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  • 基带传输中的信道编码和信源编码

    千次阅读 2018-11-07 10:25:37
    最近因为通信的作业,老师要求我们去实现信道加密和信源的几种方式,因为其中的HDB3编码耗费了我有一会儿功夫,所以记录一下 相关概念 信道编码 由于移动通信存在干扰和衰落,在信号传输过程中将出现差错,故对数字...

    最近因为通信的作业,老师要求我们去实现信道加密和信源的几种方式,因为其中的HDB3编码耗费了我有一会儿功夫,所以记录一下

    相关概念

    信道编码

    由于移动通信存在干扰和衰落,在信号传输过程中将出现差错,故对数字信号必须采用纠、检错技术,即纠、检错编码技术,以增强数据在信道中传输时抵御各种干扰的能力,提高系统的可靠性。对要在信道中传送的数字信号进行的纠、检错编码就是信道编码。

    信源编码

    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,使后者的各码元所载荷的平均信息量最大,同时又能保证无失真地恢复原来的符号序列。

    基带传输:

    模拟信号----(信源编码)---->数字基带信号

    将这种信号经过码型编码,不经过调制,直接送到信道传输,成为数字信号的基带传输。

    频带传输:

    发送端:数字基带信号----(数字调制器调制)---->数字载波信号,再进行传输。

    接收端---- (相应的数字解调器进行解调) ---->恢复成数字基带信号。

    这种经过调制和解调和数字信号传输方式称为数字信号的频带传输。

    基带传输系统模型

    数字传输系统模型

    信道编码

    信道编码有很多种,针对于不同传输方式也不同,常用的基带传输编码方式有:

    1. AMI
    2. CMI
    3. Hdb3
    AMI:

    (Alternative Mark Inversion)信号交替码,"0"码不变,“1”码交替编码,所以因为其如果碰到长连“0”的情况的话就会导致接受信号的地方如示波器等其波型一直不变,无法判断究竟是死机了还是其他情况,所以被Hdb3所取代。

    CMI

    CMI(Coded Mark Inversion)码是传号反转码的简称,其编码规则是“1”码交替用“11”和“00”两位码表示,“0”码固定地用“01”表示。

    Hdb3:

    (High Density Bipolar of Order 3 code)三阶高密度双极性码。因为Hdb3是我这三个里面花费时间最多写的一个编码,所以这里着重说一下我自己的个人理解:Hdb3是用来取代AMI,就如同之前所说的AMI如果碰到了长连“0”的情况的话就可能导致波型不变,所以Hdb3在长连“0”情况上制定了以下规则:
    1.如果数字信号中没有四连“0”(连续出现4个0)的情况的话,其编码和AMI一样
    2.如果数字信号中有四连:“0”的情况,那么将第一次出现四连“0”的地方:0000变成000V,q这里的“V"代表”1"电平,也就是我们的的高电平码,而第二次碰到0000的时候我们就要在此考虑:这里有两种情况:

    • 0000变成000V
      如果两个“V”,也就是第一次出现四连“0”和第二次出现四连"0"的情况之间有奇数个“1"码,那么此时0000变成000V,其中的"V"代表"1"

    • 0000变成B00V
      如果两个“V”之间有偶数个“0”,那么这里的“0000”变成“B00V”,其中"B"和"V"的极性一样,所以这里的极性就主要取决于“B”的极性,那么我们的“B”的极性怎么判断呢?

       "B"的极性和它前面相邻的那个“1”的极性相反。
      

    信源编码

    在这里插入图片描述
    信源编码的意义就是在于将我们的信息(也就是我们所说的信源)通过一定的编码规则,将信息转化成“0”和“1”的序列。

    常用的信源编码
    • 香农编码
    • 费诺编码
    • 哈夫曼编码

    香农编码:

    香农编码
    香农编码的例子:
    example
    香农编码算法实例:
    算法实例

    费诺编码:

    费诺编码的方法在我看来就是二分法,将我们的信号出现的概率大小依次排序,按照将概率等分的原则,分成“0”和“1”码元,如此循环,直到最后。看图理解:
    费诺编码

    哈夫曼编码

    这个可能就是最熟悉的编码了吧,因为在数据结构中有哈夫曼树,其规则想必大多数人都记得,就是将我们的值,从最小的开始,两两结合产生新值,再将这个值做放进去做同样的操作即可,构成了一棵二叉树。
    看图理解:
    哈夫曼编码
    为什么会有两种呢?

