CN102651653B - 基于空间网格图的低复杂度联合信源信道编解码方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于空间网格图的低复杂度联合信源信道编解码方法。在基于空间网格图的低复杂度联合信源信道编解码***中，给信源集合中的每个符号赋予一个与该符号概率相关的权重，称为“符号权重”。在编码端，符号序列经可变长编码后有“累计符号数”、“累计比特数”以及“累计符号权重”三个约束值，在解码端利用这三个约束值构造空间网格图，空间网格图的三维坐标分别表示“符号个数索引”、“比特状态索引”和“权重状态索引”。先将空间网格图上的冗余状态转移路径去掉，再将空间网格图上的状态节点和状态转移分支投影到二维平面上，生成简化的可变长信源码网格图，采用符号级最大后验概率解码算法，实现低复杂度联合信源信道编解码方法。

Description

基于空间网格图的低复杂度联合信源信道编解码方法

技术领域

本发明涉及通信编解码领域的一种联合信源信道编解码方法，特别是涉及一种基于空间网格图的低复杂度联合信源信道编解码方法。

背景技术

在目前的通信***中，一般都遵循香农的“分离理论”(Separation Theory)，即将信源编码和信道编码分别独立优化设计，可以使通信***获得最佳编码性能。但是，“分离理论”的前提是：无论信源编码，还是信道编码，假定可以容忍无限长的时延(允许编码块长无限)；预先掌握传输信道的统计特性。在现实中，编解码的复杂度、软硬件的资源和通信时延等约束使得实际通信***无法满足这一条件，信源编码和信道编码无法分别获得最优编码性能，因此分离***的性能受到限制。

为此，人们提出了联合信源信道编解码方法，其主要思想是利用信源编码后码字中残留的冗余信息进行信道编码，将信源信道编码联合设计。

近年来，信源可变长编码和信道Turbo编码的联合优化设计问题成为编码界研究的热点，学者们提出了几种联合信源信道Turbo编解码算法，但现有算法都是以比特级的网格图为基础进行解码的。比特级网格图解码算法不能充分利用信源变长编码的剩余冗余特性，不能达到最优的编码效果，同时与现有的图像和视频信源编码标准采用可变长符号不兼容。该网格图中幸存路径多，为获得良好的抗干扰性能需多次迭代，解码端计算量大，复杂度高。事实上，根据最佳编码定理，信源变长编码器输出的二进制序列是由若干个可变长编码VLC(VariableLength Coding，简称VLC)码字符号级联组成的，以VLC码字符号作为信道译码的处理单元，更加符合信源的可变长编码方法，可实现联合信源信道可变长译码，提高编译码性能。

发明内容

为了解决传统变长信源码平面网格图中状态转移分支多、计算复杂度高的问题，本发明通过构建一种新的可变长符号网格图和编译码结构，提出了一种基于空间网格图的低复杂度联合信源信道编解码方法，该方法设计了一种空间网格图的构造方法及相应的编解码方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：在基于空间网格图的低复杂度联合信源信道编解码***中，给信源集合中的每个符号赋予一个与该符号概率相关的符号权重，称为“符号权重”。在编码端，符号序列经可变长编码后有“累计符号数”、“累计比特数”以及“累计符号权重”三个约束值，在解码端利用这三个约束值构造空间网格图，根据空间网格图，采用符号级最大后验概率解码算法，实现低复杂度联合信源信道编解码方法。空间网格图的三维坐标分别表示“累计符号数索引”、“累计比特数索引”和“累计符号权重索引”。先将空间网格图上的冗余状态转移路径去掉，再将空间网格图上的状态节点和状态转移分支投影到“累计符号数索引”和“累计比特数索引”的二维平面上，保持图中状态节点之间的转移关系不变，生成简化的可变长信源码网格图，根据简化的可变长信源码网格图，采用符号级最大后验概率解码算法，实现联合信源信道解码。

