表明比单纯的前向纠错系统性能更好，并使同时支持的用 1 4 第二章信源信道联合编码 户数增加了2 8 。z h a o 筹1 3 7 1 提出如何在c d m a 系统中的图像s p l h t 编码、信道编码以及 扩频模块之间分配带宽，在频率选择性瑞利衰落信道中使用p s n r ( p e a ks i g n a l - t o - n o i s e r a t i o ) 的c d f ( c u m u l a t i v ed i s t r i b u t i o nf u n c t i o n ) 作为性能指标来分析分配算法的性能。指 出如果信源编码模块分配到更多的带宽，则接收端获得的传输图像的最佳质量会更高，但同 时获得最佳质量的概率会减少。当把更多的带宽分配给信道编码和扩频模块而减小信源信息 率，那么可获得的图像最佳质量会差一些，但有更高的概率获得这一质量的图像，也就是更 加鲁棒。 2 3 不等差错保护 2 3 1 系统模型 在许多数字通信系统中不同数据对噪声影响的敏感程度不同不等差错保护( u e p ： u n e q u a le r r o rp m t e c m ) 最早的工作开始于s u n d b e r g 3 8 对p c m 码字中不同比特对重建错 误影响的分析。f a z e l 等【3 9 】定义了经过d c t 和v l c 信源编码后，每个比特对信道错误的 敏感因子。利用信源比特的不同敏感度，分配更多的比特率给更敏感的信息比特。 一般地说，u e p 将信源编码的输出按其重要性分成几个子集，分别采取不同的信道编 码策略，对那些对整体失真贡献较大的子集进行较高级别的保护。 图2 3 是一个使用不同的信道纠错码实现的简单u e p 系统模型。 2 3 2 子集划分 图2 - 3u e p 系统模型 信源编码输出中典型的子集划分有： 1 ) 二进制码矢量中不同位置的比特可以构成不同的编码子集，可以分为最重要比特 ( m s b ：m o s ts i g n i f i c a n tb i t ) 和最次要比特( l s b ：l e a s ts i g n i f i c a n tb i t ) ； 2 ) 由图像和视频的分层编码所构成的不同子集。分层编码中数据被分为基本层( b a s e l a y e r ) 和增强层( e n h a n c e m e n tl a y e r ) 基本层包含基本的图像视频信息，增强层为细节 部分。只要基本层数据正确传输，接收端就能得到一定质量的视频图像；如果增强层也正确 传输，接收端就能得到更高质量的视频图像。基本层和增强层可以通过以下几种方式划分： 在时域( t e m p o r a ld o m a i n ) 分层：基本层只有较低速率的帧频，而增强层则包含有更 高帧频的信息； 东南大学博士学位论文 在频域( f r e q u e n c yd o m a i n ) 分层：基本层只传输较低频的变换系数，而增强