    • 哈夫曼编码方法得到的并非是唯一的,每次对信源缩减时,赋予信源最后两个概率最小的符号,用“0”和“1”可以是任意的,所以可以得到不同的哈夫曼码,但不会影响码字的长度。
    • 对信源进行缩减时,两个概率最小的符号合并后的概率与其他信源符号的概率相同时,这两者在缩减信源中进行概率排序,其位置放置顺序是可以任意的,故也会得到不同的哈夫曼码。(一般将合并的概率放在上面,可以得到较小的马方差)。

    产生的哈夫曼树
    哈夫曼树
    总结:
    以上就是通信技术课上老师主要讲的6中编码方式啦,如果需要实现代码,可以访问GitHub

    展开全文
  • 信源编码和信道编码都采用的MPEG2技术采用信源编码可以有效的利用有限的宽带:图像信号的数据量大, 如不进行压缩, 数字电视信号就无法实时传送, 而压缩的主要方式就是除去冗余信号。所谓冗余信号是指那些与信息...

    数字电视为何采用信源编码和信道编码?

    信源编码主要是解决图片信号的压缩和保存问题,信道编码主要是解决图片信号的传输问题。

    信源编码和信道编码都采用的MPEG2技术

    采用信源编码可以有效的利用有限的宽带:图像信号的数据量大, 如不进行压缩, 数字电视信号就无法实时传送, 而压缩的主要方式就是除去冗余信号。所谓冗余信号是指那些与信息无关的或对图像质量影响不大的多余部分,这就是MPEG - 2 图像压缩的原理。

    (1)空间冗余。一幅图像由数十万个像素组成,相邻两个甚至几个像素之间有很大的相似性(或称相关性), 在传送时会出现连续传送许多相同数据的情况, 称之为空间冗余, 利用某种编码方法(如正交变换编码), 去掉空间上的冗余信息, 减少传输和记录码率。

    (2)时间冗余。电视图像也有很强的时间相关性, 对于25帧/ s的图像来说,通常情况下前一帧图像和后一帧图像的差别很小, 大部分画面内容相同, 这表明相邻两幅图像的相关性非常大, 而图像之间相隔较远时, 其图像的相关性才逐步减小, 而且这种相关性很强的图像变化时一般都是有规律的,也就是说每一幅图像的变化是可预测的。利用图像的时间冗余特性,把图像信号在时间上的冗余信息去掉, 也可以减小传输和记录码率。

    (3)统计冗余。图像和声音信号数字化后遵循一定的统计规律, 如在图像预测编码系统下, 当前像素信号的预测值是由前几个相邻像素值或该像素在前一段上的时间值预测出来的。根据图像的空间相关性和时间相关性可知预测误差小的信号出现的概率大,相反则出现概率小。采用统计编码的方法, 对出现概率大的小误差信号值用短码, 而对出现概率小的大误差信号值用长码, 这样就去掉了信号在统计上的冗余信息。

    (4)知觉冗余。人的视听器官都具有某些不敏感性。知觉冗余是指处于人们视觉和听觉分辨力不敏感或达不到的视音频信号, 对这些无关紧要的信息给与较大的失真处理, 人们并不会明显地感到图像和声音质量的降低,甚至毫无觉察。因此在编码时可以分长码和短码来对不同的内容进行编码, 这叫作有所为和有所不为, 从而达到减小码率的目的。

    信道编码:提升信号传输的可靠性:由于数字信号具有很复杂的频率成分,频率特性也很不相同,直接传输会产生误码,降低可靠性。信道编码就是针对这种情况而提出的,信道编码传输的图像信号适应传输信道对频率特性的要求,抑制信道噪声对信号的干扰。

    主要实现方式:

    伪随机序列进行扰码

    奇偶校验码

    卷积交织码

    里德-所罗门码

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  • 信源编码信道编码李希夷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...信源编码和信道编码的发展历程信源编码:最...