相对于平面网格图，空间网格图为每个符号赋予了权重值，为解码端在构建网格图时增加了一个约束条件，这使得网格图中的状态转移分支减少。较优的“符号权重”设置能够较大程度地简化变长信源码网格图，进而较大程度地降低变长符号级最大后验概率解码算法的复杂度和误符号率，可以通过对来自同一信源集合的不同符号序列进行实验来获得较优的符号权重设置。

基于空间网格图的低复杂度联合信源信道编解码方法可以应用在可变长Turbo码联合编解码***以及可变长码与卷积码分离编码、联合解码的***中。

本发明的有益效果是，通过给信源集合中的每个符号赋予一个与该符号概率相关的符号权重构建空间网格图，减少了符号级最大后验概率解码时使用的可变长信源码网格图中的状态转移分支数量，从而减少了符号级最大后验概率解码的计算量，同时降低了误符号率，提高了联合信源信道编解码性能，适用于图像、视频压缩等可变长编解码传输***。

附图说明

图1基于空间网格图的低复杂度联合信源信道编解码***。

图1中，1.可变长编码模块，2.符号序列边信息计算模块，3.联合信源信道编码模块，4.信道，5.基于空间网格图的联合信源信道解码模块，6.信源符号序列U，7.可变长编码输出码流，8.符号序列边信息，9.联合信源信道编码输出码流，10.解码端接收到的码字序列，11.经联合信源信道解码后得到的符号序列估计

图2基于空间网格图的低复杂度联合信源信道解码方法流程图。

图2是图1中模块5的细化。图2中，10.解码端接收到的码字序列，11.经联合信源信道解码后得到的符号序列估计12.根据边信息构造空间网格图，13.构造简化的变长信源码网格图，14.符号级最大后验概率联合信源信道解码。

图3空间网格图。

图3中15.表示Z坐标“累计比特数索引v”；16.表示Y坐标“累计符号权重索引w”；17.表示X坐标“累计符号数索引k”，每一个刻度代表一个符号时间间隔，图中黑色圆圈代表状态节点，状态节点间的线段代表可能的状态转移；18.表示网格图初始状态(k＝0，v₀＝0，w₀＝0)；20、21、22、23、24表示k＝0时的五条可能的状态转移分支(此图为空间网格图的实例，所用的信源集合及其参数见表1)；29、30、31、32表示为中间状态节点；19.表示网格图终止状态(k＝5，v₅＝5，w₅＝7)；图中20、25、26、27、28表示一条完整的幸存的符号序列路径，表明从网格图的初始状态18开始，依次编码信源集合中的符号经中间状态节点29、30、31、32到达网格图的终止状态19。

表1 可变长码字和符号权重值表

图4简化的变长信源码网格图。

图4为简化的变长信源码网格图，由图3投影到XZ平面上得到。其中，17.表示横坐标“累计符号数索引k”，每一个刻度表示一个符号时间间隔；33.表示纵坐标“累计比特数索引v”，对应图3中的15。图中的黑色圆圈表示状态节点，状态节点间的线段代表可能的状态转移；34.表示代表网格图的初始状态(k＝0，v₀＝0)，对应图3中的18；36、37、38、39、40分别表示当k＝0时五条状态转移分支，分别对应图3中的20、21、22、23、24；35.表示网格图的终止状态(k＝5，v₅＝5)，对应图3中的19。图中36、41、42、43、44表示一条完整的幸存的符号序列路径，表明从网格图的初始状态34开始，依次编码信源集合中的符号经中间状态节点45、46、47、48到达网格图的终止状态35。36、41、42、43、44分别对应图3中的20、25、26、27、28。45，46，47，48分别对应图3中的29，30，31，32。

具体实施方式

1.基于空间网格图的低复杂度联合信源信道编解码***

基于空间网格图的低复杂度联合信源信道编解码***如图1所示。

首先，信源符号序列6同时进入可变长编码模块1和符号序列边信息计算模块2中，在可变长编码模块1中，进行可变长编码，输出可变长编码码流7；在符号序列边信息计算模块2计算符号序列的“累计符号数K、“累计比特数N”和“累计符号权重W”，将这三个值作为边信息8输出。再将可变长编码码流7和符号序列边信息8一起送入联合信源信道编码模块3进行编码，最后将联合信源信道编码模块3输出的码流9发送到信道4。解码端将接收到的码字序列10送入基于空间网格图的联合信源信道解码模块5进行解码，最后得到符号序列估计