    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

    Shannon

    极限理论

    1950

    Hamming

    1955

    Elias

    卷积码

    1960

    BCH

    码、

    RS

    码、

    PGZ

    译码算法

    1962

    Gallager LDPC

    (

    Low Density Parity Check

    ,低密度奇偶校验)码

    1965

    年B-

    M

    译码算法

    1967

    RRNS

    码、

    Viterbi

    算法

    1972

    Chase

    氏译码算法

    1974

    Bahl MAP

    算法

    1977

    IMaiBCM

    分组编码调制

    1978

    Wolf

    格状分组码

    1986

    Padovani

    恒包络相位/频率编码调制

    1987

    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

    Hagenauer SOVA

    算法

    展开全文
  • 信源编码和信道编码

    千次阅读 2018-12-06 15:14:59
    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...

    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TurboHamming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。因此,信道编码和/或编码调制理论与技术在向Shannon极限逼近的创新过程中,其难点是要同时兼顾考虑好编码及交织等处理时延、比特误码率门限要求、系统带宽、码率、编码增益、有效吞吐量、信道特征、抗衰落色散及不同类别干扰能力以及装备复杂性等要求。从而,尽管人们普遍公认Turbo码确是快速逼近Shannon极限的一种有跃变性改进的码类,但其时延、复杂性依然为其最严峻的挑战因素,看来,沿AlaMouti的STB方式是一种看好的折衷方向。同样,实际性能可比Turbo码性能更优良的LDPC码,从1962年Gallager提出, 当时并未为人们充分理解与重视,至1996年为MACKay—Neal重新发现后掀起的另一股推进其研究、应用热潮, 此又为另一明显示例。LDPC码是一类可由非常稀疏的奇偶校验矩阵或二分图(Bi-PartiteGrapg)定义的线性分组前向纠错码,它具有更简单的结构描述与硬件复杂度,可实现完全并行操作,有利高速、大吞吐能力译码,且译码复杂度亦比Turbo码低,并具更优良的基底(Floor)残余误码性能,研究表明,最好的非正则(Irregular)LDPC码,其长度为106时可获得BER=10-6时与Shannon极限仅相差0.13dB;当码长为107、码率为1/2,与Shannon极限仅差0.04dB;与Turbo码结构不同,这是由另一种途径向“Shannon极限条件”的更有效与更逼真的模拟,从而取得比Turbo码更好的性能。因此,“学习、思考、创新、发展”这一永恒主题中持续“创新”最为关键,MIMO-STC及Turbo/LDPC码的发展历程亦充分证实了这一发展哲理。

     

    二.信源编码和信道编码远离的简要介绍

    信源编码:

    一种以提高通信有效性为目的而对信源符号进行的变换;为了减少或消除信源剩余度而进行的信源符号变换。为了减少信源输出符号序列中的剩余度、提高符号的平均信息量,对信源输出的符号序列所施行的变换。具体说,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,使后者的各码元所载荷的平均信息量最大,同时又能保证无失真地恢复原来的符号序列。

      数字信号在传输中往往由于各种原因,使得在传送的数据流中产生误码,从而使接收端产生图象跳跃、不连续、出现马赛克等现象。所以通过信道编码这一环节,对数码流进行相应的处理,使系统具有一定的纠错能力和抗干扰能力,可极大地避免码流传送中误码的发生。误码的处理技术有纠错、交织、线性内插等。

      提高数据传输效率,降低误码率是信道编码的任务。信道编码的本质是增加通信的可靠性。但信道编码会使有用的信息数据传输减少,信道编码的过程是在源数据码流中加插一些码元,从而达到在接收端进行判错和纠错的目的,这就是我们常常说的开销。这就好象我们运送一批玻璃杯一样,为了保证运送途中不出现打烂玻璃杯的情况,我们通常都用一些泡沫或海棉等物将玻璃杯包装起来,这种包装使玻璃杯所占的容积变大,原来一部车能装5000各玻璃杯的,包装后就只能装4000个了,显然包装的代价使运送玻璃杯的有效个数减少了。同样,在带宽固定的信道中,总的传送码率也是固定的,由于信道编码增加了数据量,其结果只能是以降低传送有用信息码率为代价了。将有用比特数除以总比特数就等于编码效率了,不同的编码方式,其编码效率有所不同。

        基于层次树的集分割(SPIHT)信源编码方法是基于EZW而改进的算法,它是有效利用了图像小波分解后的多分辨率特性,根据重要性生成比特流的一个渐进式编码。这种编码方法,编码器能够在任意位置终止编码,因此能够精确实现一定目标速率或目标失真度。同样,对于给定的比特流,解码器可以在任意位置停止解码,而仍然能够恢复由截断的比特流编码的图像。而实现这一优越性能并不需要事先的训练和预存表或码本,也不需要任何关于图像源的先验知识。

      数字电视中常用的纠错编码,通常采用两次附加纠错码的前向纠错(FEC)编码。RS编码属于第一个FEC,188字节后附加16字节RS码,构成(204,188)RS码,这也可以称为外编码。第二个附加纠错码的FEC一般采用卷积编码,又称为内编码。外编码和内编码结合一起,称之为级联编码。级联编码后得到的数据流再按规定的调制方式对载频进行调制。  

      前向纠错码(FEC)的码字是具有一定纠错能力的码型,它在接收端解码后,不仅可以发现错误,而且能够判断错误码元所在的位置,并自动纠错。这种纠错码信息不需要储存,不需要反馈,实时性好。所以在广播系统(单向传输系统)都采用这种信道编码方式。以下是纠错码的各种类型:

     

        既然信源编码的基本目的是提高码字序列中码元的平均信息量,那么,一切旨在减少剩余度而对信源输出符号序列所施行的变换或处理,都可以在这种意义下归入信源编码的范畴,例如过滤、预测、域变换和数据压缩等。当然,这些都是广义的信源编码。  

    一般来说,减少信源输出符号序列中的剩余度、提高符号平均信息量的基本途径有两个:①使序列中的各个符号尽可能地互相独立;②使序列中各个符号的出现概率尽可能地相等。前者称为解除相关性,后者称为概率均匀化。

    第三代移动通信中的信源编码包括语音压缩编码、各类图像压缩编码及多媒体数据压缩编码。

     

    信道编码:

        数字信号在传输中往往由于各种原因,使得在传送的数据流中产生误码,从而使接收端产生图象跳跃、不连续、出现马赛克等现象。所以通过信道编码这一环节,对数码流进行相应的处理,使系统具有一定的纠错能力和抗干扰能力,可极大地避免码流传送中误码的发生。误码的处理技术有纠错、交织、线性内插等。

    提高数据传输效率,降低误码率是信道编码的任务。信道编码的本质是增加通信的可靠性。但信道编码会使有用的信息数据传输减少,信道编码的过程是在源数据码流中加插一些码元,从而达到在接收端进行判错和纠错的目的,这就是我们常常说的开销。

    码率兼容截短卷积(RCPC)信道编码,就是一类采用周期性删除比特的方法来获得高码率的卷积码,它具有以下几个特点:

    (1)截短卷积码也可以用生成矩阵表示,它是一种特殊的卷积码;

    (2)截短卷积码的限制长度与原码相同,具有与原码同等级别的纠错能力;                                            (3)截短卷积码具有原码的隐含结构,译码复杂度降低;

       (4)改变比特删除模式,可以实现变码率的编码和译码。

     