2.基于空间网格图的低复杂度联合信源信道编码新方法

图1中，信源符号序列6进入可变长编码模块1中得到可变长编码码流7，同时模块2计算符号序列6的边信息。

边信息计算模块2的功能是计算符号序列6包含符号个数(即“累计符号数K”)、变长编码后的码流包含的比特数(即“累计比特数N”)和符号权重的累加和(即“累计符号权重W”)。边信息计算模块2的计算方法如下：编码信源符号序列6之前，“累计符号数”、“累计比特数”和“累计符号权重”的初始值都设为0，然后每编码信源符号序列6中的一个符号(信源符号集合见表1)，“累计符号数”加1，“累计比特数”加上此符号对应的可变长码字长度l_i(相关参考值见表1)，“累计符号权重”加上此符号对应的符号权重w_i。依此类推，当编码完信源符号序列6中的每一个符号后，得到最终的“累计符号数K”、“累计比特数N”和“累计符号权重W”。然后，将可变长码流和边信息8一起送入联合信源信道编码模块3中进行编码，最后将编码后的码流9发送到信道4。

3.基于空间网格图的低复杂度联合信源信道解码新方法

如图1所示，解码端将接收到的码字序列10送入基于空间网格图的低复杂度联合信源信道解码模块5进行解码。图2为基于空间网格图的低复杂度联合信源信道解码方法流程图，是图1中模块5的细化。如图2所示，模块12利用码字序列10中的边信息“累计符号数K”、“累计比特数N”以及“累计符号权重W”三个约束值构造空间网格图，如图3所示空间网格图的三个坐标分别表示“累计符号数索引k”、“累计比特索引v”和“累计符号权重索引w”(其中 $v=\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{v}_i=\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}(l_i-l_{\min })=\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{l}_i-k\×l_{\min }=n-k\×l_{\min },$ 为“比特数索引”，l_min为可变长码表中的最小码字长度，各参数意义参见表1)，K条按符号时间顺序相连的状态转移分支形成了一条完整的符号序列路径，所有符号序列路径从原点出发，一个可能的状态节点的状态转移，如从(k-1，w_k-1，v_k-1)到(k，w_k，v_k)都对应了一个码字长度为(l_i＝v_k-v_k-1)且符号权重值为(w_i＝w_k-w_k-1)的可变长码字。码字序列的边信息“累计符号数K”、“累计比特数N”(则累计比特状态V＝N-K×l_min)以及“累计符号权重W”决定了空间网格图的终点，最终所有符号序列路径都将汇聚到该点，而所有不满足三维约束条件的符号序列路径都将被排除在空间网格图之外。然后模块13将空间网格图上的状态节点和状态转移分支投影到“累计符号数索引”和“累计比特数索引”二维平面上，形成简化的可变长信源码网格图，模块14根据该网格图进行符号级最大后验概率联合信源信道解码，得到信源符号序列的估计序列11。

4.空间网格图的构造过程

图2中模块12构造空间网格图的过程如下：符号时刻为0时，只有原点是有效状态节点。从原点出发，在每一个符号时刻，对于该时刻的每一个状态节点，遍历所有可变长码字，生成该状态节点到下一时刻的状态转移分支，从而得到下一时刻的所有可能状态节点，且在每个时刻只保留“累计比特数索引”坐标值不大于V(V＝N-K×l_min)，“累计符号权重索引”坐标值不大于W的状态节点，直到符号时刻为K。然后从K时刻开始后向遍历网格图，删除所有经过状态转移分支转移无法到达终点(K，W，V)的状态节点和在小于K的某一符号时刻时，无转移到下一时刻的状态转移分支的状态节点，以及与这些无效状态节点相连接的状态转移分支，即可得到起点为原点，终点为(K，W，V)的空间网格图。