    三.信源编码和信道编码的区别

        信源编码信源编码的作用之一是设法减少码元数目和降低码元速率,即通常所说的数据压缩。码元速率将直接影响传输所占的带宽,而传输带宽又直接反映了通信的有效性。作用之二是,当信息源给出的是模拟语音信号时,信源编码器将其转换成数字信号,以实现模拟信号的数字化传输。模拟信号数字化传输的两种方式:脉冲编码调制(PCM)和增量调制(ΔM)。信源译码是信源编码的逆过程。1.脉冲编码调制(PCM)简称脉码调制:一种用一组二进制数字代码来代替连续信号的抽样值,从而实现通信的方式。由于这种通信方式抗干扰能力强,它在光纤通信、数字微波通信、卫星通信中均获得了极为广泛的应用。增量调制(ΔM):将差值编码传输,同样可传输模拟信号所含的信息。此差值又称“增量”,其值可正可负。这种用差值编码进行通信的方式,就称为“增量调制”,缩写为DM或ΔM,主要用于军方通信中。信源编码为了减少信源输出符号序列中的剩余度、提高符号的平均信息量,对信源输出的符号序列所施行的变换。具体说,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,使后者的各码元所载荷的平均信息量最大,同时又能保证无失真地恢复原来的符号序列.信道编码的目的:信道编码是为了保证信息传输的可靠性、提高传输质量而设计的一种编码。它是在信息码中增加一定数量的多余码元,使码字具有一定的抗干扰能力。信道编码的实质:信道编码的实质就是在信息码中增加一定数量的多余码元(称为监督码元),使它们满足一定的约束关系,这样由信息码元和监督码元共同组成一个由信道传输的码字。信源编码很好理解,比如你要发送一个图形,必须把这个图像转成0101的编码,这就是信源编码。

        信道编码数字信号在信道传输时,由于噪声、衰落以及人为干扰等,将会引起差错。为了减少差错,信道编码器对传输的信息码元按一定的规则加入保护成分(监督元),组成所谓“抗干扰编码”。接收端的信道译码器按一定规则进行解码,从解码过程中发现错误或纠正错误,从而提高通信系统抗干扰能力,实现可靠通信。信道编码是针对无线信道的干扰太多,把你要传送的数据加上些信息,来纠正信道的干扰。信道编码数字信号在信道传输时,由于噪声、衰落以及人为干扰等,将会引起差错。为了减少差错,信道编码器对传输的信息码元按一定的规则加入保护成分(监督元),组成所谓“抗干扰编码”。接收端的信道译码器按一定规则进行解码,从解码过程中发现错误或纠正错误,从而提高通信系统抗干扰能力,实现可靠通信。

    信源编码信号:例如语音信号(频率范围300-3400Hz)、图象信号(频率范围0-6MHz)……基带信号(基带:信号的频率从零频附近开始)。在发送端把连续消息变换成原始电信号,这种变换由信源来完成。

    信道编码信号:例如二进制信号、2PSK信号……已调信号(也叫带通信号、频带信号)。这种信号有两个基本特征:一是携带信息;二是适应在信道中传输,把基带信号变换成适合在信道中传输的信号完成这样的变换是调制器。

    信源编码是对输入信息进行编码,优化信息和压缩信息并且打成符合标准的数据包。信道编码是在数据中加入验证码,并且把加入验证码的数据进行调制。两者的作用完全不一样的。信源编码是指信号来源的编码,主要是指从那个接口进来的。信道编码是说的信号通道的编码,一般是指机内的电路。总的来说吧:信源编码是对视频, 音频, 数据进行的编码,即对信息进行编码以便处理,而信道编码是指在信息传输的过程中对信息进行的处理。

     

    四.信源编码和信道编码在现代社会的应用

    1.在现代无线通信中的应用:

        通信的任务是由一整套技术设备和传输媒介所构成的总体——通信系统来完成的。电子通信根据信道上传输信号的种类可分为模拟通信和数字通信。最简单的数字通信系统模型由信源、信道和信宿三个基本部分组成。实际的数字通信系统模型要比简单的数字通信系统模型复杂得多。数字通信系统设备多种多样,综合各种数字通信系统,其构成如图所示:

     

     

        信源编码是以提高通信有效性为目的的编码。通常通过压缩信源的冗余度来实现。采用的一般方法是压缩每个信源符号的平均比特数或信源的码率。

    信道,通俗地说是指以传输媒质为基础的信号通路。具体地说,信道是指由有线或无线电线路提供的信号通路。信道的作用是传输信号,它提供一段频带让信号通过,同时又给信号加以限制和损害。

    信道编码是以提高信息传输的可靠性为目的的编码。通常通过增加信源的冗余度来实现。采用的一般方法是增大码率或带宽。与信源编码正好相反。在计算机科学领域,信道编码(channel code)被广泛用作表示编码错误监测和纠正的术语,有时候也可以在通信和存储领域用作表示数字调制方式。信道编码用来在数据传输的时候保护数据,还可以在出现错误的时候来恢复数据。

    2.在超宽带信道中的应用

    超宽带(Ultra Wideband,以下简称UWB) [1][2]系统具有高传输速率、低功耗、低成本等独特优点,是下一代短距离无线通信系统的有力竞争者。它是指具有很高带宽比射频(带宽与中心频率之比)的无线电技术。近年来,超宽带无线通信在图像和视频传输中获得了越来越广泛的应用,它具有极高的传输速率以及很宽的传输频带,可以提供高达1Gbit/s的数据传输速率,可用在数字家庭网络或办公网络中,实现近距离、高速率数据传输。例如,利用UWB技术可以在家用电器设备之间提供高速的音频、视频业务传输,在数字办公环境中,应用UWB技术可以减少线缆布放的麻烦,提供无线高速互联。  

        联合信源信道编码(Joint Source Channel Coding,以下简称JSCC)[3][4]近几年来日益受到通信界的广泛重视,主要原因是多媒体无线通信变得更加重要。根据Shannon信息论原理,通信系统中信源编码和信道编码是分离的[5],然而,该定理假设信源编码是最优的,可以去掉所有冗余,并且假设当比特率低于信道容量时可纠正所有误码。在不限制码长的复杂性和时延的前提下,可以得到这样的系统。而在实际系统中又必须限制码长的复杂性和时延,这必然会导致性能下降,这和香农编码定理的假设是相矛盾的。因此,在许多情况下,采用独立编码技术并不能获得满意的效果,例如有严重噪声的衰落信道和(移动通信信道),采用独立编码技术不能满足要求。因此需要将信源编码和信道编码联合考虑,在实际的信道条件中获得比信源和信道单独进行编码更好的效果。其中不等差错保护是联合信源信道编码的一种, 是相对于同等差错保护而言的。在网络资源有限的情况下,同等差错保护方案使得重要信息得不到足够的保护而使解码质量严重下降。而不等差错保护根据码流的不同部分对图像重建质量的重要性不同, 而采用不同的信道保护机制, 是信源信道联合编码的一个重要应用。

    不等差错保护(Unequal Error Protection,以下简称UEP)的信源编码主要采用嵌入式信源编码,如SPIHT(Set Partitioning In Hierarchical Trees) [6],EZW,JPEG2000等,信源输出码流具有渐进特性,信道编码采用RCPC[7],RCPT等码率可变的信道编码。文章[8]中研究了在AWGN信道下的不等差错保护的性能; 文章[9]中研究了有反馈的移动信道下的多分辨率联合信源信道编码;文章[10]研究了无线信道下的图像传输,信源编码采用SPIHT,信道编码采用多码率Turbo coder的不等差错保护方案;文章[11]中研究了DS-CDMA多径衰落信道下信源编码为分层视频图像编码,信道编码采用RCPC,解决了在信源编码,信道编码以及各个层之间的码率最优分配; 文章[12]研究了3G网络下MPEG-4视频流的传输,信道编码采用 Turbo编码,提出了用TCP传输非常重要的MPEG-4流,而用UDP传输MPEG-4 audio/video ES (Elementary Streams),并且对UDP传输的码流进行UEP的方案;文章[13]研究在无线频率选择性衰落信道中将MIMO-OFDM和adaptive wavelet pretreatment(自适应小波预处理)结合在一起的联合信源信道编码图像传输。据我们的了解, 现在并无文章研究超宽带无线信道下不等差错保护方案,本文将不等差错保护联合信源信道编码应用于超宽带无线通信中, 信源部分采用基于小波SPIHT 的编码方法,而信道部分采用RCPC编码( Rate Compatible Punctured Convolutional codes) 对SPIHT输出码流按重要程度进行不等错误保护,并基于DS-UWB[14]方案提出双重不等差错保护方案, 研究了不等差错保护给图像在超宽带无线通信中的图像传输所带来性能增益。  

    采用标准LENA256×256图像进行仿真实验, 信源编码采用SPIHT算法,SPIHT 编码速率为0.5bpp, 信道编码采用码率自适应截短卷积码RCPC, 对实验图像进行同等差错保护信道编码( EEP) 和不等差错保护信道编码(UEP), 对于EEP编码采用1/ 2 码率;对于UEP 编码,其重要信息(包括头部语法及图像重要数据) 采用1/ 3码率,对图像次重要数据采用1/ 2码率进行编码,对图像非重要数据不进行编码。信道编码输出码流经过一个(Ns,1)重复编码器,对重要信息Ns取30,次重要数据Ns取20,非重要数据Ns取为10,再用一个周期为Np=Ns的伪随机DS码序列对重复编码器输出序列进行编码,最后对编码输出进行PAM调制和脉冲成形从而形成DS-UWB发送信号波形,其中脉冲参数设置为平均发射功率为-30,抽样频率为50e9,平均脉冲重复时间为2e-9,冲激响应持续时间为0.5e-9,脉冲波形形成因子为0.25e-9。DS-UWB信号经过IEEE802.15.3a CM1信道模型,接收端采用Rake接收机对接收信号进行解调,解调后的码流经过RCPC信道译码和SPIHT信源译码恢复出原始图像。

     

               CMI信道模型下Double-UEP与UEP,EEP的性能比较

    图中给出了IEEE802.15.3a CM1信道模型下双重不等差错保护(Double-UEP)与传统不等差错保护(UEP)与同等差错保护(EEP)的性能比较,其中横轴为超宽带信道中的信噪比Eb/N0,纵轴为重建图像的峰值信噪比PSNR(Peek Signal Noise Ratio)。

      由图可见,在UWB信道中,不等差错保护的性能普遍好于同等差错保护的性能,尤其是在低信噪比的时候,采用不等差错保护能够获得更大的性能增益。在高信噪比时,由于此时信道质量较好,误码率较低,图像中的重要码流基本不会产生误码,此时不等差错保护和同等差错保护性能趋于一致;而在低信噪比时,由于不等差错保护方案对图像的重要信息加入了更多的冗余,从而在不增加传输速率的情况下使图像得以更可靠的传输,提升重建图像的质量。

     

    五.信源编码与信道编码的发展前景

    信息论理论的建立,提出了信息、信息熵的概念,接着人们提出了编码定理。编码方法有较大发展,各种界限也不断有人提出,使多用户信息论的理论日趋完整,前向纠错码(FEC)的码字也在不断完善。但现有信息理论中信息对象的层次区分对产生和构成信息存在的基本要素、对象及关系区分不清,适用于复杂信息系统的理论比较少,缺乏核心的“实有信息”概念,不能很好地解释信息的创生和语义歧义问题。只有无记忆单用户信道和多用户信道中的特殊情况的编码定理已有严格的证明,其他信道也有一些结果,但尚不完善。但近几年来,第三代移动通信系统(3G)的热衷探索,促进了各种数字信号处理技术发展,而且Turbo码与其他技术的结合也不断完善信道编码方案。