表2 图3中信源集合使用的可变长码字和符号权重值表

图3为一个空间网格图的实例，其中Z坐标15表示“累计比特数索引v”，Y坐标16表示“累计符号权重索引w”，X坐标17表示“累计符号数索引k”，该网格图对应的信源符号集合共包含12个不同的符号，这12个符号相应的可变长码字长度和赋予的符号权重值如表2所示。

图3所示的空间网格图表示了编码K＝5个符号，可变长编码后“累计比特数”N＝10(则累计比特状态V＝N-K×l_min＝5)，“累计符号权重”W＝7的实例。一个可能的状态节点的状态转移(k-1，w_k-1，v_k-1→k，w_k，v_k)对应了一个码字长度为(l_i＝v_k-v_k-1)且权重值为(w_i＝w_k-w_k-1)的可变长码字C_k，C_k∈{C(0)，C(1)，C(2)，C(3)，C(4)，C(5)，C(6)，C(7)，C(8)，C(9)，C(10)，C(11)}。所有网格图中的符号序列路径由初始状态18(k＝0，w₀＝0，v₀＝0)出发，汇聚于终止状态19(k＝5，w₅＝7，v₅＝5)。网格图中的状态转移分支与可变长码表中的码字一一对应。例如，k＝0时所有可能码字为20.C(5)，21.C(2)，22.C(3)，23.C(1)，24.C(0)。

图3中的符号序列路径形成过程如下：在解码端接收到符号序列边信息(编码K＝5个符号、累计比特数N＝10即累计比特数V＝5、累计符号权重W＝7)后，确定空间网格图的终止状态19(k＝5，w₅＝7，v₅＝5)，空间网格图中的幸存的符号序列路径都从初始状态18(k＝0，w₀＝0，v₀＝0)出发。以其中一条幸存的符号序列路径为例：从空间网格图初始状态18开始，编码一个符号“5”，累计符号数(加1)变为1，累计比特数(加2)变为2，累计符号权重(加4)变为4，状态节点转移到29(k＝1，w₁＝4，v₁＝2)，类似地，相继编码符号“3”“1”“0”“0”，状态节点的转移情况如下：30(k＝2，w₂＝6，v₂＝4)，31(k＝3，w₃＝7，v₃＝5)，32(k＝4，w₄＝7，v₄＝5)，19(k＝5，w₅＝7，v₅＝5)。所有满足三个约束值的符号序列路径都应出现在图3中，不满足的则不会出现在图3中。

图4表示了将图3的空间网格图投影到“累计符号数索引”17和“累计比特数索引”15所在的平面上得到简化的变长信源码网格图，与图3相对应，34表示所有幸存的符号序列路径的初始状态(k＝0，v₀＝0)，19表示终止状态(k＝5，v₅＝5)，20～24分别表示k＝0时所有可能码字，其中20.C(5)，21.C(2)，22.C(3)，23.C(1)，24.C(0)。投影时图3中的状态节点(k，w_k，v_k)转换成图4中的状态节点(k，v_k)，两图中状态节点之间的转移关系保持不变，如在图3中，状态节点29经25转移到状态节点30，在图4中这一关系仍保持不变。

Claims (2)

1.一种基于空间网格图的低复杂度联合信源信道编解码方法，其特征是：在符号级可变长码联合信源信道编解码***中，给信源集合中的每个符号赋予一个与该符号概率相关的符号权重，在编码端，符号序列经可变长编码后有累计符号数、累计比特数以及累计符号权重三个约束值，在解码端利用这三个约束值构造空间网格图，空间网格图的三维坐标分别表示累计符号数索引、累计比特数索引和累计符号权重索引，先将空间网格图上的冗余状态转移路径去掉，再将空间网格图上的状态节点和状态转移分支投影到累计符号数索引和累计比特数索引的二维平面上，保持图中状态节点之间的转移关系不变，生成简化的可变长信源码网格图，根据简化的可变长信源码网格图，采用符号级最大后验概率解码算法，实现低复杂度联合信源信道解码方法。

2.根据权利要求1所述的基于空间网格图的低复杂度联合信源信道编解码方法，其特征还在于：应用在可变长Turbo码联合编解码***以及可变长码与卷积码分离编码、联合解码的***中。