    移动通信的发展日新月异,从1978年第一代模拟蜂窝通信系统诞生至今,不过20多年的时间,就已经过三代的演变,成为拥有10亿多用户的全球电信业最活跃、最具发展潜力的业务。尤其是近几年来,随着第三代移动通信系统(3G)的渐行渐近,以及各国政府、运营商和制造商等各方面为之而投入的大量人力物力,移动通信又一次地在电信业乃至全社会掀起了滚滚热潮。虽然目前由于全球电信业的低迷以及3G系统自身存在的一些问题尚未完全解决等因素,3G业务的全面推行并不象计划中的顺利,但新一代移动通信网的到来必是大势所趋。因此,人们对新的移动通信技术的研究的热情始终未减。

    移动通信的强大魅力之所在就是它能为人们提供了固话所不及的灵活、机动、高效的通信方式,非常适合信息社会发展的需要。但同时,这也使移动通信系统的研究、开发和实现比有线通信系统更复杂、更困难。实际上,移动无线信道是通信中最恶劣、最难预测的通信信道之一。由于无线电波传输不仅会随着传播距离的增加而造成能量损耗,并且会因为多径效应、多普勒频移和阴影效应等的影响而使信号快速衰落,码间干扰和信号失真严重,从而极大地影响了通信质量。为了解决这些问题,人们不断地研究和寻找多种先进的通信技术以提高移动通信的性能。特别是数字移动通信系统出现后,促进了各种数字信号处理技术如多址技术、调制技术、纠错编码、分集技术、智能天线、软件无线电等的发展。

     

    结论:

    从文中我们可以清楚的认识到信源编码和信道编码的发展布满艰辛,今天的成就来之不易。随着今天移动通信技术的不断发展和创新,信源编码与信道编码的应用也越来越广泛,其逐步的应用于各个领域,在通信系统中扮演着非常重要的角色,起到了至关重要的作用。但是,现有信息理论也存在一定的缺陷,具体表现在以下几个方面:

    1.现有信息理论体系中缺乏核心的 “实有信息”概念。

    2.适用于复杂信息系统的理论比较少。目前的狭义与广义信息论大多是起源和立足于简单系统的信息理论,即用简单通讯信息系统的方法来类比复杂系统的信息现象,将复杂性当成了简单性来处理。而涉及生命现象和人的认识论层次的信息是很复杂的对象,其中信宿主体内信息的语义歧义和信息创生问题是难点,用现有信息理论难以解释。

    3.对产生和构成信息存在的基本要素、对象及关系区分不清。如将对象的直接存在(对象的物质、能量、相互作用、功能等存在)当成信息存在;将信息的载体存在当成信息存在;将信息与载体的统一体当成信息存在;把信宿获得的“实得信息”当成唯一的信息存在,这是主观信息论。或者把信源和信道信息当成唯一的信息存在,称之为客观信息论。这二种极端的信息理论正是忽略了信息在关系中产生、在关系中存在的复杂本质。忽略了信息存在至少涉及三个以上对象及复杂关系。

    4.现有信息理论不能很好地解释信息的创生和语义歧义问题。

    5.现有信息理论对信宿实得信息的理解过于简单,没有将直接实得信息与间接实得信息区别开来。

    6.信息对象的层次区分没有得到重视。不少研究者将本体论层次的信息与认识论层次的信息混为一谈,将普适性信息范畴与具体科学,特别是技术层次(如通信、控制、计算等)的信息概念混为一谈。抓住信息的某一层次或某一方面当成信息对象的总体。

        因此,在科学技术飞速发展的今天,我们应该加强对信源编码与信道编码的了解和认识,这能让在以后的生活和学习过程中不断完善和改进现有信息论存在的缺陷,更好的应用和了解我们的专业知识,更好更快的做好自己的工作,让自己能从各方面得到满意的结果。

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空空如也

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信道编码和信源编码